基于遥感和GIS的汶川县植被与积雪覆盖变化研究
发布时间：2020-12-20 03:02
利用遥感和地理信息技术开展汶川县植被与积雪覆盖的变化研究,对其生态环境保护和建设具有重要意义。首先,收集了多期遥感数据（Landsat 5 TM、Landsat7 ETM+、Landsat 8 OLI）、地形数据和行政界线数据,并对遥感数据进行了相关预处理,并将所有数据统一到同一投影同一坐标系下。其次,通过光谱分析,建立了植被覆盖、积雪覆盖的提取模型,并利用模型提取了多期植被覆盖和积雪覆盖数据,对多期植被覆盖度进行了估算。再次,对2007年、2008年的植被覆盖变化和植被消失区的地形背景特征进行了分析,并对其植被消失区植被消失前的植被覆盖度情况进行了分析;对2008年、2014年的植被覆盖变化和植被新增区的地形背景进行了分析,并对其植被新增区植被新增后的植被覆盖度情况进行了分析。最后,对2009、2016年的积雪覆盖进行了年内变化分析,以及对基于3月（2009、2016年）、9月（1993、2007年）、11月（2008、2016年）的积雪覆盖进行了年际变化分析,并对2016年积雪覆盖的地形背景进行了分析。研究表明,2007年有植被覆盖而2008年无植被覆盖（即植被消失区）,其面积占全...
【文章来源】：四川师范大学四川省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置
日 Landsat 5 TM 标准假彩色合成影像（R:TM4, G:TM3, B:被是指被绿色植物覆盖的地表范围，除了我们通还包括了生长期及成熟期的农作物所在的水田和带等城市绿地，长在裸岩上的苔藓和藤条植物等[4指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation I出的，NDVI 值在[-1，1]范围内。其公式如下：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) (3.1)别为近红外波段反射率和红色波段反射率[74]，TM
2007 年的非植被覆盖面积为 453.70km2，占全县面积的 11.11%；植被覆盖面积为3629.52km2，占全县面积的88.89%。2008年的非植被覆盖的面积为652.74km2占全县面积的 15.99%；植被覆盖的面积为 3430.48km2，占全县面积的 84.01%。201年的非植被覆盖的面积为 522.41km2，占全县面积的 12.79%；植被覆盖的面积为3560.81km2，占全县面积的 87.21%。图 3.2 显示的是 2007、2008、2014 年植被与非植被覆盖。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FLAASH模型输入参数的校正结果评价分析[J]. 吕思思,甘淑,刘国徽. 浙江农业科学. 2017(08)
[2]基于RS的汶川县生态环境质量监测与分析评价[J]. 张芳,陈小平,王蕾,张建红,孙晓鹏. 测绘与空间地理信息. 2017(04)
[3]京津冀地区的生态质量定量评价[J]. 王静,周伟奇,许开鹏,颜景理,李伟峰,韩立建. 应用生态学报. 2017(08)
[4]黄河流域内陆地表水体提取方法研究[J]. 李文苹,王旭红,李天文,毛文婷,姚磊. 水土保持通报. 2017(02)
[5]成都平原及其周边区域植被覆盖动态监测[J]. 彭文甫,周介铭,徐新良,罗怀良. 地球与环境. 2017(02)
[6]新疆准噶尔东部荒漠区植被覆盖度遥感监测与评估[J]. 夏楠,塔西甫拉提·特依拜,依力亚斯江·努尔麦麦提,高宇潇. 环境科学与技术. 2017(01)
[7]汶川县实施“国家基本公共卫生均等化服务”面临的现状及困境探讨[J]. 林世勇. 中国社区医师. 2016(35)
[8]汶川地震区灾后植被恢复时空过程及特征——以都江堰龙溪河流域为例[J]. 李京忠,曹明明,邱海军,薛冰,胡胜,崔鹏. 应用生态学报. 2016(11)
[9]基于Landsat-8的煤火监测方法研究[J]. 李如仁,贲忠奇,李品,秦文清. 煤炭学报. 2016(07)
[10]基于C5.0决策树和时序HJ-1A/B CCD数据的神农架林区植被分类[J]. 李梦莹,胡勇,王征禹. 长江流域资源与环境. 2016(07)
博士论文
[1]基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究[D]. 王玮.兰州大学 2014
硕士论文
[1]考虑植被季相节律的高分辨率遥感影像城市森林分类[D]. 任芯雨.南京林业大学 2016
[2]3S技术在滇西北纳帕海湿地动态监测中的应用[D]. 周丹.成都理工大学 2015
[3]基于MODIS数据的云和积雪时空变化分析[D]. 韩雪蓉.四川师范大学 2015
[4]基于不同时相TM数据的森林植被类型提取研究[D]. 乌云.内蒙古农业大学 2014
[5]NDSI提取积雪信息的不确定性研究[D]. 付杰文.西北师范大学 2014
