發(fā)布時間：2020-11-21 21:55

　　 森林生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,具有無法取代的社會、經(jīng)濟及生態(tài)效益。通過景觀分析法對研究區(qū)土地利用/土地覆蓋類型、碳儲量/碳密度、土壤侵蝕功能等進行動態(tài)分析評價,從而為區(qū)域內(nèi)土壤侵蝕的防治、多功能森林的經(jīng)營規(guī)劃等提供依據(jù)。以將樂縣1997年、2007年與2017年的Landsat影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),進行土地利用/覆蓋分類及精度驗證。根據(jù)土地利用/覆蓋分類結(jié)果,對其土地利用變化進行分析與預測。提取包括波段、植被指數(shù)、地形因子、主成份、纓帽變換因子與紋理指數(shù)等數(shù)據(jù);與地面調(diào)查樣地數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析,得到顯著相關(guān)的因子并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模反演得到研究區(qū)碳密度分布。根據(jù)研究區(qū)月降雨、土壤類型、地形、植被覆蓋度與土地利用/覆蓋結(jié)果分別計算得到相應的土壤侵蝕因子,結(jié)合ArcGIS10.3計算得到研究區(qū)土壤侵蝕量,并對其在海拔、坡度上的分布進行分析。使用Fragstats4.2分別計算研究區(qū)土地利用/覆蓋、土壤侵蝕與碳密度的各類景觀指數(shù),并對其進行分析,得到碳密度與土壤侵蝕之間關(guān)系。主要結(jié)論:1)多端元光譜分解效果優(yōu)于約束性最小二乘法分解,植被豐度與土壤豐度構(gòu)建得到衍生的植被-土壤指數(shù)能夠擴大不同森林類型之間的差異。結(jié)合可見光波段、植被豐度、植被-土壤指數(shù)與NDVI可實現(xiàn)2007年與2017年林地內(nèi)不同森林類型的劃分。第一層1997年、2007年與2017年總體分類精度分別為90.40%、91.90%及88.01%,其相應的kappa系數(shù)值分別為0.85、0.88與0.83;第二層林地區(qū)域2007年與2017年總體精度分別為85.17%與86.62%,kappa指數(shù)分別為0.80與0.82。根據(jù)分類結(jié)果,水域面積先減小后增大;建筑與林地面積持續(xù)增加;耕地與裸地面積持續(xù)減小。裸地變化最劇烈,主要受城市擴張、林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的影響,分布具有一定的隨機性。其次為耕地或建筑,主要表現(xiàn)為耕地面積的減少與建筑面積的增加,其中建筑面積主要來源于耕地。林地變化面積最大,變化率最小,主要與耕地進行轉(zhuǎn)換。預測得到2017年土地利用/覆蓋結(jié)果與實際結(jié)果的kappa值為0.81,說明CA-Markov模型的適立性,基于此對2027年研究區(qū)土地利用/覆蓋情況進行預測。2)經(jīng)Pearson相關(guān)分析,選擇了波段2與6的倒數(shù)、波段2與5在5×5窗門下的均值紋理作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量;經(jīng)模擬訓練得到?jīng)Q定系數(shù)為0.66,均方根誤差為5.81 t/ha,相對均方根誤差為0.72的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)模型反演得到研究區(qū)林地碳密度分布,統(tǒng)計得到其均值為95.58 t/ha,標準差為56.47 t/ha,林地總碳儲量為1.92X 107t。根據(jù)森林類型統(tǒng)計結(jié)果,不同類型平均碳密度排序為混交林馬尾松純林闊葉純林杉木純林,值分別為 103.76 t/ha、98.19 t/ha、95.43 t/ha 與 90.90 t/ha。馬尾松純林、杉木純林、闊葉純林與混交林總碳儲量分別為7.07X 107t、6.14X 107t、4.26 X 107t 與 1.72 X 107t。3)2007年與2017年將樂縣土壤侵蝕面積分別為991.02 km2與1001.12 km2,平均土壤侵蝕模數(shù)為 508.96t/(km2·a)、522.82t/(km2·a),土壤侵蝕總量為 114.62 萬 t/a、117.57萬t/a;土壤侵蝕主要為微度與輕度侵蝕強度。平均土壤侵蝕模數(shù)隨海拔增加先增加后減小,隨坡度增加而增加。在0°-15°坡度級,以微度侵蝕為主;在15°以上坡度區(qū)域以輕度侵蝕強度為主。200-800 m區(qū)域侵蝕量占比分別達到80.56%與82.48%,15°-25°區(qū)域侵蝕量占比分別達到72.68%與72.52%。說明研究區(qū)的土壤侵蝕發(fā)生區(qū)域集中200-800 m海拔級、15°-25°坡度級的區(qū)域,主要是因為在該區(qū)域人類活動影響較大,皆伐等經(jīng)營措施對其有一定的影響,因此在制定措施的時候更應考慮該區(qū)域。4)1997-2017年間研究區(qū)土地利用/覆蓋發(fā)生了劇烈的變化,景觀破碎度下降,形狀趨向于規(guī)則化且景觀之間的連通度增加,主要原因是發(fā)展過程中,尤其是建筑用地對原本細碎的未利用地景觀的大量吞并,使零散斑塊減少,從而增加其景觀的聚集度。森林碳密度斑塊面積較小、類型多樣、分布均衡且斑塊總體較為破碎,受人類活動的影響較大。以平均碳密度為中心的Leve14(66.21 t/ha-122.69 t/ha)碳密度級,代表將樂大部分林地的實際碳密度景觀分布狀態(tài),說明將樂縣林地質(zhì)量較好,且具有較高的連通性。土壤侵蝕斑塊數(shù)量大、斑塊平均面積小,說明研究區(qū)不存在大面積同一類型的侵蝕情況,但具有較好的連通性,應防止其連接成片。土壤侵蝕斑塊數(shù)量隨碳密度級的增加先增加后減少,侵蝕斑塊分布較為分散,林地上受其碳密度分布影響較大。侵蝕主要集中在Leve13、Leve14、Leve15三個級別內(nèi),中度以上侵蝕斑塊數(shù)與斑塊面積小,其中強度與極強度侵蝕面積主要在一個像元之內(nèi)�？傮w上,人類活動對土地利用/覆蓋、土壤侵蝕與森林碳密度具有重要影響,主要驅(qū)動力為城市化擴張、森林經(jīng)營、退耕還林工程等政策的實施。
【學位單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S718.5;S714.7
【部分圖文】：

