竹林地土壤有机碳含量遥感反演及空间异质性研究
发布时间：2023-01-05 18:25
研究以福建省永安市贡川、上坪、青水、西洋、洪田、小陶六个乡镇为研究区域,以毛竹林土壤有机碳为研究对象,基于Landsat 8遥感影像数据,采用了CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）生态系统碳循环过程模型估算了毛竹林净第一性生产力（Net Primary Productivity,简称NPP）,辅助地形因子构建遥感估测模型,实现永安竹林地土壤有机碳遥感反演,分析了竹林地土壤有机碳含量遥感估测结果的空间异质性,并结合了地统计学分析方法进一步揭示了实测样点间的空间异质性,为实现竹林地土壤质量评价、精准农业、竹林可持续经营提供科学依据。研究主要结论如下:（1）对研究区卫星遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正、图像的拼接裁剪,镶嵌、融合等处理的基础上,采用了“基于光谱片层—面向纹理类”分类方法进行了竹林地信息的提取,分类精度为84.8%,总Kappa系数为0.8235。（2）利用植被光谱特征、气象因子、竹林植被最大光能利用率等基础参数,基于CASA模型,估算了永安市竹林植被NPP分布,结果表明:研究区NPP均值达到147.06gC·M2·mon-1,六个...
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 竹林资源碳储量估测研究
1.2.2 森林资源的空间异质性研究
1.3 研究现状评述及发展趋势
1.3.1 研究现状评述
1.3.2 发展趋势
1.4 研究目标、内容与技术路线
1.4.1 研究目标与内容
1.4.2 技术路线
2 研究区概况与资料搜集、处理
2.1 研究区概况
2.2 资料收集
2.2.1 遥感数据
2.2.2 土壤数据
2.2.3 其他数据
2.3 遥感影像预处理
2.3.1 辐射定标与大气校正
2.3.2 几何校正
2.3.3 去云处理
2.3.4 竹林专题信息提取
2.4 小结
3 基于光能利用率的竹林土壤基础呼吸遥感估算
3.1 CASA光能利用率模型
3.2 基于CASA模型的竹林NPP估算
3.2.1 光合有效辐射估算
3.2.2 光合有效辐射吸收比例FPAR的计算
3.2.3 竹林光能利用率的估算
3.2.4 竹林净第一性生产力的确定
3.3 土壤基础呼吸遥感估测模型的建立
3.4 小结
4 竹林地土壤有机碳含量估测模型的构建
4.1 基于地面样点基础数据的竹林土壤有机碳空间插值预测
4.1.1 插值方法的选择及评价
4.1.2 插值方法的优化
4.2 基于土壤基础呼吸的竹林土壤有机碳遥感估测模型的构建
4.2.1 土壤属性与环境变量的关系
4.2.2 土壤有机碳与环境因子的相关性
4.2.3 有机碳模型构建
4.2.4 模型精度评价
4.3 基于遥感反演与克里格插值预测精度对比分析
4.4 小结
5 竹林土壤有机碳空间分异研究
5.1 基于遥感尺度竹林土壤有机碳空间分布格局分析
5.1.1 竹林土壤有机碳空间格局因子的选择
5.1.2 不同地形条件下竹林土壤有机碳的空间分布特征
5.1.3 不同乡镇竹林土壤有机碳格局分布特征
5.2 基于样点的竹林地土壤有机碳空间分异
5.2.1 空间异质性研究方法
5.2.2 毛竹林土壤有机碳变异函数计算及模拟
5.3 基于样点数据和遥感影像的土壤有机碳空间分布特征对比分析
5.3.1 基于样点数据土壤有机碳空间分布
5.3.2 土壤有机碳含量基于遥感反演与空间插值差异性分析
5.4 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Landsat系列卫星光学遥感器辐射定标方法综述[J]. 张志杰,张浩,常玉光,陈正超. 遥感学报. 2015(05)
[2]基于改进的CASA模型模拟锡林郭勒草原植被净初级生产力[J]. 杨勇,李兰花,王保林,宋向阳,刘爱军,王明玖. 生态学杂志. 2015(08)
