一种林地立地质量遥感量化估测的方法
阅读：52发布：2020-06-30
专利汇可以提供一种林地立地质量遥感量化估测的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种林地立地 质量 遥感量化估测的方法，通过分析传统立地质量等级I、II、III和IV4个等级的划分依据和标准，选取 土壤 有机质、土壤 腐殖质 层、土层厚度、坡度、坡向、海拔高度作为立地主导因子，利用区域地面实测调查的相关地面资料，基于3S技术实现各专题信息的估测与反演，采用数量化理论，编制林地立地质量得分表，验证 精度 为81％。本发明现实性强，省时、省 力 ，对于利用遥感时间上的优势反应区域的林地立地质量的变化具有重要的意义；另外，本发明各估测结果精度有了较好提高，为林地优化经营提供重要依据。，下面是一种林地立地质量遥感量化估测的方法专利的具体信息内容。
1.一种林地立地质量遥感量化估测的方法，其特征在于包括以下步骤：
基于遥感技术以及地面测量技术收集并处理林地相关的资料数据；
选择土壤有机质、土壤腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向以及海拔高度作为立地主导因子，确定6个立地主导因子的分类标准；
根据收集处理到的所述资料数据提取6个立地主导因子的专题信息；所述资料数据具体包括：土壤样点的有机质含量，二类调查固定样地资料，1∶10000数字高程模型，1∶10000地形图，区域ALOS遥感影像图，区域的植被光能利用率，以及遥感影像同期的月降水分布图和月均温分布图；土层厚度立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：以实地调查测定的土壤土层厚度数据、遥感影像图和1∶10000数字高程模拟地图为基础数据，在地质统计学和地理信息系统的支持下，结合林地遥感影像的土地类型分类图进行模糊ISODATA聚类分析，并结合多元逐步回归建立土层厚度方程，对于空白值区域结合普通克里克插值法，完成地区土层厚度的反演及其专题图的制作；
以样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以所述6个立地主导因子为自变量，通过数量化理论编制传统立地质量的得分表，具体包括以下步骤：
分析传统立地质量等级I、II、III和IV4个等级的划分依据和标准；
以各样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以腐殖质层厚度、土层厚度、坡向、海拔高度、土壤有机质和坡度6个立地主导因子为自变量，利用式(1)进行建模，对所选的6个立地主导因子进行运算，根据运算结果对偏相关系数进行t检验，把差异不显著和偏相关系数较小的项目删除，然后再对剩下的项目继续核对运算，得到6个预测方程；
将预测方程用数字表示，编制出数量化立地质量得分表，根据得分情况实现林地立地质量的综合判定，并可制作立地质量空间分布图；
所述数量化理论用函数定义为：
式(1)中：y为因变量，bij为i项目j类目的系数(即称得分)，δv是观察中的随机误差，δv(ij)为类目的反应矩阵。
2.如权利要求1所述的林地立地质量遥感量化估测的方法，其特征在于，所述土壤样点有机质含量采用重络酸钾氧化-外加热法测定；
所述遥感影像图采用1∶10000地形图进行校正，校正精度为0.0543个像元，并通过ENVI软件提取研究区域土地利用类型图。
3.如权利要求2所述的林地立地质量遥感量化估测的方法，其特征在于，土壤有机质立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：基于ALOS影像提取NDVI指数图，利用土壤样点的有机碳相关数据和气象因子专题图，根据卡萨生物圈模型测定区域的植被净第一性生产力，利用植被净第一性生产力NPP及相关气象因子，反演出与土壤有机碳储量有密切关系的土壤基础呼吸空间分布图，建立实测土壤有机碳含量与相应区域的土壤基础呼吸二者的关系模型；根据国家规定的相关换算标准，反演出以栅格为单位的有机质含量，测算并反演出区域林区的土壤有机质含量分布，该技术特征改进传统依靠地面样点的调查判定，利用遥感的时空性可演出不同历史时期、空间分布差异性上的土壤有机质。
