基于MODIS影像的浙江省森林碳储量估算研究
发布时间：2023-01-12 17:30
森林碳储量是反映森林生产力的重要指标。传统估计方法工作量大、周期性长,带来调查工作的困难。遥感技术则以实时、迅速、连续、大面积覆盖等众多优势成为森林碳储量估计的重要手段。MODIS的大范围覆盖、高时间分辨率、高光谱分辨率优势正适用于大尺度碳储量研究,但其应用同时存在数据难匹配、混合像元情况严重、同谱异物、不确定性等问题。基于此,本论文把浙江全省作为大尺度区域的代表,以2009年MOD09A1/MOD13Q1（MODIS-NDVI）遥感影像、DEM数据、全国森林资源清查样地数据为数据源,基于多元线性逐步回归和序列高斯协同仿真两种模型,同时在NDVI时间序列逐步回归模拟基础上引入地理因子变量进一步作逐步回归模拟。由于水体处像元反射率较低,在线性分解过程中易与建筑、山体、植被阴影等低反照地物混淆,影响植被分量的充分提取,使估算结果有较大的不确定性,因而在模型模拟结果基础上结合水体剔除前、后线性混合像元分解的植被分量估测研究区地上森林碳储量及其分布。采用交叉检验方法分析和评价估计精度,通过对估计精度比较和误差分析来评价9种模拟方式的优劣,得出以下结论:1、各个模拟方法比较分析。本文通过9种估测...
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 森林生物量估计方法研究进展
1.2.2 基于EOS-MODIS植被指数的生物量研究
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 研究区概况与数据资料
2.1 研究区概况
2.1.1 区域范围
2.1.2 地理地貌
2.1.3 气候特征
2.1.4 植被资源
2.2 数据资料
2.2.1 遥感数据
2.2.2 DEM数字高程数据
2.2.3 森林资源清查数据
2.2.4 相关性分析
3 基于混合像元分解的森林植被覆盖度信息提取
3.1 混合像元分解模型
3.2 研究区端元提取
3.2.1 水体剔除
3.2.2 端元提取
3.3 线性混合像元分解
3.4 结果分析
3.5 精度评价
3.6 小结
4 基于多元线性逐步回归模拟的区域森林碳储量估测
4.1 研究方法
4.1.1 多元线性逐步回归模型
4.1.2 检验方法
4.2 结果与分析
4.2.1 模型构建结果
4.2.2 基于MODIS-NDVI时间序列的多元逐步回归模拟结果
4.2.3 引入地理因子的多元逐步回归模拟结果
4.2.4 植被覆盖度结合时间序列逐步回归模拟森林碳储量估测结果
4.2.5 植被覆盖度结合引入地理因子回归模拟森林碳储量估测结果
4.2.6 精度检验
4.3 小结
5 基于序列高斯协同仿真模拟的区域森林碳储量估测
5.1 研究方法
5.1.1 序列高斯协同仿真模型
5.1.2 理论模型
5.2 结果与分析
5.2.1 模型构建结果
5.2.2 基于MODIS的序列高斯仿真模拟结果
5.2.3 植被覆盖度与仿真相结合的森林碳储量估测结果
5.2.4 精度检验
5.3 与基于多元线性逐步回归模拟方法的对比
5.4 结果验证
5.5 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
个人简介
导师简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同采样密度下县域森林碳储量仿真估计[J]. 郭含茹,张茂震,徐丽华,袁振花,秦立厚,陈田阁. 生态学报. 2016(14)
[2]基于MODIS混合像元分解的湖南省森林碳密度反演[J]. 严恩萍,林辉,王广兴,陈振雄. 应用生态学报. 2015(11)
[3]基于地理加权回归的区域森林碳储量估计[J]. 郭含茹,张茂震,徐丽华,袁振花,陈田阁. 浙江农林大学学报. 2015(04)
[4]基于连续清查体系的浙江森林资源动态变化分析[J]. 金祖达,方国景. 西部林业科学. 2015(02)
[5]基于空间仿真的仙居县森林碳分布估算[J]. 张茂震,王广兴,葛宏立,徐丽华. 林业科学. 2014(11)