[3]松花江哈尔滨段悬浮物含量遥感反演与克里格插值预测精度对比[J]. 烟贯发,杜百利,张冬有,张羽威,叶华香,景伟伟. 湿地科学. 2015(02)
[4]结合光谱响应函数的Landsat-8影像大气校正研究[J]. 蒲莉莉,刘斌. 遥感信息. 2015(02)
[5]基于TAVI的山区毛竹林LAI反演分析[J]. 江洪,张兆明,汪小钦,何国金. 地球信息科学学报. 2015(04)
[6]基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值[J]. 杨顺华,张海涛,郭龙,任艳. 应用生态学报. 2015(06)
[7]基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演[J]. 王聪,杜华强,周国模,徐小军,孙少波,高国龙. 应用生态学报. 2015(05)
[8]基于环境因子和R-STPS的林地土壤有机质预测模型[J]. 刘二永,刘健,余坤勇,何平,赵振贺. 农业机械学报. 2015(01)
[9]面向区域土壤碳通量估算的多向插值空间采样策略[J]. 侯建花,周国模,王国英,莫路锋. 生态学报. 2015(18)
[10]戴云山黄山松林土壤水分物理性质空间变异特征与格局[J]. 苏松锦,刘金福,陈文伟,旷开金,唐蓉,洪伟. 资源科学. 2014(11)
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
硕士论文
[1]基于支持向量机的土壤养分制图研究[D]. 盛庆凯.西南大学 2013
[2]长白山低山区典型森林类型土壤有机碳及养分空间异质性研究[D]. 刘玲.北京林业大学 2013
[3]安徽毛竹林土壤养分及其生产力格局特点[D]. 王雷.安徽农业大学 2012
[4]基于CASA模型的浙江省植被净初级生产力估算[D]. 俞静芳.浙江农林大学 2012
[5]格氏栲天然林土壤空间异质性及其生长适宜性评价[D]. 苏松锦.福建农林大学 2012
[6]林地土壤有机碳遥感反演及空间分异研究[D]. 游浩辰.福建农林大学 2012
[7]土壤养分的近红外光谱快速分析系统开发与实验研究[D]. 李颉.中国农业机械化科学研究院 2011
[8]基于DEM的土壤侵蚀模型中地形因子的研究[D]. 崔晨.西北大学 2010
[9]毛竹林参数遥感定量反演与软件实现[D]. 范渭亮.浙江农林大学 2010
[10]基于SVM的多源遥感分类的竹林信息提取方法研究[D]. 蔡华利.北京林业大学 2009
本文编号：3727932
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 竹林资源碳储量估测研究
1.2.2 森林资源的空间异质性研究
1.3 研究现状评述及发展趋势
1.3.1 研究现状评述
1.3.2 发展趋势
1.4 研究目标、内容与技术路线
1.4.1 研究目标与内容
1.4.2 技术路线
2 研究区概况与资料搜集、处理
2.1 研究区概况
2.2 资料收集
2.2.1 遥感数据
2.2.2 土壤数据
2.2.3 其他数据
2.3 遥感影像预处理
2.3.1 辐射定标与大气校正
2.3.2 几何校正
2.3.3 去云处理
2.3.4 竹林专题信息提取
2.4 小结
3 基于光能利用率的竹林土壤基础呼吸遥感估算
3.1 CASA光能利用率模型
3.2 基于CASA模型的竹林NPP估算
3.2.1 光合有效辐射估算
3.2.2 光合有效辐射吸收比例FPAR的计算
3.2.3 竹林光能利用率的估算
3.2.4 竹林净第一性生产力的确定
3.3 土壤基础呼吸遥感估测模型的建立
3.4 小结
4 竹林地土壤有机碳含量估测模型的构建
4.1 基于地面样点基础数据的竹林土壤有机碳空间插值预测
4.1.1 插值方法的选择及评价
4.1.2 插值方法的优化
4.2 基于土壤基础呼吸的竹林土壤有机碳遥感估测模型的构建
