基于3S技术的中梁山植被演替识别与演替规律研究

发布时间：2019-01-02 13:37

【摘要】：IGBP、WCRP、IHDP和DIVERSITAS等一系列大型国际科学计划均对碳收支地理分布、碳减排／碳增汇策略与技术等展开研究,植被生态系统作为全球气候变化及地球物质系统碳平衡的重要贡献者在研究中尤为受到重视。然而,生态系统结构、功能与动态在很大程度上是由植被群落决定,主要表现在植被群落的进展演替或逆行演替对生态系统稳定性以及固碳能力的重要影响。由此可见植被群落演替与全球碳平衡、地球生态系统平衡之间的紧密关系。本文着眼于植被群落演替对区域碳收支状况、区域生态建设以及区域经济-社会-环境可持续发展的重要意义,以重庆市中梁山地区为例,利用地理空间信息“3S”(GPS、RS、 GIS)技术,以及地面实测植被光谱,结合生态学“空间代替时间”的植被演替理论与研究方法,着重探讨了基于多光谱遥感影像的植被群落演替空间识别方法和岩溶石漠化植被恢复区植被群落演替时空变化特点与规律,充分地将地理学水平方向上的空间研究和生态学垂直方向上的功能研究相结合,旨在为植被生态演替研究工作者提供新的技术手段和研究方法,同时也为研究区退化生态系统的恢复、重建与生态工程实施提供理论指导。本文的主要研究内容包括基于数量生态学方法的中梁山植被演替系列构建与演替规律初探,基于地面实测高光谱和卫星遥感多光谱的演替群落光谱分析和可分性探讨,基于多光谱遥感影像的不同分类方法在植被演替识别中的应用与比较,以及基于RS、GIS的中梁山植被演替时空格局与趋势图谱分析。通过上述研究得出以下结论： (1)研究发现,中梁山的植被演替可分为9个阶段,基本遵循旱生演替一般规律,但自然恢复演替和人工辅助演替两个演替系列交错分布。演替顶级以土壤顶级最为显著,而非气候顶级,马尾松群落和柏木群落分别是中梁山酸性土壤和碱性土壤上的土壤顶级群落。由于受土壤、岩性等生境条件限制,以耐旱、耐瘠薄灌木树种构成的灌木群落也可能是该区群落顶级类型之一。人工辅助演替尽管加快了植被进展演替速度,但不能改变植被演替方向,且由于人工辅助演替的植被群落结构简单、物种单一,群落的生态系统功能差,易被入侵。选择和引入自然恢复演替中后期的植物种可能会更利于稳定生态系统的形成。(2)OLI或TM多光谱遥感影像能够满足大尺度的群落信息提取,但是对同一植被类型的不同物种的识别还是有局限性。由于宽波段多光谱间差异比窄波段高光谱小,导致可分性降低,在分类过程中,不得不将一些预期类别进行合并。从实际应用的角度,这也使更具生态学意义的探究与讨论被弱化。 (3)与基于统计理论的传统监督分类方法相比,人工神经网络在数据信息不完备的情况下,依然能够在模式识别、知识处理等方面获得较理想效果。尤其是加入了高程数据的人工神经网络分类精度达到了87.42%,比传统监督分类的精度提高了5.57%。因此,在进行多时相遥感图像数据处理与动态分析时,利用人工神经网络方法获取地物空间分布信息会更可靠、更便捷。 (4)在基于RS动态信息、GIS空间分析和地理信息图谱分析的中梁山植被演替时空格局研究中,获得了与基于数量生态学方法研究中梁山植被演替的相似结果,说明地理空间信息技术可以很好地应用于植被演替生态学的相关研究中,并获得可靠的研究结论用于指导生态建设。3S技术能够实现对植被演替方向、演替速度、演替规律和特点等的动态监测与研究,使基于区域尺度的生态研究和趋势预测成为可能。
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【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：Q948.1

【参考文献】