4.如权利要求2所述的林地立地质量遥感量化估测的方法，其特征在于，土壤腐殖质层立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：采用实测样地调查数据通过GIS软件的插值功能，对比多种插值结果的精度，选取泛克里格插值，完成腐殖质层厚度的反演以及专题图的制作。
5.如权利要求2所述的林地立地质量遥感量化估测的方法，其特征在于，坡度、坡向以及海拔高度立地主导因子的专题信息的提取包括以下步骤：利用研究区1∶10000数字高程模拟地图，通过GIS软件完成坡度、坡向以及海拔高度立地主导因子的专题信息提取并制作相应专题图。
一种林地立地质量遥感量化估测的方法
技术领域
[0001] 本发明属于森林资源经营管理应用技术领域，尤其涉及一种林地立地质量遥感量化估测的方法。
背景技术
[0002] 林地立地质量是一定区域范围内气候、地质、地貌、土壤以及各种生物条件相互联系、相互作用的综合体，是林木生长的环境条件。林地立地质量好坏对于林木的生长有着较大的影响。研究林地立地质量，能够为林木的适地适树、营林规划、林地选择、适宜育林技术等措施的确定提供重要依据，实现对森林经营的各种效益、木材生产成本和育林投资做出估计。因而林地立地质量研究对提高育林质量、发展持续高效林业、恢复和扩大森林资源都有重要作用。快速、科学地掌握林地立地质量的现实状况，是森林科学经营的重要基础，是实现森林可持续经营的重要保障。
[0003] 在国外，特别是林业发达的国家如挪威、瑞典、加拿大等国，较早开展了深入细致的林地立地质量研究工作，其中许多研究成果已在林业生产中发挥了积极的作用。传统立地质量等级划分主要是依据土层厚度、植被覆盖物、腐殖质层、海拔和地形因子等因素，地面调查综合判定为I、II、III和IV4个等级。这种方法将环境因子、自然特征等因素综合考虑，具有较好优势，但受地面实地调查等因素影响，工作量大，难以进行全面调查。同时，尽管系统的土壤普查能提供有关土壤的大量信息，但现代土壤普查的使用生命周期也就是25年到30年。自上世纪50年代末，国内众多学者就开展了立地分类和立地质量评价研究。当前，林地立地质量评价方法主要为直接评价法和间接评价法。直接评价法主要是依据现实林地上林分的蓄积量、平均高、优势高等林木生长指标作为衡量林地立地质量的评价依据，直接评价林地立地质量。间接评价法则主要有(1)树种代换评价，即当被评价的树种不在被评价的立地上，但该立地上有其他树种存在的情况下，可根据这些现有树种的测定，来评价所要评价树种的立地质量。当中的关键技术是树种间立地指数比较与转换评价研究；(2)环境因子评价法，即通过建立环境因子与树种的地位指数之间的回归方程，确定林地立地质量；(3)以林分的生活因子作为立地质量的评价依据，如通过建立土壤含水量与地形因子(坡度、坡向、坡位、海拔等)、植被状况等因子间的关系，确定林地立地质量，但这种方法对于少林或无林地区相对较为适用。从传统的评价方法可以看出，林地质量评价是从林地上树种生长质量状况直接反映着林地立地质量，评价离不开树种。
[0004] 随着我国林权制度的改革，老百姓对林地的重视和自主权的进一步提升，但老百姓经营水平差异性大，所可能导致林地质量变好、或变差可能性难以把控。同时国有林场等单位林地经营、开发利用技术从粗放型逐渐向集约型角度的转变，现在的林地生产力较前期发生了较大的变化。因而如何进行，对林业部门政策的制定至关重要。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供一种林地立地质量遥感量化估测的方法，旨在摆脱林地树种的影响评价林地立地质量，利用遥感技术实现大区域大尺度林地立地质量快速测定，为林业经营、管理部门提供快速的林地立地质量现实状况和生产力的潜在状况提供较为精确的、统一标准的测定技术。
[0006] 本发明是这样实现的，一种林地立地质量遥感量化估测的方法，包括以下步骤：
[0007] 基于遥感技术以及地面测量技术收集并处理林地相关的资料数据；
