【摘要】：隨著全球變暖,森林經(jīng)營(yíng)活動(dòng)等人為干擾對(duì)碳庫(kù)的影響日趨成為關(guān)注的焦點(diǎn),作為最主要的人為干擾因素之一,采伐是人類獲取木材資源的主要手段,必將對(duì)森林碳庫(kù)產(chǎn)生重要影響。為了正確評(píng)估采伐干擾對(duì)森林植被碳動(dòng)態(tài)的影響變化規(guī)律,了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用,對(duì)森林的碳動(dòng)態(tài)進(jìn)行更為細(xì)致的研究具有重要意義。森林生物量估算是進(jìn)行陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)和碳動(dòng)態(tài)分析的基礎(chǔ),業(yè)已成為生態(tài)學(xué)和全球變化研究的重要內(nèi)容之一。遙感技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展彌補(bǔ)了傳統(tǒng)森林生物量估測(cè)方法的不足,而多源遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用,對(duì)快速、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)大區(qū)域森林生物量的估測(cè),提高森林生物量的估測(cè)精度提供了可能。本研究以小興安嶺帶嶺林業(yè)實(shí)驗(yàn)局為研究區(qū),融合多源遙感信息及技術(shù)進(jìn)行理論和方法研究,以期達(dá)到能夠?qū)崟r(shí)有效地對(duì)大區(qū)域森林生物量做出精確估測(cè)、建立采伐干擾對(duì)森林碳儲(chǔ)量干擾度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、獲得不同采伐干擾方式對(duì)森林植被碳動(dòng)態(tài)的影響變化規(guī)律及預(yù)測(cè),為森林資源監(jiān)測(cè)及經(jīng)營(yíng)措施的制定提供方法和技術(shù)支持。主要研究結(jié)果如下:(1)基于元胞自動(dòng)機(jī)(Cellular Automata,CA)模型算法,以元胞為基本單位,以像元均值為對(duì)象,使用最小距離法求取元胞自動(dòng)機(jī)的進(jìn)化規(guī)則,對(duì)森林類型進(jìn)行了識(shí)別分類,總體精度達(dá)到88.71%,Kappa系數(shù)為0.829;同時(shí)采用相同的樣本數(shù),使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的總體分類精度為86.67%,Kappa系數(shù)為0.798。兩種方法的分類精度均較高,達(dá)到了識(shí)別森林類型信息的目的,但元胞自動(dòng)機(jī)的總體分類精度略高。使用元胞自動(dòng)機(jī)模型獲得了研究區(qū)3期時(shí)間序列的森林類型分布圖。(2)通過(guò)計(jì)算 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)數(shù)據(jù)的頻率累積值,針對(duì)森林類型信息,分別以累積頻率為5%和95%處的NDVI值作為NDVIcrown,和NDVInon-crown的最佳閾值,利用像元二分模型對(duì)森林郁閉進(jìn)行了估算,預(yù)估精度達(dá)到89.01%,R2為0.859,RMSE為0.039,模型精度較好;應(yīng)用此模型反演了研究區(qū)3期時(shí)間序列的森林郁閉度,其平均值分別是0.691、0.668和0.457;通過(guò)劃分森林郁閉度變化等級(jí),對(duì)研究區(qū)1989年至2010年期間,森林郁閉度變化情況進(jìn)行了分析,1989年至2000年的期間,雖然森林資源有所減少,但總趨勢(shì)是處于生長(zhǎng)階段。2000年至2010年的10之間,森林資源仍處于嚴(yán)重減少階段。1989年至2010年的21年間,研究區(qū)的森林覆蓋破壞情況大于森林覆被的增長(zhǎng)。(3)在Xing等提出的改進(jìn)的森林冠層高度估算方法的基礎(chǔ)上,分別建立了針葉林、闊葉林和針闊混交林的GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)最大森林冠層高度估測(cè)模型。各模型的精度均較高,針闊混交林的R2值最高,達(dá)到0.898,RMSE為1.12m;針葉林次之R2為0.859,RMSE為1.63m;闊葉林最低R2為0.761,RMSE為2.01m。(4)在GLAS最大森林冠層高度獲取的基礎(chǔ)上,聯(lián)合TM多光譜數(shù)據(jù)及其轉(zhuǎn)換生成的植被指數(shù)、森林郁閉度、波段反射率,并考慮地形因素對(duì)林分高度的影響,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)建了適應(yīng)于區(qū)域擴(kuò)展的各森林類型冠層高度遙感反演模型。針葉林模型精度最高,R2達(dá)到0.907,RMSE為1.52m;針闊混交林次之,R2為0.883,RMSE為1.79m;闊葉林相對(duì)較低,R2為0.849,RMSE為1.96m。雖有個(gè)別點(diǎn)存在高估或低估的現(xiàn)象,但總體一致性較好。通過(guò)對(duì)森林冠層高度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出1989年至2000年期間,研究區(qū)內(nèi)森林冠層高度的生長(zhǎng)量略大于減少量,即在這期間森林冠層高度處于正增長(zhǎng);2000年至2010年這10年間,研究區(qū)的森林樹(shù)高處于負(fù)增長(zhǎng);總體上1989年至2010年期間,研究區(qū)森林冠層高度的增長(zhǎng)量要略微小于減少量,即在這21年里研究區(qū)的森林樹(shù)高處于負(fù)增長(zhǎng)。(5)以森林郁閉度和GLAS最大森林冠層高度2個(gè)因子為自變量,以實(shí)測(cè)森林生物量為因變量,采用線性回歸理論針對(duì)3種森林類型分別建立了單變量和雙變量森林生物量估測(cè)模型,對(duì)比分析了各模型的精度。研究表明,利用GLAS最大森林冠層高度和森林郁閉度建立的雙變量估測(cè)模型,其顯著性及精度均優(yōu)于單變量模型,說(shuō)明融合光譜信息和垂直結(jié)構(gòu)信息,能夠提高森林生物量模型的估測(cè)精度。針葉林雙變量生物量模型的預(yù)估精度為91.66%,R2為0.841;闊葉林的預(yù)估精度為85.75%,R2為0.878;針闊混交林的預(yù)估精度為85.47%,R2為0.884,模型的擬合優(yōu)度良好。利用各森林類型雙變量生物量估測(cè)模型對(duì)研究區(qū)的森林地上生物量進(jìn)行了區(qū)域擴(kuò)展,獲得了時(shí)間序列的森林地上生物量分布圖,并分析了森林生物量的動(dòng)態(tài)變化。通過(guò)分析得出1989年至2000年期間,森林地上生物量處于減少趨勢(shì)。2000年至2010年的10年間,森林地上生物量處于增加的趨勢(shì)�？傮w上,1989年至2010年期間,研究區(qū)內(nèi)的森林生物量處于負(fù)增長(zhǎng)。(6)以森林郁閉度信息為基礎(chǔ),定量分析了研究區(qū)內(nèi)森林植被碳動(dòng)態(tài)的變化情況。1989年至2000年期間,采伐干擾作業(yè)的影響降低了森林碳儲(chǔ)量的含量:2000年至2010年期間,以過(guò)熟林為主的采伐干擾減少了研究區(qū)內(nèi)的森林碳儲(chǔ)量,但這10年間撫育更新作業(yè)也彌補(bǔ)了碳儲(chǔ)量的減少部分;總體上,1989年至2010年間,不同采伐干擾方式對(duì)研究區(qū)內(nèi)森林碳儲(chǔ)量的影響均是減少的趨勢(shì)。同時(shí),建立了森林采伐對(duì)森林碳儲(chǔ)量干擾度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,具體指標(biāo)為樹(shù)種組成、森林郁閉度和林分平均樹(shù)高;結(jié)合GLAS光斑點(diǎn)處的森林碳儲(chǔ)量和森林郁閉度數(shù)據(jù)信息,建立了不同采伐干擾方式對(duì)森林碳儲(chǔ)量的影響變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型,針葉林?jǐn)M合精度為0.879、闊葉林?jǐn)M合精度0.836、針闊混交林?jǐn)M合精度0.891。各森林類型的碳儲(chǔ)量與采伐干擾均存在明顯的線性關(guān)系,林分碳儲(chǔ)量變化量均會(huì)隨著森林郁閉度變化比率的增大而減少,針葉林的郁閉度變化比重超過(guò)0.351時(shí)、闊葉林超過(guò)0.381時(shí)、混交林超過(guò)0.322時(shí),3種林分均開(kāi)始釋放碳,成為地上碳增量。闊葉林抵抗采伐干擾的能力最強(qiáng),針葉林次之,針闊混交林抵抗采伐干擾的能力最弱,為了增加森林的固碳能力,采伐量需控制在以上閾值內(nèi)。對(duì)于3種森林類型而言,森林碳儲(chǔ)量的變化量△A均會(huì)隨著森林郁閉度的變化比率x增大而減少,即△A隨森林郁閉度的減小而減小,隨著采伐量的增大而減小。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S718.5;S771.8
【圖文】：

