上海城市森林生物量的遥感估测研究
发布时间：2021-09-30 02:20
城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用,研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义。然而,由于城市森林分布格局与经营方式的特殊性,如何精准高效的估测生物量及其空间分布格局,在技术和方法上都是一项挑战。本研究根据上海城市森林种植分布和经营状况,利用样地2011年6月–2012年6月实测森林生物量数据与同期Landsat ETM+遥感图像,在基于逐步回归分析建立反演模型的基础上,引入回归残差及空间分析,研究了城市森林、优势树种香樟林分以及森林叶部分的生物量分布特征,分析和估测了森林的平均生物量密度和生物量总量,探讨了区域尺度生物量的遥感监测方法。在此基础上,分析了研究区2005-2012年城市森林生物量的时空动态分布特征与空间格局。主要研究内容及结果如下:（1）上海城市森林生物量总体呈现出中心城区（静安、黄浦等）较高,生物量密度集中在35–70 t/ha之间,郊区县（嘉定、青浦等）相对较低,生物量密度介于15–50 t/ha之间;东北部地区较高、西南部地区较低的空间分布格局。（2）上海城市森林、香樟林分和森林叶生物量总量与平均生物量密度分别为3.57 ...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
上海地理位置及研究区实测样地分布图
- 18 -2011 年使用的 TM5 影像数据TM5 data of 2011d) 2012 年使用的 TM5 影像数据d) TM5 data of 2012图 2-3 上海地区各年份的 TM5 遥感影像Fig. 2-3 TM5 data of four years in Shanghai3.4 相关建模因子提取2.3.4.1 单波段信息在森林生物量的研究过程中，以遥感图像各单波段反射率值作为自变量演模型的建立与研究被广泛使用，大量研究表明，森林材积量与中红外波段显著相关[54]。各影像所呈现出的反射率值与不同地物特征紧密相关。因此，综合考虑遥感影像的分辨率与各波段特征等因素，本研究共选1-TM5 与 TM7 这 6 个遥感波段。。2.3.4.2 植被指数分析
上海交通大学硕士学位论文中 Spatial Analyst Tools 模块下 Extract Values to Points 这一外业样地点所对应的像元灰度值提取出来，即每块样地共息提取用 ARCGIS 10.0 、ERDAS IMAGINE 9.2 以及 ENVI 等不同林分光谱实测信息（采用 AvaField-2 便携式高光谱地数据和森林分布专题图等辅助信息，采用监督分类对所获、解译获得了研究区各年份森林覆盖信息以及 2011 年香樟 2-4 是 2011 年上海森林分布信息图（图 2-4）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]上海乔木林分碳储量比较分析研究[J]. 王美霞,刘玲,吕文利. 环境科学与管理. 2013(05)
[2]南京城市森林生态系统生产力与碳储量的计算[J]. 朱婵璎,王让会,陈东强. 林业科技开发. 2013(03)
[3]基于神经网络模型和地统计学方法的土壤养分空间分布预测[J]. 李启权,王昌全,张文江,余勇,李冰,杨娟,白根川,蔡艳. 应用生态学报. 2013(02)
[4]黄浦江上游主要树种水源涵养林生态系统碳储量[J]. 王哲,韩玉洁,康宏樟,黄丹,薛春燕,殷杉,刘春江. 生态学杂志. 2012(08)
[5]基于遥感降尺度估算中国森林生物量的空间分布[J]. 刘双娜,周涛,舒阳,戴铭,魏林艳,张鑫. 生态学报. 2012(08)
[6]城市森林主要植被类型碳储量研究——以崇明岛为例[J]. 王瑞静,赵敏,高峻. 地理科学. 2011(04)
[7]上海城市森林群落结构对固碳能力的影响[J]. 徐飞,刘为华,任文玲,仲启铖,张桂莲,王开运. 生态学杂志. 2010(03)
[8]城市森林生态服务价值评估研究进展[J]. 赵煜,赵千钧,崔胜辉,吝涛,尹锴. 生态学报. 2009(12)
[9]不同密度山地速生工业原料林生物量的研究[J]. 柳新红,吴林森,王军峰,葛永金,谢建秋. 浙江林业科技. 2009(03)
[10]城市森林及其效益评价研究[J]. 张斌强,沈国志,张勇,王海军. 河北农业科学. 2009(02)
博士论文
[1]大兴安岭森林地上碳储量遥感估算与分析[D]. 戚玉娇.东北林业大学 2014
[2]城市重大事件对土地利用的影响效应及机理研究[D]. 倪尧.浙江大学 2013
[3]上海环城林带群落生态学与生态效益及景观美学评价研究[D]. 张凯旋.华东师范大学 2010
[4]上海碳源碳汇结构变化及其驱动机制研究[D]. 赵敏.华东师范大学 2010
[5]基于遥感和GIS的上海土地利用变化与土壤碳库研究[D]. 史利江.华东师范大学 2009
[6]上海城市森林的植被特征与综合评价研究[D]. 沈烈英.南京林业大学 2008
[7]基于3S技术的山东省森林蓄积量定量估测研究[D]. 张彦林.北京林业大学 2008
[8]上海土地利用覆被变化过程、机制与环境效应[D]. 孟飞.华东师范大学 2006
[9]中国主要森林类型生物生产力格局及其数学模型[D]. 罗天祥.中国科学院研究生院（国家计划委员会自然资源综合考察委员会） 1996
硕士论文
[1]基于PSO-SVM的森林地上生物量遥感估测与空间分析[D]. 董金金.山东农业大学 2014
