基于森林资源监测体系的老山景区景观分析与质量评价
发布时间：2021-11-17 14:11
老山景区是南京市的生态屏障及生物多样性保护区,以森林为主体,生态区位极其重要。掌握老山景区生态景观水平及森林资源质量状况,能够有效的为当地政府制定重大决策方针、相关林业局制定森林经营方案等提供有力的理论依据,也是响应政府建设“生态浦口”,实现“绿色南京”的重要环节。本研究以南京市老山景区为研究对象,将森林资源监测体系调查数据与3S技术相结合,对老山景区2001年、2005年、2009年、2013年和2017年地类信息进行提取,在此基础上,运用Fragstats4.2提取景观水平、斑块类型水平的景观格局指数,对老山景区2001年至2017年景观格局动态进行分析,同时,将斑块水平景观格局指数与二类调查数据相结合,构建基于小班尺度的老山景区森林资源质量评价体系,从不同角度对景区森林资源质量进行评价与分析。主要研究内容与结论如下:（1）景区地类信息提取。对老山景区Landsat影像进行多尺度分割,结合ROC参数选取各层最优分割尺度、异质性因子权重等。根据类别距离矩阵,选取理论最优特征空间,在此基础上,通过改变最大维数,对影像多次分类,统计分类精度,将最高分类精度所对应的特征空间作为最优特征空间...
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置图
11e.Brovey 融合 f.PCA 融合图 3-1 各融合方法效果图Fig.3-1 The effect images of different fusion methods融合方法融合后的影像均值、标准差、熵值以及相关系数通过 Matlab 进行 3-1）。
图 3-2 2017 年老山景区遥感影像Fig.3-2 The image of Laoshan scenic in 2017 分类体系确定地类的确定在遥感影像分类过程中十分重要，不仅需要考虑影像本身所包含的也要综合实际地区土地利用类型分布状况与研究目的等。针对如何合理的对地，本研究参考老山地区土地利用实际情况、二类调查结果及研究目的，将研究被区与非植被区。植被区包含农业用地与林地，景区中林地总面积 7014 公顷，、疏林地等林地类型，由于各类型林地特征十分相似，在影像中难以识别，因作为一个地类；非植被区包含建筑用地、未利用地与水域。最终研究区分类体系表 3-2 老山景区地类分类体系Tab.3-2 The classification system of LaoShan land category一级 二级 主要景观植被区林地 大椅子山、帽子山、狮子岭等农业用地 水田、旱地等水域 佛手湖、珍珠泉、象山水库等
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多源遥感信息的过去40年间吉林省长吉示范区森林面积损失与景观破碎化研究[J]. 李慧颖,李晓燕,于皓,王宗明,任春颖,毛德华. 干旱区资源与环境. 2018(02)
[2]柳河县近20年森林景观格局动态变化分析[J]. 张大伟,付世萃,韩姣,杨帆,孙悦,周旭昌,刘颖,包广道. 西部林业科学. 2017(06)
[3]基于面向对象的QuickBird遥感影像林隙分割与分类[J]. 毛学刚,杜子涵,刘家倩,陈树新,侯吉宇. 应用生态学报. 2018(01)
[4]森林生态系统碳储量和固碳能力研究进展[J]. 邹佳勇. 中国林业经济. 2017(04)
[5]基于面向对象的热带林分类方法研究[J]. 王文泉,陈永富,李肇晨,洪小江,李小成,韩文涛. 南京林业大学学报(自然科学版). 2017(03)
[6]南京老山国家森林公园4种林分类型土壤的抗侵蚀性能评价[J]. 徐慧,管蓓. 浙江林业科技. 2017(03)
[7]基于面向对象分类方法和多源遥感数据的龙祥岛区域湿地变化检测[J]. 季建万,沙晋明. 福建师范大学学报(自然科学版). 2017(03)
[8]浅谈森林资源调查[J]. 郭彦林,李双福. 农业与技术. 2017(07)
[9]国内智慧林业研究综述[J]. 余茂源. 黑龙江生态工程职业学院学报. 2017(02)
[10]南京市林区森林防火研究——以南京老山林场和中山陵为例[J]. 张迅. 江苏科技信息. 2017(08)
博士论文
[1]中高分辨率遥感影像森林类型精细分类与森林资源变化监测技术研究[D]. 任冲.中国林业科学研究院 2016
[2]小班尺度用材林森林质量评价指标体系与方法研究[D]. 莫可.北京林业大学 2015
[3]城镇化背景下乡村景观格局演变与布局模式[D]. 季翔.中国农业大学 2014
[4]基于半监督集成支持向量机的土地覆盖遥感分类方法研究[D]. 刘颖.中国科学院研究生院(东北地理与农业生态研究所) 2013
[5]高光谱数据处理技术研究[D]. 高晓惠.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2013
[6]基于3S技术的森林资源变化动态监测[D]. 王妮.南京林业大学 2012
[7]面向文景转换的中文浅层语义分析方法研究[D]. 李世奇.哈尔滨工业大学 2011
[8]婺源县森林景观美学评价及其对生态旅游影响的研究[D]. 欧阳勋志.南京林业大学 2004
[9]帽儿山地区森林景观动态过程及景观生态评价[D]. 李淑娟.东北林业大学 2004
硕士论文
[1]基于Landsat图像分类的景观格局变化与驱动力分析[D]. 姚丹.南京林业大学 2016
[2]基于对象影像分析的多源遥感影像湿地信息提取方法及其尺度效应研究[D]. 孙宇翼.兰州大学 2016
[3]基于ZY-1-02C和OLI影像的林地地类变化信息提取研究[D]. 王凯.南京林业大学 2015
