CN112884088A - 一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，涉及生态环境评价技术领域，所述方法包括：通过目标森林的DEM和TM图像提取目标森林的坡度、坡向、海拔和植被指数数据集；建立BP神经网络模型，以坡度、坡向、海拔和植被指数作为模型的输入，碳密度作为模型的输出；将步骤S1中的数据集分为训练集和验证集，将训练集输入模型对模型进行训练，通过验证集来验证模型的准确性；将待测试森林的坡度、坡向、海拔、植被指数输入模型中获取待测试森林的碳密度值。采用本发明的方法对森林碳储量进行估算时，准确度高，误差小。
Description
技术领域
本发明涉及生态环境评价技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法。
背景技术
近半个多世纪以来，由于全球人口数量增加，矿物燃料的大量使用以及森林面积的不断缩减，导致排入大气中的主要温室气体如CO2等的含量急剧上升。进一步导致全球变暖，海平面上升、病虫害增加、气候反常以及土地干旱、荒漠化面积增大等灾害的出现，已经威胁到了人类的生存和发展。所以在全球范围内控制和降低温室气体的排放已迫在眉睫。因此，准确地评估陆地生态系统碳循环对控制和准确计算未来大气CO2浓度、对陆地生态系统的影响以及预测全球气候变化具有重大意义。
森林生态系统作为一个大碳汇，它能在吸收空气中CO2的同时释放出O2，因此，通过研究森林生物量和碳储量的计算方法，对森林的生物量与碳储量做出准确的估测与评价，不仅可以为森林资源的经营与管理方面提供有效的科学依据，而且对揭示森林生态系统的主要碳汇过程，进而客观反映森林生态系统在全球碳循环和全球性气候变化中的作用具有非常重要的实际意义。
发明内容
为了更准确的对目标森林的碳储量进行计算，本发明采用的技术方案为：一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，主要包括：
S1：通过目标森林的DEM和TM图像提取目标森林的坡度、坡向、海拔和植被指数数据集；
S2:建立BP神经网络模型，以坡度、坡向、海拔和植被指数作为模型的输入，碳密度作为模型的输出；
S3：将步骤S1中的数据集分为训练集和验证集，将训练集输入模型对模型进行训练，通过验证集来验证模型的准确性；
S4：将待测试森林的坡度、坡向、海拔、植被指数输入模型中获取待测试森林的碳密度值。
进一步地，所述步骤S1还包括对DEM影像图进行预处理：对DEM影像图进行腌膜裁剪，再采用高斯—克吕格投影及Xian_1980_3_Dregree_GK_CM_102E坐标系对经裁剪的研究区数字化林相图在GIS中进行定义投影、几何校正，得到目标森林的矢量图。
更进一步地，所述步骤S1中对DEM图像中坡度和坡向进行提取的工具为3DAnalyst。
更进一步地，步骤S1中对TM图像中植被指数提取的工具为ENVI5.0软件。
更进一步地，步骤S4中所述神经网络模型为BP神经网络模型，所述BP神经网络模型包括一个输入层、三个隐含层和一个输出层，隐藏层神经元数量分别为8，10，8，激活函数为sigmoid函数。
更进一步地，所述训练集和验证集数据比为5:3。
本发明的有益效果：
本发明以海拔、坡度、坡向和植被指数四个因子为输入，碳密度为输出，采用人工神经网络里面的BP神经网络进行森林碳储量的计算，不用进行实际勘测，能够快速估算出森林的碳储量，节省人力物力成本，而且误差小，精度高，计算更快捷，为全球碳循环的研究提供新的方法和思路。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明实施例的一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法流程图；
图2是本发明实施例的预处理后的哈溪林的DEM图；
图3是本发明实施例的哈溪林坡度图；
图4是本发明实施例的哈溪林坡向图；
图5是本发明实施例的哈溪林植被等级图；
图6是本发明实施例的哈溪林采样点分布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
