【摘要】：植被能夠滿足關(guān)鍵性的生態(tài)系統(tǒng)功能服務(wù)需求,在全球范圍發(fā)揮著非常重要的碳匯作用,是全球氣候變化研究中水-碳-氮循環(huán)研究的重要對(duì)象。植被遙感監(jiān)測(cè)可以對(duì)較大時(shí)間和空間尺度上的植被類型、森林面積、覆蓋率等信息進(jìn)行獲取,并對(duì)其變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè),具有十分重要的意義。目前的植被遙感研究中,存在時(shí)間連續(xù)遙感信息缺乏、植被類型精細(xì)分類困難、植被覆蓋地面調(diào)查數(shù)據(jù)獲取困難、植被覆蓋度反演方法粗糙等一系列問題,是植被定量遙感研究的難點(diǎn)問題。針對(duì)這些研究需求,本文綜合采用物候參數(shù)擬合、多年時(shí)間序列數(shù)據(jù)合成、JSEG多尺度分割、機(jī)器學(xué)習(xí)等研究方法,提出了基于時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)的植被精細(xì)分類與覆蓋度反演方法,取得的主要結(jié)論如下:(1)基于MODIS時(shí)間序列數(shù)據(jù)的植被精細(xì)分類呼倫貝爾北部地區(qū)不同植被的物候信息有較明顯的特征,森林生長(zhǎng)季最早開始(145-160 DOY),結(jié)束時(shí)間較早(250-275 DOY),草原生長(zhǎng)季開始時(shí)間(160-170 DOY)略微滯后于森林,但總體生長(zhǎng)季長(zhǎng)度與森林持平;作物生長(zhǎng)季開始時(shí)間較晚(170-195 DOY),結(jié)束時(shí)間較早(225-285 DOY),生長(zhǎng)季短而集中;利用植被物候期關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行決策樹分類,總體精度達(dá)到81%。(2)基于多年合成Landsat時(shí)間序列數(shù)據(jù)的植被精細(xì)分類廣東省常綠針葉林、常綠闊葉林和灌叢在1-3月份EVI值具有較為不同的變化趨勢(shì),人工林、灌叢、常綠闊葉林在7-8月也具有不同的EVI特征,而農(nóng)田與其他植被覆蓋類型時(shí)間序列EVI區(qū)別較大,使用多年合成Landsat時(shí)間序列EVI數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林分類方法總體精度達(dá)到80.03%。隨機(jī)森林特征參數(shù)重要性得分排序結(jié)果表明,廣東省植被冬季到春季物候變化特征是區(qū)分植被類型的重要決定因素,夏季物候信息和DEM信息也是區(qū)分不同植被類型以及區(qū)分植被和非植被的重要影響因素。(3)基于JSEG多尺度分割方法和無人機(jī)影像的森林植被覆蓋度提取不同的分割尺度對(duì)于解決不同的分割需求具有各自的優(yōu)勢(shì),尺度-1有利于分割提取單個(gè)樹冠,而尺度-4則對(duì)于區(qū)分光照和陰影區(qū)域來說是最適宜的尺度;陰影區(qū)域的樹冠面積提取總體精度比光照區(qū)域的總體精度略差,濃密分布采樣點(diǎn)取得的樹冠面積提取總體精度要略低于稀疏分布采樣點(diǎn)的總體精度;在采用尺度-4的JSEG分割下,采用濾波窗口為9×9的開運(yùn)算在全部4種種植密度和光照情況的組合中均取得了最優(yōu)的樹冠面積提取的總體精度,針對(duì)所有樣本點(diǎn)的樹冠面積提取總計(jì)精度達(dá)到90%。(4)基于多年合成Landsat時(shí)間序列數(shù)據(jù)的森林植被覆蓋度反演7月的EVI數(shù)據(jù)是植被覆蓋度逐步回歸反演的最適月度數(shù)據(jù);5月、9月的EVI數(shù)據(jù)也在植被覆蓋度逐步回歸反演中起到重要作用;5-8月EVI數(shù)據(jù)在植被覆蓋度隨機(jī)森林回歸反演中取得了較高的重要性得分,體現(xiàn)了夏季數(shù)據(jù)對(duì)于植被覆蓋度反演的重要性。