[6]利用高光谱混合像元分解估测喀斯特地区植被覆盖度[J]. 杨苏新,林卉,侯飞,张连蓬,胡召玲. 测绘通报. 2014(05)
[7]基于克里格插值与序贯高斯协同模拟的森林碳密度空间估计[J]. 金雨菲,张茂震,郭含茹,何卫安. 西南林业大学学报. 2013(06)
[8]基于LULUCF温室气体清单编制的浙江省杉木林生物量换算因子[J]. 朱汤军,沈楚楚,季碧勇,林荫,王秀云,张国江,袁位高. 生态学报. 2013(13)
[9]基于TM影像和森林资源二类调查数据的北京森林碳汇估算[J]. 王光华,刘琪璟. 应用基础与工程科学学报. 2013(02)
[10]Terra MODIS第5波段红外遥感影像条带噪声的探测与校正[J]. 王荣彬,曾超,姜湾,李平湘. 红外与激光工程. 2013(01)
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]黑龙江省森林碳储量空间分布研究[D]. 刘畅.东北林业大学 2014
[3]内蒙古大青山主要森林植被生产力与碳储量研究[D]. 杨潇.内蒙古农业大学 2013
[4]北京西南山地森林绿量遥感反演的研究[D]. 康峰峰.北京林业大学 2011
[5]北京森林碳储量研究[D]. 张萍.北京林业大学 2009
[6]四川森林生态系统碳储量及其空间分异特征[D]. 黄从德.四川农业大学 2008
[7]中国中亚热带东部森林生态系统生产力和碳储量研究[D]. 张骏.浙江大学 2008
[8]北京大兴杨树人工林生态系统碳平衡的研究[D]. 查同刚.北京林业大学 2007
硕士论文
[1]基于典型样地的山东省森林碳储量及碳密度研究[D]. 刘成杰.山东农业大学 2014
[2]杭州城市绿地生物量遥感估计及时空格局变化研究[D]. 张结存.浙江农林大学 2014
[3]基于混合像元分解方法的MODIS森林类型识别研究[D]. 陈利.中南林业科技大学 2014
[4]长沙望城区森林植被生物量及碳储量研究[D]. 欧阳钦.中南林业科技大学 2014
[5]三峡库区乔木生物量和碳储量研究[D]. 施鹏程.北京林业大学 2014
[6]基于森林盖度的尺度转换及地类区划方法研究[D]. 王海宾.北京林业大学 2014
[7]基于MODIS数据反演森林地上生物量的研究[D]. 孙小添.东北林业大学 2014
[8]“一站多井”液压排采系统协调控制及仿真技术研究[D]. 徐盛.长江大学 2013
[9]基于BP神经网络的慈竹林地上部分碳储量估算方法研究[D]. 王勇.四川农业大学 2012
[10]广西平桂管理区森林植被碳储量估测与特征分析[D]. 徐强.中南林业科技大学 2012
本文编号：3730208
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 森林生物量估计方法研究进展
1.2.2 基于EOS-MODIS植被指数的生物量研究
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 研究区概况与数据资料
2.1 研究区概况
2.1.1 区域范围
2.1.2 地理地貌
2.1.3 气候特征
2.1.4 植被资源
2.2 数据资料
2.2.1 遥感数据
2.2.2 DEM数字高程数据
2.2.3 森林资源清查数据
2.2.4 相关性分析
3 基于混合像元分解的森林植被覆盖度信息提取
3.1 混合像元分解模型
3.2 研究区端元提取
3.2.1 水体剔除
3.2.2 端元提取
3.3 线性混合像元分解
3.4 结果分析
3.5 精度评价
3.6 小结
4 基于多元线性逐步回归模拟的区域森林碳储量估测
4.1 研究方法
4.1.1 多元线性逐步回归模型
4.1.2 检验方法
4.2 结果与分析
4.2.1 模型构建结果
4.2.2 基于MODIS-NDVI时间序列的多元逐步回归模拟结果
4.2.3 引入地理因子的多元逐步回归模拟结果
4.2.4 植被覆盖度结合时间序列逐步回归模拟森林碳储量估测结果
4.2.5 植被覆盖度结合引入地理因子回归模拟森林碳储量估测结果
4.2.6 精度检验
4.3 小结
5 基于序列高斯协同仿真模拟的区域森林碳储量估测
5.1 研究方法
5.1.1 序列高斯协同仿真模型
