东北典型区芦苇分布提取与地上生物量遥感估算

发布时间：2017-05-24 06:11

  本文关键词：东北典型区芦苇分布提取与地上生物量遥感估算，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：湿地是自然界最具生产力的生态系统和人类最重要的生存环境之一。作为湿地生态系统中最为活跃的组分，湿地植被是实现湿地内部物质能量交流的主体。湿地植被分类制图及生理参数反演(生物量、叶面积指数等)是湿地遥感研究中的两大热点。东北地区是我国重要的生态屏障及全球变化的敏感区，作为东北地区主要湿地类型之一，芦苇湿地蕴含丰富的鸟类资源，是亚洲东北部水禽繁殖中心和亚洲北部水禽南移的必经之地，具有巨大的生态和经济价值。故基于遥感技术精确提取东北地区芦苇分布信息并以此为基础进行芦苇生物量遥感反演对东北地区湿地保护具有重大意义。本文以东北地区四个典型芦苇湿地分布区(松嫩平原西部、三江平原、呼伦贝尔草原及辽河三角洲地区)为研究区，基于Landsat-TM/OLI数据、MODIS-NDVI数据、HJ-1A/B CCD数据以及野外考察和实测数据，综合运用遥感手段、GIS空间分析方法以及SPSS统计分析功能，实现东北典型区芦苇分布信息的精确提取及芦苇干、湿生物量的定量反演，主要结论如下： 1、基于多季相HJ-1A/B CCD数据集和面向对象多季相分类方法的芦苇分布信息遥感提取表明，四个典型区芦苇提取精度介于68%-89%之间。其中，松嫩平原西部和辽河三角洲芦苇提取精度达到较高水平(精度85%)，，呼伦贝尔草原区有所降低(精度为81.6%)，三江平原最低(精度为68.5%)。采用决策树分类法最终得到三江平原芦苇提取精度为79.63%，精度较之前提高了10%左右。统计得到各典型区芦苇面积由大到小依次为：松嫩平原西部(193943.5hm2)，辽河三角洲(58669.2hm2)，呼伦贝尔草原(27542.4hm2)，三江平原(11007.5hm2)。 2、精确采样方式下，芦苇茎、叶干生物量之间以及茎、叶干生物量与芦苇地上干生物量之间存在极显著的线性相关关系(R20.90)。非精确采样方式下，芦苇茎、叶干生物量之间以及芦苇叶、地上干生物量之间的线性相关关系一般(R2≈0.50)；芦苇茎、地上干生物量之间的线性相关关系显著(R2≈0.90)。两种采样方式下的芦苇茎干生物量之间以及芦苇地上干生物量之间不存在显著性线性相关关系(R20.50)，但芦苇叶干生物量之间存在极显著线性相关关系(R2=0.97)。芦苇地上干生物量和湿生物量之间存在显著的线性相关关系(R2=0.83)。 3、精确采样方式下的芦苇地上干生物量反演模型中，NDVI、RVI等植被指数拟合的一元曲线回归模型(SCRM)以及基于7种植被指数和4个波段反射率构建的多元曲线回归模型(MLRM)均达到较高的估算精度(预测精度约为80%)，但MLRM模型的预测误差小于SCRM，预测精度更高。非精确采样方式下，各模型预测精度均小于精确采样方式下的预测精度；尽管如此，芦苇叶干生物量反演模型的预测精度与精确采样方式下的非常接近。两种采样方式下，基于芦苇叶干生物量估算芦苇地上干生物量的拟合结果与利用SCRM和MLRM法直接估算的芦苇地上干生物量的拟合结果非常接近，预测误差之差在15g/m2之内，预测精度之差在1%之内；结果表明，基于芦苇叶干生物量估算芦苇总地上干生物量可以达到较为理想的精度。 4、基于HJ-1A/B CCD影像第三波段(B3)、第四波段(B4)及NDVI的多元回归模型为本研究中芦苇地上生物量反演预测精度最高的模型，其公式为：y=36474.82*B3-11914.24*B4+9403.3*NDVI-3109.2。统计得到各典型区芦苇地上干、湿生物总量由大到小依次为：松嫩平原西部(2641.40t.,5778.78t.)，辽河三角洲(1383.83t.,3326.51t.)，呼伦贝尔草原(565.68t.,1731.12t.)，三江平原(274.66t.,1163.63t.)。
【关键词】：芦苇 面向对象多季相分类 地上生物量 遥感反演 东北典型区
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 目录11-13
• 第一章 绪论13-25
• 第一节 选题背景、目的及意义13-14
• 第二节 国内外研究进展14-22
• 一、 湿地植被遥感研究进展14-16
• 二、 湿地植被遥感分类方法研究进展16-20
• 三、 湿地生物量遥感反演研究进展20-21
• 四、 相关研究进展评述21-22
• 第三节 研究内容、技术路线与创新点22-25
• 一、 研究内容22-23
• 二、 技术路线23-24
• 三、 创新点24-25
• 第二章 研究区概况与数据源25-37
• 第一节 研究区概况25-27
• 第二节 数据源及数据处理27-37
• 一、 Landsat系列卫星影像及HJ-1A/B CCD影像收集及处理27-31
• 二、 MODIS产品收集及处理31-33
• 三、 野外调查数据收集及处理33
• 四、 野外和室内实测芦苇生物量数据33-37
• 第三章 湿地芦苇植被信息提取37-49
• 第一节 基于多季相HJ-1A/B CCD的芦苇分布信息遥感提取37-45
• 一、 影像特征分析和选取38-39
• 二、 湿地分类特征集的选取39-40
• 三、 遥感影像多尺度分割40-42
• 四、 基于分类规则集的分类42-44
• 五、 分类结果精度评价分析44-45
• 第二节 基于HJ-1 NDVI时间序列的芦苇分布信息遥感提取45-49
• 第四章 湿地芦苇地上生物量遥感估算49-61
• 第一节 湿地芦苇生长物候规律及空间差异分析49
• 第二节 湿地芦苇生物量遥感估算49-61
• 一、 基于统计学的芦苇干湿生物量关系建模51-53
• 二、 基于HJ-1A/B CCD多光谱数据的芦苇地上生物量遥感反演53-61
• 第五章 结论与展望61-65
• 第一节 主要结论61-63
• 第二节 不足与展望63-65
• 参考文献65-73
• 攻读硕士学位期间已发表论文73-75
• 致谢75-76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：389974