版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、生物量是植被生態(tài)系統(tǒng)運行的能量基礎(chǔ)和物質(zhì)來源,是量度植被結(jié)構(gòu)和功能變化的重要指標。準確估算局部一區(qū)域一全球尺度下的植被生物量分布可顯著提高碳源、碳匯的估算精度,進而了解植被生物量對土壤肥力、土地退化或保護等方面的影響,以此深入了解生態(tài)環(huán)境變化過程和可持續(xù)發(fā)展。Landsat系列衛(wèi)星影像具有價格較低、成像質(zhì)量高等優(yōu)點,在一定的經(jīng)濟條件下選用L,andsat TM影像已經(jīng)成為局部和區(qū)域尺度下生物量反演的最主要數(shù)據(jù)源。廣州市地處華南區(qū)域大氣狀
2、況復雜,TM影像受氣溶膠影響較大,大部分大氣校正模型難以準確獲取該區(qū)域的植被反射率,降低了植被生物量遙感反演精度;已有的地形校正模型主要是對大氣校正中因地形對地表反射率造成的影響進行校正,未考慮因地形影響產(chǎn)生的像元面積與像元地表面積的差異,造成反演的生物量偏低;大氣與地形影響是廣州市植被生物量反演的研究難點。本研究對上述大氣與地形影響進行校正,反演廣州市植被生物量,對珠江三角洲及華南其他相似區(qū)域的生態(tài)安全和生態(tài)基礎(chǔ)建設具有重要意義。
3、 本研究基于2005年7月18日攝錄的軌道號為122/044的Landsat TM影像與廣州市1:50000數(shù)字高程模型(iDigital Elevation Model,DEM),利用大氣輻射傳輸模型反演當日廣州市氣溶膠光學厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)空間分布,并進行大氣校正以獲取較準確的地表反射率;對大氣校正后的影像進行監(jiān)督分類,獲取廣州市不同植被類型的空間分布;提取各種植被指數(shù),結(jié)合野外樣方的植被
4、生物量調(diào)查數(shù)據(jù),對不同的植被類型建立生物量逐步回歸反演模型,獲取地形校正前廣州市植被生物量空間分布;利用Matlab編程實現(xiàn)相關(guān)地形校正模型,獲取廣州市像元地表面積空間分布,結(jié)合相關(guān)算法對植被生物量空間分布進行地形校正。主要結(jié)論如下: (1)通過廣州市真彩影像顯示效果與地物光譜反射率在大氣校正前后的對比分析,表明本研究中利用TM影像反演當日廣州市30m空間分辨率的AOD具有較好的合理性;反演的AOD和廣州市地面監(jiān)測的PM10質(zhì)量
5、濃度相關(guān)系數(shù)為0.717,在多種不利因素影響下仍獲取大于0.70的相關(guān)系數(shù),表明基于TM影像反演的廣州市AOD精度較高。通過與1km和10km空間分辨率的AOD空間分布進行對比,利用TM影像獲取的當日廣州市30m空間分辨率的AOD分布適合于城市尺度下的定量研究,為高分辨率的AOD反演提供了研究思路,為本研究的大氣校正提供了基礎(chǔ)。 (2)在AOD反演的基礎(chǔ)上進行大氣校正,并消除了地形對地表反射率的影響獲得較為準確的地表反射率。本
6、研究的大氣校正模型與常用的DOS模型相比更加適合于大氣狀況復雜的廣州市,獲得DOS模型無法獲得的大氣校正效果,為植被生物量的定量反演提供較為準確的地表反射率,防止不準確地表反射率計算的生物量遙感指示因子與野外樣方植被生物量產(chǎn)生錯誤相關(guān)關(guān)系。 (3)經(jīng)正射校正后的TM影像具有較高定位精度,本研究利用Google Earth已有的廣州市高空間分辨影像結(jié)合實地調(diào)查獲取TM影像的地物分類標志樣本,進行最大似然法監(jiān)督分類,經(jīng)分類后的人機交
7、互解譯獲得較高的分類精度,分類總體精度為86.64%,Kappa系數(shù)為0.83,滿足研究的精度要求。 (4)由于地形起伏帶來像元面積與其對應地表面積不同的像元占全市面積的33.34%,地形校正后針葉林和闊葉林面積的水平投影面積與地表面積相差比率最高,分別達到了6.18%和3.70%,其次為草地、灌木林和園地。地形起伏對植被生物量反演的影響不可忽略。 (5)選擇研究區(qū)域不同的遙感指示因子建立不同植被類型生物量的逐步回歸反演
8、模型。地形校正后廣州市闊葉林生物量增加7.74%,針葉林生物量增加4.76%,園地生物量增加1.58%,灌木林生物量增加2.50%,草地生物量增加3.44%。闊葉林生物量增加幅度最高,其次為針葉林、草地、灌木林和園地,地形校正后闊葉林、針葉林、園地、灌木林和草地總生物量變化量占總植被生物量變化量的65.02%、30.71%、2.98%、0.71%和0.58%。廣州市有40%以上的植被生物量低于50t·hm-2,80%以上植被生物量低于1
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于TM影像的川西北理塘草地生物量與植被指數(shù)關(guān)系研究.pdf
- 廣州市森林生物量時空演變及其異質(zhì)性分析.pdf
- 13461.基于smos衛(wèi)星數(shù)據(jù)的植被地上生物量反演算法研究
- 基于Rapideye影像的森林生物量估測.pdf
- 基于tm影像龍巖市植被變化分析
- 基于TM影像的城市熱島與植被關(guān)系研究.pdf
- 小麥微波散射機理與生物量參數(shù)反演研究.pdf
- 基于ASAR數(shù)據(jù)的水稻制圖及生物量參數(shù)反演.pdf
- 基于MODIS數(shù)據(jù)反演森林地上生物量的研究.pdf
- 湘江流域森林生物量遙感反演研究.pdf
- 基于TM影像的葉面積指數(shù)反演.pdf
- 基于高光譜數(shù)據(jù)的內(nèi)蒙東部天然草地生物量反演模型研究.pdf
- 基于立體SAR與干涉SAR數(shù)據(jù)的森林地上生物量反演研究.pdf
- 基于TM圖像植被指數(shù)的耕地地力狀況反演研究.pdf
- 生態(tài)脆弱區(qū)植被生物量和土壤水分的主被動遙感協(xié)同反演.pdf
- 基于全極化SAR圖像的植被生物量信息提取技術(shù)研究.pdf
- 光學與雷達遙感數(shù)據(jù)聯(lián)合反演森林生物量方法研究.pdf
- 基于Landsat TM和ALOS PALSAR數(shù)據(jù)的森林地上生物量估測研究.pdf
- ICESat-GLAS波形與HJ-1A高光譜影像聯(lián)合反演森林地上生物量的研究.pdf
- 基于多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)的植被生物量、生產(chǎn)力估算研究.pdf
評論
0/150
提交評論