5.1.2 理论模型
5.2 结果与分析
5.2.1 模型构建结果
5.2.2 基于MODIS的序列高斯仿真模拟结果
5.2.3 植被覆盖度与仿真相结合的森林碳储量估测结果
5.2.4 精度检验
5.3 与基于多元线性逐步回归模拟方法的对比
5.4 结果验证
5.5 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
个人简介
导师简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同采样密度下县域森林碳储量仿真估计[J]. 郭含茹,张茂震,徐丽华,袁振花,秦立厚,陈田阁. 生态学报. 2016(14)
[2]基于MODIS混合像元分解的湖南省森林碳密度反演[J]. 严恩萍,林辉,王广兴,陈振雄. 应用生态学报. 2015(11)
[3]基于地理加权回归的区域森林碳储量估计[J]. 郭含茹,张茂震,徐丽华,袁振花,陈田阁. 浙江农林大学学报. 2015(04)
[4]基于连续清查体系的浙江森林资源动态变化分析[J]. 金祖达,方国景. 西部林业科学. 2015(02)
[5]基于空间仿真的仙居县森林碳分布估算[J]. 张茂震,王广兴,葛宏立,徐丽华. 林业科学. 2014(11)
[6]利用高光谱混合像元分解估测喀斯特地区植被覆盖度[J]. 杨苏新,林卉,侯飞,张连蓬,胡召玲. 测绘通报. 2014(05)
[7]基于克里格插值与序贯高斯协同模拟的森林碳密度空间估计[J]. 金雨菲,张茂震,郭含茹,何卫安. 西南林业大学学报. 2013(06)
[8]基于LULUCF温室气体清单编制的浙江省杉木林生物量换算因子[J]. 朱汤军,沈楚楚,季碧勇,林荫,王秀云,张国江,袁位高. 生态学报. 2013(13)
[9]基于TM影像和森林资源二类调查数据的北京森林碳汇估算[J]. 王光华,刘琪璟. 应用基础与工程科学学报. 2013(02)
[10]Terra MODIS第5波段红外遥感影像条带噪声的探测与校正[J]. 王荣彬,曾超,姜湾,李平湘. 红外与激光工程. 2013(01)
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]黑龙江省森林碳储量空间分布研究[D]. 刘畅.东北林业大学 2014
[3]内蒙古大青山主要森林植被生产力与碳储量研究[D]. 杨潇.内蒙古农业大学 2013
[4]北京西南山地森林绿量遥感反演的研究[D]. 康峰峰.北京林业大学 2011
[5]北京森林碳储量研究[D]. 张萍.北京林业大学 2009
[6]四川森林生态系统碳储量及其空间分异特征[D]. 黄从德.四川农业大学 2008
[7]中国中亚热带东部森林生态系统生产力和碳储量研究[D]. 张骏.浙江大学 2008
[8]北京大兴杨树人工林生态系统碳平衡的研究[D]. 查同刚.北京林业大学 2007
硕士论文
[1]基于典型样地的山东省森林碳储量及碳密度研究[D]. 刘成杰.山东农业大学 2014
[2]杭州城市绿地生物量遥感估计及时空格局变化研究[D]. 张结存.浙江农林大学 2014
[3]基于混合像元分解方法的MODIS森林类型识别研究[D]. 陈利.中南林业科技大学 2014
[4]长沙望城区森林植被生物量及碳储量研究[D]. 欧阳钦.中南林业科技大学 2014
[5]三峡库区乔木生物量和碳储量研究[D]. 施鹏程.北京林业大学 2014
[6]基于森林盖度的尺度转换及地类区划方法研究[D]. 王海宾.北京林业大学 2014
[7]基于MODIS数据反演森林地上生物量的研究[D]. 孙小添.东北林业大学 2014
[8]“一站多井”液压排采系统协调控制及仿真技术研究[D]. 徐盛.长江大学 2013
[9]基于BP神经网络的慈竹林地上部分碳储量估算方法研究[D]. 王勇.四川农业大学 2012
[10]广西平桂管理区森林植被碳储量估测与特征分析[D]. 徐强.中南林业科技大学 2012
本文编号：3730208
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/lylw/3730208.html
