K-T变换的林学意义及其在森林蓄积量估算中的应用
摘要：文章将K-T 变换在林学中的重要意义进行了合理分析, 对于森林信息分析有着重要的作用。将K-T 的特征空间纳入考虑范围,林学意义的明确性更是不言而喻，较高的绿度、湿度是森林的主要特征，同时森林的亮度较低，尤其是当处于光谱空间的时候，稳定性更高,当使用此特性时，即可用反射光谱描述森林的林学意义及其环境特征。文章利用此变换特性在南方某森林建立了蓄积量的遥感估算模型,结合了林学的结构特征和环境意义，帮助模型具有特定的物理含义。根据前期的经验，结果往往比较理想，对于一些较为常见的地形，森林蓄积量的预估精度可以达到九成，在南方山区可以得到较好的运用。 关键词：K-T变换；林学；森林蓄积；估算；分析
1. 前言
利用陆地卫星对森林信息进行预估和蓄积量进行计算，在全世界范围内已经开展了较多的研究，同时也已经取得了很大的成果，也已经获得了一定的效果。但是这些试验的试验地点，一般都是在一些地势比较平坦的地带。但是面对地势比较松散的、地类复杂、树木种类比较复杂的一些南方地区，研究的相关内容却比较少则研究甚少,而且准确度还是比较低的。对其原因进行研究,很大程度上就是，森林光谱信息在研究的过程中缺人文地理的研究。对遥感数据在进行分析的过程中,需要将自然景物的特征进行分析和管理,使得物理意义更加明确。在此基础上，可以使用其他专业遥感知识进行配合, 从而建立起光谱信息的结构框架。 2. K-T变换及其林学意义
K-T变换是属于线性变换的一种，主要有以下几个式子进行表示： Y=RTX+A
其中Y是变换后的数据；X是数据向量；A是增益向量；R为变换的矩阵，从此式子可以发现K-T变换最关键的部分在于求出变换矩阵R，通过对土壤、水体、农作物等典型数据的收集，就可以得出K-T变换矩形的阵列表。
对森林而言，在林地内部，郁闭度比较大，尽管存在红外叶绿素的高反射, 但因林木阴影效应而降低了林地反射总水平。两方样地的亮度水平比较，当其他的条件基本处于水平的状态时，而且因为郁闭度和蓄积量的实际存在，在郁闭度不高的一些地区，亮度的等级往往是比较高的。[1]
除此以外，在其他条件相同的情况下，如果树林的种类不一样, 由于生态习性的差异较大，湿度水平也存在着比较大的差异。在实际实验的过程中，采用条件相近的杉木和马尾松林来进行分析研究。因为马尾松林中干燥程度相对较大, 所以就导致了亮度偏大, 而湿度偏小。原理相同，可知一般情况下, 阔叶林中的湿度一般是大于针叶林的。[2]
裸露土壤从潮湿逐步恢复到干燥的状态，在此过程中会形成平行于亮度轴的条带。生长有植被的地物会在这条带上进行分布。森林由于绿度较高、亮度较低，所以相对于农作物分布偏左。疏林、灌木、草地因为亮度较高，绿度较小所以分布在下方。造林地随着时间的推移，枝叶会逐渐处于茂密的状态，此后郁闭度就会相对较高，运动的轨迹从森林集群处按照顺时针的方向进行旋转。当森林处于完全郁闭的条件时，阴影反射会逐步减少到最低水平，绿度增大而趋于右上方。从这种方式，可以较为大体的估计提取林分的龄组特征，从而判断出最后的郁闭
状况。
3. 森林碳蓄积量估算方法及其应用分析 3.1生物量法
生物量法是以森林中的生物量作为基础数据来进行估算的方式。生物量表示了一个有机群体或者是群落在某一时间内的数量总和。森林生物量时一般都按照单位面积或者单位时间中积累的，在此过程中，微生物的比例相对较小，而且生物动物的总数也不足植物总数目的10%, 所以在多数情况下会采取植物进行分析。 森林碳汇生物量测定的第一种方法是传统的森林清查方法，即森林生物量估算。通过广泛的实地调查，我们将获得的数据，测量参数和生物量等，在数据库中建立一个合理的标准，对样本数据进行植被的平均碳密度处理，然后保证种植面积和碳密度成倍增加，从而完成对生态系统碳量的估算。植物生物量转化为碳含量是按比例（45～55%），其中表示碳占植物干物质的比例，枯枝落叶层和直接测定碳储量、生物量和生产力，最后完成森林生态系统测定。
