本文選題：Landsat數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：森林地上生物量　出處：《浙江大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：隨著人類生產(chǎn)生活水平的提高和"綠水青山就是金山銀山"理念的共識(shí)形成,森林生態(tài)系統(tǒng)等自然資源的生態(tài)價(jià)值日益凸顯。生物量作為森林生產(chǎn)力和碳儲(chǔ)量的基礎(chǔ)參量和重要指標(biāo),準(zhǔn)確地獲取其時(shí)空分布信息對(duì)于全球碳循環(huán)研究和森林可持續(xù)發(fā)展有重要意義。計(jì)算機(jī)科學(xué)和遙感信息技術(shù)的發(fā)展使森林資源監(jiān)測(cè)與管理日趨信息化、高效化,機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的方法被逐漸引入森林生化參數(shù)的研究。基于遙感技術(shù)的生物量估測(cè)具有宏觀、快速等特點(diǎn),但目前仍具有很大的不確定性。以具有廣泛應(yīng)用基礎(chǔ)的Landsat為主要數(shù)據(jù),充分利用點(diǎn)狀與面狀的森林調(diào)查信息,選擇合適的特征與算法準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)生物量的時(shí)空分布及其動(dòng)態(tài)變化分析,可以為區(qū)域森林的科學(xué)管理與可持續(xù)發(fā)展提供有益參考。本研究以浙江省杭州市中部為研究區(qū)、Landsat陸地衛(wèi)星遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,結(jié)合森林調(diào)查數(shù)據(jù)、地形等輔助數(shù)據(jù),探究樣本數(shù)量、不同特征因子、機(jī)器學(xué)習(xí)方法等不同因素在生物量估測(cè)過(guò)程中的作用。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)選用最優(yōu)的數(shù)據(jù)集與建模方法組合實(shí)現(xiàn)研究區(qū)森林地上生物量量化估算并分析生物量的分布與時(shí)空變化規(guī)律,建立基于生物量的區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估方法。主要的研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)通過(guò)Landsat數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)與野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)提取不同的建模因子,建立不同的特征集并結(jié)合特征選擇的方法以觀察不同特征集在建模過(guò)程中的作用。以Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源提取的遙感特征因子與實(shí)測(cè)生物量的相關(guān)關(guān)系中,多光譜波段與生物量表現(xiàn)出負(fù)相關(guān),其中短波紅外與實(shí)測(cè)生物量具有最強(qiáng)的相關(guān)性。而在植被指數(shù)中,有短波紅外波段參與的波段組合與生物量呈現(xiàn)正相關(guān),無(wú)短波紅外波段參與的指數(shù)則絕大多數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。常用的歸一化植被指數(shù)在本研究中與生物量的相關(guān)性并不顯著,但纓帽變換中的濕度分量、植被指數(shù)中的NDVIc、紋理信息中的短波紅外紋理平均值與生物量有較高的相關(guān)性。實(shí)測(cè)參數(shù)中的胸徑和樹高與生物量表現(xiàn)出較好的正相關(guān)性。(2)觀察樣本數(shù)量、特征數(shù)據(jù)集與不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法(偏最小二乘法、K階最近鄰、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、隨機(jī)梯度boosting)對(duì)于生物量估測(cè)的影響程度,根據(jù)交叉驗(yàn)證精度選擇最優(yōu)建模方法。通過(guò)對(duì)比五種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,以10折交叉驗(yàn)證的精度指標(biāo)判斷,總體上隨機(jī)森林與隨機(jī)梯度boosting算法具有更高的建模精度,其次為支持向量機(jī)、K階最近鄰和偏最小二乘法。以偏差值為標(biāo)準(zhǔn),偏最小二乘法和隨機(jī)梯度boosting算法具有無(wú)可比擬的穩(wěn)定性。而從樣本規(guī)�？�,偏最小二乘法和K階最近鄰在樣本數(shù)量增加的過(guò)程中,精度的增加值沒有支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和隨機(jī)梯度boosting高。對(duì)于后三種方法,隨機(jī)梯度boosting算法隨著樣本數(shù)量的增加精度提高最多。而在特征數(shù)據(jù)集方面,以Landsat影像為主要數(shù)據(jù)源的生物量估測(cè)在光譜信息中加入紋理信息或者加入野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均可以提高預(yù)測(cè)精度。而通過(guò)對(duì)比三種特征選擇方法,雖然全部特征參與建模有利于機(jī)器學(xué)習(xí)獲得全面的特征信息,但運(yùn)用Boruta特征選擇更有利于簡(jiǎn)化建模過(guò)程并且取得與全特征相仿的精度,更適合于實(shí)際操作。