【摘要】：草地資源不僅是地球上最大的天然綠色屏障,而且對(duì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的發(fā)展有著重大的影響。隨著“3S”(GPS、GIS、RS)的發(fā)展,遙感技術(shù)為草地資源的調(diào)查和評(píng)價(jià)提供了一種更快捷、準(zhǔn)確的技術(shù)手段。遙感對(duì)草地資源的監(jiān)測(cè)在范圍上具有大尺度、時(shí)空小尺度的特點(diǎn),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)到草地資源的變化狀況。遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用,為新疆伊犁地區(qū)草地資源合理利用與評(píng)價(jià)提供參考。該研究以伊犁地區(qū)為對(duì)象,采用MODIS數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù),對(duì)2013年實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后,在遙感影像的基礎(chǔ)上利用計(jì)算機(jī)的決策樹分類對(duì)研究區(qū)草地資源進(jìn)行分類,然后將分類結(jié)果與目視解譯結(jié)果相匹配來驗(yàn)證分類的精確度。本文主要從以下方面進(jìn)行研究:(1)對(duì)新疆伊犁地區(qū)草地資源進(jìn)行遙感反演文章以伊犁地區(qū)146個(gè)草地樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過各因子對(duì)生物量及土壤容重影響權(quán)重參數(shù)分析和加權(quán)融合,運(yùn)用ArcGIS軟件,反演分析了新疆伊犁地區(qū)植被生物量及土壤容重的空間分布特征。結(jié)果表明:生物量及土壤容重反演結(jié)果與伊犁地區(qū)的地形、地貌、氣候特征基本吻合,反映了伊犁地區(qū)草地植被的空間分布特征;(2)草地資源目視解譯的建立采用人工目視解譯方法,將1980年第一次草地調(diào)查數(shù)據(jù)、1:25萬(wàn)土地利用圖及TM影像數(shù)據(jù)根據(jù)解譯原則進(jìn)行疊加,最終完成伊犁地區(qū)草地資源的目視解譯。(3)草地資源自動(dòng)判別通過分析伊犁地區(qū)草地植被的指數(shù)植被和植被群落等信息,對(duì)不同草地類型特征進(jìn)行精確描述,將六項(xiàng)指標(biāo)由柵格轉(zhuǎn)化為點(diǎn),然后通過多值提取至點(diǎn)將所有指標(biāo)的屬性添加在一個(gè)指標(biāo)上。再根據(jù)閾值范圍按屬性提取出草地類型,然后再將點(diǎn)轉(zhuǎn)化為柵格,輸出每個(gè)草地類型分布圖。決策樹分類的總體精度達(dá)到68.45%,Kappa系數(shù)為0.5205,總的來說決策樹分類在草地資源分類中具有一定的借鑒價(jià)值�；趯＜抑R(shí)的決策樹分類對(duì)高寒草甸、溫性山地草甸、溫性草甸草原、溫性荒漠等幾類草地類型的分類精度較高,制圖精度在97.13%-100%,用戶精度在81.57%-100%,說明決策樹分類在這幾類中的應(yīng)用具有很高的可靠性。而溫性草原、溫性荒漠草原、低地鹽化草甸的分類精度較低,錯(cuò)分誤差達(dá)35.19%-85.53%,其原因有待進(jìn)一步分析。
[Abstract]:Grassland resources are not only the largest natural green barrier on the earth, but also have a great influence on the development of economy and ecology. With the development of "3s" (GPS,GIS,RS), remote sensing technology provides a more rapid and accurate technical means for the investigation and evaluation of grassland resources. The monitoring of grassland resources by remote sensing has the characteristics of large-scale, space-time and small-scale in scope, and can monitor the change of grassland resources in real-time. The extensive application of remote sensing technology provides reference for rational utilization and evaluation of grassland resources in Yili area of Xinjiang. This research takes Yili area as the object, uses the MODIS data and the climate data, carries on the pretreatment to the 2013 field survey data, on the basis of the remote sensing image, uses the decision tree classification of the computer to classify the grassland resources of the study area. Then the classification results are matched with the visual interpretation results to verify the accuracy of the classification. The main contents of this paper are as follows: (1) the remote sensing retrieval of grassland resources in Yili area of Xinjiang is based on the survey data of 146 grassland sample plots in Yili area. The spatial distribution characteristics of vegetation biomass and soil bulk density in Yili region of Xinjiang were inversely analyzed by weight parameter analysis and weighted fusion of each factor on biomass and soil bulk density. Using ArcGIS software, the spatial distribution characteristics of vegetation biomass and soil bulk density in Yili region of Xinjiang were inversely analyzed. The results show that the inversion results of biomass and soil bulk density are basically consistent with the topography, geomorphology and climate characteristics of Yili area, and reflect the spatial distribution characteristics of grassland vegetation in Yili area. (2) Establishment of visual interpretation of grassland resources. The first grassland survey data in 1980, 1: 250000 land use map and TM image data were superimposed according to the interpretation principle by using artificial visual interpretation method. Finally, the visual interpretation of grassland resources in Yili area is completed. (3) by analyzing the index vegetation and vegetation community information of grassland vegetation in Yili area, the characteristics of different grassland types are accurately described by the automatic identification of grassland resources. The six indexes are converted from grid to point, and then the attributes of all indexes are added to one index by multi-value extraction. Then according to the threshold range, the grassland type is extracted according to the attribute, then the point is converted into grid, and the distribution map of each grassland type is output. The overall accuracy of decision tree classification is 68.45%, and the Kappa coefficient is 0.5205. In general, decision tree classification has certain reference value in grassland resource classification. The classification accuracy of decision tree classification based on expert knowledge for alpine meadow, warm mountain meadow, warm meadow grassland, warm desert and other grassland types is higher, the mapping accuracy is 97.13% ~ 100%, and the user precision is 81.57% / 100%. It is shown that the application of decision tree classification in these categories has high reliability. However, the classification accuracy of warm steppe, warm desert steppe and low-land salinized meadow is lower, and the error is 35.19% and 85.53%. The reasons need to be further analyzed.
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S812

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本文編號(hào)：2437582