[0008] 选择土壤有机质、土壤腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向以及海拔高度作为立地主导因子，确定6个立地主导因子的分类标准；
[0009] 根据收集处理到的所述资料数据提取6个立地主导因子的专题信息；
[0010] 以样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以所述6个立地主导因子为自变量，通过数量化理论编制传统立地质量的得分表。
[0011] 优选地，所述资料数据具体包括：土壤样点的有机质含量，二类调查固定样地资料，1∶10000数字高程模型，1∶10000地形图，区域ALOS遥感影像图，区域的植被光能利用率，以及遥感影像同期的月降水分布图和月均温分布图。
[0014] 优选地，土壤有机质立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：基于ALOS影像提取NDVI指数图，利用土壤样点的有机碳相关数据和气象因子专题图，根据卡萨生物圈模型测定区域的植被净第一性生产力，利用植被净第一性生产力NPP及相关气象因子，反演出与土壤有机碳储量有密切关系的土壤基础呼吸空间分布图，建立实测土壤有机碳含量与相应区域的土壤基础呼吸二者的关系模型；根据国家规定的相关换算标准，反演出以栅格为单位的有机质含量，测算并反演出区域林区的土壤有机质含量分布。
[0015] 优选地，土壤腐殖质层立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：采用实测样地调查数据通过GIS软件的插值功能，对比多种插值结果的精度，选取泛克里格插值，完成腐殖质层厚度的反演以及专题图的制作。
[0016] 优选地，土层厚度立地主导因子的专题信息提取包括以下步骤：以实地调查测定的土壤土层厚度数据、遥感影像图和1∶10000数字高程模拟地图为基础数据，在地质统计学和地理信息系统的支持下，结合林地遥感影像的土地类型分类图进行模糊ISODATA聚类分析，并结合多元逐步回归建立土层厚度方程，对于空白值区域结合普通克里克插值法，完成地区土层厚度的反演及其专题图的制作。
[0017] 优选地，坡度、坡向以及海拔高度立地主导因子的专题信息的提取包括以下步骤：利用研究区1∶10000数字高程模拟地图，通过GIS软件完成坡度、坡向以及海拔高度立地主导因子的专题信息提取并制作相应专题图。
[0018] 优选地，所述数量化理论用函数定义为：
[0019]
[0020] 式(1)中：y为因变量，bij为i项目j类目的系数(即称得分)，δv是观察中的随机误差，δv(ij)为类目的反应矩阵。
[0021] 优选地，所述以样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以所述6个立地主导因子为自变量，通过数量化理论编制传统立地质量得分表包括以下步骤：
[0022] 分析传统立地质量等级I、II、III和IV4个等级的划分依据和标准；
[0023] 以各样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以腐殖质层厚度、土层厚度、坡向、海拔高度、土壤有机质和坡度6个立地主导因子为自变量，利用式(1)进行建模，对所选的6个立地主导因子进行运算，根据运算结果对偏相关系数进行t检验，把差异不显著和偏相关系数较小的项目删除，然后再对剩下的项目继续核对运算，得到6个预测方程；
[0024] 将预测方程用数字表示，编制出数量化立地质量得分表，根据得分情况实现林地立地质量的综合判定。
[0025] 本发明克服现有技术的不足，提供一种林地立地质量遥感量化估测的方法，通过分析传统立地质量等级I、II、III和IV4个等级的划分依据和标准，选取土壤有机质、土壤腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向、海拔高度作为立地主导因子，利用区域地面实测调查的相关地面资料，基于3S技术实现各专题信息的估测与反演，采用数量化理论，编制林地立地质量得分表，实现传统林地立地质量等级I、II、III和IV4个等级的遥感判定，验证精度为81％。本发明采用林地质量的遥感快速测定技术，摆脱当前研究中较多研究对林地立地质量评价离不开树种的难点，构建传统立地质量的遥感定量化反演技术，这种遥感技术的大尺度反演技术，实现了传统立地质量限于地面调查的不足，现实性强，省时、省力，对于利用遥感时间上的优势反应区域的林地立地质量的变化具有重要的意义。另外，研究基于遥感技术，结合地面资料，实现了林下土壤有机质的估测、土层厚度的估测，相对于基于GIS插值法，各估测结果精度有了较好提高，为林地优化经营提供重要依据。
