城市綠地是維持城市生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定的核心部分,具有維持區(qū)域碳平衡、調(diào)節(jié)小氣候、凈化空氣、涵養(yǎng)水源等多方面的功能。而葉面積指數(shù)是建立各種生態(tài)系統(tǒng)功能指標模型的關鍵參數(shù),對于城市綠地生態(tài)功能研究有著重要的作用。隨著遙感技術的不斷發(fā)展,遙感反演法已經(jīng)成為在大規(guī)模范圍內(nèi)獲取葉面積指數(shù)分布的重要方法。本文研究區(qū)域位武漢市三環(huán)以內(nèi),設置100m*100m大樣地獲取實測葉面積指數(shù),在采用SPOT6和TM兩種影像提取的4種植被指數(shù)建立和篩選最優(yōu)LAI反演模型的基礎上,通過比較不同樣地面積尺度下實測LAI最優(yōu)反演模型的決定系數(shù)及預測精度來研究地面樣地大小對LAI反演的尺度效應,結(jié)果表明:(1)各樣地尺度下,SPOT6影像反演模型的決定系數(shù)和預測精度均高于TM影像,說明像元分辨率差異導致的尺度效應是存在的,與前人研究結(jié)果一致;(2)分辨率為6m的SPOT6影像下,樣地面積為10m*10m、20m*20m、30m*30m、40m*40m、50m*50m、60m*60m不同尺度下,LAI最優(yōu)反演模型的決定系數(shù)和預測精度均隨著樣地面積的增加而提高,樣地面積為60m*60m時達到最大,分別為0.856和89.34%。...

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.前言
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 尺度與尺度效應的定義
        1.2.2 尺度效應的表現(xiàn)
        1.2.3 LAI反演中的尺度效應及產(chǎn)生原因
        1.2.4 LAI反演中尺度效應的解決
    1.3 研究的目的及意義
    1.4 研究內(nèi)容及技術路線
2 研究方法
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 遙感影像的選取
    2.3 遙感影像的處理
        2.3.1 輻射定標
        2.3.2 大氣校正
        2.3.3 幾何校正
    2.4 植被指數(shù)的選取
    2.5 樣地設置與數(shù)據(jù)測定
        2.5.1 樣地設置
        2.5.2 樣地調(diào)查
        2.5.3 樣地梯度選擇和設置
    2.6 數(shù)據(jù)處理
        2.6.1 各層葉面積指數(shù)的計算
        2.6.2 樣地葉面積指數(shù)的計算方法
        2.6.3 樣地植被指數(shù)的提取
        2.6.4 回歸模型的選取
        2.6.5 精度檢驗
3. 結(jié)果與分析
    3.1 基于SPOT6影像武漢市城市綠地各樣地尺度下LAI反演模型的確定
        3.1.1 基于SPOT6影像10m^*10m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.1.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.1.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.1.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.1.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.1.2 基于SPOT6影像20m^*20m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.2.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.2.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.2.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.2.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.1.3 基于SPOT6影像30m^*30m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.3.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.3.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.3.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.3.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.1.4 基于SPOT6影像40m^*40m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.4.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.4.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.4.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.4.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.1.5 基于SPOT6影像50m^*50m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.5.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.5.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.5.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.5.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.1.6 基于SPOT6影像60m^*60m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.1.6.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.1.6.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.1.6.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.1.6.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
    3.2 基于TM影像武漢市城市綠地各樣地尺度下LAI反演模型的確定
        3.2.1 基于TM影像的10m^*10m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.1.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.1.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.1.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.1.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.2.2 基于TM影像的20m^*20m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.2.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.2.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.2.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.2.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.2.3 基于TM影像的30m^*30m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.3.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.3.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.3.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.3.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.2.4 基于TM影像的40m^*40m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.4.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.4.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.4.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.4.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.2.5 基于TM影像的50m^*50m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.5.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.5.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.5.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.5.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
        3.2.6 基于TM影像的60m^*60m樣地實測LAI與植被指數(shù)的回歸模型
            3.2.6.1 實測LAI與各植被指數(shù)的相關性分析
            3.2.6.2 實測LAI與各植被指數(shù)的回歸模型的建立
            3.2.6.3 各植被指數(shù)反演LAI備選的最優(yōu)模型
            3.2.6.4 各植被指數(shù)反演LAI備選模型的精度檢驗和最優(yōu)模型的確定
    3.3 基于SPOT6和TM影像城市綠地LAI反演中的尺度效應
        3.3.1 基于SPOT6影像LAI反演的樣地尺度效應
            3.3.1.1 基于SPOT6影像LAI反演優(yōu)選模型的樣地尺度效應
            3.3.1.2 基于SPOT6影像LAI反演相同模型的樣地尺度效應
        3.3.2 基于TM影像LAI反演的樣地尺度效應
            3.3.2.1 基于TM影像LAI反演優(yōu)選模型的樣地尺度效應
            3.3.2.2 基于TM影像LAI反演相同模型的樣地尺度效應
        3.3.3 基于SPOT6和TM兩種影像LAI反演尺度效應及適宜影像的選取
    3.4 基于SPOT6和TM影像城市綠地LAI反演地面樣地適宜大小的確定
        3.4.1 基于SPOT6影像LAI反演地面樣地適宜的大小的確定
        3.4.2 基于TM影像LAI反演地面樣地適宜的大小的確定
4. 結(jié)論與討論
    4.1 結(jié)論
        4.1.1 SPOT6和TM兩種影像反演的誤差及精度比較
        4.1.2 SPOT6和TM兩種影像各梯度樣地的最優(yōu)模型
        4.1.3 LAI反演中最適宜樣地面積和適宜影像及最優(yōu)模型的確定
        4.1.4 分辨率相同的情況下,不同樣地葉面積指數(shù)反演的尺度效應
        4.1.5 樣地大小不變,分辨率變化的情況下葉面積指數(shù)反演的尺度效應
    4.2 討論
參考文獻
致謝



本文編號：3743333