1、在全球氣候變化與全球碳循環(huán)研究中，陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)已成為全球變化研究的焦點(diǎn)。森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)最大的碳庫(kù)，森林生態(tài)系統(tǒng)在維護(hù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境和全球碳平衡方面均起著極其重要和不可替代的作用。因此對(duì)森林地上碳儲(chǔ)量的空間分布特征的研究有重要意義。根據(jù)區(qū)域和全國(guó)大尺度檢測(cè)的需要，遙感和實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)結(jié)合成為估測(cè)森林參數(shù)的必要手段和發(fā)展趨勢(shì)。然而如何提高遙感反演森林生物量和碳儲(chǔ)量精度是目前遙感信息估測(cè)方面亟待解決的問(wèn)題。
　　本文研究目的是解決

2、樣地坐標(biāo)和影像信息匹配誤差以及森林地上碳儲(chǔ)量空間分布非平穩(wěn)性對(duì)遙感估測(cè)森林地上生物量和碳儲(chǔ)量精度的影響。以黑龍江大興安嶺地區(qū)2010年收集的1033塊森林清查樣地?cái)?shù)據(jù)和同年8月-9月10幅Landsat5 TM影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，估測(cè)大興安嶺地區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量的空間分布。首先提取樣地?cái)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)遙感信息的原始1-5和7波段、幾種典型的植被指數(shù)、主成分變化前三個(gè)變量、纓帽變化的三個(gè)分量和各個(gè)波段的紋理特征分量及地學(xué)信息（海拔、坡度和坡向），應(yīng)用最

3、優(yōu)子集和逐步回歸分析方法從中選取最優(yōu)變量構(gòu)建其與實(shí)測(cè)地上碳儲(chǔ)量多元回歸模型，并采用Halme和Tomppo多準(zhǔn)則方法重匹配樣地坐標(biāo)和影像信息，降低了坐標(biāo)配準(zhǔn)誤差對(duì)森林地上碳儲(chǔ)量遙感反演精度的影響，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用幾種空間模型對(duì)森林地上碳儲(chǔ)量進(jìn)行估測(cè)，與常規(guī)多元回歸模型方法比較，探討了各個(gè)模型方法在解決森林地上碳儲(chǔ)量空間非平穩(wěn)性方面的優(yōu)勢(shì)和不足，分析了大興安嶺林區(qū)地上碳儲(chǔ)量的分布規(guī)律，為我國(guó)和全球碳循環(huán)評(píng)估、建模、預(yù)測(cè)和模擬提供了基礎(chǔ)

4、。
　　本文研究具體貢獻(xiàn)和結(jié)論如下:
　　1，采用Halme和Tomppo多準(zhǔn)則方法分別在3×3窗口、5×5窗口及7×7窗口按不同林分類(lèi)型重配準(zhǔn)樣地坐標(biāo)和遙感影像信息，探討了應(yīng)用多元回歸模型估測(cè)森林地上碳儲(chǔ)量時(shí)坐標(biāo)配準(zhǔn)誤差對(duì)估測(cè)精度的影響。結(jié)果表明用窗口匹配坐標(biāo)數(shù)據(jù)擬合模型后，各個(gè)林分類(lèi)型多元回歸模型擬合效果變好，而且隨著匹配窗口的增大，模型擬合優(yōu)度逐漸升高。
　　2，采用獨(dú)立檢驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)樣地坐標(biāo)和影像信息各個(gè)窗口重匹配

5、模型效果進(jìn)行驗(yàn)證，表明各個(gè)林分類(lèi)型的多元回歸模型估測(cè)的RMSE均隨著坐標(biāo)匹配窗口的增大而降低，預(yù)估精度均隨著坐標(biāo)匹配窗口的增大而升高。全部林分多元回歸模型檢驗(yàn)均方根誤差(RMSE)在3×3窗口、5×5窗口及7×7窗口模型比未經(jīng)坐標(biāo)校正的原始數(shù)據(jù)模型分別降低了17.58％、29.10％和32.94％;預(yù)估精度分別提高了4.6％、7.5％和8.3％。
　　3，以遙感信息的原始1-5，7波段為自變量，將大興安嶺地區(qū)分為北部、東部、中部和

6、南部四個(gè)區(qū)域，應(yīng)用KNN方法分別對(duì)坐標(biāo)匹配前后的森林地上碳儲(chǔ)量進(jìn)行估測(cè)。結(jié)果表明，與未經(jīng)坐標(biāo)配準(zhǔn)的原始數(shù)據(jù)相比，KNN方法在各個(gè)區(qū)域估測(cè)的 RMSE隨著匹配窗口的增大而降低。多元回歸和KNN方法均表明7×7窗口為用于模型構(gòu)建最適合窗口。
　　4，應(yīng)用全局Moran'I檢驗(yàn)森林地上碳儲(chǔ)量的空間自相關(guān)性、空間變異性隨空間尺度變化的情況。結(jié)果表明大興安嶺地區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量在70km以?xún)?nèi)存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系。
　　5，采用最小二

7、乘方法、空間滯后模型、空間誤差模型和地理加權(quán)回歸模型進(jìn)行森林地上碳儲(chǔ)量的估測(cè)。與最小二乘方法相比，空間滯后模型、空間誤差模型和地理加權(quán)回歸模型擬合優(yōu)度均有一定程度的提高?？臻g滯后模型、空間誤差模型能夠有效消除殘差的空間相關(guān)性，而地理加權(quán)回歸模型不但能消除殘差的空間相關(guān)性，還能夠降低空間異質(zhì)性。地理加權(quán)回歸模型考慮了空間位置信息并且強(qiáng)調(diào)了局域變量之間的關(guān)系，在模型擬合和預(yù)估方面均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。
　　6，選取地理加權(quán)回歸模型對(duì)大興