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基于遙感的杭州灣濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分析

發(fā)布時(shí)間:2017-04-14 12:19

  本文關(guān)鍵詞:基于遙感的杭州灣濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:濕地處于陸地牛.態(tài)系統(tǒng)與水牛.態(tài)系統(tǒng)的過(guò)渡地帶,是地球衣}\0生態(tài)系統(tǒng)的重耍組成部分,具有特殊的生態(tài)系統(tǒng)效應(yīng),擁苻h大的環(huán)境功能和環(huán)境效益,足人類i要的生存環(huán)境。同時(shí),也是人類.?要的丨‘!然資源,為人類的牛.產(chǎn)、生活提供多種資源,帶來(lái)丫巨大的經(jīng)濟(jì)效益。由于十.富的自然資源和獨(dú)特的生態(tài)結(jié)構(gòu)功能,濕地被譽(yù)為“自然之腎”。作為一種重要的自然資源,濕地不僅能帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)價(jià)值,也存在豐富的科學(xué)價(jià)值和美學(xué)價(jià)值。然而由于人類的活動(dòng)和I'I然的變遷,濕地資源受到了嚴(yán)屯的破壞,例如濕地面枳的蔞縮、濕地生態(tài)環(huán)境的污染、濕地生態(tài)功能的退化等等。i¥地資源保護(hù)成為了社會(huì)熱點(diǎn)M題,近些年米國(guó)內(nèi)外學(xué)荇對(duì)濕地的研[,集中于浞地自嚧调g蛻低砳f價(jià)等方面,而準(zhǔn)確地獲取濕地信總顯得尤為重要^ 本文以杭州灣為研允區(qū)域,,使⑴遙感技術(shù)于.段,對(duì)研究K衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行濕地信息提取。通過(guò)分層分類的技術(shù)方法,提取了1990年、2000年、2010年這三個(gè)時(shí)期的濕地景觀s礎(chǔ)信息,并采用餛絎矩陣的方法對(duì)其解譯楮度做出了評(píng)價(jià)。分層分類方法總體分類精度都達(dá)到了85%以丨:,與傳統(tǒng)的監(jiān)督、非監(jiān)督分類方法相比,在一定程度上提高了解譯粘度,獲得了理想的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了研宄區(qū)的濕地信息遙感提取。 基于提取的一.個(gè)歷史時(shí)期的濕地分類閣,進(jìn)行了:?觀動(dòng)態(tài)變化分析,主要包括濕地類型轉(zhuǎn)移分析、濕地景觀格W指數(shù)分析、濱海濕地時(shí)空變化特征分析、濕地植被景觀空間擴(kuò)張強(qiáng)度分析等,并對(duì)造成濕地變化的驅(qū)動(dòng)力囚素進(jìn)行了總結(jié)弓概括。結(jié)果表明,研允E濕地以人N濕地崠觀所占比菜較大,其中又以水田所占比例最大,天然濕地景觀占研究區(qū)濕地景觀總面枳的40%,.其巾以濱海濕地的貢獻(xiàn)設(shè)大。]990年?2010年研究E濕地銃觀的面積不斷減少,研宄的兩個(gè)階段巾,1990年?2000年產(chǎn)生的減少量S多,整體減少趨勢(shì)表現(xiàn)為由快變慢。 濕地植被是濕地景觀的重要組成部分,本文在分析濕地景觀變化的基礎(chǔ)上,對(duì)研宄[X:重點(diǎn)濕地資源保護(hù)區(qū)九段沙進(jìn)行了濕地植被葉而積指數(shù)卞間分布相關(guān)分析。利用Landsat8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)的地面高光譜、n丨面積指數(shù)值,分別采川線性回歸模型和PROSAIL模型方法對(duì)濕地自然保護(hù)K進(jìn)行了反演研究。并對(duì)物理校型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷姆囱萁Y(jié)果進(jìn)行丫比較分析。通過(guò)比較分析得出,經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷木礁`差(RMSE)俏為0.67,而物理模型RMSE惜為0.45,物理模型的反演精度更高,更適用于大尺度空間的反演。
【關(guān)鍵詞】:遙感 多光譜 高光譜 濕地 動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè) 葉面枳指數(shù)反演
【學(xué)位授予單位】:上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:P901;P237
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-9
  • 目錄9-12
  • 附圖12-13
  • 附表13-14
  • 第1章 緒論14-22
  • 1.1 研究背景與意義14-16
  • 1.1.1 研究背景14-15
  • 1.1.2 研究意義15-16
  • 1.2 濕地遙感研究現(xiàn)狀16-19
  • 1.2.1 遙感技術(shù)在濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用17
  • 1.2.2 遙感技術(shù)在濕地植被參數(shù)反演中的應(yīng)用17-19
  • 1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線19-22
