發(fā)布時間：2021-04-14 12:50

　　竹林是重要的林業(yè)資源,具有生長速度快、固碳效益顯著等特點,獲取竹林資源量及其空間分布,對于布局竹產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)和評價竹林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能等都具有重要意義。本文以江西省的竹林為研究對象,在GEE云平臺支持下,開展了以下研究工作:（1）以2016年Landsat8-OLI傳感器獲取的影像分析了竹林的光譜特征及其光譜植被指數(shù)的季節(jié)變化特征與其他地物的差異性,探討了竹林遙感提取的可行性;（2）利用Landsat衛(wèi)星遙感影像,比較分析最小距離法和隨機(jī)森林算法遙感提取2016年江西省竹林的精度差異;比較分析了不同的分類特征參與分類對竹林提取精度的影響;（3）利用改進(jìn)的AASG算法獲得1995、2005年的竹林樣本基礎(chǔ)上,以隨機(jī)森林算法遙感提取了竹林的空間分布,分析1995-2016年的竹林分布動態(tài)特征。研究結(jié)果表明:（1）竹林與其它地物類型具有可分性,較為理想的波段為OLI數(shù)據(jù)的4、5、6波段;光譜指數(shù)NDWI與NDVI可增加了竹林與其他地物的差異性,尤其是秋冬季NDWI以及NDVI;紋理特征中對比度和協(xié)方差有助于區(qū)分竹林與森林地類;冬季竹林的遙感影像具有最佳的可分性,其次為秋季;（2）與最小距離法... 

【文章來源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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1.4 技術(shù)路線根據(jù)研究內(nèi)容和數(shù)據(jù)流程，將技術(shù)路線按照兩個部分闡述，第一部分為竹林信息提取方法研究（圖1-2），第二部分為利用AASG算法獲取歷史時期竹林樣本基礎(chǔ)上，實現(xiàn)歷史年份竹林空間制圖研究部分（圖1-3）。圖 1-2 竹林信息提取技術(shù)路線

根據(jù)研究內(nèi)容和數(shù)據(jù)流程，將技術(shù)路線按照兩個部分闡述，第一部分為竹林信息提取方法研究（圖1-2），第二部分為利用AASG算法獲取歷史時期竹林樣本基礎(chǔ)上，實現(xiàn)歷史年份竹林空間制圖研究部分（圖1-3）。圖 1-2 竹林信息提取技術(shù)路線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]河南省冬小麥快速遙感制圖[J]. 王九中,田海峰,鄔明權(quán),王力,王長耀.  地球信息科學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[2]竹類植物的主要環(huán)境效應(yīng)研究進(jìn)展[J]. 鄭鈞,吳仁武,史琰,楊凡,晏海,吳一波,任偉濤,包志毅.  浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[3]全球30m地表覆蓋遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品-Globe Land30[J]. 陳軍,廖安平,陳晉,彭舒,陳利軍,張宏偉.  地理信息世界. 2017(01)
[4]全球地表覆蓋制圖研究新范式[J]. 宮鵬,張偉,俞樂,李叢叢,王杰,梁璐,李雪草,計璐艷,白玉琪.  遙感學(xué)報. 2016(05)
[5]參數(shù)優(yōu)化隨機(jī)森林算法的土地覆蓋分類[J]. 周天寧,明冬萍,趙睿.  測繪科學(xué). 2017(02)
[6]江西竹產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對策——基于江西5個毛竹之鄉(xiāng)的調(diào)查分析[J]. 王海霞.  世界竹藤通訊. 2016(02)
[7]竹子擴(kuò)張生態(tài)學(xué)研究:過程、后效與機(jī)制[J]. 楊清培,楊光耀,宋慶妮,施建敏,歐陽明,祁紅艷,方向民.  植物生態(tài)學(xué)報. 2015(01)
[8]基于快速聚類方法的30m分辨率中國土地覆蓋遙感制圖[J]. 胡孌運,YanLei CHEN,徐玥,趙圓圓,俞樂,王杰,宮鵬.  中國科學(xué):地球科學(xué). 2014(08)
[9]主成分分析在遙感影像數(shù)據(jù)中的實例應(yīng)用[J]. 密長林,馬愛功,張曉東,孫景廣,楊雪蓮.  山東國土資源. 2013(07)
[10]基于遙感技術(shù)的竹資源變化監(jiān)測研究[J]. 范少輝,官鳳英,蘇文會,劉廣路.  西北林學(xué)院學(xué)報. 2012(05)



本文編號：3137348