以祁连山哈溪保护站的森林为例，进行碳储量的计算来证明本发明方法的准确性。
祁连山位于中国西北干旱区，是横断欧亚大陆中心的草原和荒漠的一部分。哈溪保护站森林面积约14万公顷，其中林业用地面积约6万公顷，非林业用地面积将近8万公顷。全林区森林覆盖率为43.2%。全林区活立木总蓄积量达233.5837万立方米，其中有6902立方米的蓄积量来自于面积达到359.5公顷的已成林人工林。由于祁连山重要的地理位置，使得该区域在我国乃至全球碳循环的研究工作中具有重要的意义，所以本发明以祁连山为例，采用本发明的方法计算祁连山哈溪林的碳储量。
1.数据来源：
本发明计算碳密度所使用的基础数据是2010年祁连山哈溪保护站的森林资源样地清查数据、小班调查资料；海波、坡度、坡向和植被指数因子的提取采用的图像是从地理空间数据云里面下载的研究区的数字高程图（DEM）和TM遥感影像图。其中DEM选择空间分辨率为30米的图像，TM影像图在包含研究区的前提下尽量选择云量低的图像，本次下载的影像图的云量为5.1%。
2.数据处理及碳储量计算
采用生物量转化因子法来估算生物量，其估算方程为：
B=aV+b （1）
式中：B代表单位面积的生物量t/hm2，V代表单位面积的蓄积量（m3/hm2），而a和b代表不同树种的方程参数。
祁连山哈溪林区的乔木林植被类型主要有青海云杉林、祁连圆柏林、桦木林、杨树林、针叶混交林和针阔混交林，其生物量估算方程见表1：
表1 哈溪林区主要乔木林树种平均蓄积量与平均生物量的线性关系
| 代号 | 主要乔木林树种 | 线性回归方程 |
| 30 | 青海云杉林 | B=0.493V+2.302 |
| 60 | 祁连圆柏林 | B=1.103V-6.235 |
| 252 | 桦木林 | B=0.9644V+0.8485 |
| 310 | 杨树林 | B=0.4754V+30.6034 |
| 390 | 针叶混交林 | B=0.493V+2.302 |
| 410 | 针阔混交林 | B=0.8019V+12.2799 |
通过生物量乘以生物量中碳元素的含量（0.45-0.55）的方式来推算森林植被的碳储量，通过碳储量获得碳密度，获得的碳密度用于在模型训练时与模型输出的碳密度进行对比，调整优化模型参数。
参考图1，S1：通过目标森林的DEM和TM图像提取目标森林的坡度、坡向、海拔和植被指数数据集；
具体为：
数据来源：
从地理空间数据云里面下载的研究区的数字高程图（DEM）和TM遥感影像图。其中DEM选择空间分辨率为30米的图像，TM影像图在包含研究区的前提下尽量选择云量低的图像，本次下载的影像图的云量为5.1%。
预处理：
首先，用哈溪矢量数据对DEM图进行腌膜裁剪，然后采用高斯—克吕格投影以及Xian_1980_3_Dregree_GK_CM_102E坐标系对经裁剪的研究区数字化林相图在GIS中进行定义投影然后再进行几何校正，得到祁连山哈溪林区的矢量图。再用于对驱动因子坡度、坡向的提取。处理后的DEM图如图2所示。
从图2中可以看出,研究区的海拔范围在2070-4859米之间，研究区中西地区、西北地区以及西南地区的海拔相对较高，而东部地区以及东北地区的海拔相对较低。将经处理的DEM数据加载到图层中，然后在3D Analyst工具的栅格表面下执行坡度提取命令，结果如图3所示：
从图3中可以看出研究区的坡度范围在0°-72°之间，而且研究区的中部、西南部以及西部地区的坡度分布较高，而研究区的东部地区的坡度分布较低。
将已处理的DEM数据加载到图层中，然后在3D Analyst工具的栅格表面下执行坡向命令，结果如图4所示：
从图4中可以看出，研究区的坡向范围在0°-360°之间，坡向分布差异较大。
NDVI作为遥感影像非常重要的植被指数之一，该指数可以用于监测植被生长的季节性变化，NDVI计算公式见公式（2）：
NDVI =（TM4- TM3 ）/ （TM4+ TM3） （2）
其中，TM3和TM4分别为Landsat TM 影像第3和第4波段。
将从地理空间数据云下载的研究区域的TM影像图加载到ENVI中，然后在ENVI5.0软件的【Toolbox】工具中搜索NDVI，执行相关操作，最终提取出研究区的植被指数，结果如图5所示，将结果保存到数据库中以便于后面的分析。