附图说明
附图说明
[0027] 图2是本发明实施例1中有机质含量立地主导因子专题图；
[0028] 图3是本发明实施例1中土层厚度立地主导因子专题图；
[0029] 图4是本发明实施例1中土壤腐殖层立地主导因子专题图；
[0030] 图5是本发明实施例1中坡度立地主导因子专题图；
[0031] 图6是本发明实施例1中坡向立地主导因子专题图；
[0032] 图7是本发明实施例1中海拔立地主导因子专题图；
[0033] 图8是本发明实施例4中永安区域的森林林地立地质量图。
具体实施方式
[0034] 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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0035] 在本发明具体实施例中，研究区域概况为：永安市位于闽中偏西，闽中大谷地南端，沙溪河中游地段，处武夷山脉与戴云山脉的过渡地带。大约界于东经116°56′-117°47′，北纬25°33′-26°12′，土地总面积2942km2，山地面积26.76万ha，林业用地约325.47万ha，素有“九山半水半分田”之称，地势东、西、南三面高，中部低，山地、丘陵多占面积90.87％，盆谷、平原少，仅占区域面积6.23％，海拔相对高差大，千米以上山峰84座，低山的风化壳较深，属典型的丹霞地貌、喀斯特地貌。区域土壤砂性强，水湿条件优越，植被覆盖好，森林茂密；盆谷、平原多分布于山地外缘，自然条件差异小，土壤肥沃，水热条件最为优越，地质松软、多为中偏酸性。
[0036] 实施例1
[0037] 一种林地立地质量遥感量化估测的方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0038] S1、基于遥感技术以及地面测量技术收集并处理林地相关的资料数据[0039] 在步骤S1中，资料数据具体包括：土壤样点的有机质含量，二类调查固定样地资料，1∶10000数字高程模型，1∶10000地形图，区域ALOS遥感影像图，区域的植被光能利用率以及遥感影像同期的月降水分布图和月均温分布图。其中，各资料数据获取来源具体为：2008年实地调查的118个土壤样点，各样点采集土壤样本，并采用重络酸钾氧化-外加热法测定了各样点的有机质含量，并向当地林业局收集研究区2006年的小班调查数据和二类调查固定样地资料，向测绘局购买1∶10000数字高程模型(DEM)，1∶10000地形图，向数据公司购买2008年12月研究区域的ALOS影像。遥感影像采用1∶10000地形图进行校正，校正精度为
0.0543个像元，并通过ENVI软件提取研究区域土地利用类型图(具体类型中林地划分为：桉树、经济林、阔叶林、马尾松、杉木、竹林、灌木林、疏林地、其他林地9种类型)。通过文献查询当地植被光能利用率，向当地气象局收集研究区与遥感影像同期的月降水分布图和月均温分布图。
0.0543个像元，并通过ENVI软件提取研究区域土地利用类型图(具体类型中林地划分为：桉树、经济林、阔叶林、马尾松、杉木、竹林、灌木林、疏林地、其他林地9种类型)。通过文献查询当地植被光能利用率，向当地气象局收集研究区与遥感影像同期的月降水分布图和月均温分布图。
[0040] S2、选择土壤有机质、土壤腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向以及海拔高度作为立地主导因子，确定6个立地主导因子的分类标准
[0041] 选择土壤有机质、土壤腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向以及海拔高度作为立地主导因子，确定6个立地主导因子的分类标准
