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盐城典型海滨湿地景观分类与遥感生物量估算方法研究

发布时间:2020-05-05 19:44
【摘要】:传统的植被生物量往往采取实地测量来获取,这种方式的优点是精度较高,缺点是适合较小的研究范围,而且耗时耗力。由于湿地的生态系统复杂性和难进入性等特征,此方法难以快速得到所需的植被生物量信息。遥感技术具有观测范围广、信息量大、获取信息快、更新周期短、可比性强等优点,可以快速、准确、无破坏地对生物量进行估算,对生态系统进行宏观监测,反映大面积宏观生态系统的动态变化及生态环境状况,可大大提高湿地生物量研究的技术含量和工作效率。在此背景下本文以盐城典型湿地为研究区域,利用2011年的LandsatETM+影像,结合野外实地调查数据和野外实测数据,对研究区进行了湿地植被覆盖度提取,分别应用常规遥感方法和植被覆盖度的方法对研究区进行了地上生物量的计算及空间异质性研究,并对两种方法进行了比较,得出以下结论: (1)采用2011年ETM+遥感影像对区域湿地进行监督分类和基于GIS改进的分类方法研究,获得了总精度为91.90%分类结果。研究显示,盐城典型湿地湿地类型以米草群落-碱蓬群落-芦苇群落由海向陆分布为基本特征。 (2)用ETM+影像15个遥感信息因子与湿地植被地上生物量干重、湿重进行了一元线性、一元曲线以及多元逐步回归分析,最后得出优化模型为一元非线性回归模型的三次多项式函数。经模型估算盐城典型湿地植被地上生物量干重为2.28×108Kg,湿重为6.10×108Kg。其中芦苇生物量干重主要分布在2000~3000g/m2和的1000~2000g/m2范围,分别占芦苇带的41.37%和38.65%;芦苇生物量湿重主要分布在3000~6000g/m2和6000~9000g/m2范围,分别占芦苇带的53.29%和26.69%。碱蓬生物量干重主要分布在0~1000g/m2和1000~2000g/m2范围,分别占碱蓬带的64.43%和34.33%;湿重主要分布在0~3000g/m2和3000~6000g/m2的范围,分别占碱蓬带的72.77%的26.52%;米草带生物量干重也主要分布于2000~3000g/m2和1000~2000g/n2的范围,分别占米草带的42.67%和30.31%,湿重主要分布于3000~6000g/m2和6000~9000g/m2的范围,分别占米草带的44.60%和37.61%。生物量干重和湿重极高值分布少,主要在米草区,且都有米草生物量大于芦苇生物量,芦苇生物量大于碱蓬生物量的特征。而极低值分布于中间碱蓬带和养殖塘周围以及邻近光滩区。 (3)根据NDVI指数和改进的像元二分模型有效识别了区域植被类型覆盖度分异问题。从植被类型覆盖率空间分异来看,芦苇和米草具有较高覆盖率等级,碱蓬覆盖度等级较低。其中,芦苇高植被覆盖(80%Fc≤100%)区占其总面积的67.45%;碱蓬较高植被覆盖(50%Fc≤80%)区占其面积的81.14%;米草高植被覆盖区(80%Fc≤100%)占其总面积的83.47%。从空间分布上看,海滨湿地高植被覆盖率分布区主要在各个植被带中间地带,而交错带区域植物覆盖率通常较低。 (4)用植被覆盖度与湿地植被地上生物量干重、湿重进行了一元线性、一元曲线以及多元逐步回归分析,最后得出优化模型为一元非线性回归模型的三次多项式函数。计算研究区植被的地上生物量干重总重量为3.21×108Kg,湿重为7.56×108Kg。芦苇生物量干重主要分布在2000~3000g/m2和3000~4000g/m2的范围,分别占芦苇带的42.37%和23.89%,芦苇生物量湿重主要分布在6000~9000g/m2和9000~12000g/m2的范围,分别占芦苇带的49.95%和19.90%。碱蓬生物量干重主要分布在0~1000g/m2和1000~2000g/m2的范围,分别占碱蓬带的51.14%和40.10%,碱蓬生物量湿重主要分布在0~3000g/m2和3000~6000g/m2的范围,分别占碱蓬带的51.25%和的40.00%;米草干重也主要分布2000~3000g/m2和大于4000g/m2的范围,分别占米草带的22.02%和41.12%,米草湿重主要分布于9000~12000g/m2和6000~9000g/m2的范围,分别占米草带的64.87%和21.66%。 (5)将植被覆盖度计算生物量方法与常规遥感方法进行比较,证明植被覆盖度方法计算出的各植被类型生物量与常规遥感方法计算出的生物量分布趋势和范围是基本相同的,说明此方法用于湿地植被生物量估算是可行的。如果增加野外植物覆盖度调查样方数量,对不同植被类型分别进行遥感估算,精度将会得到进一步提高。
【图文】:

盐城典型海滨湿地景观分类与遥感生物量估算方法研究


研究区位]图

遥感,矢量图,影像


研究区遥感剪切图
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:Q948;P901;X87

【参考文献】

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本文编号:2650660

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