学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

塔里木河下游植被恢复的遥感测度

作　者: 万红梅
导　师: 李霞
学　校: 新疆农业大学
专　业: 生态学
关键词: 多源遥感数据恢复等级植物光谱尺度推绎植被覆盖度
分类号: S771.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 46次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

以塔里木河下游为研究区,以植被现地调查数据、2000-2010年间多期多源遥感数据为信息源,以恢复生态学、流域生态学及植物光谱理论为指导,采用“3S”技术、统计分析方法筛选了研究区不同恢复等级植被主导响应因子；对研究区建群植物胡杨测树因子输水后的响应特征及规律以及不同植被覆盖度在不同分辨遥感数据上的表达形式及其关系进行了研究；依据等级理论及尺度推绎原理,构建了多源遥感数据植被覆盖度估测模型。主要研究结论如下：对不同地下水条件下胡杨测树因子及其相关性的分析表明：随地下水埋深下降,胡杨冠幅、树高逐渐减小；胸径变化没有规律性。以胡杨胸径与树高模型预测树高的平均精度为90.08%,随着地下水埋深下降,模型拟合精度逐渐降低；以胡杨冠幅与胸径模型预测胸径的平均精度为81.37%,模型拟合精度随地下水埋深变化规律性不明显。基于高分辨QuickBird数据,采用人机交互式解译方法,提取研究区不同离河距离胡杨、柽柳冠幅,其精度分别为84.00%、76.24%；林分郁闭度、混交比提取精度分别为69.45%、66.96%。基于实测数据建立的冠幅与胸径、胸径与树高模型相关显著(R2>0.8,P<0.01)；根据遥感解译因子反演胡杨胸径、树高的平均精度分别为80.33%、89.25%。基于多源遥感数据,采用逐级建模方法,对研究区植被覆盖度估测表明：随着遥感数据空间分辨率的提高,植被覆盖度遥感估测模型精度增加。基于高分辨、中高分辨及中低分辨遥感数据建立的植被覆盖度模型的估测精度分别为89.53%、86.98%及84.57%；遥感模型法的估测精度高于植被指数法。基于中分辨遥感数据,采用空间分析方法,对研究区植被恢复关键指标-植被覆盖度的定量分析表明：输水11年来,Ⅳ级低覆盖植被、V级裸地及沙地仍是研究区主要地类。与2000年相比,2010年Ⅰ级极高覆盖植被、Ⅱ级高覆盖植被、Ⅲ级中覆盖植被、Ⅳ级低覆盖植被均呈现逐级增加的趋势,分别增加了986.76hm2、681.84hm2、1091.88hm2、8641.39hm2；V级裸地、沙地减少了11420.37hm2。在整个研究时段,研究区植被覆盖主要转化类型为Ⅲ级与Ⅳ级间、Ⅳ级与V级间的转化。综上研究表明：使用高分辨遥感数据,虽能检测研究区建群树种的测树因子,但对大面积、长时段植被恢复监测而言,植被覆盖度是关键因子。植被覆盖度即是衡量研究区植被恢复等级的主导因子也是使用不同分辨遥感数据进行估测的可用指标。依据地面调查数据,建立的不同分辨遥感数据植被覆盖度估测模型,使地面调查缺失情况下将不同分辨遥感数据直接用于植被覆盖变化定量分析成为可能,为研究区大范围、长时间、高效率生态恢复遥感监测提供直接依据。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章绪论  8-19
  1.1 问题的提出  8
  1.2 研究背景及意义  8-9
  1.3 生态恢复的研究进展  9-13
  1.4 植被恢复遥感监测研究进展  13-15
  1.5 研究理论基础  15-17
  1.6 研究内容  17
  1.7 研究目标  17
  1.8 拟解决的关键  17-18
  1.9 研究方法及研究技术路线  18-19
第2章研究区概况  19-22
  2.1 自然地理概况  19-20
  2.2 调查样地概况  20
  2.3 气象水文  20
  2.4 土壤类型  20-21
  2.5 植被类型  21-22
第3章数据收集及预处理  22-32
  3.1 地面数据收集  22-24
  3.2 地面数据预处理  24-25
  3.3 遥感数据收集  25-26
  3.4 遥感数据介绍及预处理  26-32
第4章研究区不同地下水埋深胡杨测树因子表征及相关分析  32-38
  4.1 不同离河距离胡杨胸径变化趋势  32
  4.2 不同离河距离胡杨冠幅变化趋势  32-33
  4.3 不同离河距离胡杨树高变化趋势  33
  4.4 胡杨胸径、冠幅模型  33-34
  4.5 胡杨胸径、树高模型  34-35
  4.6 模型评价  35-36
  4.7 本章小结  36-38
第5章基于高分辨遥感数据的植被恢复指标提取  38-45
  5.1 研究方法  38-40
  5.2 胡杨、柽柳树冠解译结果精度分析  40-41
  5.3 不同地下水条件胡杨、柽柳树冠变化趋势  41-42
  5.4 林分郁闭度及混交比解译结果统计分析  42
  5.5 遥感预测模型建立  42-43
  5.6 模型应用-胡杨胸径、树高反演  43
  5.7 本章小结  43-45
第6章基于多源遥感数据的植被覆盖估测  45-55
  6.1 数据收集及处理  45-47
  6.2 研究方法  47-49
  6.3 基于高分辨ALOS影像植被覆盖度估测模型  49-50
  6.4 基于中高分辨数据植被覆盖度二次回归估测模型  50
  6.5 中分辨遥感数据植被覆盖度估测方法精度分析  50-51
  6.6 基于中分辨TM数据植被覆盖度一次回归估测模型  51
  6.7 中分辨TM数据估测模型比较  51-52
  6.8 基于中低分辨遥感数据植被覆盖度估测模型  52
  6.9 低分辨遥感数据植被覆盖度估算方法精度分析  52-53
  6.10 本章小结  53-55
第7章基于中分辨遥感数据的植被恢复定量分析  55-65
  7.1 数据来源与处理  55-56
  7.2 研究方法  56-59
  7.3 输水后植被覆盖总体变化趋势分析  59-60
  7.4 输水后植被覆盖类型变化分析  60-61
  7.5 植被覆盖动态变化趋势分析  61-62
  7.6 植被覆盖变化与输水关系  62-63
  7.7 本章小结  63-65
第8章结论  65-69
  8.1 不同地下水埋深胡杨测树因子表征及其相关性分析  65
  8.2 基于高分辨遥感数据的植被恢复指标提取  65-66
  8.3 基于多源遥感数据的植被盖度估测  66
  8.4 基于中分辨遥感数据的植被恢复定量分析  66-67
  8.5 后续研究内容及应注意事项  67-69
参考文献  69-74
附图  74-75
致谢  75-76
作者简介  76

塔里木河下游植被恢复的遥感测度

内容摘要

全文目录

相似论文