基于GF-1遥感影像的长宁县森林碳密度反演研究

发布时间：2023-02-26 18:17

　　森林作为陆地生态系统最大的碳库,对维持整个陆地生态系统的碳平衡起着至关重要的作用,因此研究森林碳密度的空间分布特征具有极其重要的意义。随着3S技术的飞速发展,利用遥感技术进行森林碳密度反演已受到越来越多的关注,它为森林碳密度估测提供了一条既快捷又方便的新途径。本文以四川省宜宾市长宁县为研究区,结合GF-1遥感影像和当地森林资源二类调查数据,运用多元线性回归模型、Logistics回归模型和k-NN三种方法,分别基于1km×1km、2km×2km、3kmx3km三种不同抽样间隔的样点数据对长宁县地上森林碳密度进行模拟。旨在探索一套适合县级区域尺度的森林碳密度调查技术,并分析出最佳森林碳密度遥感估测方法,为森林资源的快速宏观监测及其碳密度遥感反演提供思路,提升森林资源遥感定量估测水平,达到动态监测的目的,并为当地政府制定森林抚育措施及相关林业政策提供行之有效的数据支撑。主要研究结果如下：(1)变量因子相关性分析。将提取出的地形因子及遥感因子与样地碳储量进行相关性分析,结果表明,研究区森林碳储量与多个遥感因子和地形因子间存在较好的相关性,其中归一化植被指数(NDVI)和土壤调整植被指数(SA...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的与意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 森林碳储量研究进展
        1.3.2 森林碳储量估算方法
    1.4 课题来源
    1.5 研究内容与技术路线
        1.5.1 研究目标
        1.5.2 研究内容
        1.5.3 技术路线
2 材料与方法
    2.1 研究区概况
        2.1.1 地理位置
        2.1.2 地形、地貌
        2.1.3 气候
        2.1.4 土壤
        2.1.5 森林植被概况
    2.2 遥感影像数据获取及预处理
        2.2.1 GF-1遥感影像介绍
        2.2.2 辐射校正
        2.2.3 几何校正
        2.2.4 图像镶嵌
    2.3 抽样设计与地面调查
    2.4 生物量及碳储量计算
    2.5 地形因子及遥感信息提取
3 碳密度回归模型构建
    3.1 建模因子筛选
        3.1.1 相关性分析
        3.1.2 多重共线性分析
    3.2 模型精度评价与分析
    3.3 多元线性回归模型
        3.3.1 多元线性回归模型的一般模式
        3.3.2 逐步回归模型
        3.3.3 不同抽样间隔回归模型建立及其精度分析
        3.3.4 不同抽样间隔模型精度评价与分析
    3.4 Logistics回归模型
        3.4.1 不同抽样间隔Logistics回归模型建立
        3.4.2 不同抽样间隔模型精度评价与分析
4 基于k-NN方法的森林碳密度反演
    4.1 k-NN方法基本原理
    4.2 估测精度评价方法
    4.3 不同抽样间隔反演结果比较
        4.3.1 平均误差
        4.3.2 均方根误差和估测精度
5 森林碳密度反演和分布制图
6 结论与讨论
    6.1 结论
    6.2 创新点
    6.3 讨论
参考文献
致谢



本文编号：3750656