基于遥感影像的大兴安岭近十年林火碳释放的估测
发布时间：2021-10-24 15:18
森林火灾的频繁发生,使得自然生态系统遭到破坏,森林火灾中产生大量的温室气体,以一氧化碳和二氧化碳的形式释放到大气中,破坏大气中的碳平衡。对人们生活产生了重要影响。林火是一种非常普遍的自然现象,但在全球气候变暖的大背景下,森林火灾的发生越来越频繁,给人类生活环境带来了巨大的影响。大兴安岭地区作为我国重点林区,近年来森林火灾发生频繁。为更好估算森林火灾发生时碳排放量,本文利用高分辨率遥感图像数据处理分析,阐述了大兴安岭地区2009年至2018年10年间林火发生的碳排放量情况。通过遥感技术对林火定位,经过遥感数据的投影、镶嵌处理,得出TIF图像数据;通过TIF图像数据计算出林火对森林的烧伤情况及林火对大兴安岭地区不同土地利用类型造成的影响进行分析;根据遥感的不同产品同一分辨率下结合计算分析,得出十年间不同土地利用类型碳释放量。经遥感影像数据得出大兴安岭地区十年间林火总面积为27953.10899hm2,其中:2014年林火面积最小为754.73hm2,2015年林火面积最大为10154.09hm2。大兴安岭近十年林火碳释放量总量为0.923×105t,其中落叶针叶林碳释放量为0.291 × ...
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?２００９－２０１８年火点区??
?２研究区概况与研宄方法???磷．??Ｗ??，?＊＊，??产?＿卞??？；?．?＊?－??？?—事?ｊｆｔ??Ｍ?：??ａＤｌｂ－Ｌ＆－ＯｌＣｌ＞??｜｜？￥?：?２８４??龜??低：０??图２－２?２０１５年过火面积的像元图像??所谓精度验证，是针对遥感影像测量结果的准确性进行验证的过程，大兴安岭火点??分布相对密集程度较低，森林区域广阔，植被类型复杂，加之系统本身试验条件存在局??限性，因此在特定条件下完成对此次研究的精度验证是十分必要的１２８］。??此次研究参考借鉴ＭＯＤＩＳ与Ｌａｎｄｓａｔ数据信息，其中，ＭＯＤＩＳ信息主要利用遥感??影像的第一、二波段进行计算，以６为临界值，当数值大于６时，则确定该区域可能发??生火灾，若数值小于６，则该区域植被覆盖率相对较小，因此发生火灾可能性不大１２９１。??与此同时，从遥感影像的地２２、３２波段窥探试验地火灾发生率成为第二道保障，将２２??与３２波段温度与亮度求差，当亮度与温度大于３６０Ｋ时可判定为火灾发生区域，在此基??础上以ＥＮＶＩ与ＡｒｃＧＩＳ系列软件作为支撑，保障了估算结果的准确性。??数据预处理如下：??１．获取ＬａｎｄｓａｔＳ数据，对数据进行大气校正。??２．计算归一化燃烧率指数值，利用公式ＮＲＢ＝?（ｎｉｒ－ｓｗｉｒ）?／?（ｎｉｒ＋ｓｗｉｒ）计算，其中??ｎｉｒ？是Ｌａｎｄｓａｔ８的第５个波段，即近红外波段，ｓｗｉｒ是Ｌａｎｄｓａｔ８的第７个波段，即短波??红外波段。??３．ＭＯＤＩＳ重分类，将ＭＯＤＩＳ过火面积产品进行重分类，ＭＯＤＩＳ火烧地产品中像元??值大于０重分类赋值为１，其他值赋值为０。??４．Ｌａ
图２－５重分类?