[0042] 在步骤S2中，各主导因子的分类标准直接影响着立地质量的等级的划分，比如土壤有机质、土壤腐殖质层处于一级时，有可能立地质量也是一级；而有可能土壤有机质一级、土壤腐殖质层处于二级时，立地质量则可能为二级。立地质量的划分是森林立地分类的基本单位，是林地生产力判定的依据，当中关键的一步是主导因子的拟定和选择。作为自然地理综合体之一，林地立地质量是自然地理发展的产物，是自然地理综合体不断分化的结果。土壤腐殖层和土壤有机质是土壤的重要组成成分，是表征土壤质量的重要因子，能反映出气候、植被、水土保持等状况，是衡量土壤肥力的重要指标之一。土层厚度直接影响林地土壤养分库的容量和林木根系的生长，对林木生长发育、养分吸收和生物量等均有显著影响。而且土壤有机质是土壤内部生物化学演变，能量转换的具体结果，这一系列过程均依附于土壤的自然承载体。海拔高度不同反映立地条件在垂直方向上的变化，由于气候-土壤条件变异，在不同海拔内，树木生长期、生长率及形态特征均有差别。同一海拔条件下，地形位置不同，太阳辐射强度和日照时数不等，使不同坡向的水热状况和土壤理化特性有着较大差异。如在阳坡地段，林分生长最好，阴坡生长最差。坡度主要影响土壤水肥条件的再分配和区域的水土流失，而土壤侵蚀是区域受地形因子影响、水热条件差异、植被状况等综合作用结果，反映了区域营林树种选择的依据之一，坡度陡易导致土壤流失、土壤养分散失(详见参考文献1～4)。为此，研究选择土壤有机质含量、土层厚度、土壤腐殖层、坡向、海拔、坡度6个因子作为评价森林立地质量的主导因子。
[0043] 在步骤S2中，数量化理论用于对定量因变量的预测问题，它不但可以用于自变量为定量变量的情形，还可以在数量化理论中，常把定性变量叫做项目，即土壤有机质含量、土层厚度、坡向、海拔、坡度、土壤侵蚀模数6个项目，而把定性变量的各种不同的取“值”叫做类目。土壤有机质根据福建省土壤有机质含量养分级别，海拔高度、土层厚度、坡向和坡度的划分标准根据福建省闽江流域为丘陵山区特点，结合森林一类调查技术规定，及参考刘健、张晓丽等划分标准(详见参考文献5～6)，建立研究区域立地地质量分类标准表，结果见下表1所示：
[0044] 表1 立地质量主导因子分类标准表
[0045]
[0046] 注：X1-腐殖质层厚度，X2-土层厚度，X3-坡向，X4-海拔高度，X5-土壤有机质，X6-坡度。
[0047] S3、根据收集处理到的所述资料数据提取6个立地主导因子的专题信息[0048] 在步骤S3中，6个主导因子的专题信息图依据模型进行叠加得到相应得分值，能才综合判断立地质量等级，也就是说，立地质量的等级是由这几个因素综合决定的。土壤有机质立地主导因子专题信息提取包括以下步骤：基于ALOS影像提取NDVI指数图和气象因子专题图，根据CASA模型(卡萨生物圈模型)测定区域的植被净第一性生产力(NPP)，利用NPP及相关气象因子，反演出与土壤有机碳储量有密切关系的土壤基础呼吸空间分布图，建立实测土壤有机碳含量与相应区域的土壤基础呼吸二者的关系模型，实现基于遥感与碳循环过程模型的土壤有机碳估算(详见参考文献7)，根据国家规定的相关换算标准，反演出以栅格为单位的有机质含量，测算并反演出区域林区的土壤有机质含量分布，利用采集118个样点测定的有机质相关数据进行验证，估测精度达80.9％。将有机质含量按表1中立地质量主导因子分类标准表进行等级划分，如图2所示，图2是有机质含量立地主导因子专题图，图2中，1：极缺(有机质含量＜10％)，2：缺(有机质含量在10～30％间)，3：一般(有机质含量≥
30％)。
30％)。
[0049] 土层厚度立地主导因子专题信息提取包括以下步骤：以2008年实地调查测定的土壤土层厚度数据、2008年永安市遥感影像图和DEM数据图为基础数据，在地质统计学和地理信息系统的支持下，结合2008年永安市林地分类图进行模糊ISODATA聚类分析，并结合多元逐步回归建立土层厚度方程，对于空白值区域结合普通克里克插值法，实现永安市地区土层厚度的反演及其专题图的制作，利用小班土层厚度进行检验，精度达86.3％。如图3所示，图3是土层厚度立地主导因子专题图，图3中，1：薄土层(土层厚度＜40cm)，2：中土层(腐殖质层在40～80cm间)，3：厚土层(腐殖质层≥80cm)。