[4]基于SPOT5遥感影像面向对象分割分类研究和应用[D]. 成丽.南京林业大学 2014
[5]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[6]基于SPOT影像的面向对象分类方法应用研究[D]. 林潭.东北师范大学 2012
[7]面向对象的最邻近算法研究与实现[D]. 陈金丽.中国地质大学（北京） 2009
[8]3S技术在森林公园规划和管理中的应用研究[D]. 刘丹丹.北京林业大学 2005
本文编号：3501079
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置图
11e.Brovey 融合 f.PCA 融合图 3-1 各融合方法效果图Fig.3-1 The effect images of different fusion methods融合方法融合后的影像均值、标准差、熵值以及相关系数通过 Matlab 进行 3-1）。
图 3-2 2017 年老山景区遥感影像Fig.3-2 The image of Laoshan scenic in 2017 分类体系确定地类的确定在遥感影像分类过程中十分重要，不仅需要考虑影像本身所包含的也要综合实际地区土地利用类型分布状况与研究目的等。针对如何合理的对地，本研究参考老山地区土地利用实际情况、二类调查结果及研究目的，将研究被区与非植被区。植被区包含农业用地与林地，景区中林地总面积 7014 公顷，、疏林地等林地类型，由于各类型林地特征十分相似，在影像中难以识别，因作为一个地类；非植被区包含建筑用地、未利用地与水域。最终研究区分类体系表 3-2 老山景区地类分类体系Tab.3-2 The classification system of LaoShan land category一级 二级 主要景观植被区林地 大椅子山、帽子山、狮子岭等农业用地 水田、旱地等水域 佛手湖、珍珠泉、象山水库等
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多源遥感信息的过去40年间吉林省长吉示范区森林面积损失与景观破碎化研究[J]. 李慧颖,李晓燕,于皓,王宗明,任春颖,毛德华. 干旱区资源与环境. 2018(02)
[2]柳河县近20年森林景观格局动态变化分析[J]. 张大伟,付世萃,韩姣,杨帆,孙悦,周旭昌,刘颖,包广道. 西部林业科学. 2017(06)
[3]基于面向对象的QuickBird遥感影像林隙分割与分类[J]. 毛学刚,杜子涵,刘家倩,陈树新,侯吉宇. 应用生态学报. 2018(01)
[4]森林生态系统碳储量和固碳能力研究进展[J]. 邹佳勇. 中国林业经济. 2017(04)
[5]基于面向对象的热带林分类方法研究[J]. 王文泉,陈永富,李肇晨,洪小江,李小成,韩文涛. 南京林业大学学报(自然科学版). 2017(03)
[6]南京老山国家森林公园4种林分类型土壤的抗侵蚀性能评价[J]. 徐慧,管蓓. 浙江林业科技. 2017(03)
[7]基于面向对象分类方法和多源遥感数据的龙祥岛区域湿地变化检测[J]. 季建万,沙晋明. 福建师范大学学报(自然科学版). 2017(03)
[8]浅谈森林资源调查[J]. 郭彦林,李双福. 农业与技术. 2017(07)
[9]国内智慧林业研究综述[J]. 余茂源. 黑龙江生态工程职业学院学报. 2017(02)
[10]南京市林区森林防火研究——以南京老山林场和中山陵为例[J]. 张迅. 江苏科技信息. 2017(08)
博士论文
[1]中高分辨率遥感影像森林类型精细分类与森林资源变化监测技术研究[D]. 任冲.中国林业科学研究院 2016
[2]小班尺度用材林森林质量评价指标体系与方法研究[D]. 莫可.北京林业大学 2015
[3]城镇化背景下乡村景观格局演变与布局模式[D]. 季翔.中国农业大学 2014
[4]基于半监督集成支持向量机的土地覆盖遥感分类方法研究[D]. 刘颖.中国科学院研究生院(东北地理与农业生态研究所) 2013
[5]高光谱数据处理技术研究[D]. 高晓惠.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2013
[6]基于3S技术的森林资源变化动态监测[D]. 王妮.南京林业大学 2012
[7]面向文景转换的中文浅层语义分析方法研究[D]. 李世奇.哈尔滨工业大学 2011
[8]婺源县森林景观美学评价及其对生态旅游影响的研究[D]. 欧阳勋志.南京林业大学 2004
[9]帽儿山地区森林景观动态过程及景观生态评价[D]. 李淑娟.东北林业大学 2004
硕士论文
[1]基于Landsat图像分类的景观格局变化与驱动力分析[D]. 姚丹.南京林业大学 2016
[2]基于对象影像分析的多源遥感影像湿地信息提取方法及其尺度效应研究[D]. 孙宇翼.兰州大学 2016
[3]基于ZY-1-02C和OLI影像的林地地类变化信息提取研究[D]. 王凯.南京林业大学 2015
[4]基于SPOT5遥感影像面向对象分割分类研究和应用[D]. 成丽.南京林业大学 2014
[5]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[6]基于SPOT影像的面向对象分类方法应用研究[D]. 林潭.东北师范大学 2012
[7]面向对象的最邻近算法研究与实现[D]. 陈金丽.中国地质大学（北京） 2009
[8]3S技术在森林公园规划和管理中的应用研究[D]. 刘丹丹.北京林业大学 2005
本文编号：3501079
本文链接：https://www.wllwen.com/wenyilunwen/huanjingshejilunwen/3501079.html