隨機(jī)森林回歸常綠闊葉林和人工林植被覆蓋度相關(guān)性決定系數(shù)分別達(dá)到0.52和0.5,灌叢植被覆蓋度相關(guān)性決定系數(shù)為0.27;常綠針葉林支持向量機(jī)回歸反演取得較好效果,相關(guān)性決定系數(shù)為0.59。從分布上來看,常綠闊葉林所占比例隨著海拔高度的升高不斷增加,人工林所占比例隨著海拔高度的升高不斷減少,常綠針葉林所占比例隨海拔變化趨勢(shì)不明顯;廣東省植被覆蓋度空間差異性很大,無植被或者低植被覆蓋度部分主要分布在平原地區(qū),高植被覆蓋度部分主要分布在較高海拔地區(qū)。廣東省植被覆蓋度平均值最高的植被類型為人工林,其次為常綠闊葉林和常綠針葉林,而灌叢植被覆蓋度平均值最低。研究得到廣東省2014-2016年森林植被覆蓋率為52.46%,與第八次全國(guó)森林資源清查廣東省植被覆蓋率(51.26%)一致。通過以上研究?jī)?nèi)容,本研究有效彌補(bǔ)了單一年份遙感數(shù)據(jù)時(shí)間序列信息的缺失,取得了植被精細(xì)分類總體精度的提升,顯著提高了復(fù)雜地表情況下陰影地區(qū)森林植被覆蓋度的提取精度,更加精準(zhǔn)高效地獲得了森林植被覆蓋度反演結(jié)果。本研究為地表植被的精細(xì)分類和植被覆蓋度反演提供了更多的理論依據(jù)和方法參考。
【圖文】：

2.1 研究區(qū)概況2.1.1 內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾研究區(qū)基于MODIS時(shí)間序列數(shù)據(jù)的植被精細(xì)分類研究選取的研究區(qū)域?yàn)閮?nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾根河市、額爾古納市（康峻等 2015；萬華偉等 2016），地處大興安嶺西北麓，呼倫貝爾草原北端，額爾古納河右岸。研究區(qū)具體位置如圖 2 所示，經(jīng)緯度范圍為 50°0′~53°20′N，119°8′~122°55′E，總面積 4.8 萬 km2。該地區(qū)屬于寒溫帶濕潤(rùn)型森林氣候，年平均氣溫-1~-2°C，年平均降水量 350~370mm，年平均無霜期約為 130 天，作物熟制為一年一熟，主要種植作物為大麥、小麥、油菜等。該地區(qū)森林儲(chǔ)量豐富，主要樹種為落葉松（Larixgmelinii）、紅松（Pinuskoraiensis）、白樺（Betula platyphylla）等，具有較大面積的單一植被覆蓋分布和豐富的植被覆蓋物候變化信息，適宜利用遙感植被物候信息開展植被精細(xì)分類研究工作。

第 2 章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源范圍為20°09′-25°31′N，109°45′-117°20′E，總面積17.97萬km2。研究區(qū)屬于帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫13-28°C，，年平均降水量1500-2000mm，年平均無約為300天以上，作物熟制為一年兩熟到一年三熟，主要種植作物為水稻等。該地區(qū)森林儲(chǔ)量豐富，主要植被類型為油杉（Keteleeria fortunei）、馬（Pinus massoniana）等常綠針葉林，樟樹（Cinnamomum bodinieri）、栲樹Castanopsis fargesii）等常綠闊葉林，桉樹（Eucalyptus）、合歡樹（Albizia人工林以及桃金娘（Rhodomyrtus）、野牡丹（Paeonia delavayi）等其他灌植被分布，具有較大面積的單一植被覆蓋分布和豐富的植被覆蓋物候變化，適宜利用遙感植被物候信息開展植被精細(xì)分類研究工作。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665382