漳江口红树林湿地群落监测及其碳储量估算研究
发布时间：2020-12-15 02:08
红树林是全球生产力和碳储量最高的生态系统之一,对维护生态系统平衡、保护湿地多样性和促进区域社会经济可持续发展均具有至关重要的作用。遥感技术因其具有大范围、多尺度监测及获取数据周期短等优势,被广泛运用于红树林资源调查中。在数据源方面,当前国内外学者多集中于运用国外高空间分辨率和高光谱卫星遥感影像数据,而对于国产卫星遥感数据的应用却相对较少。选取福建省漳江口红树林国家级自然保护区为研究区,基于HJ-1A、Landsat遥感影像数据,分别应用面向对象分类、监督分类、非监督分类、SVM分类及BP神经网络模型,对研究区红树林进行植物群落分类,在此基础上,对研究区红树林碳储量进行定量估算,确定其空间分布特征,主要结论如下:（1）将HJ-1A高光谱数据和Landsat8 OLI遥感影像数据的全色波段进行融合,根据野外调查数据提取融合后影像的光谱、形状及纹理等特征,采用面向对象分类法对融合后的遥感影像进行红树林空间分布信息提取,总体分类精度为99.22%,Kappa系数为0.96。结果表明:基于融合后的高光谱卫星遥感数据可有效区分红树林与非红树林,其结果可进一步应用于红树林植物群落分类。（2）基于Go...
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线
郝浼嗖饧捌涮即⒘抗浪阊芯?2 研究区概况及研究数据2.1 研究区概况2.1.1 自然地理环境漳江口红树林国家级自然保护区位于福建省漳州市云霄县漳江入海口（图2-1），总面积为 2360 hm2，处于东经 117°24′07″～117°30′00″，北纬 23°53′45″～23°56′00″之间，最近城镇为云霄县城（处于保护区以西 10 km），云霄县城东南方向与东山县隔海相望，西面、南面、北面分别与平和县、诏安县以及漳浦县毗邻，介于厦门、汕头两个特区之间。漳江口湿地生态类型保护区被认为是福建省最重要的国家级自然保护区。图 2-1 研究区位置图Fig.2-1 Location of the study area漳江由安厚溪（平和县）、马铺溪、下河溪、和平溪、南溪及火田溪汇合组成，流域面积 855 km2，全长 58 km
中心点经度 117o24'6" 成像时间 01:55:07中心点纬度 23o58'39" 大气模型 Tropical传感器高度 650 km 水汽吸收波段 820 nm地面高程 0.10 km 初始可见度 40像元分辨率 100 光谱平滑宽度 9成像日期 2014-08-24 其他参数 默认经过 FLAASH 大气校正进行校正后，每个波段的像元值均代表实际对应地物的反射率值，对于分析下一步的地物光谱变化具有重要意义。2.3.3 低质量波段去除HSI 数据前 20 个波段具有明显的垂直条带，数据质量较差。鉴于 HSI 数据光谱数据量大，缺乏前 20 个波段信息不会对红树林植物群落识别造成影响，因此，本文不考虑 HSI 数据的前 20 个波段，将其前 20 个波段直接剔除。影像去噪声效果如图 2-2。
【参考文献】：
期刊论文
[1]红树林生态系统遥感监测研究进展[J]. 孙永光,赵冬至,郭文永,高阳,苏岫,卫宝泉. 生态学报. 2013(15)
[2]亚热带地区马尾松林碳储量的遥感估算——以长汀河田盆地为例[J]. 黄绍霖,徐涵秋,林娜,曾宏达,刘智才,陈文惠,王琳,杨冉冉. 生态学报. 2013(10)
[3]红树林湿地碳储量及碳汇研究进展[J]. 张莉,郭志华,李志勇. 应用生态学报. 2013(04)
[4]基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例[J]. 谢静,王宗明,毛德华,任春颖,韩佶兴. 湿地科学. 2012(04)
[5]基于PCA-RBF神经网络的森林碳储量遥感反演模型研究[J]. 张超,彭道黎. 中国农业大学学报. 2012(04)
[6]基于MNF变换的森林乔木地上碳储量遥感估测模型[J]. 徐定,刘书剑,彭道黎. 中南林业科技大学学报. 2012(07)
[7]面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例[J]. 莫利江,曹宇,胡远满,刘淼,夏栋. 湿地科学. 2012(02)
[8]基于决策树模型的上海城市湿地遥感提取与分类[J]. 黄颖,周云轩,吴稳,况润元,李行. 吉林大学学报(地球科学版). 2009(06)
[9]基于遥感的长江口南汇潮滩植被群落时空动态变化[J]. 刘瑜,韩震. 上海海洋大学学报. 2009(05)
