【摘要】：森林喬木層地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)是定量模擬森林生態(tài)系統(tǒng)固碳能力的前提和基礎(chǔ),準(zhǔn)確估算其時(shí)空分布有助于定量評(píng)估森林生態(tài)系統(tǒng)碳收支、深入理解和分析森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)規(guī)律。遙感技術(shù)快速、動(dòng)態(tài)和大面積覆蓋的優(yōu)勢(shì),使其被廣泛應(yīng)用于大尺度森林葉面積指數(shù)(LeafAreaIndex.LAI)的定量反演和變化監(jiān)測(cè)中�；谶b感數(shù)據(jù)反演得到的區(qū)域尺度森林冠層LAI和森林喬木層AGB與葉生物量之間的定量關(guān)系,可進(jìn)行森林AGB的遙感估算。然而,森林在垂直方向上具有復(fù)雜的分層結(jié)構(gòu):由喬木、灌木、草本和苔蘚等多部分組成,其中喬木層又稱為森林冠層,灌木、草本和苔鮮等部分又稱為林下植被層或森林背景。利用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)提取的森林冠層LAI和喬木層AGB精度會(huì)受到林下植被等背景的影響。本研究以大興安嶺典型寒溫帶森林為研究對(duì)象,利用四尺度幾何光學(xué)模型和中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradioemeter,MODIS)的雙向反射分布函數(shù)(Bidirectional Reflectivity Distribution Function,BRDF)產(chǎn)品提取出具有時(shí)空變化的森林背景反射率;進(jìn)而基于四尺度模型和MODIS反射率數(shù)據(jù)分別反演出顧及和未顧及背景變化影響的兩套LAI;在此基礎(chǔ)上,定量估算顧及和未顧及背景影響兩種條件下的森林冠層葉生物量和喬木層AGB;最后,利用森林一類清查數(shù)據(jù)推算出的喬木層AGB對(duì)基于遙感數(shù)據(jù)估算出的兩套喬木層AGB進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,并定量評(píng)估了森林背景反射率對(duì)遙感估算的喬木層LAIe和AGB的影響。論文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)以MODIS BRDF數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用半經(jīng)驗(yàn)核驅(qū)動(dòng)BRDF模型分別模擬觀測(cè)天頂角為星下點(diǎn)和40°方向的反射率數(shù)據(jù),結(jié)合四尺度模型模擬出的每個(gè)像元中四分量(光照冠層、光照背景、陰影冠層和陰影背景)比例,即可求出森林背景反射率。通過分析紅光波段和近紅外波段森林冠層總反射率與背景反射率的關(guān)系,證明了在森林結(jié)構(gòu)參數(shù)反演中考慮背景反射率影響的重要性。(2)利用MODIS反射率數(shù)據(jù)和四尺度幾何光學(xué)模型進(jìn)行有效葉面積指數(shù)(Effective Leaf Area Index,LAIe)反演,生成兩套LAIe數(shù)據(jù)以驗(yàn)證顧及背景反射率變化對(duì)LAIe反演影響的重要性。生成第一套LAIe數(shù)據(jù)時(shí),利用第一步生成的具有時(shí)空變化的森林背景反射率對(duì)利用冠層反射率計(jì)算的植被指數(shù)進(jìn)行訂正后,再輸入到LAIe反演算法;生成第二套LAIe數(shù)據(jù)時(shí),將利用冠層反射率計(jì)算的植被指數(shù)直接輸入到LAIe反演算法。最后以塔河縣和根河市為例,利用TM數(shù)據(jù)生成的高分辨率LAIe對(duì)兩套LAIe結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:顧及背景反射率變化影響后反演出的LAIe效果更好,在塔河縣R2從0.36(n = 25,p0.05)提高到 0.49(n = 25,p0.01),在根河市 R2 從 0.02(n = 28,p0.5)提高到 0.12(n = 28,p0.5)。(3)利用LAIe、聚集度指數(shù)(Clumping Index,CI)和比葉面積指數(shù)(Specific Leaf Area,SLA)生成葉生物量,基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立的葉生物量與喬木層AGB關(guān)系方程進(jìn)行AGB估算,并利用基于森林清查數(shù)據(jù)推算的AGB對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:基于遙感數(shù)據(jù)并顧及背景變化影響估算與基于森林清查數(shù)據(jù)估算出的各縣(市)喬木層AGB總量R2從0.52(n= 10,P0.05)提高到0.86(n= 10,p0.01)。本文基于MODIS數(shù)據(jù)和四尺度幾何光學(xué)模型,提出了一套顧及背景反射率變化的森林地上生物量遙感估算方法,并分析了背景反射率對(duì)喬木層AGB遙感估算影響的時(shí)空變化特征,揭示了森林背景在森林結(jié)構(gòu)參數(shù)定量反演時(shí)的重要性。為進(jìn)一步提高碳儲(chǔ)量估算精度、闡明我國(guó)東北寒溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)碳收支狀況提供參考。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S771.8;S718.556
【圖文】：