[2]北京市森林生物量遥感反演模型研究[D]. 李丹丹.北京林业大学 2013
[3]基于多源遥感的海水表面温度反演研究[D]. 林媛.华东师范大学 2013
[4]基于3S技术的永安城市森林结构规划研究[D]. 吴荣良.福建农林大学 2013
[5]枫香人工林生态系统生物量和养分的积累与分布[D]. 易利萍.中南林业科技大学 2008
[6]川西亚高山森林植被生物量及碳储量遥感估算研究[D]. 李娜.四川农业大学 2008
[7]北京地区森林植被生物量遥感反演及时空动态格局分析[D]. 张慧芳.北京林业大学 2008
本文编号：3414929
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
上海地理位置及研究区实测样地分布图
- 18 -2011 年使用的 TM5 影像数据TM5 data of 2011d) 2012 年使用的 TM5 影像数据d) TM5 data of 2012图 2-3 上海地区各年份的 TM5 遥感影像Fig. 2-3 TM5 data of four years in Shanghai3.4 相关建模因子提取2.3.4.1 单波段信息在森林生物量的研究过程中，以遥感图像各单波段反射率值作为自变量演模型的建立与研究被广泛使用，大量研究表明，森林材积量与中红外波段显著相关[54]。各影像所呈现出的反射率值与不同地物特征紧密相关。因此，综合考虑遥感影像的分辨率与各波段特征等因素，本研究共选1-TM5 与 TM7 这 6 个遥感波段。。2.3.4.2 植被指数分析
上海交通大学硕士学位论文中 Spatial Analyst Tools 模块下 Extract Values to Points 这一外业样地点所对应的像元灰度值提取出来，即每块样地共息提取用 ARCGIS 10.0 、ERDAS IMAGINE 9.2 以及 ENVI 等不同林分光谱实测信息（采用 AvaField-2 便携式高光谱地数据和森林分布专题图等辅助信息，采用监督分类对所获、解译获得了研究区各年份森林覆盖信息以及 2011 年香樟 2-4 是 2011 年上海森林分布信息图（图 2-4）。
【参考文献】：
期刊论文
[1]上海乔木林分碳储量比较分析研究[J]. 王美霞,刘玲,吕文利. 环境科学与管理. 2013(05)
[2]南京城市森林生态系统生产力与碳储量的计算[J]. 朱婵璎,王让会,陈东强. 林业科技开发. 2013(03)
[3]基于神经网络模型和地统计学方法的土壤养分空间分布预测[J]. 李启权,王昌全,张文江,余勇,李冰,杨娟,白根川,蔡艳. 应用生态学报. 2013(02)
[4]黄浦江上游主要树种水源涵养林生态系统碳储量[J]. 王哲,韩玉洁,康宏樟,黄丹,薛春燕,殷杉,刘春江. 生态学杂志. 2012(08)
[5]基于遥感降尺度估算中国森林生物量的空间分布[J]. 刘双娜,周涛,舒阳,戴铭,魏林艳,张鑫. 生态学报. 2012(08)
[6]城市森林主要植被类型碳储量研究——以崇明岛为例[J]. 王瑞静,赵敏,高峻. 地理科学. 2011(04)
[7]上海城市森林群落结构对固碳能力的影响[J]. 徐飞,刘为华,任文玲,仲启铖,张桂莲,王开运. 生态学杂志. 2010(03)
[8]城市森林生态服务价值评估研究进展[J]. 赵煜,赵千钧,崔胜辉,吝涛,尹锴. 生态学报. 2009(12)
[9]不同密度山地速生工业原料林生物量的研究[J]. 柳新红,吴林森,王军峰,葛永金,谢建秋. 浙江林业科技. 2009(03)
[10]城市森林及其效益评价研究[J]. 张斌强,沈国志,张勇,王海军. 河北农业科学. 2009(02)
博士论文
[1]大兴安岭森林地上碳储量遥感估算与分析[D]. 戚玉娇.东北林业大学 2014
[2]城市重大事件对土地利用的影响效应及机理研究[D]. 倪尧.浙江大学 2013
[3]上海环城林带群落生态学与生态效益及景观美学评价研究[D]. 张凯旋.华东师范大学 2010
[4]上海碳源碳汇结构变化及其驱动机制研究[D]. 赵敏.华东师范大学 2010
[5]基于遥感和GIS的上海土地利用变化与土壤碳库研究[D]. 史利江.华东师范大学 2009
[6]上海城市森林的植被特征与综合评价研究[D]. 沈烈英.南京林业大学 2008
[7]基于3S技术的山东省森林蓄积量定量估测研究[D]. 张彦林.北京林业大学 2008
[8]上海土地利用覆被变化过程、机制与环境效应[D]. 孟飞.华东师范大学 2006
[9]中国主要森林类型生物生产力格局及其数学模型[D]. 罗天祥.中国科学院研究生院（国家计划委员会自然资源综合考察委员会） 1996
硕士论文
[1]基于PSO-SVM的森林地上生物量遥感估测与空间分析[D]. 董金金.山东农业大学 2014
[2]北京市森林生物量遥感反演模型研究[D]. 李丹丹.北京林业大学 2013
[3]基于多源遥感的海水表面温度反演研究[D]. 林媛.华东师范大学 2013
[4]基于3S技术的永安城市森林结构规划研究[D]. 吴荣良.福建农林大学 2013
[5]枫香人工林生态系统生物量和养分的积累与分布[D]. 易利萍.中南林业科技大学 2008
[6]川西亚高山森林植被生物量及碳储量遥感估算研究[D]. 李娜.四川农业大学 2008
[7]北京地区森林植被生物量遥感反演及时空动态格局分析[D]. 张慧芳.北京林业大学 2008
本文编号：3414929
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/lylw/3414929.html
