基于遥感信息估测将乐县森林生物量的研究
【摘要】：本研究以将乐县乔木植被为主要研究对象,采用生物量换算因子连续函数法计算标准地实测生物,对2001年和2010年两期ETM+遥感数据分析,计算植被指数,结合DEM高程模型提取的地形因子,以标准地实测生物量为因变量,植被指数、地形因子为自变量,采用逐步回归法拟合森林生物量遥感模型,并对模型精度进行评价以及地面数据对模型精度的检验评价。通过精度检验,选取本文的森林植被生物量模型为：B=393.53NDVI+1.347SAVI-3.194tm4。利用该模型可以算出,将乐县2010年的森林平均生物量为155.844t/hm2,而2001年的平均值为136.99t/hm2。该模型反演得到了2001年和2010年森林生物量分布图,从时间和空间上对该地区森林生物量的分布情况进行分析,反映集体林权制度改革对森林碳储量、森林生产力的影响,通过对生物量的监测,评价了该地区林权改革达到的成果。基于遥感图像对将乐县森林生物量的研究得到以下经验：遥感图像的处理质量是本研究的关键；森林生物量主要和NDVI、SAVI这两种植被指数以及ETM+影像的tm4波段线性关系良好；总体看来,该研究区森林面积成增加的趋势,森林生物量随着时间的推移而增加,且主要集中在坡度较缓的中海拔地区；通过分析该研究区的生物量发现,随着林权制度改革的深入,产权到户对该地区的生态环境、社会发展起到积极的作用。
【关键词】：生物量 碳储量 遥感 监测 【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：S771.8
【目录】：
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-5
- 目录5-7
- 1. 前言7-17
- 1.1 森林生物量估测的研究意义7-9
- 1.2 森林生物量的研究现状9-15
- 1.2.1 森林生物量估测研究方法9-12
- 1.2.2 遥感估测森林生物量研究现状12-15
- 1.3 遥感监测森林生物量特点及发展趋势15-17
- 1.3.1 遥感监测生物量的优势15
- 1.3.2 遥感监测生物量的限制因素15-17
- 2 研究目的、内容与技术路线17-19
- 2.1 研究目的17
- 2.2 研究内容17
- 2.3 研究方法与技术路线17-19
- 3 数据采集及预处理19-29
- 3.1 研究区概况19-20
- 3.1.1 研究区概况19
- 3.1.2 地质地貌19
- 3.1.3 水文19
- 3.1.4 气候19
- 3.1.5 森林资源概况19-20
- 3.2 研究数据及相关资料的获取20
- 3.2.1 遥感影像数据资料20
- 3.2.2 其他相关资料20
- 3.3 遥感影像处理20-25
- 3.3.1 影像校正20-23
- 3.3.2 影像剪裁及增强23-24
- 3.3.3 地形因子提取24
- 3.3.4 监督分类24-25
- 3.4 土地利用情况分析25-29
- 3.4.1 土地利用类型分布情况及评价25-27
- 3.4.2 土地利用结构变化分析27-29
- 4 生物量遥感模型的建立29-41
- 4.1 地面生物量数据采集和处理29-32
- 4.1.1 标准地设置与样木选取29-30
- 4.1.2 单木地上生物量调查30-32
- 4.2 遥感因子32-34
- 4.2.1 单波段数据32-33
- 4.2.2 地形因子33
- 4.2.3 植被指数33-34
- 4.3 生物量遥感模型拟合与检验34-41
- 4.3.1 生物量遥感模型34-36
- 4.3.2 生物量与估测指标的相关性分析36-38
- 4.3.3 模型拟合效果38-39
- 4.3.4 生物量遥感模型的检验39-41
- 5 森林生物量时空变化规律41-45
- 5.1 生物量时间变化规律41-42
- 5.2 生物量空间分布规律42-44
- 5.2.1 海拔42-43
- 5.2.2 坡度43-44
- 5.3 人类活动44-45
- 6 结论与展望45-47
- 6.1 主要结论45-46
- 6.2 问题及展望46-47
- 附表47-51
- 参考文献51-55
- 个人简介55-56
- 导师简介56-57
- 致谢57
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