本文關(guān)鍵詞：融合機(jī)載LIDAR和高光譜數(shù)據(jù)的濱海濕生植被生物量反演方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：1950年以來(lái),大量的圍墾和改造使我國(guó)濱海濕地退化,損失了大量的本土濕生植被,生態(tài)環(huán)境不斷惡化,導(dǎo)致外來(lái)物種入侵災(zāi)害及海岸災(zāi)害頻發(fā)。因此,有效掌握濕生植被的分布及其變化,對(duì)于濱海濕地研究與保護(hù)具有重要意義。傳統(tǒng)的濕生植被地面調(diào)查方法存在數(shù)據(jù)獲取困難、工作量大以及研究尺度小等不足；遙感作為一種新興的濕地研究手段,可以及時(shí)快速準(zhǔn)確的獲取目標(biāo)區(qū)域的地物特征。然而,由于大多濕生植被在成熟期時(shí),生長(zhǎng)較為茂盛,生長(zhǎng)密度較大,在利用多光譜定量遙感方法進(jìn)行類(lèi)別區(qū)分及生物量反演時(shí),存在較為嚴(yán)重的“同物異譜、異物同譜”和“高覆蓋度飽和”現(xiàn)象,使得普通的多光譜、高光譜二維影像信息已無(wú)法滿足研究精度要求。針對(duì)上述問(wèn)題,論文充分結(jié)合機(jī)載激光雷達(dá)(LIDAR)遙感數(shù)據(jù)的地表地物三維信息、高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取的光譜信息以及地面觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)大豐市濕生植被開(kāi)展了試驗(yàn)研究。首先,基于地物的植被指數(shù)特征分離植被與非植被,獲取研究區(qū)植被分布圖,為濕生植被精細(xì)分類(lèi)作鋪墊。其次,基于目標(biāo)地物特性,選取21個(gè)光譜特征和1個(gè)高度特征,采用CART決策樹(shù)分類(lèi)算法將濕生植被細(xì)分為蘆葦、鹽蒿和互花米草,獲取研究區(qū)濕生植被分類(lèi)圖,并設(shè)置一組對(duì)比試驗(yàn),分析LIDAR數(shù)據(jù)對(duì)濕生植被精細(xì)分類(lèi)精度提升的貢獻(xiàn)。最后,基于濕生植被各自生長(zhǎng)特征建立分類(lèi)別生物量反演模型,分別獲取蘆葦、鹽蒿以及互花米草的生物量結(jié)果圖。論文主要?jiǎng)?chuàng)新和研究結(jié)果如下：(1)基于相同的分類(lèi)算法(CART決策樹(shù)分類(lèi))、分類(lèi)樣本以及驗(yàn)證樣本,對(duì)比分析了植被三維信息融入與否對(duì)分類(lèi)精度的影響。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),植被三維信息的融入能夠顯著提高濕生植被的分類(lèi)精度,對(duì)于“同物異譜”和“異物同譜”現(xiàn)象有明顯改善。其中,總體分類(lèi)精度提高了8.6%,蘆葦分類(lèi)精度提高了14.8%,鹽蒿分類(lèi)精度提高了4.4%,互花米草分類(lèi)精度提高了8.9%。(2)基于相同的建模樣方數(shù)據(jù)和驗(yàn)證樣方數(shù)據(jù),分別建立了研究區(qū)濕生植被的分類(lèi)別生物量模型和整體生物量模型,并進(jìn)行精度驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn),分類(lèi)別生物量模型的反演精度遠(yuǎn)高于整體生物量模型反演精度。反演多類(lèi)別復(fù)雜區(qū)域整體生物量時(shí),分類(lèi)別生物量模型具有明顯優(yōu)勢(shì)。(3)分析了濕生植被精細(xì)分類(lèi)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)濕生植被地類(lèi)空間分布與實(shí)地調(diào)研結(jié)果吻合：蘆葦空間分布較為離散,像元間連續(xù)性小；鹽蒿空間分布較為均勻,沿海、內(nèi)陸均有分布,像元間連續(xù)較好；互花米草大多分布在濱海沿岸,空間分布連續(xù)、均勻,內(nèi)陸分布較少且分散。(4)以像元數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)濕生植被生物量反演結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果表明：蘆葦生物量分布在0-31.25kg/m2之間的像元數(shù)最多,研究區(qū)內(nèi)蘆葦生長(zhǎng)狀態(tài)差異大,總生物量為1866.86t；鹽蒿生物量分布在0-6.25kg/m2之間的像元數(shù)最多,研究區(qū)內(nèi)鹽蒿生長(zhǎng)狀態(tài)差異較大,總生物量為1611.04t；互花米草生物量分布在0-15.63kg/m2之間的像元數(shù)最多,研究區(qū)內(nèi)互花米草生長(zhǎng)狀態(tài)差異小,總生物量為681.18t。
【關(guān)鍵詞】：LIDAR 分類(lèi)回歸樹(shù) 分類(lèi) 濕生植被 生物量
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 主要縮略語(yǔ)表13-17
• 第1章 緒論17-24
• 1.1 引言17-18
• 1.1.1 研究背景及意義17-18
• 1.1.2 項(xiàng)目來(lái)源與經(jīng)費(fèi)支持18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-22
• 1.2.1 植被生物量傳統(tǒng)獲取方法19-20
• 1.2.2 植被生物量遙感反演方法20-21
• 1.2.3 存在的問(wèn)題21-22
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容22-24
• 第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取24-31
• 2.1 研究區(qū)概況24-25
• 2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取25-30
• 2.2.1 機(jī)載LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取26-27
• 2.2.2 機(jī)載高光譜影像獲取27-29
• 2.2.3 地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)獲取29-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第3章 機(jī)載LIDAR與高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取31-44
• 3.1 機(jī)載LIDAR點(diǎn)云與高光譜影像預(yù)處理31-37
• 3.1.1 機(jī)載LIDAR點(diǎn)云預(yù)處理31-34
• 3.1.2 高光譜影像預(yù)處理34-36
• 3.1.3 機(jī)載LIDAR與高光譜數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)36-37
• 3.2 機(jī)載LIDAR與高光譜數(shù)據(jù)的特征提取37-42
• 3.2.1 LIDAR數(shù)據(jù)特征提取37-39
• 3.2.2 高光譜影像特征提取39-42
• 3.3 本章小結(jié)42-44
• 第4章 基于決策樹(shù)的機(jī)載LIDAR與高光譜數(shù)據(jù)融合分類(lèi)44-58
• 4.1 決策樹(shù)分類(lèi)算法44-46
• 4.2 鹽城濱海濕生植被分類(lèi)體系46-48
• 4.3 基于決策樹(shù)的融合分類(lèi)實(shí)驗(yàn)48-57
• 4.3.1 植被區(qū)域提取49-52
• 4.3.2 分類(lèi)特征變量選取與分析52-54
• 4.3.3 植被分類(lèi)實(shí)驗(yàn)與分析54-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 機(jī)載LIDAR與高光譜數(shù)據(jù)融合的植被生物量遙感反演與分析58-75
• 5.1 植被生物量遙感反演模型59-60
• 5.2 生物量遙感反演模型構(gòu)建60-67
• 5.2.1 分類(lèi)別生物量反演模型構(gòu)建61-66
• 5.2.2 整體生物量反演模型構(gòu)建66-67
• 5.3 生物量遙感反演與分析67-74
• 5.3.1 模型精度驗(yàn)證67-70
• 5.3.2 生物量反演結(jié)果與分析70-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第6章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)歷及在讀期間參與的研究工作83

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