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縣域尺度森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-16 12:53
   森林碳儲量主要通過地面調(diào)查數(shù)據(jù)來估算,存在著統(tǒng)計(jì)工作量大,建模復(fù)雜度高等難點(diǎn)。如何快捷、準(zhǔn)確地估測森林碳儲量并實(shí)現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測一直是國內(nèi)外林業(yè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難題。本文以具有“中國生態(tài)環(huán)境第一縣”稱號的浙江省慶元縣為研究對象,融合中、高分辨率遙感影像,采用層級分類技術(shù)對融合后的影像進(jìn)行分類。層級分類主要是先將遙感影像分成林地和其他土地類型;然后在林地類型里又細(xì)分為森林樹種的地類;最后結(jié)合土地類型分類圖和森林樹種分類圖形成最終的區(qū)域類型圖。土地利用/覆蓋分類過程中采用的基于支持向量機(jī)和模糊k-means聚類的方法,森林樹種分類方法采用的是最大似然法的分類方法。森林碳儲量的動態(tài)監(jiān)測首先根據(jù)森林樹種平均碳密度繪制出森林碳儲量的空間分布圖;結(jié)合森林樹種平均碳密度和年度碳儲量增長量,利用InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs,InVEST)分別估算出研究區(qū) 2013 年和 2014 年的碳儲量;最后利用基于庫替代的方法實(shí)現(xiàn)森林碳儲量的年度動態(tài)監(jiān)測。另外,疊加林權(quán)數(shù)據(jù)層,還可實(shí)現(xiàn)對每戶林農(nóng)所擁有的森林碳儲量估算和碳儲量動態(tài)監(jiān)測。研究結(jié)果表明:(1)融合多數(shù)據(jù)源的層級分類方法。相比單一數(shù)據(jù)源,融合多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)具有更高的分類精度。層級的分類架構(gòu)設(shè)計(jì)可以對不同區(qū)域的圖像采用不同的算法,通過提高局部分類精度,進(jìn)而提高整體的分類精度;谥С窒蛄繖C(jī)和模糊k-means聚類的土地利用/覆蓋分類方法能快速、準(zhǔn)確地將遙感圖像區(qū)分出林地和其他土地類型,且該分類方法具有小樣本識別大數(shù)據(jù)和樣本選取簡單等特點(diǎn)。(2)基于二類調(diào)查數(shù)據(jù)的地上碳儲量估算方法,主要利用二類調(diào)查數(shù)據(jù)中各小班的優(yōu)勢樹種信息。通過選取合適的小班數(shù)據(jù),建立各優(yōu)勢樹種的平均單木碳儲量模型估算出各優(yōu)勢樹種的平均碳密度,得到平均碳密度后,乘上各優(yōu)勢樹種的小班總面積即可估算出區(qū)域內(nèi)總的地上碳儲量。(3)基于InVEST模型森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測方法,InVEST模型的碳儲量模塊估算碳儲量具有操作簡單,輸入變量少等特點(diǎn)。利用該模型估算出兩期以上的森林碳儲量,再利用基于庫差別的方法得出碳儲量變化狀況,從而實(shí)現(xiàn)森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測。該方法可實(shí)現(xiàn)縣級、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))級和村級的碳儲量動態(tài)監(jiān)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出:①2013年慶元縣、松源鎮(zhèn)和坑西村的碳儲量分別為2.8063× 107噸、2.2279× 106噸和1.8963× 105噸;②2013年到2014年慶元縣、松源鎮(zhèn)和坑西村的碳儲量分別增加了 5.0314× 105噸、減少了 3.2036× 104噸和增加了 6.1547× 103噸。(4)在遙感數(shù)據(jù)上疊加林權(quán)數(shù)據(jù),不僅可以校正林權(quán)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)和林權(quán)數(shù)據(jù)的耦合,還可結(jié)合樹種平均碳密度數(shù)據(jù)繪制出森林碳儲量的空間分布圖。有了林地權(quán)屬關(guān)系,還可以根據(jù)這些權(quán)屬關(guān)系估測出某林農(nóng)所擁有的森林碳儲量價(jià)值,從而實(shí)現(xiàn)林農(nóng)尺度的碳儲量監(jiān)測。本文提出的融合多數(shù)據(jù)源層級分類的縣域尺度森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測方法。該方法結(jié)合了 InVEST生態(tài)模型建模簡單和遙感圖像成本低、尺度大等特點(diǎn),可準(zhǔn)確地反映森林碳儲量空間上的分布狀況和時(shí)間維度上的變化狀況。在遙感圖像處理過程中,綜合中、高分辨率遙感圖像和森林資源林權(quán)調(diào)查數(shù)據(jù),既能準(zhǔn)確地繪制出森林碳儲量空間分布圖,又能減少人工外業(yè)工作量和對森林生態(tài)資源的破壞。
【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】:2017
【中圖分類】:S718.5
【部分圖文】:

方位圖,方位圖,概況,遙感數(shù)據(jù)


?2研宄區(qū)概況與遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理???2研究區(qū)概況與遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理??2.1研究區(qū)概況??2.1.1自然條件??研究區(qū)慶元縣,位于浙江省西南部,具體地理位置為東經(jīng)118°?5(T?-119°?30',??北緯27°?25'?-27°?5T。北接龍泉縣和景寧畬族自治縣,東、西、南面分別與福建??省壽寧縣、松溪縣和政和三縣接壤。縣城松源鎮(zhèn)距麗水市233千米,距杭州市532??千米。全縣南北長49千米,東西寬67千米,總面積1898平方千米。具體的區(qū)位圖??如圖2-1所示。??中S行剛??

數(shù)字高程圖,土壤類型


??本文實(shí)驗(yàn)中所用到遙感圖像地面幾何精校正的DEM數(shù)據(jù)是基于SP0T-5遙感影??像派生出來的數(shù)字高程圖,見圖2-2。??慶元縣數(shù)字高程模型圖(DEM)??W??0?5,0000,000?20,000?30,000?40,000?-;?H??■?1^—?t?■低:106.151??圖2-2研究區(qū)的數(shù)字高程圖??Fig.2-2?Digital?elevation?model?of?the?study?area??由于不_的土壤類型,它們的碳儲量也是不一樣的,因此疊加土壤類型分布圖后??可以增加森林土壤碳儲量估算的精度。根據(jù)中國公里網(wǎng)格土壤類型分布圖裁切出研宄??區(qū)域數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源:http://www2.geodata.cn/index.html)。研宄區(qū)的土壤類型分布圖??如圖2-3所示。??25??

分布圖,土壤類型,分布圖,數(shù)字高程圖


??本文實(shí)驗(yàn)中所用到遙感圖像地面幾何精校正的DEM數(shù)據(jù)是基于SP0T-5遙感影??像派生出來的數(shù)字高程圖,見圖2-2。??慶元縣數(shù)字高程模型圖(DEM)??W??0?5,0000,000?20,000?30,000?40,000?-;?H??■?1^—?t?■低:106.151??圖2-2研究區(qū)的數(shù)字高程圖??Fig.2-2?Digital?elevation?model?of?the?study?area??由于不_的土壤類型,它們的碳儲量也是不一樣的,因此疊加土壤類型分布圖后??可以增加森林土壤碳儲量估算的精度。根據(jù)中國公里網(wǎng)格土壤類型分布圖裁切出研宄??區(qū)域數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源:http://www2.geodata.cn/index.html)。研宄區(qū)的土壤類型分布圖??如圖2-3所示。??25??
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本文編號:2886250

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