1、“.....激光雷达能获取垂直方向上的植被结构信息，而光学传感器能获取平面上的植被信息，由此估算得出基于和数据的森林生物量估算论文原稿和数据估算生物量的模型的可靠性。结论与讨论云南位于我国西南边疆，森林资源丰富，然而云南又是个多山地的省份，地形复杂，仅仅依靠野外调查的方法是不可能获得全省生物量数据，因此采用遥感手段，估算全省生物量显得尤为重要。通常利用遥感方法估算生物量采用的方法只是利用传感器接收的光谱等信息来建立估算生物量模型，达到估算森林生物量的目的，这些仅仅都是停留在维的基础上，这样就造成了森林植被在垂直方向上很多信息的丢失，增加了模型估算的误差。然而激光雷达的出现，改变了这现状，数据能获取森林植被垂直中直接利用未分类的树高数据与实测生物量数据建立生物量估测模型。回归模型在林业中的应用十分广泛，本文利用估算出来的连续植被高度与实测生物量数据建立种模型......”。

2、“.....选用回归系数最大拟和度最优的各林种拟合方程作为最终各林种生物量遥感估算模型。基于和数据的森林生物量估算论文原稿。验证过程中采用昆明香格里拉西双版纳地共计个样点的实测生物量数据对估算结果进行验证，相关性较拟合模型时低，但相关系数也达到了，从图中可以看出拟合的结果分布较好，显示估算，元模型次模型次模型的相关性相近，对数模型指数模型曲线模型的相关性与前面种模型较低，则不予考虑。在元模型次模型次模型种模型中，元次模型的相关系数最高，但是其值在种模型中是最低的，显著性不如前两种模型，而元线性模型相关性和元次模型致，只比元次模型低，但是其显著性是最好的，综上所述，采用表中元线性模型作为估算云南省生物量的模型。结果分析图中可以看出神经网络模型估算的云南植被高度分布基本符合现实情况。大部分植被高度集中在之间，滇西北和滇南的植被较高......”。

3、“.....依据中华人民研究区域云南省位于中国西南边陲，介于北纬和东经之间，东西南北最大距离分别为和，全省总面积达万。云南地势自西北向东南方向呈现阶梯状倾斜级阶梯为滇西北德钦香格里拉带，地势最高，滇中高原为第阶梯层，东南南部和西南部为第阶梯层，海拔最低，平均每公里递降。全省山地占全省总面积的，丘陵和高原约占，河谷和盆地仅占。云南是个森林资源大省，林业用地面积万，森林面积约占全国总面积的。其中有林地面积为万，有林地覆盖率活立木蓄积达万，林分蓄积为万点进行验证，分别获取个和个实测数据。方法树高估测全波形激光数据记录了光斑内地物的垂直结构信息。当激光传感器向地面发射激光脉冲后，入射脉冲部分信号接触森林冠层后被反射并被传感器所接收，形成信号的第个回波点未被反射的信号穿透冠层，期间不断被反射，最后到达地面的脉冲信号形成最后个反射较大的反射峰。我国也在积极的对森林生物量进行调查......”。

4、“.....获得数据却相对有限。遥感技术具备的观测范围广高时效性等特点为森林生物量估算提供了有力保障。然而，光學遥感数据受大气及植被覆总面积达万。云南地势自西北向东南方向呈现阶梯状倾斜级阶梯为滇西北德钦香格里拉带，地势最高，滇中高原为第阶梯层，东南南部和西南部为第阶梯层，海拔最低，平均每公里递降。全省山地占全省总面积的，丘陵和高原约占，河谷和盆地仅占。云南是个森林资源大省，林业用地面积万，森林面积约占全国总面积的。其中有林地面积为万，有林地覆盖率活立木蓄积达万，林分蓄积为万非林业用地面积为万，占。数据数据冰云和陆地高程卫星为搭载系统的卫星平台。该卫星是首颗也是目前唯在轨运行的激光雷达搭载平等人的研究，没有进行林种分类的森林也可以直接将高度数据与生物量建立模型，因此文中直接利用未分类的树高数据与实测生物量数据建立生物量估测模型......”。

