论文摘要
本文选题于吉林省科技厅“地质遗迹开发保护研究”项目。植被净第一性生产力（NPP,Net Primary Productivity）在碳循环中占有重要的地位,是将光能转变为有机物能量的关键环节。本文基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型,利用遥感数据和气象数据,对吉林省东部、中部、西部三个地理景观不同的典型区进行NPP估算研究。旨在理解不同类型植物光合作用的制约机制,掌握地区的环境发展潜力,丰富区域景观布局,为环境管理及相关碳循环研究提供参考建议和数据支持。利用遥感手段,基于TM/ETM+数据提取了土地利用/植被覆盖信息,获取研究区不同时相下的植被及其他地物要素分布格局;提取NDVI信息,并进行相关信息统计;在此基础上划分植被覆盖度,得到0?20%,20%?40%,40%?60%,60%?80%,80%?100%五个分级结果;通过数据处理确定模型所需各个参数,最后利用CASA模型实现三个不同景观区NPP的估算,在此基础上对相同区域不同季相、不同区域总体分布特征进行了分析。研究表明:利用高光谱、近红外技术可以更全面地获取模型所需参数,为研究工作展开更新的局面;有地面实测数据作比较可以增添更强的可靠性,有利于精度评价;典型区的NPP总体分布特征为东部森林山区>中部丘陵农作区>西部农牧交替平原区;不同典型区的NPP受到地理位置、气候因素、植被类型、人类活动等多种因素的影响。
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