【摘要】：隨著全球氣候變暖的影響,碳循環(huán)成為全球氣候變化研究的熱點,森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫,在全球碳循環(huán)中具有極其重要的作用。而被稱為“城市之肺”的城市森林是城市生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中的一個重要貯存庫,因此,研究城市森林碳儲量的空間分布特征具有極其重要的意義。隨著遙感技術在精準林業(yè)當中的運用,利用國內外多種遙感數(shù)據(jù)源反演森林碳儲量,尤其是建立高精度的城市森林碳儲量估算模型已經(jīng)成為有效、快捷的方法。本文以深圳市為研究區(qū),以2014年Landsat 8和GF-1遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,采用分層隨機抽樣的方式布設168個樣地,結合外業(yè)樣地數(shù)據(jù),分別基于兩種遙感影像提取了 55個建模因子,其中包括各種植被指數(shù)、紋理信息因子以及地形因子作為自變量,通過碳儲量與各因子之間的相關性分析后篩選合適變量,分別基于Landsat 8和GF-1遙感數(shù)據(jù)構建了偏最小二乘回歸模型、Radical Basis Function(RBF)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型和Random Forest隨機森林模型,進而估算該地區(qū)的森林碳儲量,并得到研究區(qū)森林碳儲量空間分布圖。通過多個模型的建立與分析,對進一步分析森林碳儲量遙感獲取更高精度的模型提供了確切依據(jù)。主要研究內容與結果如下:(1)建立了 Landsat 8的深圳市碳儲量遙感最佳反演模型。基于Landsat 8遙感影像建立的三種碳儲量反演模型中,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型擬合效果最優(yōu),模型的擬合決定系數(shù)R~2為0.972,隨機森林模型預測精度最高,預測均方根誤差為9.541(t/hm~2),偏最小二乘回歸模型的擬合和預測精度均最低,模型擬合的決定系數(shù)R~2分別0.438,預測均方根誤差為12.871(t/hm~2)。(2)建立了 GF-1的深圳市碳儲量遙感最佳反演模型�；贕F-1遙感影像建立的三種碳儲量反演模型擬合和預測精度變化與Landsat 8呈現(xiàn)相同的規(guī)律,其中隨機森林模型預測精度最高,預測均方根誤差為7.221(t/hm~2),適合應用于城市區(qū)域的碳儲量估算;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型擬合效果最優(yōu),模型的擬合決定系數(shù)R~2為和0.974,偏最小二乘回歸模型的擬合和預測精度均最低,模型擬合的決定系數(shù)R~2為0.667,預測均方根誤差為10.410(t/hm~2)。(3)基于Landsat 8的深圳市碳儲量空間分布與分析。三種模型估算結果所反映的深圳市植被碳儲量空間分布趨勢基本一致,植被覆蓋度越高的地方,碳儲量越大。東南沿海森林分布較廣的地區(qū)碳儲量大,中西部城市經(jīng)濟開發(fā)區(qū)碳儲量小,與深圳市森林分布基本一致,說明碳儲量與森林面積相關,可以通過擴大城市生態(tài)林面積,來提高城市的森林碳匯功能,對城市生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究和城市生態(tài)建設規(guī)劃具有重要意義。(4)基于GF-1的深圳市碳儲量空間分布與分析�？臻g分布特征與基于Landsat 8建立的三種模型的估算結果所反映的一致,但這三種模型估算的碳儲量值大小和等級分布存在差異,偏最小二乘回歸模型總體估算值最低,碳儲量估計結果集中分布在0-60(t/hm~2)范圍內,且估算結果中有負值出現(xiàn),負值主要分布于中部建筑用地密集且植被覆蓋較少或無植被覆蓋處。(5)Landsat 8和GF-1遙感影像反演碳儲量的結果比較。GF-1遙感影像的三種模型擬合決定系數(shù)R~2均高于Landsat 8,擬合效果更優(yōu),均方根誤差分別比Landsat 8 低 1.461(t/hm~2)、1.140(t/hm~2)和 2.320(t/hm~2),表明 GF-1 遙感影像在反演城市森林碳儲量的應用上優(yōu)于Landsat 8影像。所以,GF-1遙感影像可以在城市森林碳匯定量遙感監(jiān)測中應用。
【圖文】：

圖２．２技術路線圖逡逑Ｆｉｇ．２．２邋Ｔｈｅ邋ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ邋ｆｒａｍｅｗｏｒｋ逡逑

Landsat8影像大氣?
【學位授予單位】：中南林業(yè)科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S771.8

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本文編號：2617593