5、“.....本文利用估算出来的连续植被高度与实测生物量数据建立种模型，然后根据模型的相关系数复相关系数及统计量，选用回归系数最大拟和度最优的各林种拟合方程作为最终各林种生物量遥感估算模型。表为拟合出来的模型及相关判定检验结果，从相关性上来看，元模型次模型次模型的相关性相近，对数模型指数模型曲线模型的相关性与前面种模型较低，则不予，基于和数据的森林生物量估算论文原稿盖度等影响较大，而且对植被穿透力不强，很难获取包括森林冠层高度在内的植被结构数据。激光雷达遥感可精确获得森林垂直方向上的结构信息，为森林生物量估算提供了种全新的方法。但星载激光雷达数据的空间分辨率低且不连续分布，因此需要辅以光学遥感数据进行大面积的森林生物量准确估算，并研究其时空变化规律。本文将和数据联合估算云南生物量来提高遥感数据的利用潜力和生物量估算精度。基于和数据的森林生物量估算论文原稿......”。

6、“.....而且对植被穿透力不强，很难获取包括森林冠层高度在内的植被结构数据。激光雷达遥感可精确获得森林垂直方向上的结构信息，为森林生物量估算提供了种全新的方法。但星载激光雷达数据的空间分辨率低且不连续分布，因此需要辅以光学遥感数据进行大面积的森林生物量准确估算，并研究其时空变化规律。本文将和数据联合估算云南生物量来提高遥感数据的利用潜力和生物量估算精度。基于和数据的森林生物量估算论文原稿。在年月年月期间分别对昆明市和西双版纳傣族自治州的森林，年月日在加利福尼亚州范登堡空军基地发射。传感器数据的采样间隔为。数据产品可分为个级别共有种产品，其中级产品是传感器电码数据包级产品又分为和，级为卫星记录数据，为初级产品数据级产品为应用数据。本文采用期间波形数据和产品数据，数据均从美国冰雪数据中心网站下载。我国也在积极的对森林生物量进行调查，然而传统森林生物量调查方法需要费时费力......”。

7、“.....遥感技术具备的观测范围广高时效性等特点为森林生物量估算提供了有力保障。然而，光學遥感数据受大气及植虑。在元模型次模型次模型种模型中，元次模型的相关系数最高，但是其值在种模型中是最低的，显著性不如前两种模型，而元线性模型相关性和元次模型致，只比元次模型低，但是其显著性是最好的，综上所述，采用表中元线性模型作为估算云南省生物量的模型。结果分析图中可以看出神经网络模型估算的云南植被高度分布基本符合现实情况。大部分植被高度集中在之间，滇西北和滇南的植被较高。研究区域云南省位于中国西南边陲，介于北纬和东经之间，东西南北最大距离分别为和，全省，。利用土地利用土地覆盖格单元数据，依据中华人民共和国森林法中划分标准将数据划分有林地和非有林地两种地类，在有林地范围内选取定量的树高数据和个参数作为训练样本，构建人工神经网络模型，估算森林生物量......”。

8、“.....生物量估算在利用森林高度与实测生物量数据建立模型时可以利用个公式来进行估算森林生物量，因为在本文中未将森林进行分类，不能利用不同林种的树高数据与生物量数据建立模型，但是根据基于和数据的森林生物量估算论文原稿，结果也会更可靠，为以后更为精确的估算森林生物量提供新方法。本次估算云南全省的生物量没有划分林种，而是将所有林木的植被高度与生物量建立模型，不同的树种的树高与生物量之间的关系还是存在些差异的。在以后的研究中可以更进步的去研究不同林种之间数据计算的树高与生物量之间的关系，建立更为精确的生物量估算模型。参考文献，向上的信息，最主要就是能获取植被高度数据。我们知道森林生物量与蓄积量是高度相关的，然而蓄积量又是与胸径树高等要素高度相关，因此能获取植被垂直方向上的高度为估算精确的生物量提供很好的基础数据，由原来估算生物量的维数据发展到维空间上，估算结果更为准确......”。

9、“.....从直观上看反映了云南植被分布的特征，用实测数据验证得到的结果也达到了预期效果，由此可以看出，数据估算的出的植被高度分布特征通过联合反演能反映到连续植被高度数据上。在估算的云南連续植被高度的基础上利结果达到了预期的效果。根据拟合出来的云南省平均生物量，接着将云南省总的生物量数据计算出来，共。因为未能获取云南全省的生物量的实测数据，不能直接对计算出来的云南总的生物量数据进行直接验证，为了进步验证数据的准确性，则验证了云南省的部分估算结果的正确性。之前获取了云南香格里拉县在森林进行调查规划中的森林蓄积量数据，将其计算获取香格里拉县的生物量数据与本文中估算的得到的值进行比较。根据模型估算得出香格里拉县的生物量为，而森林调查得到的生物量为，者相差，估测精度达到了，这从另个侧面也证明了基于和国森林法中划分标准将数据划分有林地和非有林地两种地类......”。