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文檔簡介
1、StudyonVegetationDynamicsMonitoringinLiRiverBasinbasedonRemoteSensingTechnologybyYuZHANGAthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofForestry●1nForestrylnCentralSouthUniversityofForestryand
2、Technology498ShaoshanSouthRoad,TianxinDistrictChangshaHunan410004,ERCHINASupervisorProfessorHuiLINMay,2014摘要對于漓江流域而言,植被尤其是森林植被既是良好生態(tài)環(huán)境和漓江旅游資源的生產(chǎn)者和維護者,同時也是漓江徑流的維護者。為了更好的保護漓江流域兩岸得天獨厚的生態(tài)環(huán)境,有必要對整個漓江流域近30年的植被生長情況進行動態(tài)監(jiān)測研究。眾所周知
3、,運用遙感技術對植被進行動態(tài)監(jiān)測是最優(yōu)的選擇。本文運用7種植被指數(shù)、主成分分析、MNF變換、纓帽變換(只對TM影像進行)計算不同植被類型在3種遙感影像上的光譜特征,運用灰度共生矩陣的方法提取不同植被類型在ALOS影像和ZY-3影像上的紋理特征,結(jié)合實地調(diào)查數(shù)據(jù),分別構建出3種不同數(shù)據(jù)源遙感影像的決策樹模型,運用該模型準確提取漓江流域的1986年、1998年、2007年和2012年4年的植被信息,建立土地轉(zhuǎn)移矩陣,對近30年來漓江流域植被
4、動態(tài)變化情況進行分析。主要研究結(jié)論如下:(1)通過分析三種數(shù)據(jù)源的決策樹模型發(fā)現(xiàn),TM影像通過纓帽變換得到的綠度指數(shù)可以有效的將漓江流域植被與非植被區(qū)分開,ALOS和ZY-3影像的綠光波段可以有效的將漓江流域植被與非植被分開。(2)三種數(shù)據(jù)源的植被信息提取結(jié)果均較好,其中ZY-3數(shù)據(jù)的總體分類效果最好,其總體精度達到了9196%,Kappa系數(shù)達到了09029,說明根據(jù)影像的光譜特征和紋理特征,采用決策樹算法選擇合適的閾值提取植被信息是
5、可行的。(3)應用不同遙感信息源提取植被信息各有優(yōu)勢,其中ZY-3影像提取針葉林和闊葉林兩種植被信息效果最好,ALOS影像提取灌木林和其他兩種植被信息效果最好,TM影像提取竹林植被信息效果最好。(4)漓江流域在19862012年近30年的時間內(nèi),灌木林地、闊葉林地、針葉林地和竹林地4種主要植被類型的面積在增加,耕地、建設用地、裸露地、其他和水體5種非主要植被類型的面積在減少;其中灌木林面積在19861998年間減少,但是在1998200
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