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为了将森林生物量视为能源生产的真正替代品，使用非破坏性采样方法获得其可用性的准确估计至关重要。在本研究中，我们估计了位于西班牙的苏格兰松树为主的森林（Pinus sylvestris L.）中可用的生物量。生物量估计值是使用 LiDAR 数据结合多光谱相机和异速生长方程获得的。用于融合数据的方法基于反向投影，这确保了两个数据集之间的完美匹配。结果给出了七种不同生物量成分的估计值：地上、地下、原木、针叶以及大、中、小树枝。模型的准确度在 R 2 值 0.46 和 0.67 之间变化，RMSE% 范围从 15.72% 到 35.43%，除估计大树枝生物量的模型外，所有成分估计值均低于 20%。本研究中的模型适用于估计生物量，并表明可以对不同的生物量成分进行精细计算。这些遥感方法足够精确，可以开发用于多种能源用途的生物质资源制图。
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