在本研究中,不同的建模評(píng)價(jià)指標(biāo)均顯示生物量估測(cè)中最重要的影響因素為建模方法,其次為特征集或樣本數(shù)量。因此對(duì)于以Landsat為主要數(shù)據(jù)源反演生物量的研究,算法的改善尤為重要。(3)在應(yīng)用最佳樣本數(shù)量、特征集、建模方法及其組合參數(shù)實(shí)現(xiàn)研究區(qū)森林地上生物量估測(cè)的基礎(chǔ)上,結(jié)合地形和不同森林類型信息以及景觀指數(shù)和地統(tǒng)計(jì)方法分析靜態(tài)的生物量空間分布特征。總體上,研究區(qū)的森林地上生物量隨著高程和坡度的增加而增加,其空間分布在不同的森林類型之間具有顯著差異。因高海拔與高坡度地區(qū)受人類干擾較少,森林植被的原生狀態(tài)得到更好保留,因此設(shè)立自然保護(hù)區(qū)等保護(hù)政策對(duì)于生物量的增加具有積極作用。在不同的森林類型范圍內(nèi),喬木林的平均生物量最大,其次為竹林,灌木林的生物量最低。喬木林生物量的平均值從高到低依次為闊葉林、杉木林、松木林和經(jīng)濟(jì)林。通過(guò)進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)天然林和人工林森林類型范圍內(nèi)的生物量,得出天然林的生物量平均值高于人工林,而近年來(lái)研究區(qū)內(nèi)竹林特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,不僅使竹林覆蓋范圍廣,其人工竹林的生物量已經(jīng)大于天然竹林。應(yīng)用景觀指數(shù)分析不同等級(jí)的生物量分布特點(diǎn)發(fā)現(xiàn),研究區(qū)的中生物量(60-90ton/ha)分布面積最廣,而且破碎度和復(fù)雜性較高。結(jié)合半方差函數(shù)與莫蘭指數(shù)等空間分析方法的結(jié)果顯示,研究區(qū)內(nèi)的生物量具有中等程度的空間自相關(guān)性,分布的結(jié)構(gòu)主要取決于自然因素,但是人類活動(dòng)的影響作用明顯。熱點(diǎn)分析表明區(qū)域內(nèi)生物量呈現(xiàn)聚集分布,高值區(qū)主要分布在水域附近和闊葉林分布為主的高植被覆蓋區(qū),低值區(qū)主要位于以灌木林為主的林區(qū),與研究區(qū)的森林類型分布基本一致。(4)基于多時(shí)期的生物量分布圖,從自然因素(地形)和人為因素(生態(tài)公益林經(jīng)營(yíng)方式)兩方面探究森林地上生物量的時(shí)空變化規(guī)律。1984年到2013年,杭州市富陽(yáng)區(qū)的生物量總體呈現(xiàn)逐漸增長(zhǎng)的趨勢(shì),特別是在2000年以后,其趨勢(shì)愈加明顯。生物量的變化率在低海拔區(qū)域(高程小于100m)變化最大,一定程度上體現(xiàn)了平原綠化等森林保護(hù)政策對(duì)于生物量變化的影響。另一方面,國(guó)家級(jí)和省級(jí)生態(tài)公益林范圍內(nèi)的平均生物量在不同年份始終高于區(qū)域的平均生物量,而且保持更好的增長(zhǎng)率,說(shuō)明生態(tài)公益林這種森林經(jīng)營(yíng)方式對(duì)于森林生物量的增長(zhǎng)具有積極效應(yīng),也體現(xiàn)了目前富陽(yáng)區(qū)生態(tài)公益林劃定的合理性。(5)參照價(jià)值當(dāng)量估算法,通過(guò)參考產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨時(shí)間的變化改進(jìn)森林生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量,在此基礎(chǔ)上結(jié)合社會(huì)發(fā)展系數(shù)和基于多時(shí)期遙感數(shù)據(jù)估測(cè)的森林地上生物量分布圖,實(shí)現(xiàn)富陽(yáng)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算及其時(shí)空變化分析。從1984年到2013年,富陽(yáng)區(qū)的森林生態(tài)服務(wù)價(jià)值總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),其中一級(jí)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給服務(wù)比例在逐漸減小,而森林文化服務(wù)的美學(xué)價(jià)值在逐步提升。量化分級(jí)的富陽(yáng)區(qū)森林生態(tài)服務(wù)價(jià)值分布圖顯示,價(jià)值較穩(wěn)定的區(qū)域主要分布在富春江北岸的針葉林覆蓋區(qū)。通過(guò)分析不同時(shí)期富陽(yáng)區(qū)人口密度、GDP、生物量與森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值總量之間的敏感性系數(shù),森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值增速高于人口密度的增長(zhǎng),但是低于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度,在2010年之前,高于森林地上生物量的增速,但是在2010年以后,低于生物量的增長(zhǎng)速度。這說(shuō)明森林的生態(tài)價(jià)值對(duì)于人口密度和前期的生物量比較敏感,在城市建設(shè)發(fā)展過(guò)程中,需要考慮森林對(duì)于人口密度的承載力。
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【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S771.8
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本文編號(hào)：1677911