發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 20:36

　　 全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)測到退耕還林工程的各項(xiàng)信息并進(jìn)行科學(xué)評價(jià),為工程的決策、規(guī)劃、實(shí)施和監(jiān)督管理提供信息支持,確保退耕還林工程健康發(fā)展�，F(xiàn)有的退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)的理論和技術(shù)已不能完全滿足退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)的需要。為了提高我國退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)的理論和技術(shù)水平,增強(qiáng)退耕還林工程監(jiān)督、管理、決策的能力,本文在全面分析總結(jié)國內(nèi)外現(xiàn)有退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)研究成果的基礎(chǔ)上,以河北張家口、甘肅清水縣、四川西昌市和海南昌江縣等四個(gè)縣(市)的不同類型的退耕還林地為研究對象,以遙感為空間信息獲取手段,遙感與地面調(diào)查相結(jié)合,以計(jì)算機(jī)和地理信息為信息處理與分析平臺,從理論——技術(shù),微觀——宏觀,退耕地——造林質(zhì)量——植被覆蓋——景觀格局——區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)研究。 (1)通過對退耕還林工程的產(chǎn)生和發(fā)展及其特點(diǎn)分析,提出了退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)具有全過程和全方位的特點(diǎn)以及保障作用。它貫穿于退耕還林工程的始終和各個(gè)方面,是退耕工程順利實(shí)施的有力保障,是退耕還林工程決策、管理、監(jiān)督信息獲取的根本途徑。 (2)論述了以生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)為主線;基礎(chǔ)生態(tài)學(xué)原理為基礎(chǔ);林學(xué)原理為支撐;微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)為調(diào)控手段;可持續(xù)發(fā)展理論為綜合評價(jià)準(zhǔn)則;社會(huì)學(xué)原理以及社會(huì)心里學(xué)原理指導(dǎo)人類從事退耕還林的社會(huì)行為的退耕還林工程監(jiān)測與評價(jià)的林學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)理論基礎(chǔ)。以遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)等現(xiàn)代高新技術(shù)為依托,與傳統(tǒng)的抽樣技術(shù)和固定觀測技術(shù)相結(jié)合的退耕還林監(jiān)測與評價(jià)的技術(shù)基礎(chǔ)。 (3)探索了高分辨率衛(wèi)星遙感(Quickbird)監(jiān)測退耕地、造林成活率與保存率、造林密度、植被覆蓋等方面的原理和方法以及其可行性。第一是進(jìn)行了Quickbird影像預(yù)處理技術(shù)研究,利用嚴(yán)格的傳感器物理模型對Quickbird影像進(jìn)行正射處理,GCP誤差在2米以內(nèi);通過對中值濾波、高斯濾波和均值濾波的比較研究,高斯濾波對增強(qiáng)Quickbird影像中的樹冠信息效果明顯。第二是進(jìn)行了Quickbird影像提取退耕地和樹冠信息的技術(shù)研究,基于ISODATA判定規(guī)則的非監(jiān)督分類方法可以有效地提取出Quickbird影像中的退耕地信息;引入面向?qū)ο蟮腝uickbird遙感信息提取技術(shù),并與常規(guī)遙感信息提取技術(shù)比較,顯示了該方法的明顯優(yōu)點(diǎn)。第三進(jìn)行了Quickbird遙感植被覆蓋度模型建立的研究,分別采用三波段梯度指數(shù)法、歸一化植被指數(shù)法和綜合法建立Quickbird遙感植被覆蓋度模型,結(jié)果表明,在三種方法中以歸一化植被指數(shù)法建立的Quickbird遙感植被覆蓋度模型精度最高,效果最好。 (4)利用中分辨率遙感(TM)為監(jiān)測信息源,按照土地利用景觀分類系統(tǒng)進(jìn)行分類,選用斑塊數(shù)(NP)、斑塊面積比重(PLAND)等11個(gè)指標(biāo)從斑塊類型和
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：F326.2
【部分圖文】：

4.1.3.1 退耕地遙感影像信息的自動(dòng)提取及精度驗(yàn)證利用基于 ISODATA 判定規(guī)則的非監(jiān)督分類方法對 Quickbird 融合圖像進(jìn)行分類，生成分類圖（如圖 4.1），其中包含了地類的精細(xì)幾何形狀，諸如地壟的邊界樹冠，樹坑，塊狀農(nóng)田，小土堆等地物信息均能提取出來。并統(tǒng)計(jì)出各地類面積和其所占的百分比（如圖 4.2），其中，地塊類型號分別為：1、退耕地，2、草地，3有林地，4、菜地，5、荒山，6、裸地。根據(jù)野外調(diào)查 30 個(gè)樣地點(diǎn)對分類圖進(jìn)行精度檢驗(yàn)，得各地類的精度如表 4.1，總精度為 88.96%。表 4.1 分類圖的精度驗(yàn)證表Table 4.1 precision examination table of classification map地塊類型號 分類精度/% 地塊類型號 分類精度/%1 78.27 4 94.772 82.33 5 83.453 90.06 6 98.21總精度 87.84%

4.1.3.1 退耕地遙感影像信息的自動(dòng)提取及精度驗(yàn)證利用基于 ISODATA 判定規(guī)則的非監(jiān)督分類方法對 Quickbird 融合圖像進(jìn)行分類，生成分類圖（如圖 4.1），其中包含了地類的精細(xì)幾何形狀，諸如地壟的邊界樹冠，樹坑，塊狀農(nóng)田，小土堆等地物信息均能提取出來。并統(tǒng)計(jì)出各地類面積和其所占的百分比（如圖 4.2），其中，地塊類型號分別為：1、退耕地，2、草地，3有林地，4、菜地，5、荒山，6、裸地。根據(jù)野外調(diào)查 30 個(gè)樣地點(diǎn)對分類圖進(jìn)行精度檢驗(yàn)，得各地類的精度如表 4.1，總精度為 88.96%。表 4.1 分類圖的精度驗(yàn)證表Table 4.1 precision examination table of classification map地塊類型號 分類精度/% 地塊類型號 分類精度/%1 78.27 4 94.772 82.33 5 83.453 90.06 6 98.21總精度 87.84%

4.2 退耕地造林質(zhì)量高分辨率遙感監(jiān)測技4.2.1 Quickbird 圖像的樹冠信息提取由于遙感圖像的每個(gè)亮度值都和一個(gè)空間位置相分布成為提取各類地物重要的信息源（Conghe Song2003）。高分辨率遙感圖像提供了大量細(xì)節(jié)信息，使小的目標(biāo)對象成為可能。4.2.1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)本項(xiàng)研究以河北省張家口橋東區(qū)和海南省昌江縣驗(yàn)點(diǎn)于 2002 年開始退耕,到 2004 年，已植苗造林 3 年3.5m，種植山杏的地壟無雜草，基本是裸露的土地。始發(fā)芽長葉，10 月下旬落葉。海南昌江試驗(yàn)點(diǎn)于 20樹種為橡膠。獲取用于樹冠信息提取的 Quickbird 數(shù)據(jù)分辨為河北張家口 2004 年 7 月 2 日。海南昌江縣 2004 年 8 月 28 日，具體位置見圖
【引證文獻(xiàn)】

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2 王茹雯;基于遙感數(shù)據(jù)的林木生長現(xiàn)狀研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2010年

3 馮旭;退耕還林政府職能的法律研究[D];西南政法大學(xué);2010年

4 田勝男;北方地區(qū)退耕還林工程綜合效益評價(jià)[D];北京林業(yè)大學(xué);2012年

本文編號：2893566