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基于多源数据源的森林资源年度动态监测研究-以鞍山市为例

作　者: 王雪军
导　师: 孙玉军
学　校: 北京林业大学
专　业: 森林经理
关键词: 鞍山市森林资源遥感年度监测一类调查多元回归模型生长模型
分类号: S771.8
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

森林资源监测是林业重要的基础性工作,是国情国力调查的重要组成部分。传统森林资源监测的间隔周期一般为5—10年,信息产出的时效性相对滞后,但是随着遥感RS技术、GIS技术和GPS技术在森林资源监测中的综合研究深入和不断进展,基于遥感技术的森林资源的动态监测正在受到世界各国越来越多的重视。本研究旨在提高森林资源动态监测能力,增强森林资源监督管理的针对性和时效性,选取辽宁省鞍山市为示范研究区,采用多源、多级分辨率、多时相的遥感数据,结合地面调查数据,通过遥感反演技术来获得森林相关参数(例如：森林面积、林分郁闭度、森林蓄积量等),利用实地调查数据对模型计算得到的森林参数进行检验,通过多时相的遥感数据,对所获得的森林参数进行动态分析,完成对示范监测区森林资源动态变化的监测工作。研究结果表明：(1)在现行森林资源调查方法的基础上,以PPS抽样为基础,综合利用多级遥感数据,提出基于抽样技术的多级遥感监测技术方法,并以鞍山市为例,利用2006年TM、MODIS和航片等遥感数据,进行多级遥感监测技术试验,试验结果表明,与传统遥感方法相比,可以大幅提高MODIS低分辨率影像提取大区域森林分布信息的精度,分类精度达到86.77%。(2)以TM为主要数据源,利用线性光谱解混模型对研究区三期影像的郁闭度进行估测,预测值与野外实测值比较正确率达到80%以上,生成研究区三期郁闭度图层,并进行了森林郁闭度动态变化分析,结果显示：在1995至2006年期间,鞍山市林分郁闭度呈现先下降后上升的趋势,但林分整体郁闭度水平1995年为最好。(3)采用分水岭算法,利用航片影像资料,通过一类调查样地法和目视样地法进行单木森林结构参数提取实验,提取了单木的株树、树冠的平均面积,树冠的平均冠幅,以及单木的位置等信息,并对实验结果进行了分析和讨论。结果显示,利用高分辨影像资料,采用分水岭算法,可以有效提取单木森林结构参数(株数、位置、冠幅等),这种方法可应用于少林地区或城市区域的森林资源调查。(4)以三期TM为主要数据源,结合一类调查样地数据,采用逐步回归方法进行森林蓄积量遥感估测模型的建模实验。利用所建立的遥感估测模型,分别对鞍山市1995年、2000年、2006年3期森林蓄积量进行了估测,并分析了其时空动态变化特征。结果表明,三期模型得到的森林蓄积量预测值分别为688.11×105m3、755.86×105m3和1042.67×105m3；说明鞍山市森林蓄积量从1995至2006年呈现增长的趋势；并利用2007年森林资源二类调查小班统计蓄积进行验证,2006年模型估测值与2007小班蓄积统计值相比,两者相差13.79%,模型精度达到85%以上,较为理想。(5)采用一类调查数据资料,利用立地分级方法建立平均树高、平均胸径、公顷株数和公顷蓄积的生长模型,通过所建立的生长模型,可应用于森林资源调查中相关因子的更新。同时,通过研究森林蓄积、林分生长量和消耗量与年龄、平均树高、平均胸径和郁闭度等等林分因子之间的关系,建立了森林蓄积、生长量和消耗量的估测模型。结果表明,基于生长模型来更新森林资源档案数据,实现森林资源的年度监测的方法是可行的。(6)研究发展了基于多源数据源的森林资源遥感技术方法,建立了市级森林资源年度动态遥感监测体系,并成功应用于鞍山市的森林资源年度动态监测中,取得了很好的效果。通过鞍山市示范应用,能及时掌握鞍山市2007-2009年森林资源动态变化,为鞍山市制定林业发展、生态环境宏观规划提供可靠的依据。本研究首次综合利用多源、多级遥感数据,结合地面调查样地资料,采用基于PPS抽样技术的多级遥感监测方法,对研究区森林面积进行定量提取研究。在森林资源动态监测中,采用遥感技术和空间信息技术为采集数据的主要手段,遥感宏观监测与典型地面调查相结合,定量分析与定性评价相结合,模型分析与实地测量相结合的方法,解决了目前森林资源监测迫切需要的关键技术,建立了鞍山市森林资源年度监测技术体系,并成功应用于鞍山市森林资源的年度动态监测中,大大提高了鞍山市森林资源监测能力,增强森林资源监督管理的针对性和时效性,降低野外调查费用,满足市级森林资源日常调查业务、行政性监管与执法职能的要求,填补市级森林资源年度监测技术的空白。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-11
