基于Sentinel-2A数据的徐州城市植被分类及生物量反演研究
发布时间：2020-08-23 09:14
【摘要】：城市植被分类及生物量反演研究,不仅是城市景观规划与管理的基础,还可为城市植被生态调节、环境保护等研究提供数据基础和技术支撑。本文基于Sentinel-2A遥感影像和实地样方调查数据,以徐州三环路范围内城市植被为研究对象,探究了城市植被分类方法及生物量反演模型的构建。在变量筛选的基础上,根据参与分类的变量类型不同,设计了4组不同的分类特征变量组合并利用五种不同的分类器进行分类。在城市植被生物量反演模型构建方面,结合实地样方生物量调查结果,利用一元回归模型(SR)、多元线性回归模型(MLR)以及逐步回归模型(Both-SRA),针对不同类型植被分别构建生物量反演模型。根据模型精度验证结果,结合2017年不同月份的6期遥感影像,对研究区生物量分布及年度变化特征进行了分析。主要研究成果和结论如下:(1)提取了城市植被端元信息。通过最小噪声分离(MNF)、植被端元“初步筛选”和“纯化”等步骤,最终得到三种植被端元,分别为低矮植被、阔叶林和针叶林。通过完全约束最小二乘法(FCLS)计算得到三种植被组分丰度图,其均方根(RMS)为0.019,混合像元分解结果精度较好。(2)探讨了城市植被分类方法。在相同分类特征变量组合下,五种分类器中SVM分类器的分类精度最高,RF、ANN和QUEST分类器分类精度次之,MLC分类精度最低。对于同一分类器可以发现,随着参与分类的变量数量的增加(即由M1到M4),分类精度都有所提高。在基于五种分类器的所有分类模型中,SVM_M4模型的分类结果最优,总体精度为89.86%,Kappa系数为0.83,低矮植被、阔叶林和针叶林分类精度依次为86.76%,90.41%和91.43%。(3)构建了城市植被生物量反演模型。三种建模方法中Both-SRA模型拟合和反演精度最高,低矮植被、阔叶林和针叶林模型拟合度(R~2_(nh))依次为0.853、0.821和0.838,模型决定系数(R~2_(yz))依次为0.7679、0.7318和0.7860。此外,区分植被类型所得到的模型在拟合度和模型精度上均优于未区分植被类型的生物量反演模型。(4)揭示了徐州城市植被生物量变化特征。利用Both-SRA模型反演研究区不同植被生物量,结果表明,2017年7月三种植被中针叶林生物量最高,为1.30×10~5t;阔叶林生物量次之,为6.20×10~4t;低矮植被生物量最低,为2.64×10~4t,总生物量为2.18×10~5t。年度生物量研究结果显示,全年1月和12月生物量最低,9月生物量最高。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TP751;Q949
【图文】：
2 Overview of Research Area and Data Preprocessing2.1 研究区概况（Study Area）2.1.1 地理位置徐州市（33°43′~34°58′N，116°22′~118°40′E）位于江苏省的西北部、华北平原东南部，东西长约 210km，南北宽约 140km，是苏、鲁、豫、皖四省的交界。徐州市被誉为“五省通衢”，是全国重要的交通枢纽，也是淮海经济区的中心城市。据江苏省林业局统计数据，徐州市 2017 年森林覆盖面积为 33.63 万公顷，林木覆盖率高达 30.12%，近 10 年来林木覆盖率位居全省第一，是全国“国家森林城市”和首批“生态园林城市”，具有“一城青山半城湖”的美称。本研究选取徐州三环内范围（34°12′55.31″~34°19′42.46″N，117°7′0.60″~117°14′13.87″E）为研究区，面积约为 108.51km2。研究区内北部、东部和南部为丘陵岗地，包括珠山、云龙山、九里山、子房山等，山体主体由石灰岩构成，其主要土地覆盖类型为侧柏人工林，中部为商业区及住宅。研究区在徐州市的地理位置及遥感影像数据如图 2-1 所示。
图 2-2 侧柏胸径及树高统计图Figure 2-2 Diameter at breast height (DBH) and height of Platycladus orientalis2.2 遥感数据获取与处理（Acquisition and Processing of RemoteSensing Data）2.2.1 遥感及矢量边界数据获取与 Landsat 和 SPOT 系列遥感数据相比，Sentinel-2 卫星数据拥有 13 个多光谱波段且空间分辨率最高为 10m，重访周期为 5 天，在城市植被覆盖类型识别方面具有更多优势，可为城市植被覆盖类型识别提供连续观测数据。因此，本研究尝试采用 Sentinel-2A 卫星数据识别徐州城市植被覆盖信息，该卫星的基本情况介 绍 见 1.2.3 节 。 该 遥 感 影 像 是 通 过 ESA 数 据 共 享 网 站（https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home）免费下载的，数据获取时间为 2017 年7 月 24 日，轨道号为 R032，世界协调时间（Universal Time Coordinated，UTC）为 02:55:42，影像云量为 1.74%，数据级别为 L1C 级，已经完成了几何校正、辐射定标和大气表观反射率（TopofAtmosphere，TOA）计算。研究区矢量边界数
