發(fā)布時(shí)間：2017-05-24 06:11

  本文關(guān)鍵詞：東北典型區(qū)蘆葦分布提取與地上生物量遙感估算，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：濕地是自然界最具生產(chǎn)力的生態(tài)系統(tǒng)和人類最重要的生存環(huán)境之一。作為濕地生態(tài)系統(tǒng)中最為活躍的組分，濕地植被是實(shí)現(xiàn)濕地內(nèi)部物質(zhì)能量交流的主體。濕地植被分類制圖及生理參數(shù)反演(生物量、葉面積指數(shù)等)是濕地遙感研究中的兩大熱點(diǎn)。東北地區(qū)是我國(guó)重要的生態(tài)屏障及全球變化的敏感區(qū)，作為東北地區(qū)主要濕地類型之一，蘆葦濕地蘊(yùn)含豐富的鳥類資源，是亞洲東北部水禽繁殖中心和亞洲北部水禽南移的必經(jīng)之地，具有巨大的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。故基于遙感技術(shù)精確提取東北地區(qū)蘆葦分布信息并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行蘆葦生物量遙感反演對(duì)東北地區(qū)濕地保護(hù)具有重大意義。本文以東北地區(qū)四個(gè)典型蘆葦濕地分布區(qū)(松嫩平原西部、三江平原、呼倫貝爾草原及遼河三角洲地區(qū))為研究區(qū)，基于Landsat-TM/OLI數(shù)據(jù)、MODIS-NDVI數(shù)據(jù)、HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)以及野外考察和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用遙感手段、GIS空間分析方法以及SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能，實(shí)現(xiàn)東北典型區(qū)蘆葦分布信息的精確提取及蘆葦干、濕生物量的定量反演，主要結(jié)論如下： 1、基于多季相HJ-1A/B CCD數(shù)據(jù)集和面向?qū)ο蠖嗉鞠喾诸惙椒ǖ奶J葦分布信息遙感提取表明，四個(gè)典型區(qū)蘆葦提取精度介于68%-89%之間。其中，松嫩平原西部和遼河三角洲蘆葦提取精度達(dá)到較高水平(精度85%)，，呼倫貝爾草原區(qū)有所降低(精度為81.6%)，三江平原最低(精度為68.5%)。采用決策樹分類法最終得到三江平原蘆葦提取精度為79.63%，精度較之前提高了10%左右。統(tǒng)計(jì)得到各典型區(qū)蘆葦面積由大到小依次為：松嫩平原西部(193943.5hm2)，遼河三角洲(58669.2hm2)，呼倫貝爾草原(27542.4hm2)，三江平原(11007.5hm2)。 2、精確采樣方式下，蘆葦莖、葉干生物量之間以及莖、葉干生物量與蘆葦?shù)厣细缮锪恐g存在極顯著的線性相關(guān)關(guān)系(R20.90)。非精確采樣方式下，蘆葦莖、葉干生物量之間以及蘆葦葉、地上干生物量之間的線性相關(guān)關(guān)系一般(R2≈0.50)；蘆葦莖、地上干生物量之間的線性相關(guān)關(guān)系顯著(R2≈0.90)。兩種采樣方式下的蘆葦莖干生物量之間以及蘆葦?shù)厣细缮锪恐g不存在顯著性線性相關(guān)關(guān)系(R20.50)，但蘆葦葉干生物量之間存在極顯著線性相關(guān)關(guān)系(R2=0.97)。蘆葦?shù)厣细缮锪亢蜐裆锪恐g存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系(R2=0.83)。 3、精確采樣方式下的蘆葦?shù)厣细缮锪糠囱菽Ｐ椭�，NDVI、RVI等植被指數(shù)擬合的一元曲線回歸模型(SCRM)以及基于7種植被指數(shù)和4個(gè)波段反射率構(gòu)建的多元曲線回歸模型(MLRM)均達(dá)到較高的估算精度(預(yù)測(cè)精度約為80%)，但MLRM模型的預(yù)測(cè)誤差小于SCRM，預(yù)測(cè)精度更高。非精確采樣方式下，各模型預(yù)測(cè)精度均小于精確采樣方式下的預(yù)測(cè)精度；盡管如此，蘆葦葉干生物量反演模型的預(yù)測(cè)精度與精確采樣方式下的非常接近。兩種采樣方式下，基于蘆葦葉干生物量估算蘆葦?shù)厣细缮锪康臄M合結(jié)果與利用SCRM和MLRM法直接估算的蘆葦?shù)厣细缮锪康臄M合結(jié)果非常接近，預(yù)測(cè)誤差之差在15g/m2之內(nèi)，預(yù)測(cè)精度之差在1%之內(nèi)；結(jié)果表明，基于蘆葦葉干生物量估算蘆葦總地上干生物量可以達(dá)到較為理想的精度。 