数据整理：
将目标森林的矢量图在GIS中打开，然后通过工具条中的编辑器设置点要素，命名采样点，然后在分布有碳储量的研究区域上手动均匀选取400个采样点。如图6所示：
然后在Spatial Analyst工具中执行多值提取至点功能，在弹出的数据框中，输入点要素选择采样点，输入上述得到的坡度、坡向、海拔、植被指数和碳密度值，即将哈溪矢量图上每个林班小班单位的坡度、坡向、海拔、植被指数、碳密度数据赋到了这400个采样点上，最后将属性表导出到excel中，整理出四种碳储量驱动因子及其对应的碳密度数据，见表2。
表2 采样点坡度、坡向、海拔、植被指数及碳密度数据汇总表
| 采样点 | 海拔 | 坡向 | 坡度 | 植被指数 | 碳密度 |
| 1 | 2651 | 35.9807 | 24.5553 | 0.0907 | 30.731 |
| 2 | 2952 | 180.567 | 27.0925 | 0.100841 | 18.406 |
| 3 | 3066 | 236.129 | 24.003 | 0.059302 | 18.406 |
| 4 | 3018 | 154.026 | 52.8179 | 0.099666 | 18.406 |
| 5 | 2781 | 33.8049 | 35.0284 | 0.107501 | 38.126 |
| … | … | … | … | … | … |
| 397 | 2718 | 90 | 6.93048 | 0.032676 | 38.126 |
| 398 | 3044 | 289.799 | 21.9848 | 0.122938 | 35.661 |
| 399 | 2860 | 53.6641 | 37.2622 | 0.082169 | 38.126 |
| 400 | 2924 | 302.471 | 21.6142 | 0.039585 | 35.661 |
S2:建立BP神经网络模型，以坡度、坡向、海拔和植被指数作为模型的输入，碳密度作为模型的输出；
S3：将步骤S1中的数据集分为训练集和验证集，将训练集输入模型对模型进行训练，通过验证集来验证模型的准确性；
首先，用Python语言编写BP神经网络的运行程序，然后将表2中的坡度、坡向、海拔和植被指数驱动因子作为网络模型的输入，将与之对应的碳密度作为输出。并将表2中的400组数据分为5:3的两部分，其中250组数据作为训练集对神经网络模型进行训练，剩余的150组数据作为验证集对神经网络模型进行精度验证。
本申请的BP神经网络模型隐含层层数为3，且隐含层神经元个数分别为8、10、8，激活函数为sigmoid函数。在经过250次网络训练后，网络结构中输入层和隐含层的权值和阈值如表3所示：
表3 BP神经网络模型训练结束后的权值和阈值表
| 隐含层节点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 输入节点 1至隐含层节点权值 | 0.9826 | 0.7649 | 0.5360 | 2.2087 | 1.3546 | 1.8423 | 0.0477 | -0.2989 |
| 输入节点 2至隐含层节点权值 | -2.0307 | -1.5941 | -1.0839 | 0.3897 | -1.6828 | -1.7519 | -0.6894 | -0.8488 |
| 输入节点 3至隐含层节点权值 | -0.2075 | -0.3248 | -1.4223 | 0.9110 | 0.4795 | 0.8085 | -2.2728 | 1.0481 |
| 输入节点 4至隐含层节点权值 | 0.7460 | 0.1209 | -2.8278 | -0.8121 | -2.5063 | -0.4222 | -0.5185 | 2.8157 |
| 隐含层阈值 | 0.8842 | -0.6334 | -0.7879 | 0.8002 | -0.6541 | 1.0677 | -0.6372 | 0.2958 |
通过上述训练好的神经网络模型估测了150个采样点的的森林碳密度，结果见表4，
表4 BP神经网络模型仿真模拟结果