邐、ｗ？？ｆ逡逑圖２－１研究區(qū)位置示意圖邐圖２－２研究區(qū)內(nèi)林場(chǎng)分布圖逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ邐Ｆｉｇ．２－２邋Ｆｏｒｅｓｔｒｙ邋ｓｔａｔｉｏｎ邋ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ逡逑２．１．２地形地貌逡逑該區(qū)北大南小，地勢(shì)南北高，中間低，境內(nèi)山脈縱橫起伏，構(gòu)成較復(fù)雜的山岳臺(tái)逡逑地，坡度變化范圍為０？５７°，地面高程在ｍ－１２０２ｍ之間，平均海拔６００ｍ。多數(shù)山峰海逡逑拔在千米以下，在海拔較高地帶多有裸露跳石塘，低海拔地帶的山脊部位多有裸露巨石逡逑和懸崖峭壁。帶嶺北部山地河深、溝窄、地勢(shì)平緩。有一座海拔１０９０ｍ的蘆吹山，山逡逑地起伏量１２０－１７３．２ｍ，邋５。以下的平坡為１０．８％，緩坡為８８．４％，陡險(xiǎn)坡為０．８％。南部山逡逑地溝寬河淺，地勢(shì)高低相差懸殊，海拔ｌ000ｍ以上的有大箐山、老荒山等四座高山，逡逑山地起伏量１４３．８ｍ－１８２．２ｍ，５°以下的平坡占１７．２％，緩坡占７４．６％，陡險(xiǎn)坡占８．２％。逡逑雖有多處高坡地段