4、基于HJ-1A/B CCD影像第三波段(B3)、第四波段(B4)及NDVI的多元回歸模型為本研究中蘆葦?shù)厣仙锪糠囱蓊A(yù)測(cè)精度最高的模型，其公式為：y=36474.82*B3-11914.24*B4+9403.3*NDVI-3109.2。統(tǒng)計(jì)得到各典型區(qū)蘆葦?shù)厣细伞裆锟偭坑纱蟮叫∫来螢椋核赡燮皆鞑?2641.40t.,5778.78t.)，遼河三角洲(1383.83t.,3326.51t.)，呼倫貝爾草原(565.68t.,1731.12t.)，三江平原(274.66t.,1163.63t.)。
【關(guān)鍵詞】：蘆葦 面向?qū)ο蠖嗉鞠喾诸?/strong> 地上生物量 遙感反演 東北典型區(qū)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院（東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 目錄11-13
• 第一章 緒論13-25
• 第一節(jié) 選題背景、目的及意義13-14
• 第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展14-22
• 一、 濕地植被遙感研究進(jìn)展14-16
• 二、 濕地植被遙感分類方法研究進(jìn)展16-20
• 三、 濕地生物量遙感反演研究進(jìn)展20-21
• 四、 相關(guān)研究進(jìn)展評(píng)述21-22
• 第三節(jié) 研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線與創(chuàng)新點(diǎn)22-25
• 一、 研究?jī)?nèi)容22-23
• 二、 技術(shù)路線23-24
• 三、 創(chuàng)新點(diǎn)24-25
• 第二章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源25-37
• 第一節(jié) 研究區(qū)概況25-27
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理27-37
• 一、 Landsat系列衛(wèi)星影像及HJ-1A/B CCD影像收集及處理27-31
• 二、 MODIS產(chǎn)品收集及處理31-33
• 三、 野外調(diào)查數(shù)據(jù)收集及處理33
• 四、 野外和室內(nèi)實(shí)測(cè)蘆葦生物量數(shù)據(jù)33-37
• 第三章 濕地蘆葦植被信息提取37-49
• 第一節(jié) 基于多季相HJ-1A/B CCD的蘆葦分布信息遙感提取37-45
• 一、 影像特征分析和選取38-39
• 二、 濕地分類特征集的選取39-40
• 三、 遙感影像多尺度分割40-42
• 四、 基于分類規(guī)則集的分類42-44
• 五、 分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)分析44-45
• 第二節(jié) 基于HJ-1 NDVI時(shí)間序列的蘆葦分布信息遙感提取45-49
• 第四章 濕地蘆葦?shù)厣仙锪窟b感估算49-61
• 第一節(jié) 濕地蘆葦生長(zhǎng)物候規(guī)律及空間差異分析49
• 第二節(jié) 濕地蘆葦生物量遙感估算49-61
• 一、 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的蘆葦干濕生物量關(guān)系建模51-53
• 二、 基于HJ-1A/B CCD多光譜數(shù)據(jù)的蘆葦?shù)厣仙锪窟b感反演53-61
• 第五章 結(jié)論與展望61-65
• 第一節(jié) 主要結(jié)論61-63
• 第二節(jié) 不足與展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表論文73-75
• 致謝75-76

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：東北典型區(qū)蘆葦分布提取與地上生物量遙感估算，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：389974

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