基于RS和GIS的森林生物量估算研究

论文摘要

森林是陆地生态系统的主体,在陆地生态系统各植被类型中,森林控制着地上碳蓄积的80%和地下碳蓄积的40%,在全球碳循环中起着重要的角色。利用卫星图像分析生态系统生物量是研究区域生态格局的重要手段,遥感为我们快速有效的估算森林生物量和C储量提供了一种行之有效的方法。中国东部南北样带（NSTEC）作为GCTE第15条样带,覆盖森林面积大、森林植被类型广泛,为我们研究森林生物量提供了一个很好的平台。本文以中国东部南北样带（NSTEC）森林为研究对象,以地面实测的历史生物量样方数据、气象数据、高程数据、遥感影像波段值、植被指数等为数据源,借助遥感技术、地理信息技术、数理统计及空间分析技术等,分析了地面样地生物量与遥感因子、地学因子和气象因子之间的相关关系,逐步确定影响估测森林生物量的因子变量,探讨基于遥感和地学信息的森林生物量遥感估测方法,建立了基于TM数据的以象元为单位的历史森林生物量的多元线性回归估测模型,并进行了模型的检验与精度评价。同时利用06、07年TM数据和相应年份的modis影像,结合同期的区域空间气象插值数据、DEM数据进行了模型NSTEC区域上的推广,从而得到了现阶段的中国东部南北样带的森林生物量分布图。论文的研究内容和成果体现在以下方面:（1）根据具体情况,搜集处理了样带范围内的遥感数据,包括GLS1990TM数据、2006-2007时间段TM以及同时期的Modis数据,利用遥感数据进行了NDVI,RVI,DVI,SAVI,MSAVI等植被指数的提取。利用历史森林生物量数据库和GLS1990 TM数据集,结合样带范围内的降水、温度、DEM等数据,进行了变量之间的相关分析和因子的选择,建立了森林生物量与植被指数、降水、温度、DEM的多元线性回归模型。（2）利用2006-2007年间的样带TM数据及Modis数据,建立了TM数据和Modis数据间红波段和近红外波段之间的线性转换方程,对Modis数据的红波段和近红外波段进行转化后,进行相应植被指数的提取。从而利用所建的模型进行森林生物量模型区域上的推广,最终得到了现阶段NSTEC的森林生物量分布图。（3）在中国东部南北范围内,利用选取剖面线的方法,分析了森林生物量在各剖面线上的变化规律,并用梯度分析的方法分析了生物量沿降水梯度、温度梯度、植被指数梯度的分布规律,从而分析了森林生物量的时空变化模式。结果表明,在中国东部南北样带范围内:气候因素是影响生物量的主导因素,气温、降水的大小及其区域分布都将直接影响着森林生物量的大小,且森林生物量随着纬度的升高,从南到北有逐渐降低的趋势,随着经度的增加,从西到东也有小幅的升高。且平均生物量的大小,针叶林也明显小于阔叶林。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 森林生物量的研究现状
• 1.1.1 森林生物量的相关概念
• 1.1.2 传统的生物量研究
• 1.1.3 遥感技术下的生物量研究
• 1.1.4 森林生物量遥感监测的意义
• 1.2 本文的研究目的、内容及技术路线
• 1.2.1 研究目的
• 1.2.2 研究内容
• 1.2.3 难点和创新点
• 1.2.4 技术路线
• 2 植被指数模型的研究
• 2.1 植被遥感原理
• 2.2 植被指数模型
• 2.2.1 归一化植被指数（NDVI）
• 2.2.2 比值植被指数（RVI）
• 2.2.3 差值植被指数（DVI）
• 2.2.4 调整土壤亮度的植被指数（SAVI、TSAVI、MSAVI）
• 2.2.5 增强型植被指数（EVI）
• 2.2.6 小结
• 3 数据资料的获取与处理
• 3.1 研究区概况
• 3.1.1 中国东部南北样带范围
• 3.1.2 中国东部南北样带概况
• 3.2 地面历史生物量数据库
• 3.3 遥感数据获取和处理
• 3.3.1 TM 数据
• 3.3.2 MODIS 数据
• 3.3.3 遥感数据的波段转换
• 3.4 其他辅助数据获取与处理
• 3.4.1 DEM 数据
• 3.4.2 植被图
• 3.4.3 气候数据
• 3.5 数据处理平台
• 4 生物量模型的建立
• 4.1 模型的选择
• 4.2 估测指标的选择
• 4.3 生物量模型拟合
• 4.4 生物量模型验证
• 4.5 生物量分布规律
• 4.5.1 生物量空间分布规律
• 4.5.2 生物量与各因子间的梯度分布规律
• 4.5.3 两种森林大类的生物量分布格局
• 5 总结和讨论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题
• 致谢