[0050] 腐殖质层立地主导因子专题信息提取包括以下步骤：采用实测样地调查数据通过GIS软件的插值功能，对比多种插值结果的精度，选取泛克里格插值，实现腐殖质层厚度的反演并制作腐殖质层专题图。如图4所示，图4是土壤腐殖层立地主导因子专题图，图4中，1：薄(腐殖质层＜10cm)，2：中(腐殖质层在10～20cm间)，3：厚(腐殖质层≥20cm)。
[0051] 坡度、坡向和海拔的立地主导因子专题信息提取包括以下步骤：利用研究区1∶10000DEM数据，通过GIS软件实现专题信息提取并制作专题图。如图5～7所示，其中，图5为坡度立地主导因子专题图，图5中，1：缓坡(坡度＜15度)，2：斜坡(坡度在15～25度)，3：陡坡(坡度≥25度)。
[0052] 图6是坡向立地主导因子专题图，图6中，1：北坡(方位角337.5～22.5度)，2：东北坡(方位角22.5～67.5度)，3：东坡(方位角67.5～112.5度)，4：东南坡(方位角112.5～157.5度)，5：南坡(方位角157.5～202.5度)，6：西南坡(方位角202.5～247.5度)，7：西坡(方位角247.5～292.5度)，8：西北坡(方位角292.5～337.5度)，9：平地(方位角＜5度)。
[0053] 图7是海拔立地主导因子专题图，图7中，1：低(海拔在500m以下)，2：中(海拔在500～1000m间)，3：较高(海拔在1000～1500m间)，4：高(海拔在1500m以上)。
[0054] S4、以样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，以所述6个立地主导因子为自变量，通过数量化理论编制传统立地质量的得分表
[0055] 步骤S4更具体的，包括以下步骤：
[0056] S41、分析传统立地质量等级I、II、III和IV4个等级的划分依据和标准；
[0057] 传统的立地质量等级即I、II、III、IV4个等级，是基于地面调查综合评判的定性结果。研究通过数量化理论实现了林地立地质量的定量化估测。为检验研究估测的结果即各样地得分值与传统的立地质量等级的对应关系，以增强林地产质量遥感反演体现传统I、II、III、IV4个等级的可靠性，研究依据样本数据的得分值总体趋势，将其值组合为4个数值范围，编制成表，如下表2所示：
[0058] 表2 数量化立地质量等级评价表
[0059]
[0060] S42、以各样地传统立地质量I、II、III和IV4个各等级值为因变量，研究所确定的腐殖质层厚度、土层厚度、坡向、海拔高度、土壤有机质和坡度6个因子为自变量。利用朗奎健、唐守正编制的“多元数量化模型I”程序利用数量化理论进行建模，数量化理论用函数定义为：
[0061] 式(1)
[0062] 式(1)中：y为因变量，bij为i项目j类目的系数(即称得分)，δv是观察中的随机误差，δv(ij)为类目的反应矩阵。
[0063] 建模过程具体包括：首先对所选的6个项目(主导立地因子)进行运算，根据运算结果对偏相关系数进行t检验，把差异不显著和偏相关系数较小的项目删除，然后再对剩下地项目继续核对运算，得到6个预测方程，各预测方程因具体每个地方的立地条件不同，这些方程的系数是变化。结合表3举例来说，如果一个地方用这6个主导因子来判定基立地质量，则各因子的系数则看表3中的第一列数据；如果只用到坡度、有机质、海拔和坡向4个主导因子来判定基立地质量，则各因子的系数则看表3中的第4列数据。
[0064] S43、将预测方程用数字表示，编制出数量化立地质量得分表，根据得分情况实现林地立地质量的综合判定
[0065] 为了清楚地表达各个项目中所有类目的得分值，用数字来表示预测方程，即编制了数量化立地质量得分表，如下表3所示：
[0066] 表3 数量化立地等级得分表
[0067]
[0068]
[0069] 实施例2
[0070] 对上述实施例1中表3数量化立地等级得分表所构成的模型6个模型进行检验，具体包括以下过程：
[0071] (1)复相关系数R的F检验