图 2-3 候选样方分布图Figure 2-3 Distribution of the candidate sites定位到样方中心点是利用中海达 Hi-Q5 型手持式 GPS 实现的，该 GPS 在到徐州市 CORS（ContinuouslyOperatingReferenceStation）站后，最大水平可达到 0.5m。随后利用指南针和皮尺，将该中心点放样为 10m×10m 的样方根据调查内容对样方内的所有植被进行调查统计。其中胸径和基径用围尺（ 2m，最小刻度 1mm）量取，灌木高度用卷尺（量程 5m，最小刻度 1mm），乔木树高用伸缩式测高杆（量程 20m，最小刻度 1cm）量取。野外植被调间为 2017 年 10 月-12 月，实地调查照片如图 2-4 所示。排除掉部分不能调样方（该部分样方位于军事管制区或特殊教育机构内），最终得到 140 个有方实测数据，包括 35 处针叶林、73 处阔叶林和 32 处低矮植被，实测样方及其植被覆盖情况见图 2-1。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TP751;Q949
【图文】：
2 Overview of Research Area and Data Preprocessing2.1 研究区概况（Study Area）2.1.1 地理位置徐州市（33°43′~34°58′N，116°22′~118°40′E）位于江苏省的西北部、华北平原东南部，东西长约 210km，南北宽约 140km，是苏、鲁、豫、皖四省的交界。徐州市被誉为“五省通衢”，是全国重要的交通枢纽，也是淮海经济区的中心城市。据江苏省林业局统计数据，徐州市 2017 年森林覆盖面积为 33.63 万公顷，林木覆盖率高达 30.12%，近 10 年来林木覆盖率位居全省第一，是全国“国家森林城市”和首批“生态园林城市”，具有“一城青山半城湖”的美称。本研究选取徐州三环内范围（34°12′55.31″~34°19′42.46″N，117°7′0.60″~117°14′13.87″E）为研究区，面积约为 108.51km2。研究区内北部、东部和南部为丘陵岗地，包括珠山、云龙山、九里山、子房山等，山体主体由石灰岩构成，其主要土地覆盖类型为侧柏人工林，中部为商业区及住宅。研究区在徐州市的地理位置及遥感影像数据如图 2-1 所示。
图 2-2 侧柏胸径及树高统计图Figure 2-2 Diameter at breast height (DBH) and height of Platycladus orientalis2.2 遥感数据获取与处理（Acquisition and Processing of RemoteSensing Data）2.2.1 遥感及矢量边界数据获取与 Landsat 和 SPOT 系列遥感数据相比，Sentinel-2 卫星数据拥有 13 个多光谱波段且空间分辨率最高为 10m，重访周期为 5 天，在城市植被覆盖类型识别方面具有更多优势，可为城市植被覆盖类型识别提供连续观测数据。因此，本研究尝试采用 Sentinel-2A 卫星数据识别徐州城市植被覆盖信息，该卫星的基本情况介 绍 见 1.2.3 节 。 该 遥 感 影 像 是 通 过 ESA 数 据 共 享 网 站（https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home）免费下载的，数据获取时间为 2017 年7 月 24 日，轨道号为 R032，世界协调时间（Universal Time Coordinated，UTC）为 02:55:42，影像云量为 1.74%，数据级别为 L1C 级，已经完成了几何校正、辐射定标和大气表观反射率（TopofAtmosphere，TOA）计算。研究区矢量边界数
图 2-3 候选样方分布图Figure 2-3 Distribution of the candidate sites定位到样方中心点是利用中海达 Hi-Q5 型手持式 GPS 实现的，该 GPS 在到徐州市 CORS（ContinuouslyOperatingReferenceStation）站后，最大水平可达到 0.5m。随后利用指南针和皮尺，将该中心点放样为 10m×10m 的样方根据调查内容对样方内的所有植被进行调查统计。其中胸径和基径用围尺（ 2m，最小刻度 1mm）量取，灌木高度用卷尺（量程 5m，最小刻度 1mm），乔木树高用伸缩式测高杆（量程 20m，最小刻度 1cm）量取。野外植被调间为 2017 年 10 月-12 月，实地调查照片如图 2-4 所示。排除掉部分不能调样方（该部分样方位于军事管制区或特殊教育机构内），最终得到 140 个有方实测数据，包括 35 处针叶林、73 处阔叶林和 32 处低矮植被，实测样方及其植被覆盖情况见图 2-1。
【参考文献】
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1 杨s
本文编号：2801353
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/2801353.html
