城市植被可通過吸收空氣中的二氧化碳來調(diào)節(jié)城市小氣候,是城市生態(tài)系統(tǒng)不可缺少的組分,其碳儲(chǔ)存功能是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。植被碳密度是研究植被碳儲(chǔ)量和生產(chǎn)力的重要指標(biāo),對(duì)區(qū)域和全球的碳循環(huán)和氣候變化至關(guān)重要。由于傳統(tǒng)的人工調(diào)查方法效率低且成本高,基于光學(xué)遙感影像和樣地實(shí)測數(shù)據(jù)結(jié)合的估算方法應(yīng)運(yùn)而生,成為區(qū)域植被碳密度估測的常用手段。傳統(tǒng)的線性回歸模型并不具有普適性,因此,發(fā)展一種準(zhǔn)確的植被碳密度估測方法,對(duì)于區(qū)域植被碳密度反演研究具有重要意義。論文以廣東省深圳市為研究區(qū),2014年Landsat8遙感影像作為數(shù)據(jù)源,采用分層隨機(jī)抽樣的方式布設(shè)239個(gè)樣地,對(duì)深圳市植被碳密度進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,得到各個(gè)樣地的實(shí)測碳密度。采用Teillet校正、C校正和SCS+C校正分別對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地形校正,選出最適用于研究區(qū)的地形校正方法,減弱地形效應(yīng)和陰影對(duì)碳密度估測的影響。以樣地實(shí)測的碳密度為因變量,提取遙感影像的光譜因子、紋理因子和地形因子共281個(gè)作為自變量,進(jìn)行相關(guān)性分析,采用逐步剔除和方差擴(kuò)大因子法對(duì)自變量進(jìn)行篩選,得到最終用于建模的自變量。論文提出一種基于局部樣本量優(yōu)化方法的地理加權(quán)對(duì)數(shù)回歸模型進(jìn)行... 

【文章來源】：中南林業(yè)科技大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１研宂［Ｘ：位置及樣地分布圖??Ｆｉｇ２．１?Ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｐｌｏｔ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ??１０??

圖３．１外業(yè)調(diào)查照片??Ｆｉｇ３．１?Ｆｉｅｌｄ?ｓｕｒｖｅｙ?ｐｈｏｔｏｓ??

圖３．３研究區(qū)假彩色影像合成圖??Ｆｉｇ?３．３?Ｆａｌｓｅ?ｃｏｌｏｒ?ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ?ｍａｐ?ｏｆ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于清查數(shù)據(jù)的福建省馬尾松生物量轉(zhuǎn)換和擴(kuò)展因子估算差異解析——3種集成學(xué)習(xí)決策樹模型的比較[J]. 歐強(qiáng)新,李�？�,雷相東,楊英.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]馬尾松-大葉櫟混交林皆伐作業(yè)法的設(shè)計(jì)[J]. 王曉明,陸元昌,邢海濤,賈宏炎,劉憲釗,謝陽生,曾冀.  林業(yè)資源管理. 2017(06)
[3]烏蘭布和沙漠東北緣荒漠-綠洲過渡帶植被地上生物量估算[J]. 葉靜蕓,吳波,劉明虎,高瑩,高君亮,雷淵才.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]基于Landsat 8的深圳市森林碳儲(chǔ)量遙感反演研究[J]. 鄒琪,孫華,王廣興,林輝,譚一凡,馬中剛.  西北林學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間仿真模擬的區(qū)域森林碳估算比較——以龍泉市為例[J]. 秦立厚,張茂震,袁振花,楊海賓.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2017(10)
[6]我國碳排放權(quán)交易試點(diǎn)現(xiàn)狀及問題分析[J]. 靳敏,孔令希,王祖光.  環(huán)境保護(hù)科學(xué). 2016(03)
[7]基于MODIS數(shù)據(jù)的松嫩平原西部蘆葦濕地地上生物量遙感估算[J]. 田艷林,劉賢趙,毛德華,王宗明,李延峰,高長春.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2016(24)
[8]福州市森林碳儲(chǔ)量定量估算及其對(duì)土地利用變化的響應(yīng)[J]. 陸君,劉亞風(fēng),齊珂,樊正球.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2016(17)
[9]基于KNN方法的大興安嶺地區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量遙感估算[J]. 戚玉嬌,李鳳日.  林業(yè)科學(xué). 2015(05)
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博士論文
[1]城市植被與土壤碳儲(chǔ)量時(shí)空變化規(guī)律研究[D]. 呂海亮.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所) 2017
[2]城市化背景下城市森林結(jié)構(gòu)與碳儲(chǔ)量時(shí)空變化研究[D]. 張丹.中國科學(xué)院研究生院（東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所） 2015
[3]大興安嶺森林地上碳儲(chǔ)量遙感估算與分析[D]. 戚玉嬌.東北林業(yè)大學(xué) 2014
[4]森林地上生物量的非參數(shù)化遙感估測方法優(yōu)化[D]. 郭穎.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2011
[5]森林生物量及碳儲(chǔ)量遙感監(jiān)測方法研究[D]. 韓愛惠.北京林業(yè)大學(xué) 2009

碩士論文
[1]大區(qū)域森林生物量估算方法研究[D]. 尹惠妍.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2014
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林生物量估測模型研究[D]. 王軼夫.北京林業(yè)大學(xué) 2013
[3]TM影像地形輻射校正的應(yīng)用研究[D]. 徐慶玲.南京林業(yè)大學(xué) 2008
[4]遙感影像地形校正初步研究[D]. 楊丙豐.云南師范大學(xué) 2007
[5]多元線性回歸中復(fù)共線問題及偏最小二乘回歸分析[D]. 王如義.西南交通大學(xué) 2004
[6]基于遙感信息估測森林生物量的研究[D]. 張鋒.東北林業(yè)大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3412169