| 采样点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | … | 147 | 148 | 149 | 150 |
| 预测值 | 20.44 | 16.09 | 20.13 | 9.45 | 56.87 | … | 40.67 | 39.63 | 109.80 | 13.52 |
| 实际值 | 18.40 | 18.41 | 23.33 | 8.55 | 52.92 | … | 45.52 | 35.66 | 99.75 | 12.50 |
| 绝对误差 | 2.04 | 2.31 | 3.20 | 0.91 | 5.55 | … | 4.85 | 3.97 | 10.13 | 1.02 |
| 相对误差 | 0.11 | 0.13 | 0.14 | 0.11 | 0.10 | … | 0.11 | 0.11 | 0.10 | 0.82 |
由表4可以看出，通过建立的BP神经网络模型来估测碳密度时，它的平均误差为10.11%，与现有的空间回归模型相比，神经网络的误差更小，精度更高，可靠性更高。
S4：将待测试森林的坡度、坡向、海拔、植被指数输入模型中获取待测试森林的碳密度值。
以前面BP神经网络建立后估测出来的150个采样点的碳密度与其所对应的各驱动因子的属性数据为基础来分析各驱动因子对植被碳密度空间分布的影响，进而可以得出植被碳密度与海拔、坡度、坡向以及植被指数的相关程度。表5是碳密度分别与海拔、坡度、坡向、植被指数的单项因子相关性分析的相关关系表。
表5 碳密度与各驱动因子的相关系数
| 采样点数 | 海拔 | 坡度 | 坡向 | 植被指数 |
| 150 | 0.475 | 0.548 | 0.437 | 0.813 |
从表5中可以看出，与碳密度相关性最大的是植被指数，相关系数达到0.815，其次是坡度和海拔，而与坡向的相关性最低，相关系数仅为0.437。这也说明了在各影响森林植被碳储量的各驱动因子中，植被指数是与植被碳密度最相关的，这也反映出植被指数对植被碳密度分布的影响是最大的，也充分表明了在哈溪林区植被碳密度的分布是与植被的分布状况密切相关的。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，主要包括：
S1：通过目标森林的DEM和TM图像提取目标森林的坡度、坡向、海拔和植被指数数据集；
S2:建立BP神经网络模型，以坡度、坡向、海拔和植被指数作为模型的输入，碳密度作为模型的输出；
S3：将步骤S1中的数据集分为训练集和验证集，将训练集输入模型对模型进行训练，通过验证集来验证模型的准确性；
S4：将待测试森林的坡度、坡向、海拔、植被指数输入模型中获取待测试森林的碳密度值。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，所述步骤S1还包括对DEM影像图进行预处理：采用目标森林的矢量数据对DEM影像图进行腌膜裁剪，再采用高斯—克吕格投影及Xian_1980_3_Dregree_GK_CM_102E坐标系对经裁剪的研究区数字化林相图在GIS中进行定义投影、几何校正，得到目标森林的矢量图。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，所述步骤S1中对DEM图像中坡度和坡向进行提取的工具为3D Analyst。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，步骤S1中对TM图像中植被指数提取的工具为ENVI5.0软件。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，步骤S4中所述神经网络模型为BP神经网络模型，所述BP神经网络模型包括一个输入层、三个隐含层和一个输出层，隐藏层神经元数量分别为8，10，8，激活函数为sigmoid函数。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，其特征在于，所述训练集和验证集数据比为5:3。
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