研究區(qū)位于中國(guó)東北大興安嶺林區(qū)（包括內(nèi)蒙古大興安嶺和黑龍江大興安逡逑嶺）（１１９°－１２７°邋Ｅ，邋４８°－５５°邋Ｎ）（圖２．１）。大興安嶺是全國(guó)面積最大的天然林區(qū)，逡逑也是中國(guó)重要的林業(yè)基地之一。它北起黑龍江畔，南至西林木河上游谷地，南北逡逑長(zhǎng)１２００ｋｍ，東西寬２００－３００邋ｋｍ，海拔１１００－邋１４００ｍ。大興安嶺東南坡較陡，逡逑西北坡向內(nèi)蒙古高原和緩傾斜。東南坡夏季受海洋季風(fēng)影響雨水較多，西北坡卻逡逑較干旱，因此，大興安嶺是我國(guó)森林和草原的分界線。該地區(qū)受寒溫帶大陸季風(fēng)逡逑氣候等因素的影響，年均氣溫－５邋°Ｃ，年降雨量４００－５００ｍｍ，其中８０－９０％的逡逑降雨量集中在每年的７－８月份，年雪覆蓋天數(shù)２００天左右，生長(zhǎng)季約為８０邋－邋１００逡逑天。研究區(qū)主要樹種包括興安落葉松（Ｚａｒｆｘ邐）、白樺（５他／ｆｌ逡逑ｐｌａｔｙｐｈｙｌｌａ邋Ｓｕｋ）、尊子松邋ＱＰｉｎｕｓ邋ｓｙｌｖｅｓｔｒｉｓ邋Ｌ．邋ｖａｒ．邋ｍｏｎｇｈｏｌｉｃａ邋Ｌｉｔｖ．）和楊域邋ｉＰｏｐｕｌｕｓ逡逑Ｌ）。林下植被以越梧、杜■鳥逡逑Ｐｌａｎｃｈ．）、杜香（Ｌｅｄｕｍ邋ｐａｌｕｓｔｒｅ邋Ｌ．）為主。逡逑

在生成高分辨率ＬＡＩ分布圖時(shí)，是通過建立由Ｌａｎｄｓａｔ影像求出的修正的歸逡逑一化植被指數(shù)（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ邋Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ邋Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ邋Ｉｎｄｅｘ，邋ＭＮＤＶＩ）與實(shí)測(cè)邋ＬＡＩｅ邋之逡逑間的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)系實(shí)現(xiàn)的（圖２．３）。該指數(shù)根據(jù)公式２．６求出，能夠有效地減逡逑少林下植被等背景信息對(duì)近紅外波段的影響（Ｎｅｍａｎｉ等．，１９９３）。逡逑ＭＮＤＶＩ邋＝邋＾邋￣邋Ｐｅｅｄ邋？邋１－－＾ＳＷＩＲ邋￣ＰｓｗｉＲｍｉｎ邐（２．６）逡逑Ｚ＾ＮＩＲ邋＋邋Ｐ？ＥＤ邋Ｖ邋ＰｓＷＩＲｍａｘ邋—邋ＡｗｉＲｍｉｎ邋＞逡逑式中：是近紅外波段反射率，對(duì)應(yīng)ＴＭ／ＥＴＭ＋數(shù)據(jù)的第４波段；Ｐｕｄ是紅光逡逑波段反射率，對(duì)應(yīng)ＴＭ／ＥＴＭ＋數(shù)據(jù)的第３波段；ｐｓｗｌＲ是短波紅外反射率，對(duì)應(yīng)逡逑ＴＭ／ＥＴＭ＋數(shù)據(jù)的第７波段；ｐＳＷＩＲｍｉｌ＾邋ｐＳＷＩＲｍａｘ分別代表短波紅外反射率在本研宄逡逑區(qū)內(nèi)完全密閉的冠層和無植被兩種情況下的值。通過短波紅外波段對(duì)原來的逡逑ＮＤＶＩ進(jìn)行校正后得到的新植被指數(shù)ＭＮＤＶＩ可以有效地減小植被冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)逡逑反演過程中對(duì)背景信息的敏感性。逡逑１７逡逑

大豸碩士學(xué)位論文邐第３章森林葉面積指數(shù)反演逡逑第３章森林葉面積指數(shù)反演逡逑３．１背景反射率提取結(jié)果逡逑該研究區(qū)缺乏系統(tǒng)的森林背景反射率實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)，鑒于林下植被與周圍草逡逑地具有相似的氣候條件和組成結(jié)構(gòu)，利用鄰近草地的ＭＯＤＩＳ反射率間接驗(yàn)證背逡逑景反射率提取結(jié)果的季節(jié)變化趨勢(shì)（Ｐｉｓｅｋ和Ｃｈｅｎ．邋２００９）。其中，兩者反射率值都逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2795162