邐嫩、＾逡逑Ｍ、，＇Ｊ邐、ｗ？？ｆ逡逑圖２－１研究區(qū)位置示意圖邐圖２－２研究區(qū)內(nèi)林場(chǎng)分布圖逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ邐Ｆｉｇ．２－２邋Ｆｏｒｅｓｔｒｙ邋ｓｔａｔｉｏｎ邋ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ逡逑２．１．２地形地貌逡逑該區(qū)北大南小，地勢(shì)南北高，中間低，境內(nèi)山脈縱橫起伏，構(gòu)成較復(fù)雜的山岳臺(tái)逡逑地，坡度變化范圍為０？５７°，地面高程在ｍ－１２０２ｍ之間，平均海拔６００ｍ。多數(shù)山峰海逡逑拔在千米以下，在海拔較高地帶多有裸露跳石塘，低海拔地帶的山脊部位多有裸露巨石逡逑和懸崖峭壁。帶嶺北部山地河深、溝窄、地勢(shì)平緩。有一座海拔１０９０ｍ的蘆吹山，山逡逑地起伏量１２０－１７３．２ｍ，邋５。以下的平坡為１０．８％，緩坡為８８．４％，陡險(xiǎn)坡為０．８％。南部山逡逑地溝寬河淺，地勢(shì)高低相差懸殊，海拔ｌ000ｍ以上的有大箐山、老荒山等四座高山，逡逑山地起伏量１４３．８ｍ－１８２．２ｍ，５°以下的平坡占１７．２％，緩坡占７４．６％，陡險(xiǎn)坡占８．２％。逡逑雖有多處高坡地段

