遥感提取植物生物量的方法有哪些？

由于传统生物量测量方法在需要获取高精度、大面积森林生物量时的局限性，不能及时反映大面积宏观生态系统的动态变化及生态环境状况，而遥感技术的快速、准确、无破坏特点使得基于遥感数据对生物量估算成为一个新的研究方法。运用遥感技术进行植被生物量估算时，所采用的数据源不同，分析方法也不相同，主要有如下两种。

1.经验模型

是对观测数据进行经验性的统计描述或者是在对遥感信息参数和地面观测的森林生物量进行统计分析的基础上，建立两者的关系来估算生物量的一种模型。 这类模型有线性、幂函数和对数等各种形式，而且自变量也各不相同。

估算模型的优点是相对简单、便于计算:缺点是形式多种多样、 自变量各异、易受植被类型(森林、草地、农作物等)以及非植被因素如土壤背景、大气条件、地形和地表二向性反射特性的影响。

2.机理模型(或过程模型)

用以描述不同时空尺度下植被生长过程，如光合过程、呼吸作用、植物的分解与氧分循环等，它是根据植物生理、生态学原理，通过对太阳能转化为化学能的过程和植物冠层蒸散与光合作用相伴随的植物体及土壤水分散失的过程进行模拟，从而实现对陆地植被生产力的估算。在这类模型中，不是仅对生物量作简单估算而是将其纳入全球变化和养分循环的模型之中，生物量只是模型输出量之一。这些模型的缺点是往往过于复杂，需要输入的变量较多。模型的应用往往取决于所选取的数据的质量，但数据获取又非常困难。但是，同那些只是运用遥感信息参数与生产力简单经验关系来估算生产力的方法相比，机理模型更强调对生态系统内部各种作用过程的描述，估算结果一般也更为可靠。