[6]基于RS和GIS的射洪县主要土地覆盖时空变化分析[D]. 左茜.四川师范大学 2013
[7]玛纳斯河流域山区积雪遥感识别研究[D]. 汪凌霄.南京大学 2012
[8]基于遥感时序数据的中国主要土地覆盖时空变化分析[D]. 倪静.四川师范大学 2012
[9]西南山区城镇地质灾害易损性评价理论与实践[D]. 陈成名.成都理工大学 2010
[10]基于MODIS数据的信息提取及主要土地覆盖变化研究[D]. 赵梓健.电子科技大学 2010
本文编号：2927087
【文章来源】：四川师范大学四川省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置
日 Landsat 5 TM 标准假彩色合成影像（R:TM4, G:TM3, B:被是指被绿色植物覆盖的地表范围，除了我们通还包括了生长期及成熟期的农作物所在的水田和带等城市绿地，长在裸岩上的苔藓和藤条植物等[4指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation I出的，NDVI 值在[-1，1]范围内。其公式如下：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) (3.1)别为近红外波段反射率和红色波段反射率[74]，TM
2007 年的非植被覆盖面积为 453.70km2，占全县面积的 11.11%；植被覆盖面积为3629.52km2，占全县面积的88.89%。2008年的非植被覆盖的面积为652.74km2占全县面积的 15.99%；植被覆盖的面积为 3430.48km2，占全县面积的 84.01%。201年的非植被覆盖的面积为 522.41km2，占全县面积的 12.79%；植被覆盖的面积为3560.81km2，占全县面积的 87.21%。图 3.2 显示的是 2007、2008、2014 年植被与非植被覆盖。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FLAASH模型输入参数的校正结果评价分析[J]. 吕思思,甘淑,刘国徽. 浙江农业科学. 2017(08)
[2]基于RS的汶川县生态环境质量监测与分析评价[J]. 张芳,陈小平,王蕾,张建红,孙晓鹏. 测绘与空间地理信息. 2017(04)
[3]京津冀地区的生态质量定量评价[J]. 王静,周伟奇,许开鹏,颜景理,李伟峰,韩立建. 应用生态学报. 2017(08)
[4]黄河流域内陆地表水体提取方法研究[J]. 李文苹,王旭红,李天文,毛文婷,姚磊. 水土保持通报. 2017(02)
[5]成都平原及其周边区域植被覆盖动态监测[J]. 彭文甫,周介铭,徐新良,罗怀良. 地球与环境. 2017(02)
[6]新疆准噶尔东部荒漠区植被覆盖度遥感监测与评估[J]. 夏楠,塔西甫拉提·特依拜,依力亚斯江·努尔麦麦提,高宇潇. 环境科学与技术. 2017(01)
[7]汶川县实施“国家基本公共卫生均等化服务”面临的现状及困境探讨[J]. 林世勇. 中国社区医师. 2016(35)
[8]汶川地震区灾后植被恢复时空过程及特征——以都江堰龙溪河流域为例[J]. 李京忠,曹明明,邱海军,薛冰,胡胜,崔鹏. 应用生态学报. 2016(11)
[9]基于Landsat-8的煤火监测方法研究[J]. 李如仁,贲忠奇,李品,秦文清. 煤炭学报. 2016(07)
[10]基于C5.0决策树和时序HJ-1A/B CCD数据的神农架林区植被分类[J]. 李梦莹,胡勇,王征禹. 长江流域资源与环境. 2016(07)
博士论文
[1]基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究[D]. 王玮.兰州大学 2014
硕士论文
[1]考虑植被季相节律的高分辨率遥感影像城市森林分类[D]. 任芯雨.南京林业大学 2016
[2]3S技术在滇西北纳帕海湿地动态监测中的应用[D]. 周丹.成都理工大学 2015
[3]基于MODIS数据的云和积雪时空变化分析[D]. 韩雪蓉.四川师范大学 2015
[4]基于不同时相TM数据的森林植被类型提取研究[D]. 乌云.内蒙古农业大学 2014
[5]NDSI提取积雪信息的不确定性研究[D]. 付杰文.西北师范大学 2014
[6]基于RS和GIS的射洪县主要土地覆盖时空变化分析[D]. 左茜.四川师范大学 2013
[7]玛纳斯河流域山区积雪遥感识别研究[D]. 汪凌霄.南京大学 2012
[8]基于遥感时序数据的中国主要土地覆盖时空变化分析[D]. 倪静.四川师范大学 2012
[9]西南山区城镇地质灾害易损性评价理论与实践[D]. 陈成名.成都理工大学 2010
[10]基于MODIS数据的信息提取及主要土地覆盖变化研究[D]. 赵梓健.电子科技大学 2010
本文编号：2927087
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