研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)收集況與數(shù)據(jù)收集??況??置??福建省三明市西北部的將樂縣，經(jīng)緯度為東經(jīng)：１１７°０５＇？１１。０４、將樂縣總面積為２２４６．７?ｋｍ２，現(xiàn)轄６個鎮(zhèn)、７個鄉(xiāng)、１，位于閩江支流金溪的中下游，為閩西北低山丘陵地帶。??ＴＯ＾＇Ｏ＾Ｅ?＾ＷＣＴＥ?ｎ〇°（ｙ〇＂Ｅ?１３０°０’０＂Ｅ??—?—

表３－４地形校正結(jié)果參數(shù)對比??Ｔａｂｌｅ?３－４?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｔｅｒｒａｉｎ?ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ??年份?參數(shù)?Ｂａｎｄ?１?Ｂａｎｄ?２?Ｂａｎｄ?３?Ｂａｎｄ?４?Ｂａｎｄ?５?Ｂａｎｄ?６??Ｍｅａｎ－Ｔ?３３７．７０?５４８．６７?４２９．３６?２６８７．９９?１４８９．０６?６６４．３８??１綱?Ｍｅａｎ－Ｃ?則?５４８．６８?４２９．３６?獄０１?１４?圓?６６４．３８??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?８３．６７?１２５．７４?１５１．５４?５９５．０２?４０９．５７?２６０．０４??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?８０．００?１１８．６１?１４５．７５?５８０．０９?３９２．４６?２５１．６３??Ｍｅａｎ－Ｔ?３１７．７２?５４２．２８?４０９．９２?２７０５．３８?１４６３．３６?６３７．４５??１９９７－４２?ＭＣａｎ－Ｃ?３，７．７，?５４２．２７?４０９．９１?２７０５．３４?１４６３．３３?６３７．４３??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?７５．３４?１１８．６４?１３９．５３?５３７．２２?３６７．２０?２３０．４２??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?７２．１８?１１０．６６?１３４．００?５０５．５０?３４３．７０?２２１．０６??Ｍｅａｎ－Ｔ?２８６．３３?４５４．４３?３４３．３９?２６４３．２６?１３４２．７４?６１９．０７??２００７－４１?＾?２８６．３３?４５４．４３?３４３．３９?２６４３．２７?１３４２．７４?６１９．０８??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?１３８．４５?１７６．５０?２２８．４２?７０１．７５?５２６．４６?３６１．２０??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?１３２．１５?１６４．２６?２２１．１１?５９３．８０?４７９．７６?

ＳＷＩＲ２波段。??３．４．４地形因子??地形因子包括坡度、坡向、海拔等數(shù)據(jù)，圖３－２為將樂縣坡度與坡向圖，從地理??空間數(shù)據(jù)云獲取到研宄區(qū)數(shù)字高程模型，空間分辨率為３０?ｍ，將其與影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一??到同一投影系統(tǒng)后用于地形校正及后續(xù)土壤侵蝕模型ＬＳ因子計算、碳儲量／碳密度建??模。??屬廣Ｉ??（ａ）為坡度，（ｂ）為坡向??圖３－２研究區(qū)坡度坡向圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｓｌｏｐｅ?ｓｌｏｐｅ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??３．４．５影像紋理??紋理通常被定義為圖像的某種局部性質(zhì)，或是對局部區(qū)域中像素之間關(guān)系的一種??度量。常用的影像紋理包括均值（Ｍｅａｎ）、方差（Ｖａｒｉａｎｃｅ，?ＶＡＲ）、相關(guān)（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，??ＣＯＲ）、對比度（Ｃｏｎｔｒａｓｔ，?ＣＯＮ）、差異（Ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ＤＩＳ）、均質(zhì)性（Ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ，??ＨＯＭ）、角二階矩（Ａｎｇｕｌａｒ?ｓｅｃｏｎｄ?ｍｏｍｅｎｔ，ＡＳＭ）和熵（Ｅｎｔｒｏｐｙ，ＥＮＴ）（ＡｒｅｎａｓＣａｓｔｒｏ??ｅｔａｌ．，２０１３；陳玲等，２０１５）�；叶裙采�矩陣法是常用的獲取影像紋理特征的方法，通??過設(shè)定滑動窗口的大小
【參考文獻】

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本文編號：2893655