發(fā)布時(shí)間：2020-11-16 12:53

　　 森林碳儲(chǔ)量主要通過(guò)地面調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)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(cè)森林碳儲(chǔ)量并實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)一直是國(guó)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(guó)生態(tài)環(huán)境第一縣”稱(chēng)號(hào)的浙江省慶元縣為研究對(duì)象,融合中、高分辨率遙感影像,采用層級(jí)分類(lèi)技術(shù)對(duì)融合后的影像進(jìn)行分類(lèi)。層級(jí)分類(lèi)主要是先將遙感影像分成林地和其他土地類(lèi)型;然后在林地類(lèi)型里又細(xì)分為森林樹(shù)種的地類(lèi);最后結(jié)合土地類(lèi)型分類(lèi)圖和森林樹(shù)種分類(lèi)圖形成最終的區(qū)域類(lèi)型圖。土地利用/覆蓋分類(lèi)過(guò)程中采用的基于支持向量機(jī)和模糊k-means聚類(lèi)的方法,森林樹(shù)種分類(lèi)方法采用的是最大似然法的分類(lèi)方法。森林碳儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)首先根據(jù)森林樹(shù)種平均碳密度繪制出森林碳儲(chǔ)量的空間分布圖;結(jié)合森林樹(shù)種平均碳密度和年度碳儲(chǔ)量增長(zhǎng)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(chǔ)量;最后利用基于庫(kù)替代的方法實(shí)現(xiàn)森林碳儲(chǔ)量的年度動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。另外,疊加林權(quán)數(shù)據(jù)層,還可實(shí)現(xiàn)對(duì)每戶(hù)林農(nóng)所擁有的森林碳儲(chǔ)量估算和碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。研究結(jié)果表明:(1)融合多數(shù)據(jù)源的層級(jí)分類(lèi)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(lèi)精度。層級(jí)的分類(lèi)架構(gòu)設(shè)計(jì)可以對(duì)不同區(qū)域的圖像采用不同的算法,通過(guò)提高局部分類(lèi)精度,進(jìn)而提高整體的分類(lèi)精度�；�于支持向量機(jī)和模糊k-means聚類(lèi)的土地利用/覆蓋分類(lèi)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(lèi)型,且該分類(lèi)方法具有小樣本識(shí)別大數(shù)據(jù)和樣本選取簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。(2)基于二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的地上碳儲(chǔ)量估算方法,主要利用二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)中各小班的優(yōu)勢(shì)樹(shù)種信息。通過(guò)選取合適的小班數(shù)據(jù),建立各優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的平均單木碳儲(chǔ)量模型估算出各優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的平均碳密度,得到平均碳密度后,乘上各優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的小班總面積即可估算出區(qū)域內(nèi)總的地上碳儲(chǔ)量。(3)基于InVEST模型森林碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法,InVEST模型的碳儲(chǔ)量模塊估算碳儲(chǔ)量具有操作簡(jiǎn)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(chǔ)量,再利用基于庫(kù)差別的方法得出碳儲(chǔ)量變化狀況,從而實(shí)現(xiàn)森林碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。該方法可實(shí)現(xiàn)縣級(jí)、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))級(jí)和村級(jí)的碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。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(chǔ)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(chǔ)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(shù)種平均碳密度數(shù)據(jù)繪制出森林碳儲(chǔ)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(cè)出某林農(nóng)所擁有的森林碳儲(chǔ)量?jī)r(jià)值,從而實(shí)現(xiàn)林農(nóng)尺度的碳儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)。本文提出的融合多數(shù)據(jù)源層級(jí)分類(lèi)的縣域尺度森林碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法。該方法結(jié)合了 InVEST生態(tài)模型建模簡(jiǎn)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(chǔ)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(guò)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(chǔ)量空間分布圖,又能減少人工外業(yè)工作量和對(duì)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(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：S718.5
【部分圖文】：

?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�？h城松源鎮(zhèn)距麗水市２３３千米，距杭州市５３２??千米。全縣南北長(zhǎng)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??

??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(lái)的數(shù)字高程圖，見(jiàn)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(lèi)型，它們的碳儲(chǔ)量也是不一樣的，因此疊加土壤類(lèi)型分布圖后??可以增加森林土壤碳儲(chǔ)量估算的精度。根據(jù)中國(guó)公里網(wǎng)格土壤類(lèi)型分布圖裁切出研宄??區(qū)域數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來(lái)源：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ２．ｇｅｏｄａｔａ．ｃｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）。研宄區(qū)的土壤類(lèi)型分布圖??如圖２－３所示。??２５??

??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(lái)的數(shù)字高程圖，見(jiàn)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(lèi)型，它們的碳儲(chǔ)量也是不一樣的，因此疊加土壤類(lèi)型分布圖后??可以增加森林土壤碳儲(chǔ)量估算的精度。根據(jù)中國(guó)公里網(wǎng)格土壤類(lèi)型分布圖裁切出研宄??區(qū)域數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來(lái)源：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ２．ｇｅｏｄａｔａ．ｃｎ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）。研宄區(qū)的土壤類(lèi)型分布圖??如圖２－３所示。??２５??
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本文編號(hào)：2886250