發(fā)布時間：2020-07-09 07:54

【摘要】：竹林作為森林生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在減緩全球氣候變化以及森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中發(fā)揮著極其重要的作用。葉面積指數(shù)(Leaf area index,LAI)定義為單位地面面積上所有綠色葉面積總和的一半,是驅(qū)動森林生態(tài)系統(tǒng)模型模擬碳循環(huán)以及定量分析陸地和大氣之間物質(zhì)和能量交換的關(guān)鍵參數(shù)。竹林獨特的生理生態(tài)特征以及經(jīng)營措施,使得竹林葉面積指數(shù)時空變異復雜,遙感反演存在不確定性。已有的葉面積指數(shù)產(chǎn)品對竹林葉面積指數(shù)嚴重低估,大小年毛竹林冠層光譜之間差異對竹林LAI遙感反演帶來挑戰(zhàn)。本文以雷竹林和毛竹林兩種典型的竹林類型為研究對象,在站點尺度,基于MODIS地表反射率數(shù)據(jù),分別采用逐步回歸和相關(guān)分析兩種方法進行變量篩選,結(jié)合LAI實測數(shù)據(jù)構(gòu)建了逐步回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡兩種模型,對雷竹林生態(tài)系統(tǒng)觀測站點2014年1月—2017年3月LAI時間序列數(shù)據(jù)進行反演;在縣域尺度,以Landsat 8 OLI遙感數(shù)據(jù)為基礎,提取毛竹林分布信息。并在此基礎上,結(jié)合Landsat7ETM+數(shù)據(jù),利用隨機森林模型對大小年毛竹林進行分類,得到安吉縣大小年毛竹林分布信息。分析大小年毛竹林之間光譜信息差異,采用逐步回歸分析方法,分別構(gòu)建大小年毛竹林葉面積指數(shù)反演模型,反演得到整個安吉縣毛竹林葉面積指數(shù)。研究主要得到以下幾個方面的結(jié)論:第一,基于MODIS地表反射率數(shù)據(jù)并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型反演雷竹林LAI,精度高于線性回歸模型,并解決了 MODISLAI產(chǎn)品低估的問題;第二,基于大小年毛竹林遙感信息時間序列特征分析,結(jié)合隨機森林模型能夠有效提取大小年毛竹林分布信息,分類精度較高;第三,通過區(qū)分大小年來分別構(gòu)建大小年毛竹林LAI反演模型,能提高毛竹林LAI的反演精度。
【學位授予單位】：浙江農(nóng)林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S718.5;S771.8
【圖文】：

圖２－１．研究區(qū)概況逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１．邋Ｔｈｅ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ逡逑

圖２－２毛竹林大小年樣地分布逡逑Ｆｉｇｕｒｅ２－２邋Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｏｎ邋ａｎｄ邋ｏｆｆ邋ｙｅａｒ邋ｐｌｏｔｓ邋ｏｆ邋Ｍｏｓｏ邋ｂａｍｂｏｏ逡逑９逡逑

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【參考文獻】

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本文編號：2747175