[10]Classification of Vegetation in North Tibet Plateau Based on MODIS Time-Series Data[J]. LU Yuan1, 2, YAN Yan1, TAO Heping1 1. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, Sichuan, China; 2. School of Resource and Environmental Sciences, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, Guangxi, China. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2008(03)
博士论文
[1]基于多源遥感信息综合的湿地土地覆被分类研究[D]. 马玥.吉林大学 2018
[2]1973～2013年中国红树林动态变化遥感分析[D]. 贾明明.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
[3]海南东寨港红树林景观格局动态及其驱动力研究[D]. 韩淑梅.北京林业大学 2012
[4]北部湾沿海红树林生物量和碳贮量的遥感估算[D]. 曹庆先.中国林业科学研究院 2010
[5]面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 黄慧萍.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
硕士论文
[1]利用GF-1和Landsat遥感数据监测长江口海岸带湿地近40年变化及其驱动因子分析[D]. 孙楠.浙江大学 2018
[2]基于高时空分辨率数据的湿地精细分类研究[D]. 许盼盼.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[3]基于Landsat 8数据的青藏高原地区地表温度反演研究[D]. 陆品廷.南京信息工程大学 2018
[4]结合Sentinel-1B和Landsat8 OLI数据的针叶林冠层叶片含水量反演研究[D]. 王长青.东北林业大学 2018
[5]基于光谱特征分析的鄱阳湖典型湿地植被识别分类[D]. 陈彦兵.江西理工大学 2018
[6]基于HJ1A-HSI高光谱遥感影像的果园识别研究[D]. 魏宇.山东农业大学 2018
[7]福建闽侯丘陵区农作物种植面积估算的最优抽样技术研究[D]. 林芳芳.福建农林大学 2018
[8]基于HSI高光谱遥感影像的向海湿地典型植被群落分类研究[D]. 杜保佳.吉林师范大学 2017
[9]海南东寨港红树林湿地碳储量及固碳价值评估[D]. 颜葵.海南师范大学 2015
[10]基于面向对象决策树算法的土地利用遥感分类初步研究[D]. 高帆.云南师范大学 2015
本文编号：2917445
【文章来源】：福建农林大学福建省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线
郝浼嗖饧捌涮即⒘抗浪阊芯?2 研究区概况及研究数据2.1 研究区概况2.1.1 自然地理环境漳江口红树林国家级自然保护区位于福建省漳州市云霄县漳江入海口（图2-1），总面积为 2360 hm2，处于东经 117°24′07″～117°30′00″，北纬 23°53′45″～23°56′00″之间，最近城镇为云霄县城（处于保护区以西 10 km），云霄县城东南方向与东山县隔海相望，西面、南面、北面分别与平和县、诏安县以及漳浦县毗邻，介于厦门、汕头两个特区之间。漳江口湿地生态类型保护区被认为是福建省最重要的国家级自然保护区。图 2-1 研究区位置图Fig.2-1 Location of the study area漳江由安厚溪（平和县）、马铺溪、下河溪、和平溪、南溪及火田溪汇合组成，流域面积 855 km2，全长 58 km
中心点经度 117o24'6" 成像时间 01:55:07中心点纬度 23o58'39" 大气模型 Tropical传感器高度 650 km 水汽吸收波段 820 nm地面高程 0.10 km 初始可见度 40像元分辨率 100 光谱平滑宽度 9成像日期 2014-08-24 其他参数 默认经过 FLAASH 大气校正进行校正后，每个波段的像元值均代表实际对应地物的反射率值，对于分析下一步的地物光谱变化具有重要意义。2.3.3 低质量波段去除HSI 数据前 20 个波段具有明显的垂直条带，数据质量较差。鉴于 HSI 数据光谱数据量大，缺乏前 20 个波段信息不会对红树林植物群落识别造成影响，因此，本文不考虑 HSI 数据的前 20 个波段，将其前 20 个波段直接剔除。影像去噪声效果如图 2-2。
