1、樹冠是樹木的重要組成部分，人們常常通過研究樹冠來監(jiān)測樹木長勢，預測樹木生長量，甚至判定木材材質；高空間分辨率衛(wèi)星影像具有觀測范圍廣、信息量豐富、重復觀測等特點，為研究林分樹冠提供了理想的數(shù)據(jù)源。 本研究的主要目的是探索將高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術應用于楊樹人工林木材產(chǎn)量和質量評估的可行性，為楊樹人工林經(jīng)濟價值的預測和評估開辟新的途徑。具體而言，本文以我國人工林栽培面積最大的楊樹的一個無性系一小黑楊(Populusxxiaohei

2、T.S．Hwang et Liang)為研究對象，利用高空間分辨率QuickBird衛(wèi)星影像提取樹冠信息，試圖建立樹冠特征參數(shù)及估測的樹木特征因子與林木生長特征、木材性質、立木材積、濕心材、幼齡材材積以及木材產(chǎn)品出材量(單板、纖維)的關系模型。利用這些模型可以對林分生長狀況、林木材質及其加工利用價值進行大范圍地分析和評估，為木材用作膠合板、制漿造紙材料提供指導。該研究將遙感技術與木材加工利用結合起來，對森林經(jīng)營管理和林木定向培育具有重要

3、的指導意義。 論文的主要結論和成果如下： (1)小黑楊樹冠特征對林木生長(樹高除外)影響顯著。樹冠較大的林木，生長活力大，其胸徑和材積生長量較大；但枝下高較低，樹干尖削度較大，幼齡材、濕心材生長量較大；樹冠特征與林木生長密切相關。樹冠大小對木材基本密度、靜曲強度(MOR)以及纖維形態(tài)特征(纖維長度、寬度、長寬比)的影響不大；對平均生長輪寬度、彈性模量(MOE)和順紋抗壓強度的影響顯著；平均生長輪寬度與冠幅呈密切的正相關性

4、，MOE、順紋抗壓強度與冠幅呈負相關性。利用冠幅預測MOE和順紋抗壓強度的精度不高(R<'2>均為0.45)。因此，對于與樹冠特征關系密切的林木生長指標，如胸徑、立木材積、幼齡材、濕心材面積，可以考慮利用高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)反演的冠幅參數(shù)來預測，而木材性質與冠幅之間的關系較弱，因而利用遙感技術進行預測效果不好。 (2)利用高空間分辨率QuickBird衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，采用幾何精校正、數(shù)據(jù)融合、去除陰影以及目視解譯的圖像處理方法

5、，能夠較為精確地提取不同栽植密度的小黑楊林木樹冠信息。遙感影像測定冠幅值與實測值的平均絕對誤差為0.15 m，平均相對誤差為5.74％，該方法可以在一定程度上替代傳統(tǒng)的野外冠幅測量方法。 (3)利用遙感影像提取的冠幅以及由其估測的胸徑、樹高參數(shù)為自變量，建立的立木材積模型能很好地預測小黑楊立小材積，決定系數(shù)R<'2>值為0.87～0.92；利用遙感影像提取的冠幅可直接預測立木材積。 (4)小黑楊林木的濕心材比例較高，占

6、樹干體積的56.0％～65.2％；其主要分布于樹干下部，在樹干內(nèi)呈錐形分布，即沿樹干高度向上，濕心材斷面積和比例呈減小趨勢。栽植密度對林木濕心材材積和濕心材比例有顯著影響，較小的栽植密度林木濕心材生長量較大。利用實測胸徑、樹高及枝下高為自變量，建立各種回歸模型，對小黑楊林木濕心材材積估測的精度較高(R<'2>值為0.87-0.92)，其中，胸徑是濕心材材積最好的解釋變量。 (5)小黑楊林木幼齡材在樹干內(nèi)分布不均勻，樹干底部幼齡材

7、面積較大，幼齡材所占斷面積的比例較高，隨著樹干高度的增加，幼齡期逐漸縮短，幼齡材面積逐漸減小，幼齡材比例呈遞減趨勢。27年生小黑楊林木幼齡材比例為68.5％～79.0％；不同栽植密度的林木幼齡材材積和比例差異明顯，較小的栽植密度林木幼齡材生長量較大。利用實測胸徑為自變量的二次多項式模型可以對小黑楊林木幼齡材材積進行較好地估測(R<'2>值為0.95)。 (6)以高空間分辨率QuickBird衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)反演的胸徑參數(shù)為自變量，建

8、立小黑楊林木濕心材和幼齡材材積預測模型，R<'2>值分別為0.78、0.83。利用高空間分辨率QuickBird遙感技術預測小黑楊立木濕心材和幼齡材材積的方法是可行的。 (7)以實測樹木特征因子(胸徑、樹高及高徑比)為輸入變量，建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測立木單板出材量及纖維產(chǎn)量相關指標的精度較高，干物質重、纖維素產(chǎn)量、綜纖維素產(chǎn)量、木質素產(chǎn)量、抽提物產(chǎn)量及單板出材量平均預測精度分別達到94.53％、94.61％、94.97％、