4.2.1 土壤属性与环境变量的关系
4.2.2 土壤有机碳与环境因子的相关性
4.2.3 有机碳模型构建
4.2.4 模型精度评价
4.3 基于遥感反演与克里格插值预测精度对比分析
4.4 小结
5 竹林土壤有机碳空间分异研究
5.1 基于遥感尺度竹林土壤有机碳空间分布格局分析
5.1.1 竹林土壤有机碳空间格局因子的选择
5.1.2 不同地形条件下竹林土壤有机碳的空间分布特征
5.1.3 不同乡镇竹林土壤有机碳格局分布特征
5.2 基于样点的竹林地土壤有机碳空间分异
5.2.1 空间异质性研究方法
5.2.2 毛竹林土壤有机碳变异函数计算及模拟
5.3 基于样点数据和遥感影像的土壤有机碳空间分布特征对比分析
5.3.1 基于样点数据土壤有机碳空间分布
5.3.2 土壤有机碳含量基于遥感反演与空间插值差异性分析
5.4 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Landsat系列卫星光学遥感器辐射定标方法综述[J]. 张志杰,张浩,常玉光,陈正超. 遥感学报. 2015(05)
[2]基于改进的CASA模型模拟锡林郭勒草原植被净初级生产力[J]. 杨勇,李兰花,王保林,宋向阳,刘爱军,王明玖. 生态学杂志. 2015(08)
[3]松花江哈尔滨段悬浮物含量遥感反演与克里格插值预测精度对比[J]. 烟贯发,杜百利,张冬有,张羽威,叶华香,景伟伟. 湿地科学. 2015(02)
[4]结合光谱响应函数的Landsat-8影像大气校正研究[J]. 蒲莉莉,刘斌. 遥感信息. 2015(02)
[5]基于TAVI的山区毛竹林LAI反演分析[J]. 江洪,张兆明,汪小钦,何国金. 地球信息科学学报. 2015(04)
[6]基于回归和地理加权回归Kriging的土壤有机质空间插值[J]. 杨顺华,张海涛,郭龙,任艳. 应用生态学报. 2015(06)
[7]基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演[J]. 王聪,杜华强,周国模,徐小军,孙少波,高国龙. 应用生态学报. 2015(05)
[8]基于环境因子和R-STPS的林地土壤有机质预测模型[J]. 刘二永,刘健,余坤勇,何平,赵振贺. 农业机械学报. 2015(01)
[9]面向区域土壤碳通量估算的多向插值空间采样策略[J]. 侯建花,周国模,王国英,莫路锋. 生态学报. 2015(18)
[10]戴云山黄山松林土壤水分物理性质空间变异特征与格局[J]. 苏松锦,刘金福,陈文伟,旷开金,唐蓉,洪伟. 资源科学. 2014(11)
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
硕士论文
[1]基于支持向量机的土壤养分制图研究[D]. 盛庆凯.西南大学 2013
[2]长白山低山区典型森林类型土壤有机碳及养分空间异质性研究[D]. 刘玲.北京林业大学 2013
[3]安徽毛竹林土壤养分及其生产力格局特点[D]. 王雷.安徽农业大学 2012
[4]基于CASA模型的浙江省植被净初级生产力估算[D]. 俞静芳.浙江农林大学 2012
[5]格氏栲天然林土壤空间异质性及其生长适宜性评价[D]. 苏松锦.福建农林大学 2012
[6]林地土壤有机碳遥感反演及空间分异研究[D]. 游浩辰.福建农林大学 2012
[7]土壤养分的近红外光谱快速分析系统开发与实验研究[D]. 李颉.中国农业机械化科学研究院 2011
[8]基于DEM的土壤侵蚀模型中地形因子的研究[D]. 崔晨.西北大学 2010
[9]毛竹林参数遥感定量反演与软件实现[D]. 范渭亮.浙江农林大学 2010
[10]基于SVM的多源遥感分类的竹林信息提取方法研究[D]. 蔡华利.北京林业大学 2009
本文编号：3727932
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