基于3種不同數(shù)據(jù)源的川西南常綠闊葉林郁閉度估算模型研究
發(fā)布時間:2023-05-09 23:24
郁閉度(Canopy density)是指森林中喬木樹冠在陽光直射下投影到地面的總面積與該林分地面總面積的比,是反映林分密度的指標。在森林經(jīng)營管理中,郁閉度是進行小班區(qū)劃、確定撫育采伐強度的重要指標,也是利用遙感圖像進行森林蓄積量估測的重要因子。川西南常綠闊葉林地處于四川有名的強降雨區(qū),降雨量充沛,對區(qū)域水土涵養(yǎng)保持具有重要意義,同時該地區(qū)也是長江中上游生態(tài)屏障的重要組成部分。相比人工林,天然常綠闊葉林的林分結(jié)構(gòu)、組成成分更加復(fù)雜,森林生態(tài)系統(tǒng)更加穩(wěn)定,自我恢復(fù)調(diào)節(jié)能力、抵抗干擾能力更強,對區(qū)域的生態(tài)效益作用更突出。但是多年以來,學(xué)者們對川西南天然常綠闊葉林研究較少,且多集中在單一尺度地表相關(guān)植被參數(shù)的研究,多尺度上相關(guān)研究還比較少。本研究以雨城區(qū)上里鎮(zhèn)常綠闊葉林作為研究對象,基于Pleiades-1、SPOT-5、 Landsat-8影像數(shù)據(jù)源提取遙感因子,結(jié)合半球攝影法獲得地面實測郁閉度,通過偏最小二乘法回歸分析建立川西南常綠闊葉林在2m、10m、30m的尺度下郁閉度的定量估測模型,并初步對獲取的不同估測模型進行比較分析。(1)基于Pleiades-1影像的郁閉度估測,參考相關(guān)文獻...
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
前言
1 文獻綜述
1.1 傳統(tǒng)郁閉度測算方法
1.2 通過遙感圖像的郁閉度估測
1.2.1 混合象元分解法
1.2.2 線性回歸分析法
1.3 不同尺度的研究
1.3.1 大尺度遙感反演郁閉度的研究
1.3.2 中尺度遙感反演郁閉度的研究
1.3.3 小尺度遙感反演郁閉度的研究
1.4 最優(yōu)尺度的研究
2 研究目的意義及研究內(nèi)容
2.1 研究目的及意義
2.2 研究內(nèi)容
2.3 研究技術(shù)路線
3 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)
3.1 研究區(qū)概況
3.2 研究材料數(shù)據(jù)
3.2.1 研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
3.2.2 樣地數(shù)據(jù)
4 數(shù)據(jù)處理
4.1 樣地數(shù)據(jù)處理
4.2 遙感數(shù)據(jù)處理
4.2.1 遙感圖像大氣校正
4.2.2 遙感圖像幾何校正
4.2.3 影像分類
5 影響因子的提取
5.1 陰影特征因子
5.2 地形因子
5.3 植被指數(shù)因子
5.4 紋理參數(shù)因子
5.5 樣地影響因子的提取
6 郁閉度反演模型的建立
6.1 基于PLEIADES-1影像郁閉度估測模型的建立
6.1.1 相關(guān)性分析
6.1.2 偏最小二乘回歸分析模型
6.2 基于SPOT-5影像郁閉度估測模型的建立
6.2.1 相關(guān)性分析
6.2.2 偏最小二乘回歸分析模型
6.3 基于LANDSAT-8影像郁閉度估測模型的建立
6.3.1 相關(guān)性分析
6.3.2 偏最小二乘回歸分析模型
7 結(jié)果與分析
7.1 不同傳感器的比較
7.2 模型精度的比較
7.3 郁閉度估測值的比較
7.4 郁閉度反演圖的比較
7.4.1 整體水平的比較
7.4.2 像元細節(jié)水平的比較
7.5 光譜分辨率的比較
8 結(jié)論與展望
8.1 結(jié)論
8.2 研究展望
參考文獻
致謝
本文編號:3812584
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
前言
1 文獻綜述
1.1 傳統(tǒng)郁閉度測算方法
1.2 通過遙感圖像的郁閉度估測
1.2.1 混合象元分解法
1.2.2 線性回歸分析法
1.3 不同尺度的研究
1.3.1 大尺度遙感反演郁閉度的研究
1.3.2 中尺度遙感反演郁閉度的研究
1.3.3 小尺度遙感反演郁閉度的研究
1.4 最優(yōu)尺度的研究
2 研究目的意義及研究內(nèi)容
2.1 研究目的及意義
2.2 研究內(nèi)容
2.3 研究技術(shù)路線
3 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)
3.1 研究區(qū)概況
3.2 研究材料數(shù)據(jù)
3.2.1 研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
3.2.2 樣地數(shù)據(jù)
4 數(shù)據(jù)處理
4.1 樣地數(shù)據(jù)處理
4.2 遙感數(shù)據(jù)處理
4.2.1 遙感圖像大氣校正
4.2.2 遙感圖像幾何校正
4.2.3 影像分類
5 影響因子的提取
5.1 陰影特征因子
5.2 地形因子
5.3 植被指數(shù)因子
5.4 紋理參數(shù)因子
5.5 樣地影響因子的提取
6 郁閉度反演模型的建立
6.1 基于PLEIADES-1影像郁閉度估測模型的建立
6.1.1 相關(guān)性分析
6.1.2 偏最小二乘回歸分析模型
6.2 基于SPOT-5影像郁閉度估測模型的建立
6.2.1 相關(guān)性分析
6.2.2 偏最小二乘回歸分析模型
6.3 基于LANDSAT-8影像郁閉度估測模型的建立
6.3.1 相關(guān)性分析
6.3.2 偏最小二乘回歸分析模型
7 結(jié)果與分析
7.1 不同傳感器的比較
7.2 模型精度的比較
7.3 郁閉度估測值的比較
7.4 郁閉度反演圖的比較
7.4.1 整體水平的比較
7.4.2 像元細節(jié)水平的比較
7.5 光譜分辨率的比較
8 結(jié)論與展望
8.1 結(jié)論
8.2 研究展望
參考文獻
致謝
本文編號:3812584
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