  • 1.3.1 研究?jī)?nèi)容19-21
  • 1.3.2 研究技術(shù)路線21-22
  • 第2章 研究區(qū)域概況、數(shù)據(jù)源獲取與處理22-33
  • 2.1 研究區(qū)域概況22-25
  • 2.1.1 地理位置22-23
  • 2.1.2 地形地貌23-24
  • 2.1.3 氣候特征24
  • 2.1.4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)24
  • 2.1.5 濕地植被24-25
  • 2.2 數(shù)據(jù)源獲取25-29
  • 2.2.1 遙感數(shù)據(jù)獲取25-27
  • 2.2.2 野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)27-29
  • 2.3 遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理29-33
  • 2.3.1 多光譜遙感影像預(yù)處理29-32
  • 2.3.2 實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理32-33
  • 第3章 基于分層分類法的濕地信息提取33-42
  • 3.1 研究區(qū)域濕地分類系統(tǒng)確定33
  • 3.2 濕地信息提取33-39
  • 3.2.0 典型地物光譜特征分析34-35
  • 3.2.1 水體區(qū)分類研究35-36
  • 3.2.2 植被區(qū)分類研究36-37
  • 3.2.3 建筑、邊灘區(qū)分類研究37
  • 3.2.4 濕地信息遙感提取流程圖37-38
  • 3.2.5 研究區(qū)域濕地景觀分布圖38-39
  • 3.3 分類精度評(píng)價(jià)39-42
  • 第4章 杭州灣濕地景觀變化分析42-60
  • 4.1 杭州灣濕地系統(tǒng)概況42-43
  • 4.2 濕地景觀面積動(dòng)態(tài)變化分析43-46
  • 4.2.1 濕地景觀組分結(jié)構(gòu)變化分析43-45
  • 4.2.2 濕地景觀類型面積變化分析45-46
  • 4.3 濕地類型轉(zhuǎn)移分析46-48
  • 4.4 濕地景觀格局指數(shù)分析48-53
  • 4.4.1 斑塊類型水平指數(shù)分析50-52
  • 4.4.2 景觀水平指數(shù)分析52-53
  • 4.5 濱海濕地時(shí)空變化特征分析53-55
  • 4.6 濕地動(dòng)態(tài)變化驅(qū)動(dòng)力因素分析55-58
  • 4.6.1 潮灘岸線遷移趨勢(shì)55-57
  • 4.6.2 城市擴(kuò)張建設(shè)57-58
  • 4.6.3 濱海濕地的開(kāi)發(fā)與利用58
  • 4.7 濕地景觀變化的濕地植被影響58-60
  • 第5章 濕地植被葉面積指數(shù)反演研究60-71
  • 5.1 濕地植被光譜特征分析60-62
  • 5.1.1 濕地植被冠層光譜的一般特征60-61
  • 5.1.2 不同葉面積指數(shù)對(duì)應(yīng)的濕地植被光譜特征變化61-62
  • 5.2 研究區(qū)和遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理62-63
  • 5.2.1 研究區(qū)62-63
  • 5.2.2 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理63
  • 5.3 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷娜~面積指數(shù)估算63-66
  • 5.4 基于 PROSPECT+SAIL 模型的葉面積指數(shù)估算66-69
  • 5.5 反演結(jié)果比較分析69-71
  • 第6章 總結(jié)與展望71-74
  • 6.1 結(jié)論71-72
  • 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)72
  • 6.3 展望72-74
  • 參考文獻(xiàn)74-79
  • 致謝79-81
  • 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果81

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 牟鳳云;韓葵;;面向?qū)ο蟮倪b感濕地植被分類與信息提取——以微山湖為例[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年12期

2 李莉莉;劉炳江;徐齊福;;試析我國(guó)濕地的退化、保護(hù)與恢復(fù)[J];環(huán)境科學(xué)與管理;2006年03期

3 黃穎;周云軒;吳穩(wěn);況潤(rùn)元;李行;;基于決策樹(shù)模型的上海城市濕地遙感提取與分類[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版);2009年06期

4 牛明香,趙庚星,李尊英;南四湖濕地遙感信息分區(qū)分層提取研究[J];地理與地理信息科學(xué);2004年02期

5 駱劍承;遙感影像智能圖解及其地學(xué)認(rèn)知問(wèn)題探索[J];地理科學(xué)進(jìn)展;2000年04期

6 黃

本文編號(hào):305996


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