学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

SPOT影像植被指数与落叶松林LAI相关性分析

作　者: 刘礼
导　师: 李明阳
学　校: 南京林业大学
专　业: 森林经理
关键词: 叶面积指数遥感植被指数落叶松林 SPOT 参数反演
分类号: S771.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 228次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

本次研究选择了吉林省敦化地区牡丹岗林场作为试验区,利用研究区SPOT-5影像数据,提取了各种植被指数信息;同时通过地面调查采样采集研究区的叶面积指数数据,在地面实测LAI数据与遥感影像植被指数之间建立空间位置上的联系,并拟合了两者之间的统计回归方程。在对建立的各统计回归模型进行比较分析的基础上,最终确定了叶面积指数的最佳反演模型。研究对模型进行了适用性验证,并在此基础上利用参数填图方法得到了研究区的LAI信息专题图。此次研究选择了多个植被指数和多种回归方程类型,通过综合比较分析,得到了如下结论:1)研究中所建立的各种回归统计模型中,多元线性回归模型具有最好的拟合效果,被确定为LAI信息反演的最佳模型。2)在对一元回归模型的分析中,通过对模型确定系数(R~2)的比较可以发现,二次多项式模型和线性回归模型也都表现出了较好的拟合效果。3)植被指数LAI和DVI两者的相关性很差。虽然在多元线性模型中,差值植被指数被作为一个变量引入,但并不能证明它与LAI之间存在十分显著的相关性。4)比值植被指数RVI与叶面积指数LAI具有很强的相关性。在各种植被指数中,RVI可以被认为是用来构建反演LAI信息模型的最为合适的植被指数。5)LAI-VI之间的关系受到土壤背景和大气状况等因素的影响比较显著。

全文目录

致谢  3-4
摘要  4-5
Abstract  5-7
第一章绪论  7-11
  第一节叶面积指数的研究意义  7-8
    1.1 叶面积指数的概念  7
    1.2 叶面积指数研究的重要性  7
    1.3 叶面积指数的测量方法  7-8
  第二节遥感反演叶面积指数的研究现状  8-10
    2.1 统计分析法  8-9
    2.2 光学模型法  9-10
  第三节选题目的及研究内容  10-11
第二章研究区概况及研究资料  11-14
  第一节研究区概况  11-12
  第二节研究方法及技术路线  12-13
  第三节研究数据获取  13-14
    3.1 实测 LAI数据  13
    3.2 遥感数据获取  13-14
第三章遥感数据的预处理  14-21
  第一节遥感影像的几何校正  14
  第二节遥感影像的辐射校正  14-21
    2.1 遥感器校正  15-16
    2.2 照度校正  16
    2.3 大气校正  16-21
第四章植被指数的提取  21-28
  第一节植被指数的概念  21-26
  第二节植被指数的提取  26-28
第五章 LAI-VI模型建立及参数成图  28-40
  第一节 LAI-VI的线性回归模型  28-32
  第二节 LAI-VI的非线性回归模型  32-38
    2.1 二次多项式模型  32-33
    2.2 对数模型  33
    2.3 乘幂模型  33
    2.4 指数模型  33-38
  第三节模型检验及参数成图  38-40
第六章结论与展望  40-42
参考文献  42-45
详细摘要  45-48

SPOT影像植被指数与落叶松林LAI相关性分析

内容摘要

全文目录

相似论文