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基于Landsat數(shù)據(jù)的大興安嶺地區(qū)主要樹種分類及時空變化研究

發(fā)布時間:2022-12-10 06:33
  任何生物的生存與發(fā)展都依賴于森林,是陸地生態(tài)系統(tǒng)最主要的植被類型,森林的的內部結構復雜多樣,生態(tài)變化過程十分明顯。對于全球范圍的氣候變化而言,森林起著至關重要的調節(jié)作用。在研究植被的時空變化時,森林具有重要的科學研究意義,首要任務就是對森林資源進行調查與實時動態(tài)監(jiān)測。作為我國面積最大的國有天然林區(qū)和重要的森林資源儲備基地,大興安嶺地區(qū)在我國林業(yè)生產中處于重要地位。傳統(tǒng)意義上對于森林資源信息的調查,無法確保所獲信息的準確性和實時性。近年來,利用遙感技術對森林類型進行分類,得到了很多成功的經驗,有利于我國森林信息更新工作的開展,加速了我國林業(yè)生態(tài)環(huán)境體系與數(shù)字林業(yè)的建設。所以,利用遙感技術對大興安嶺地區(qū)森林主要樹種類型進行分類和動態(tài)監(jiān)測,對于我國森林資源的管理監(jiān)測和調節(jié)森林可持續(xù)發(fā)展起著重要作用。本文以Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,借助等DEM其他輔助數(shù)據(jù),以黑龍江省大興安嶺地區(qū)為研究區(qū),并對遙感影像進行了數(shù)據(jù)預處理;運用CART決策樹分類方法、最大似然法和決策樹分類法,對研究區(qū)典型地物信息進行分類提取,利用實測數(shù)據(jù)對分類結果進行精度驗證,經過拼接鑲嵌等分類后處理,得到研究區(qū)的分類結... 

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
        1.1.3 基于光學遙感的樹種提取研究
        1.1.4 多年凍土退化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響研究
    1.2 研究內容與研究路線
        1.2.1 研究內容
        1.2.2 研究技術路線
第二章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預處理
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地形
        2.1.2 氣候條件
        2.1.3 森林植被
    2.2 數(shù)據(jù)介紹
        2.2.1 光學影像數(shù)據(jù)
        2.2.2 DEM及其輔助數(shù)據(jù)
        2.2.3 森林二類資源清查數(shù)據(jù)和野外實測數(shù)據(jù)
    2.3 數(shù)據(jù)預處理
        2.3.1 Landsat影像數(shù)據(jù)預處理
        2.3.2 DEM及其輔助數(shù)據(jù)處理
    2.4 本章小結
第三章 基于光學遙感的森林樹種分類
    3.1 研究方法
        3.1.1 基于最大似然法提取優(yōu)勢樹種類型
        3.1.2 基于專家知識決策樹提取優(yōu)勢樹種類型
        3.1.3 基于CART決策樹算法提取優(yōu)勢樹種類型
    3.2 分類結果
    3.3 分類精度評價
        3.3.1 精度評價原理
        3.3.2 樹種分類制圖精度驗證
    3.4 本章小結
第四章 大興安嶺地區(qū)森林樹種時空變化分析
    4.1 2005-2015年大興安嶺地區(qū)森林樹種分類結果
    4.2 2005-2015年大興安嶺地區(qū)森林樹種時間尺度變化
    4.3 2005-2015年大興安嶺地區(qū)森林樹種空間尺度變化
    4.4 2005-2015年大興安嶺地區(qū)不同凍土區(qū)森林樹種時空變化
        4.4.1 2005、2010和2015年大興安嶺不同凍土區(qū)森林樹種分類結果
        4.4.2 大興安嶺島狀多年凍土區(qū)森林植被面積變化分析
        4.4.3 大興安嶺大塊連續(xù)多年凍土區(qū)森林植被面積變化分析
    4.5 本章小結
第五章 結論與展望
    5.1 結論
    5.2 存在的問題及展望
參考文獻
攻讀碩士期間所發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】:
期刊論文
[1]退化森林生態(tài)系統(tǒng)評價指標體系研究進展[J]. 徐歡,李美麗,梁海斌,李宗善,伍星.  生態(tài)學報. 2018(24)
[2]基于隨機森林分類方法和多源遙感數(shù)據(jù)的濕地植被精細分類[J]. 崔小芳,劉正軍.  測繪與空間地理信息. 2018(08)
[3]植被遙感分類方法研究進展[J]. 楊超,鄔國鋒,李清泉,王金亮,渠立權,丁凱.  地理與地理信息科學. 2018(04)
[4]森林生態(tài)系統(tǒng)遙感監(jiān)測技術研究進展[J]. 何興元,任春穎,陳琳,王宗明,鄭海峰.  地理科學. 2018(07)
[5]2000~2014年黑龍江流域(中國)植被覆蓋時空變化及其對氣候變化的響應[J]. 方利,王文杰,蔣衛(wèi)國,陳民,王永,賈凱,李延森.  地理科學. 2017(11)
[6]基于CART決策樹分類的沙漠化信息提取方法研究[J]. 呂利利,頡耀文,黃曉君,張秀霞,李汝嫣.  遙感技術與應用. 2017(03)
[7]大興安嶺北坡多年凍土區(qū)植物生態(tài)特征及其對凍土退化的響應[J]. 郭金停,韓風林,胡遠滿,聶志文,任百慧,布仁倉.  生態(tài)學報. 2017(19)
[8]氣候變化對東北主要地帶性植被類型分布的影響[J]. 劉丹,于成龍.  生態(tài)學報. 2017(19)
[9]基于紋理信息CART決策樹的林芝縣森林植被面向對象分類[J]. 郝瀧,陳永富,劉華,朱雪林,達哇扎西,李偉娜.  遙感技術與應用. 2017(02)
[10]近308年來大興安嶺北部森林植被氣候生產潛力及其對氣候變化的響應[J]. 趙慧穎,田寶星,宮麗娟,曲輝輝,季生太,李秀芬,張興林.  生態(tài)學報. 2017(06)

博士論文
[1]大興安嶺地區(qū)火燒跡地森林恢復及景觀模擬研究[D]. 王俊杰.哈爾濱師范大學 2017
[2]基于高分辨率遙感影像的植被分類方法研究[D]. 王鑫.北京林業(yè)大學 2015

碩士論文
[1]基于HJ-1A HSI高光譜遙感數(shù)據(jù)的湟水流域典型植被分類[D]. 史飛飛.青海師范大學 2017
[2]面向對象的森林植被類型信息提取技術[D]. 田甜.東北林業(yè)大學 2015
[3]基于高光譜遙感影像的扎龍濕地植被分類研究[D]. 朱子先.哈爾濱師范大學 2012
[4]基于光譜過程知識的四川省森林植被分類及應用研究[D]. 任小蘭.四川師范大學 2011
[5]三峽庫區(qū)1988~2007年植被覆蓋動態(tài)變化研究[D]. 趙靜.華中農業(yè)大學 2008
[6]西遼河流域植被覆蓋的時空變化研究[D]. 李艷清.東北師范大學 2008
[7]三峽庫區(qū)土地利用/植被覆蓋變化的遙感監(jiān)測[D]. 丁艷梅.山東科技大學 2006



本文編號:3716258

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