陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支的定量評(píng)估,可以為科學(xué)預(yù)測氣候變化、服務(wù)于減緩和適應(yīng)氣候變化的區(qū)域碳管理提供科學(xué)依據(jù),在生態(tài)系統(tǒng)與全球變化研究中有重要作用。針對(duì)不同類型的生態(tài)系統(tǒng),碳收支的評(píng)估方法是不同的,因此陸地表面各種生態(tài)系統(tǒng)的類型分布或面積構(gòu)成（即地表分類）是估算陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支評(píng)估最基本、最關(guān)鍵的內(nèi)容。目前陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支評(píng)估研究往往缺乏大尺度的、長時(shí)間持續(xù)可比的土地覆被信息,而傳統(tǒng)的地面調(diào)查方法更是難于滿足相關(guān)需求。遙感技術(shù)具有感測范圍大,獲取資料速度快、周期短,受地面條件限制少等特點(diǎn),因此遙感圖像分類成為了面向生態(tài)系統(tǒng)碳收支服務(wù)獲取大范圍土地覆蓋信息的重要手段。尤其是面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?以含有更多語義信息的多個(gè)相鄰像元組成的對(duì)象為處理單元,可以實(shí)現(xiàn)較高層次的遙感圖像分類和目標(biāo)地物提取,因而具有廣闊的應(yīng)用前景。然而,與普通的土地覆蓋調(diào)查不同,陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支評(píng)估對(duì)其遙感土地覆蓋分類有一些特殊要求。例如,需要制定與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支相適應(yīng)的、能夠表達(dá)碳收支的數(shù)量和潛力的土地覆蓋分類系統(tǒng),然后基于新制定的分類體系和指標(biāo)選擇適合該分類系統(tǒng)類型識(shí)別的遙感數(shù)據(jù),并對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理、... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：127 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
論文創(chuàng)新點(diǎn)
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 陸地生態(tài)系統(tǒng)碳收支評(píng)估研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于遙感的土地覆蓋分類方法研究現(xiàn)狀
            1.2.2.1 基于像元的分類
            1.2.2.2 面向?qū)ο蟮姆诸?br>        1.2.3 存在的問題
    1.3 研究方案
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 面向碳收支的土地覆蓋分類系統(tǒng)
    2.1 引言
    2.2 現(xiàn)有的土地覆蓋分類系統(tǒng)
    2.3 面向碳收支的土地覆蓋分類系統(tǒng)特點(diǎn)
    2.4 面向碳收支的分類系統(tǒng)劃分原則與依據(jù)
        2.4.1 分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則
        2.4.2 分類系統(tǒng)中需要澄清和界定的問題
        2.4.3 分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)依據(jù)
    2.5 面向碳收支的分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.6 土地覆蓋類型遙感識(shí)別的可行性
    2.7 本章小結(jié)
第3章 多源多時(shí)相遙感影像輻射歸一化
    3.1 引言
    3.2 絕對(duì)輻射歸一化
    3.3 相對(duì)輻射歸一化
        3.3.1 基于像元對(duì)的相對(duì)輻射歸一化方法
        3.3.2 基于分布的相對(duì)輻射歸一化方法
    3.4 多時(shí)相遙感影像輻射歸一化方法應(yīng)用策略
    3.5 HJ-1A/B與TM影像的相對(duì)輻射歸一化
        3.5.1 算法介紹
            3.5.1.1 改進(jìn)的自動(dòng)散點(diǎn)控制回歸算法（IASCR法）
            3.5.1.2 順序轉(zhuǎn)換法（OC法）
        3.5.2 相對(duì)輻射歸一化結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第4章 面向碳收支的遙感圖像變換方法
    4.1 引言
    4.2 LBV變換基本原理
    4.3 HJ影像的LBV變換方法
        4.3.1 數(shù)據(jù)分析
        4.3.2 LBV公式推導(dǎo)
        4.3.3 LBV變換結(jié)果
    4.4 HJ影像的KL變換和KT變換
        4.4.1 KL變換結(jié)果
        4.4.2 KT變換結(jié)果
    4.5 圖像變換對(duì)固碳主體分類的影響
    4.6 本章小結(jié)
第5章 面向?qū)ο蠓诸惖膶?duì)象構(gòu)建與特征選擇
    5.1 引言
    5.2 影像對(duì)象構(gòu)建
        5.2.1 分割圖層及圖層權(quán)重
        5.2.2 分割尺度
        5.2.3 分割參數(shù)
    5.3 對(duì)象特征提取
        5.3.1 常用的對(duì)象特征
        5.3.2 碳收支相關(guān)特征
    5.4 對(duì)象特征篩選
        5.4.1 特征去相關(guān)
        5.4.2 基于類內(nèi)距離和類間距離的特征精選
            5.4.2.1 類間距離測度
            5.4.2.2 類內(nèi)距離測度
            5.4.2.3 構(gòu)建評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
        5.4.3 特征篩選結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第6章 面向碳收支的自動(dòng)分類方法
    6.1 引言
    6.2 一級(jí)類信息提取
        6.2.1 基于最佳分離閾值的自動(dòng)分類方法
        6.2.2 分類規(guī)則的制定
        6.2.3 分類結(jié)果及精度評(píng)價(jià)
    6.3 二級(jí)類信息提取
        6.3.1 基于最近鄰的監(jiān)督分類方法
        6.3.2 訓(xùn)練樣本的選擇
        6.3.3 分類結(jié)果及精度評(píng)價(jià)
    6.4 方法的可移植性檢驗(yàn)
    6.5 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文與科研情況
致謝



本文編號(hào)：2938479