數(shù)據(jù)能夠滿足本研究的森林資源監(jiān)測(cè)要求。除季節(jié)要求外，在下載遙感影像數(shù)據(jù)時(shí)，還逡逑要考慮云層覆蓋最少的要求，綜合上述要求，選取了研究區(qū)１９８９年６月１日、２０００年逡逑９月３日和２０１０年９月１５日的ＴＭ影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如圖２－３所示）。３期ＴＭ影像云層逡逑覆蓋量均為0％，植被特征明顯，有利于植被信息的提取。逡逑酬１—ａ逡逑：：：：逡逑圖２－３邋ＴＭ影像逡逑Ｆｉｇ．２－３邋ＴＭ邋ｉｍａｇｅｓ逡逑２．２．２邋ＩＣＥＳＡＴ－ＧＬＡＳ激光雷達(dá)數(shù)據(jù)逡逑２．２．２．１邋ＩＣＥＳＡＴ－ＧＬＡＳ邋介紹逡逑美國(guó)國(guó)家航空航天局邋ＮＡＳＡ邋（Ｎａｔｉｏｎａｌ邋Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ邋ａｎｄ邋Ｓｐａｃｅ邋Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）的戈達(dá)逡逑德太空飛行中心ＧＳＦＣ邋（Ｇｏｄｄａｒｄ邋Ｓｐａｃｅ邋Ｆｌｉｇｈｔ邋Ｃｅｎｔｅｒ）研制的激光測(cè)高衛(wèi)星ＩＣＥＳａｔ，于逡逑于２００３年１月１２日由加利福利亞的Ｖａｎｄｅｎｂｅｒｇ空軍基地發(fā)射，是目前世界上唯一的極逡逑地軌道星載大光斑激光雷達(dá)。它在ＮＡＳＡ地球觀測(cè)系統(tǒng)ＥＯＳ邋（Ｅａｒｔｈ邋Ｏｂｓｅｒｖｉｎｇ邋Ｓｙｓｔｅｍ）逡逑中擔(dān)負(fù)著測(cè)量冰蓋物質(zhì)質(zhì)量平衡，云和氣溶膠的高度，以及土地地形和植被特征參數(shù)的逡逑任務(wù)，旨在測(cè)量?jī)蓸O冰原和海冰的變化。該衛(wèi)星沿近圓形、近極地該衛(wèi)星沿近圓形、近逡逑極地軌道的飛行高度大約為６００ｋｍ，軌道傾角為９４°星下軌跡覆蓋范圍Ｎ８６°－Ｓ８６°，因逡逑此衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)可覆蓋地球表面大部分地區(qū)。從２００３年到２００９年，ＩＣＥＳａｔ－１提供了多逡逑年的高程數(shù)據(jù)

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 毛學(xué)剛;王靜文;范文義;;基于遙感與地統(tǒng)計(jì)的森林生物量時(shí)空變異分析[J];北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2016年02期

2 溫小榮;蔣麗秀;劉磊;林國(guó)忠;鄭勇;謝小杰;佘光輝;;江蘇省森林生物量與生產(chǎn)力估算及空間分布格局分析[J];西北林學(xué)院學(xué)報(bào);2014年01期

3 陳文烯;;基于遙感數(shù)據(jù)的森林生物量測(cè)定理論與方法[J];亞熱帶水土保持;2013年02期

4 鄧華衛(wèi);布仁倉(cāng);劉曉梅;賀偉;胡遠(yuǎn)滿;黃乃偉;;模擬分類經(jīng)營(yíng)對(duì)小興安嶺林區(qū)森林生物量的影響[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2012年21期

