基于不同数据源川西南常绿阔叶林叶面积指数反演的比较研究

发布时间：2022-02-20 02:43

　　叶面积指数（Leaf area index, LAI）是反映森林生长过程、生存环境的一个重要植被特征参量。其既能反映植被的生长情况,还能够以量化指标反映植被冠层结构。川西南常绿阔叶林位于四川有名的强降雨区,降雨量充沛,对区域水土保持具有重要意义,同时该地区也是长江中上游生态屏障的重要组成部分。相比同龄人工林,天然常绿阔叶林的林分结构复杂得多,森林生态系统也更加稳定,自我调节能力、抗干扰能力更强,对区域的生态效益作用更大。随着遥感技术的快速发展,利用卫星遥感技术为大区域研究LAI提供了一个很好的途径。但是多年以来,学者们基于遥感技术对川西南常绿阔叶林研究较少,且多集中在单一尺度上相关植被参数的研究,在多尺度方面相对较少。本研究以雨城区上里镇常绿阔叶林为研究对象,基于Pleiades-1、SPOT-5、Landsat-8影像,结合半球摄影系统计算获得的地面实测叶面积指数（LAI）,对三种影像进行数据处理,提取相关影响因子,采用偏最小二乘法回归分析法建立常绿阔叶林在2m、10m、30m三种尺度上LAI的定量估测模型,拟合得到三种尺度上研究区的LAI分布图,并对不同估测模型进行对比分析。主要结... 

【文章来源】：四川农业大学四川省211工程院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
前言
1 文献综述
    1.1 LAI的定义
    1.2 LAI测定的主要方法
    1.3 遥感叶面积指数反演方法研究
        1.3.1 统计模型法
        1.3.2 物理模型法
    1.4 不同尺度遥感反演LAI研究现状
        1.4.1 大尺度遥感反演的LAI研究
        1.4.2 中尺度遥感反演的LAI研究
        1.4.3 小尺度遥感反演的LAI研究
    1.5 叶面积指数尺度研究
        1.5.1 空间异质性及尺度效应
        1.5.2 最优转换尺度的研究
        1.5.3 空间尺度转换
2 材料与方法
    2.1 研究目的及意义
    2.2 研究区概况
    2.3 研究内容
    2.4 研究技术路线
    2.5 数据源
        2.5.1 遥感数据
        2.5.2 样地数据
        2.5.3 其他数据
    2.6 数据处理
        2.6.1 样地数据处理
        2.6.2 遥感数据处理
        2.6.3 影像分类
    2.7 影响因子的提取
        2.7.1 阴影特征因子的提取
        2.7.2 地形因子的提取
        2.7.3 波段及植被指数因子的选择
        2.7.4 因子提取
3 结果与分析
    3.1 基于PLEIADES-1影像LAI估测模型的建立
        3.1.1 Pleiades-1影像建模因子与叶面积指数间的相关性分析
        3.1.2 基于Pleiades-1影像LAI偏最小二乘回归分析模型
        3.1.3 基于Pleiades-1影像的LAI分布图
    3.2 基于SPOT-5影像LAI估测模型的建立
        3.2.1 SPOT-5影像建模因子与叶面积指数间的相关性分析
        3.2.2 基于SPOT-5影像LAI偏最小二乘回归分析模型
        3.2.3 基于SPOT-5影像的LAI分布图
    3.3 基于LANDSAT-8影像LAI估测模型的建立
        3.3.1 Landsat-8影像建模因子与叶面积指数间的相关性分析
        3.3.2 基于Landsat-8影像LAI偏最小二乘回归分析模型
        3.3.3 基于Landsat-8影像的LAI分布图
4 结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 估测LAI的比较
        4.2.1 传感器与LAI
        4.2.2 光谱分辨率与LAI
        4.2.3 波段信息与LAI
        4.2.4 植被指数与LAI
        4.2.5 估测LAI值与实测LAI值
    4.3 研究展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算[J]. 昝梅,李登秋,居为民,王希群,陈蜀江.  生态学报. 2013(15)
[2]大兴安岭地区森林叶面积指数测定与遥感估算[J]. 李贺平,肖克,范文义,温一博,满子源,孙晟昕.  东北林业大学学报. 2013(05)
[3]利用ASTER数据估算肃南山地植被结构特征参数[J]. 杨何群,柏桦,王蔚.  干旱区资源与环境. 2012(08)
[4]基于多元回归模型的叶面积指数遥感反演[J]. 宋亚斌,林辉,孙华,宁小斌.  中南林业调查规划. 2012(02)
[5]基于MODIS时序植被指数的延安北部丘陵沟壑区植被变化分析[J]. 雷延鹏,孙智辉,刘志超,曹雪梅.  沙漠与绿洲气象. 2011(04)
[6]基于全球气候变暖的中国政府森林政策应对[J]. 管志杰,沈杰.  科技管理研究. 2011(02)
[7]MODIS植被叶面积指数对贵州高原山地气象条件的响应[J]. 罗宇翔,向红琼,郑小波,陈娟,周成霞.  生态环境学报. 2011(01)
[8]马尾松LAI与植被指数的相关性研究[J]. 傅银贞,汪小钦,江洪.  国土资源遥感. 2010(03)
[9]帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演[J]. 朱高龙,居为民,范文义,周艳莲,李显风,李明泽.  应用生态学报. 2010(08)
[10]有效叶面积指数与真实叶面积指数的模型转换[J]. 杜春雨,范文义.  东北林业大学学报. 2010(07)

博士论文
[1]山地常绿落叶阔叶林空间异质性研究[D]. 赵安玖.四川农业大学 2007
[2]面向对象影像分析中的尺度问题研究[D]. 黄慧萍.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003

硕士论文
[1]SPOT影像植被指数与落叶松林LAI相关性分析[D]. 刘礼.南京林业大学 2008
[2]北京常见园林植物叶面积指数模型研究[D]. 申晓瑜.北京林业大学 2007



本文编号：3634149