【参考文献】：
期刊论文
[1]Comparison of Advanced Technology Microwave Sounder Biases Estimated Using Radio Occultation and Hurricane Florence（2018） Captured by NOAA-20 and S-NPP[J]. Xiaoxu TIAN,Xiaolei ZOU. Advances in Atmospheric Sciences. 2020(03)
[2]基于3-PG模型的森林植被净初级生产力动态变化研究[J]. 王馨慧,邢艳秋,黄佳鹏,常晓晴. 森林工程. 2019(05)
[3]深圳市森林土壤主要类型有机碳分布特征[J]. 文伟,彭友贵,谭一凡,史正军. 西南林业大学学报(自然科学). 2018(06)
[4]两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性[J]. 刘甲毅,邓丽姣,傅国斌,白红英,王俊. 应用气象学报. 2018(06)
[5]城市化梯度上亚热带常绿阔叶林土壤有机碳及其组分特征[J]. 习丹,旷远文. 应用生态学报. 2018(07)
[6]1993—2015年中国草地净初级生产力格局及其与水热因子的关系[J]. 刘雪佳,赵杰,杜自强,张红. 水土保持通报. 2018(01)
[7]2001—2014年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系[J]. 刘刚,孙睿,肖志强,崔天翔. 生态学报. 2017(15)
[8]基于CO2FIX模型的华北落叶松人工林碳循环过程[J]. 贾彦龙,李倩茹,许中旗,桑卫国. 植物生态学报. 2016(04)
[9]我国森林火灾预警监测技术体系发展思考[J]. 覃先林,陈小中,钟祥清,祖笑锋,孙桂芬,尹凌宇. 林业资源管理. 2015(06)
[10]以科学营林的方法增加森林碳汇能力[J]. 王海峰,张黛欧,袁清军. 新农业. 2016(01)
博士论文
[1]基于遥感数据的内蒙古火灾时空分异特征与风险评估研究[D]. 贾旭.内蒙古农业大学 2018
[2]大兴安岭地区夏季火环境及林火发生预报模型研究[D]. 刘柯珍.中国林业科学研究院 2018
[3]基于多源遥感数据估测林火参数的研究[D]. 王强.东北林业大学 2012
[4]福建省森林生态系统NPP和NEP时空模拟研究[D]. 李慧.福建师范大学 2008
硕士论文
[1]森林火灾遥感监测、蔓延模拟及灾后评估研究[D]. 陈云云.内蒙古大学 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]绍兴市2001-2015年森林火灾时空分布特征研究[D]. 王建江.浙江农林大学 2018
[4]基于多源遥感数据的中蒙边境地区草原火实时监测[D]. 丽娜.内蒙古师范大学 2017
[5]基于MODIS影像的浙江省森林碳储量估算研究[D]. 袁振花.浙江农林大学 2016
[6]秦岭山地典型林分林地土壤碳释放[D]. 白龙龙.西北农林科技大学 2016
[7]森林燃烧生物量和林火时空特征卫星遥感监测方法[D]. 祖笑锋.中国林业科学研究院 2016
[8]大兴安岭森林火险与脆弱性评估[D]. 苗庆林.中国林业科学研究院 2015
[9]基于采伐扰动森林碳储量变化的合理采伐强度研究[D]. 张晓净.东北林业大学 2012
[10]基于MODIS数据的三峡库区净初级生产力遥感估算研究[D]. 陆逸.华中农业大学 2011
本文编号：3455508
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：41 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?２００９－２０１８年火点区??
?２研究区概况与研宄方法???磷．??Ｗ??，?＊＊，??产?＿卞??？；?．?＊?－??？?—事?ｊｆｔ??Ｍ?：??ａＤｌｂ－Ｌ＆－ＯｌＣｌ＞??｜｜？￥?：?２８４??龜??低：０??图２－２?２０１５年过火面积的像元图像??所谓精度验证，是针对遥感影像测量结果的准确性进行验证的过程，大兴安岭火点??分布相对密集程度较低，森林区域广阔，植被类型复杂，加之系统本身试验条件存在局??限性，因此在特定条件下完成对此次研究的精度验证是十分必要的１２８］。??此次研究参考借鉴ＭＯＤＩＳ与Ｌａｎｄｓａｔ数据信息，其中，ＭＯＤＩＳ信息主要利用遥感??影像的第一、二波段进行计算，以６为临界值，当数值大于６时，则确定该区域可能发??生火灾，若数值小于６，则该区域植被覆盖率相对较小，因此发生火灾可能性不大１２９１。??与此同时，从遥感影像的地２２、３２波段窥探试验地火灾发生率成为第二道保障，将２２??与３２波段温度与亮度求差，当亮度与温度大于３６０Ｋ时可判定为火灾发生区域，在此基??础上以ＥＮＶＩ与ＡｒｃＧＩＳ系列软件作为支撑，保障了估算结果的准确性。??数据预处理如下：??１．获取ＬａｎｄｓａｔＳ数据，对数据进行大气校正。??２．计算归一化燃烧率指数值，利用公式ＮＲＢ＝?（ｎｉｒ－ｓｗｉｒ）?／?（ｎｉｒ＋ｓｗｉｒ）计算，其中??ｎｉｒ？是Ｌａｎｄｓａｔ８的第５个波段，即近红外波段，ｓｗｉｒ是Ｌａｎｄｓａｔ８的第７个波段，即短波??红外波段。??３．ＭＯＤＩＳ重分类，将ＭＯＤＩＳ过火面积产品进行重分类，ＭＯＤＩＳ火烧地产品中像元??值大于０重分类赋值为１，其他值赋值为０。??４．Ｌａ
图２－５重分类?
