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基于多源数据的亚热带森林植被生物量遥感估算方法研究

作　者: 何昭霞
导　师: 杨存建
学　校: 四川师范大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 生物量 遥感地学因子 相关性分析 回归分析 BP神经网络建模
分类号: Q948
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


森林植被生物量的研究在森林生态系统的研究中扮演着重要的角色,本文选取林业大县石棉县为研究区,以Landsat 5 TM影像、DEM地学数据和森林资源二类调查林分数据为数据源,首先对遥感影像与DEM数据和森林资源二类林分数据进行配准,并对遥感影像进行地形校正,其次,选取小班内部均一,面积大于1公顷的小班作为本实验研究的样本,并且利用林分样本的属性数据蓄积量计算出各样本的生物量,并建立其GIS数据库。然后,计算地形校正前、经LRM模型地形校正后和经SCS模型地形校正后的植被指数、波段比值数据、缨帽变换数据和主成分变换数据,并对林分样本数据与遥感地学因子分别采用中心点采样、窗口采样和均值采样得到的数据进行叠加分析。最后,分析各遥感地学因子与样本生物量的相关性,并选取与样本生物量在0.05水平以上显著相关的各最优采样因子为自变量,运用多元统计分析和BP神经网络建模对生物量进行拟合,比较各估算精度,最终确定各个树种组的估算模型,通过以研究,得到以下主要结论:桦木组估算时,BP神经网络建模时精度最高,其精度为75.9%;桤木组估算时也是BP神经网络建模时精度最高,其精度为73.5%;铁杉组估算时逐步回归法建模估算时精度最高,其精度为81.9%;软阔类组估算时BP神经网络建模时精度最高,其精度为63.8%;云南松组估算为BP神经网络估算时精度最高,其精度为73.8%;云杉组估算时也仍为BP神经网络估算精度最高,其精度为71.1%;冷杉组估算时为逐步回归法建模估算精度最高,其精度为60.1%;栎类仍为BP神经网络估算精度最高,其精度为70.7%。

全文目录


摘要  2-4
Abstract  4-8
第一章 引言  8-16
  1.1 研究背景和意义  8-9
  1.2 国内外研究动态  9-11
  1.3 研究内容和技术路线  11-13
    1.3.1 研究内容  11
    1.3.2 研究路线  11-12
    1.3.3 论文创新点  12-13
  1.4 研究区概况  13-16
第二章 数据获取和处理  16-24
  2.1 研究区数据的获取  16-18
    2.1.1 研究区遥感影像获取  16-17
    2.1.2 森林资源二类调查数据  17
    2.1.3 研究区DEM 数据的获取  17-18
  2.2 数据的处理  18-24
    2.2.1 遥感影像配准和裁剪  18-19
    2.2.2 遥感影像的地形校正  19-21
    2.2.3. 实验区样本小班的选取  21
    2.2.4 从森林资源二类调查数据中产生生物量数据  21-22
    2.2.5 样本对应TM 数据及地学数据不同采样法  22-24
第三章 森林植被生物量与遥感地学数据间相关性分析  24-72
  3.1 遥感派生数据的提取  24-29
    3.1.1 植被指数  24-27
    3.1.2 比值波段的设置  27-28
    3.1.3 缨帽变换和主成分变换  28-29
  3.2 不同树种组森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  29-72
    3.2.1 桦木组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  31-37
    3.2.2 冷杉组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  37-42
    3.2.3 栎类组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  42-47
    3.2.4 桤木组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  47-52
    3.2.5 软阔类组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  52-57
    3.2.6 铁杉类组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  57-62
    3.2.7 云南松类组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  62-66
    3.2.8 云杉类组样本生物量与遥感地学数据之间的相关性分析  66-72
第四章 生物量估算与检验  72-88
  4.1 基于多元回归分析的生物量估算  72-75
  4.2 BP 神经网络估算不同树种组生物量  75-79
    4.2.1 BP 神经网络的基本原理  76
    4.2.2 BP 神经网络建模数据准备  76-77
    4.2.3 BP 神经网络模型设计  77-79
  4.3 模型精度检验  79-87
  4.4 小结  87-88
第五章结论与展望  88-91
  5.1 本文主要结论  88-90
  5.2 本文的不足与展望  90-91
参考文献  91-96
致谢  96

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中图分类: > 生物科学 > 植物学 > 植物生态学和植物地理学
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