生物量法最主要的特征就是操作简单明了。在对森林进行实际考察的过程中, 一般都会选择一些生长环境比较好的地段,所以在后期的结果中往往会高估了植物的碳储存量。而且,在对森林植物的碳储存量进行预估的过程中，往往只重视地上部分的生物，地下的一部分生物就会被忽视，因为地下条件比较复杂，所以检测过程中所需要的技术也比较复杂，所以在测定的过程中误差比较大, 结果存在着较大的不稳定因素。另外,生物量清查方法在实际检测的过程中往往会忽视有机碳的分解作用。 3.2蓄积量法
蓄积量法在进行估算的过程中，所用的算术基础是森林蓄积量数据。主要是利用森林中的一些主要树种进行测试,需要对树种的一些平均容重进行计算(t/m3),最后按照森林的总蓄积量可以计算出生物量,最后按照转换系数可以求出森林中的碳固量。森林积蓄的实际数据，需要通过森林资源清查资料。这种方式最主要的特点，和生物量法是一样的，都比较直接、明确，同时相对技术含量较小, 是对较大森林中生物量进行检测的较为简易的方法。但还是有不足的，有一些因素没有办法完全考虑进去(如土壤呼吸、非同化器官呼吸、地下生物量增加对总体通量的影响等),因此在后期统计的过程中就会出现较大的问题。 3.3 模型模拟法
这是估算森林生态系统生产力以及碳存量的简单模型模型。该模型是研究大型森林生态系统碳循环过程中所必备的步骤。近年来，模型模拟在大规模碳循环的实际使用过程中以及有了较大规模的使用。仿真方法已经由静态统计模型转变化为目前的生态机制模型。从植被得光合作用以及呼吸作用的模拟生态过程联系到两者之间的机制，以及森林生态系统第一生产力和碳储量的估算。目前，碳平衡模型、生物生理模型，生物地理模型和生物地球化学模型是使用的最多的四种模型方式。分别从不同的角度以及方式阐释了仿真原理，他们所针对的原理也是不一样的，归纳起来有以下几个方面：区域性或全球性的评价；机制和过程；静态气候关系；植被对气候的动态响应；土壤生理特性。 4. 实验结果
K-T变换目前在森林蓄积量的估算中有着较好的运用，但是目前还是处于一个尝试的阶段。通过前期的大量测验，可以发现K-T变换的概念在森林信息分析也适用。对于全新的特征空间而已，林学意义相对而言比较明显。森林一般是存在自由特性的,在光谱的范围内，一般存在着比较稳定的形状，这些不变的特征都
为资源的估算提供了有利的保障。
森林蓄积量的遥感估算方法,就当前而言，最常见的还是经验方法和线性回归方法, 且多以光谱信息对林学的特征进行描述。但是需要将非线性因素纳入考虑范围, 这样对于一些高山地区进行估算的过程中。这对于森林蓄积量的总体变化将会有更好的。 5. 结束语
文章将K-T 的特征空间纳入考虑范围,林学意义的明确性更是不言而喻，较高的绿度、湿度是森林的主要特征，同时森林的亮度较低，尤其是当处于光谱空间的时候，稳定性更高,所以对于我国南方一些高山地区的森林蓄积量有很大的意义。 参考文献
[1]陶波,葛全胜,李克让等.陆地生态系统碳循环研究进展.地理研究,2015,20(5):564~575.
[2]王文杰,石福臣,祖元刚等.陆地生态系统二氧化碳通量网的建设和发展.东北林业大学学报,2016,30(4):57~61.
K-T变换的林学意义及其在森林蓄积量估算中的应用