【参考文献】：
期刊论文
[1]Comparison of Advanced Technology Microwave Sounder Biases Estimated Using Radio Occultation and Hurricane Florence（2018） Captured by NOAA-20 and S-NPP[J]. Xiaoxu TIAN,Xiaolei ZOU. Advances in Atmospheric Sciences. 2020(03)
[2]基于3-PG模型的森林植被净初级生产力动态变化研究[J]. 王馨慧,邢艳秋,黄佳鹏,常晓晴. 森林工程. 2019(05)
[3]深圳市森林土壤主要类型有机碳分布特征[J]. 文伟,彭友贵,谭一凡,史正军. 西南林业大学学报(自然科学). 2018(06)
[4]两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性[J]. 刘甲毅,邓丽姣,傅国斌,白红英,王俊. 应用气象学报. 2018(06)
[5]城市化梯度上亚热带常绿阔叶林土壤有机碳及其组分特征[J]. 习丹,旷远文. 应用生态学报. 2018(07)
[6]1993—2015年中国草地净初级生产力格局及其与水热因子的关系[J]. 刘雪佳,赵杰,杜自强,张红. 水土保持通报. 2018(01)
[7]2001—2014年中国植被净初级生产力时空变化及其与气象因素的关系[J]. 刘刚,孙睿,肖志强,崔天翔. 生态学报. 2017(15)
[8]基于CO2FIX模型的华北落叶松人工林碳循环过程[J]. 贾彦龙,李倩茹,许中旗,桑卫国. 植物生态学报. 2016(04)
[9]我国森林火灾预警监测技术体系发展思考[J]. 覃先林,陈小中,钟祥清,祖笑锋,孙桂芬,尹凌宇. 林业资源管理. 2015(06)
[10]以科学营林的方法增加森林碳汇能力[J]. 王海峰,张黛欧,袁清军. 新农业. 2016(01)
博士论文
[1]基于遥感数据的内蒙古火灾时空分异特征与风险评估研究[D]. 贾旭.内蒙古农业大学 2018
[2]大兴安岭地区夏季火环境及林火发生预报模型研究[D]. 刘柯珍.中国林业科学研究院 2018
[3]基于多源遥感数据估测林火参数的研究[D]. 王强.东北林业大学 2012
[4]福建省森林生态系统NPP和NEP时空模拟研究[D]. 李慧.福建师范大学 2008
硕士论文
[1]森林火灾遥感监测、蔓延模拟及灾后评估研究[D]. 陈云云.内蒙古大学 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]绍兴市2001-2015年森林火灾时空分布特征研究[D]. 王建江.浙江农林大学 2018
[4]基于多源遥感数据的中蒙边境地区草原火实时监测[D]. 丽娜.内蒙古师范大学 2017
[5]基于MODIS影像的浙江省森林碳储量估算研究[D]. 袁振花.浙江农林大学 2016
[6]秦岭山地典型林分林地土壤碳释放[D]. 白龙龙.西北农林科技大学 2016
[7]森林燃烧生物量和林火时空特征卫星遥感监测方法[D]. 祖笑锋.中国林业科学研究院 2016
[8]大兴安岭森林火险与脆弱性评估[D]. 苗庆林.中国林业科学研究院 2015
[9]基于采伐扰动森林碳储量变化的合理采伐强度研究[D]. 张晓净.东北林业大学 2012
[10]基于MODIS数据的三峡库区净初级生产力遥感估算研究[D]. 陆逸.华中农业大学 2011
本文编号：3455508
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/dzwbhlw/3455508.html
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