【参考文献】：
期刊论文
[1]红树林生态系统遥感监测研究进展[J]. 孙永光,赵冬至,郭文永,高阳,苏岫,卫宝泉. 生态学报. 2013(15)
[2]亚热带地区马尾松林碳储量的遥感估算——以长汀河田盆地为例[J]. 黄绍霖,徐涵秋,林娜,曾宏达,刘智才,陈文惠,王琳,杨冉冉. 生态学报. 2013(10)
[3]红树林湿地碳储量及碳汇研究进展[J]. 张莉,郭志华,李志勇. 应用生态学报. 2013(04)
[4]基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例[J]. 谢静,王宗明,毛德华,任春颖,韩佶兴. 湿地科学. 2012(04)
[5]基于PCA-RBF神经网络的森林碳储量遥感反演模型研究[J]. 张超,彭道黎. 中国农业大学学报. 2012(04)
[6]基于MNF变换的森林乔木地上碳储量遥感估测模型[J]. 徐定,刘书剑,彭道黎. 中南林业科技大学学报. 2012(07)
[7]面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例[J]. 莫利江,曹宇,胡远满,刘淼,夏栋. 湿地科学. 2012(02)
[8]基于决策树模型的上海城市湿地遥感提取与分类[J]. 黄颖,周云轩,吴稳,况润元,李行. 吉林大学学报(地球科学版). 2009(06)
[9]基于遥感的长江口南汇潮滩植被群落时空动态变化[J]. 刘瑜,韩震. 上海海洋大学学报. 2009(05)
[10]Classification of Vegetation in North Tibet Plateau Based on MODIS Time-Series Data[J]. LU Yuan1, 2, YAN Yan1, TAO Heping1 1. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, Sichuan, China; 2. School of Resource and Environmental Sciences, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, Guangxi, China. Wuhan University Journal of Natural Sciences. 2008(03)
博士论文
[1]基于多源遥感信息综合的湿地土地覆被分类研究[D]. 马玥.吉林大学 2018
[2]1973～2013年中国红树林动态变化遥感分析[D]. 贾明明.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
[3]海南东寨港红树林景观格局动态及其驱动力研究[D]. 韩淑梅.北京林业大学 2012
[4]北部湾沿海红树林生物量和碳贮量的遥感估算[D]. 曹庆先.中国林业科学研究院 2010
[5]面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 黄慧萍.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
硕士论文
[1]利用GF-1和Landsat遥感数据监测长江口海岸带湿地近40年变化及其驱动因子分析[D]. 孙楠.浙江大学 2018
[2]基于高时空分辨率数据的湿地精细分类研究[D]. 许盼盼.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[3]基于Landsat 8数据的青藏高原地区地表温度反演研究[D]. 陆品廷.南京信息工程大学 2018
[4]结合Sentinel-1B和Landsat8 OLI数据的针叶林冠层叶片含水量反演研究[D]. 王长青.东北林业大学 2018
[5]基于光谱特征分析的鄱阳湖典型湿地植被识别分类[D]. 陈彦兵.江西理工大学 2018
[6]基于HJ1A-HSI高光谱遥感影像的果园识别研究[D]. 魏宇.山东农业大学 2018
[7]福建闽侯丘陵区农作物种植面积估算的最优抽样技术研究[D]. 林芳芳.福建农林大学 2018
[8]基于HSI高光谱遥感影像的向海湿地典型植被群落分类研究[D]. 杜保佳.吉林师范大学 2017
[9]海南东寨港红树林湿地碳储量及固碳价值评估[D]. 颜葵.海南师范大学 2015
[10]基于面向对象决策树算法的土地利用遥感分类初步研究[D]. 高帆.云南师范大学 2015
本文编号：2917445
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