濱海濕地?fù)碛胸S富的生態(tài)資源,掌握其景觀格局動態(tài)變化是規(guī)劃濱海濕地景觀格局和實現(xiàn)生態(tài)資源可持續(xù)利用的理論前提。景觀指數(shù)是進(jìn)行景觀格局分析的主要手段,在利用景觀指數(shù)對景觀格局進(jìn)行研究時,發(fā)現(xiàn)景觀指數(shù)無法與景觀格局之間形成對應(yīng)的關(guān)系,指數(shù)間的信息呈現(xiàn)相關(guān)性,該相關(guān)性不僅與景觀格局本身有關(guān),還與空間的尺度選擇有密切的關(guān)系,深入認(rèn)識景觀指數(shù)的尺度效應(yīng)是研究景觀格局的理論基礎(chǔ)。景觀動態(tài)模擬能夠揭示出生態(tài)環(huán)境與人類活動之間的相互關(guān)系,有助于分析景觀格局與生態(tài)過程的應(yīng)變關(guān)系,因此,構(gòu)建模型預(yù)測景觀格局的變化是景觀研究的必然趨勢。本文基于RS、GIS手段,利用1992、2000、2008年TM遙感影像,分別對鹽城濕地自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的景觀格局變化及驅(qū)動力,景觀指數(shù)的尺度效應(yīng)以及預(yù)測未來景觀格局的變化趨勢進(jìn)行分析研究。 在研究自然保護(hù)區(qū)內(nèi)景觀格局變化及其驅(qū)動力時,分析顯示：1992—2008年間,在景觀面積變化方面,全區(qū)內(nèi)景觀主體由自然景觀變成了人工景觀；核心區(qū)內(nèi)自然景觀面積變化不大,仍以自然景觀為主；緩沖區(qū)和試驗區(qū)內(nèi)的自然景觀面積都不斷減少,分別減少了約30%和75%。在景觀破碎度方面,全區(qū)內(nèi)景觀的密度指數(shù)...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 濱海濕地景觀格局變化研究進(jìn)展
        1.2.2 景觀格局指數(shù)尺度效應(yīng)研究進(jìn)展
        1.2.3 景觀動態(tài)變化模擬研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容與意義
第2章 研究區(qū)概況和研究方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 研究方法
        2.2.1 數(shù)據(jù)及其處理
        2.2.2 遙感解譯分類
        2.2.3 景觀指數(shù)的選取和計算
        2.2.4 指數(shù)相關(guān)性計算和尺度變換方法
        2.2.5 CA-Markov模型的適用性檢驗方法
        2.2.6 CA-Markov模型的模擬方法
        2.2.7 技術(shù)路線
第3章 景觀格局變化及驅(qū)動力分析
    3.1 指數(shù)選取
    3.2 景觀面積變化及其驅(qū)動力分析
    3.3 景觀破碎化及其驅(qū)動力分析
    3.4 景觀多樣性及其驅(qū)動力分析
第4章 景觀格局指數(shù)的尺度效應(yīng)
    4.1 景觀格局指數(shù)的粒度效應(yīng)
        4.1.1 面積\周長\密度指數(shù)的粒度效應(yīng)
        4.1.2 形狀指數(shù)的粒度效應(yīng)
        4.1.3 蔓延度指數(shù)的粒度效應(yīng)
        4.1.4 多樣性指數(shù)的粒度效應(yīng)
    4.2 景觀格局指數(shù)的幅度效應(yīng)
        4.2.1 面積\周長\密度指數(shù)的幅度效應(yīng)
        4.2.2 形狀指數(shù)間的幅度效應(yīng)
        4.2.3 蔓延度指數(shù)間的幅度效應(yīng)
        4.2.4 多樣性指數(shù)間的幅度效應(yīng)
        4.2.5 不同類型指數(shù)間幅度效應(yīng)
第5章 基于CA-Markov模型的景觀格局模擬預(yù)測研究
    5.1 模型的適用性和精度檢驗
        5.1.1 模型的適用性檢驗
        5.1.2 景觀格局模擬
        5.1.3 模型的精度檢驗
    5.2 模擬預(yù)測與分析
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
致謝



本文編號：3755674