5 韓愛(ài)惠;智長(zhǎng)貴;王雪軍;夏朝宗;;利用MODIS數(shù)據(jù)反演森林生物量的方法研究[J];林業(yè)資源管理;2011年04期

6 王曉寧;徐天蜀;李毅;;合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)估測(cè)森林生物量研究綜述[J];中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃;2011年04期

7 李業(yè)清;沈德慧;;森林生物量的調(diào)查方法[J];黑龍江科技信息;2011年34期

8 湯萃文;陳銀萍;陶玲;肖篤寧;;森林生物量和凈生長(zhǎng)量測(cè)算方法綜述[J];干旱區(qū)研究;2010年06期

9 張茂震;王廣興;劉安興;;基于森林資源連續(xù)清查資料估算的浙江省森林生物量及生產(chǎn)力[J];林業(yè)科學(xué);2009年09期

10 楊昆;管東生;;珠江三角洲地區(qū)森林生物量及其動(dòng)態(tài)[J];應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào);2007年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前9條

1 王海鵬;大內(nèi)和夫;金亞秋;;機(jī)載極化SAR數(shù)據(jù)對(duì)于苫小牧森林生物量的研究[A];第二屆微波遙感技術(shù)研討會(huì)摘要全集[C];2006年

2 谷勇;殷瑤;齊泮倫;吳昊;;森林碳儲(chǔ)量研究進(jìn)展[A];2010中國(guó)科協(xié)年會(huì)第五分會(huì)場(chǎng)全球氣候變化與碳匯林業(yè)學(xué)術(shù)研討會(huì)優(yōu)秀論文集[C];2010年

3 谷勇;殷瑤;齊泮倫;吳昊;;森林碳儲(chǔ)量研究進(jìn)展[A];經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變與自主創(chuàng)新——第十二屆中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)年會(huì)（第一卷）[C];2010年

4 石雷;方精云;;利用遙感手段評(píng)估東北地區(qū)25年來(lái)的森林動(dòng)態(tài)變化[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

5 劉健;余坤勇;賴日文;;閩江流域森林資源碳匯市場(chǎng)價(jià)值功能的遙感估測(cè)研究[A];第二屆中國(guó)林業(yè)學(xué)術(shù)大會(huì)——S3 森林經(jīng)理與林業(yè)信息化的新使命論文集[C];2009年

6 丁增發(fā);;生物量碳匯[A];第九屆中國(guó)林業(yè)青年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2010年

7 何紅艷;郭志華;趙憲文;;遙感在森林地上生物量估算中的現(xiàn)狀及展望[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

8 龐勇;黃克標(biāo);李增元;舒清態(tài);;大湄公河次區(qū)域森林地上生物量遙感反演[A];發(fā)揮資源科技優(yōu)勢(shì) 保障西部創(chuàng)新發(fā)展——中國(guó)自然資源學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2011年

9 張修玉;許振成;胡習(xí)邦;趙曉光;;基于IPCC的區(qū)域森林碳匯潛力評(píng)估[A];2010中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(第一卷)[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前6條

1 記者 王建蘭;森林生物量有了更精確測(cè)算技術(shù)[N];中國(guó)綠色時(shí)報(bào);2013年

2 李鐵錚;在測(cè)繪與林業(yè)的交叉點(diǎn)上創(chuàng)新[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2004年

3 中國(guó)工程院院士 馮宗煒;中國(guó)森林對(duì)全球碳循環(huán)及氣候變化做貢獻(xiàn)[N];科技日?qǐng)?bào);2010年

4 特約記者 于兮;新疆全面監(jiān)測(cè)天山森林生態(tài)[N];阿克蘇日?qǐng)?bào);2006年

5 記者 李大慶;用雷達(dá)觀測(cè)新技術(shù)護(hù)航“未來(lái)地球”[N];科技日?qǐng)?bào);2014年

6 本報(bào)記者 吳兆U

本文編號(hào)：2792527