1. 研究绪论  11-18
  1.1 研究目的与意义  11
  1.2 森林资源遥感动态监测  11-16
    1.2.1 国内外研究进展  11-15
    1.2.2 存在问题与发展趋势  15-16
  1.3 森林资源年度动态监测体系建立  16-18
2 研究区概况与研究方法  18-31
  2.1 研究区概况  18-20
    2.1.1 自然条件  18-20
    2.1.2 森林资源状况  20
  2.2 研究方法  20-28
    2.2.1 技术路线  20-22
    2.2.2 研究内容  22
    2.2.3 技术流程  22-28
  2.3 森林资源年度动态监测体系建立方法  28-31
3 数据获取与处理  31-42
  3.1 研究区数据  31-33
    3.1.1 地面数据  31-32
    3.1.2 遥感数据  32-33
  3.2 数据处理  33-42
    3.2.1 中高分辨遥感数据  33-38
    3.2.2 MODIS低分辨遥感数据处理  38-42
4 森林面积遥感获取技术  42-60
  4.1 森林植被信息提取方法  42-46
    4.1.1 基于植被指数阈值分割的MODIS森林提取  42-44
    4.1.2 基于面向对象的分类方法的森林植被信息提取  44-46
  4.2 多级遥感数据森林植被信息提取  46-52
    4.2.1 高分辨率遥感影像估算森林面积  46-48
    4.2.2 中分辨率遥感影像森林面积提取  48-50
    4.2.3 低分辨率遥感影像森林面积提取  50-52
  4.3 多级遥感数据协同反演森林面积  52-59
    4.3.1 抽样比与样地大小综合确定  52-53
    4.3.2 森林面积提取技术流程  53-55
    4.3.3 结果及验证  55-59
  4.4 小结  59-60
5 森林蓄积遥感估测技术  60-79
  5.1 林分郁闭度遥感反演  60-67
  5.2 单木遥感反演  67-72
  5.3 森林蓄积量遥感估算  72-79
    5.3.1 蓄积量估测建模及验证  72-77
    5.3.2 森林蓄积量反演结果分析  77-78
    5.3.3 小结  78-79
6 森林资源数据更新方法  79-109
  6.1 基于一类调查资料的生长模型建立  79-91
    6.1.1 建模总体思路  79
    6.1.2 建模准备  79-85
    6.1.3 数据更新模型的建立  85-91
  6.2 森林蓄积估测模型  91-97
    6.2.1 建模准备  91-96
    6.2.2 模型建立  96-97
  6.3 年度总生长量和总消耗量估计  97-107
    6.3.1 生长量模型建立  98-102
    6.3.2 消耗量模型建立  102-107
  6.4 小结  107-109
7 森林资源年度动态监测体系应用  109-116
  7.1 总体目标  109
  7.2 监测方法  109-112
    7.2.1 数据处理  109
    7.2.2 遥感判读区划  109-112
  7.3 结果分析  112-116
    7.3.1 森林面积动态变化  112-114
    7.3.2 森林蓄积动态变化  114
    7.3.3 年度总生长量与总消耗量估计  114-115
    7.3.4 年度总消耗量与总消耗量估计  115-116
8 结论与讨论  116-118
  8.1 结论  116-117
  8.2 创新点  117
  8.3 讨论  117-118
参考文献  118-122
个人简介  122-123
导师简介  123-124
获得成果目录  124-125
致谢  125

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