[0072] 复相关系数愈大，说明对y的预估愈好，否则反之.但是复相关系数大小与项目、类目及样地数量有关，通过F检验，各相关系数的F检验值，最小的为6个自变量项目，F为38.3766，最大的为1项自变量项目，F为65.7990，均大于指定的F0.05，说明这6个预测方程相关紧密。
[0073] (2)偏相关系数ru的T检验
[0074] 偏相关系数ru是扣除Xu以外的其他自变量影响之后Xu与Yi的相关，用偏相关系数计算的tu为T值，T值越大该因子愈重要.根据经验当T＞1时，就有一定的影响；T＞2时，可以看作是主要因子，研究分析检验结果，如下表4所示：
[0075] 表4 偏相关系数及显著性检验
[0076]
[0077] 实施例3 立地质量遥感评判的精确分析
[0078] 利用指实施例1中表2“立地质量等级评价表”，可实现永安林分各立地质量的评价。先在实施例1中表3“数量化立地质量得分表”中查算某个立地类型的得分值的代数和(即“得分总值”)，再在“评价表”中寻找其“得分总值”着落的位置，就可确定其立地类型质量的级别。如从小班调查数据库中调某个小班的立地条件是：
[0079] 树种：海拔1500cm，坡度30，坡向等级为3，腐殖质层厚度为5cm，土层厚度39cm，有机质14.2202。则查数量化立地质量得分表，其得分代数和为：
[0080] 0+0+0.1816-0.455-1.5722-0.1387＝1.9843
[0081] 这个代数和就是这一小班的立地质量的得分值，由在“评价表”中的位置，可知这一小班的立地类型级别为IV，立地质量评价等级为4。用同样的方法，可以5个、4个、3个、2个或1个因素查数量化立地质量等级评价表相应的类目得分值，进而判定各小班的立地质量等级。
[0082] 对林地质量进行预测和评价，随机抽取大样本检验精度，通过数量化得分的定性归类，与传统的立地质量等级进行对照，结果表明，通过研究构建的立地质量得分表实现传统立地质量的评判精确度为81％。
[0083] 实施例4 林地质量的反演
[0084] 利用研究所建立的土壤有机质图、土层厚度图、腐殖质层图和DEM数据派生的海拔图、坡向图和坡度图，结合研究数量化得到的各立地因子得分值，通过ERDAS的model中的条件函数和加和功能函数，实现永安区域的森林林地立地质量的反演并制图，如图8所示，图8中，1：立地质量等级I，2：立地质量等级II，3：立地质量等级III，4：立地质量等级IV。
[0085] 附：本发明所引用参考文献出处如下：
[0086] 1、范小洪，徐东.森林立地分类及立地质量评价[J].四川林业科技，1995，16(2)：61-64。
[0087] 2、赖日文.基于RS与GIS技术闽江流域森林生产力和森林资源利用评价研究(D).北京林业大学博士学位论文，2007。
[0088] 3、赖日文，刘健，余坤勇.闽江流域森林生产力遥感空间分区[J].福建农林大学报(自然科学版)，2008，37(5)：491-495。
[0089] 4、陶国祥.森林系统立地学的研究[M].昆明：云南科技出版社，2005。
[0090] 5、刘健.基于3S技术闽江流域生态公益林体系高效空间配置研究(D).北京林业大学博士学位论文，2006。
[0091] 6、王永昌，张金池.基于遥感技术的云台山立地分类及质量评价[J].南京林业大学学报(自然科学版)，2007；31(1)：85～89。
[0092] 7、周涛，史培军，罗巾英，等.基于遥感与碳循环过程模型估算土壤有机碳储量.遥感学报，2007，11(1)：127-136。
[0093] 相比与现有技术的缺点和不足，本发明具有以下有益效果：
[0094] (1)本发明采用林地质量的遥感快速测定技术，摆脱当前研究中较多研究对林地立地质量评价离不开树种的难点，构建传统立地质量的遥感定量化反演技术，这种遥感技术的大尺度反演技术，实现了传统立地质量限于地面调查的不足，现实性强，省时、省力，对于利用遥感时间上的优势反应区域的林地立地质量的变化具有重要的意义。
[0095] (2)本发明基于遥感技术，并结合地面资料，实现了林下土壤有机质的估测、土层厚度的估测，相对于基于GIS插值法，各估测结果精度有了较好提高，为林地优化经营提供重要依据。
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