基于多源遥感数据的毛竹林冠层郁闭度多尺度反演研究

目录

摘要...............................................................................................................................................................I ABSTRACT...............................................................................................................................................III 1绪论. (1)

1.1研究目的和意义 (1)

1.2国内外研究动态 (2)

1.2.1森林资源遥感监测 (2)

1.2.1.1分类与制图 (2)

1.2.1.2森林资源动态监测 (3)

1.2.1.3森林碳储量遥感估算 (3)

1.2.2森林参数遥感定量反演 (4)

1.2.3竹林资源遥感研究现状 (6)

1.3研究内容与技术路线 (8)

1.3.1研究内容与方法 (8)

1.3.2技术路线 (8)

2研究区与数据资料 (10)

2.1研究区概况 (10)

2.1.1地理位置 (10)

2.1.2气候状况 (10)

2.1.3地形地貌 (10)

2.1.4植被状况 (11)

2.2数据资料 (11)

2.2.1遥感数据及预处理 (11)

2.2.1.1无人机遥感影像及预处理 (11)

2.2.1.2SPOT5影像及预处理 (12)

2.2.1.3Landsat TM影像及预处理 (13)

2.2.2外业数据 (15)

2.2.3辅助数据 (18)

3无人机遥感数据结合Li-Strahler几何光学模型的毛竹林冠层郁闭度估算 (20)

3.1Li-Strahler几何光学模型 (20)

3.2混合像元分解 (22)

3.3端元获取与评价 (23)

3.4几何光学模型郁闭度反演结果与分析 (25)

3.4.1基于无约束混合像元分解的的郁闭度反演 (25)

3.4.2基于全约束混合像元分解的的郁闭度反演 (26)

3.5本章小结 (28)

4SPOT5结合Erf-BP神经网络模型的毛竹林郁闭度估算 (30)

4.1Er-BP神经网络模型简介 (31)

4.2遥感变量设置 (32)

4.2.1主成分分析 (32)

4.2.2纹理分析 (33)

4.2.3归一化植被指数（NDVI） (33)

4.3Bootstrap变量筛选 (34)

4.4SPOT5结合Erf-BP神经网络模型估算结果与分析 (34)

4.4.1模型构建 (34)

4.4.1.1Bootstrap变量筛选结果 (34)

4.4.1.2Erf-BP模型 (35)

4.4.2反演结果分析 (36)

4.5小结 (38)

5Landsat TM结合Erf-BP神经网络模型的毛竹林郁闭度估算 (40)

5.1遥感变量的设置 (40)

5.2变量筛选 (41)

5.3Landsat TM结合Erf-BP神经网络模型的估算结果及分析 (41)

5.3.1模型构建 (41)

5.3.1.1Bootstrap变量筛选结果 (41)

5.3.1.2Erf-BP模型 (42)

5.3.2反演结果 (43)

5.4小结 (44)

6结论与讨论 (46)

6.1结论与创新点 (46)

6.1.1结论 (46)

6.1.2创新点 (46)

6.2讨论 (46)

6.2.1无人机郁闭度估算方面 (46)

6.2.2Erf-BP神经网络模型郁闭度估算方面 (49)

6.2.3遥感数据方面 (49)

参考文献 (51)

个人简介 (59)

导师简介 (60)

致谢 (61)

1绪论

1绪论

1.1研究目的和意义

竹林是我国亚热带一种重要的森林资源，第八次全国森林资源清查表明，我国竹林面积已达601万ha[1]，比第七次清查的538万ha增加了63万ha，增长率为11.7%，而相对于第五次清查的421万ha，竹林面积增长了43％左右，增长速度惊人。竹林不仅在区域经济发展中具有重要的作用，其碳汇功能也越来越受到国际社会广泛关注[2]，首先，竹子不仅具有生长快、成材早、用途广、市场潜力大、综合效益高、一次培植永续利用等特点[3]，还是一种绿色环保、经济安全的天然材质[4]，是集经济、生态和社会效益于一体的优良树种；其次，毛竹的固碳能力远远超过普通林木，在减缓气候变暖、促进世界碳平衡等方面发挥着较大的作用[5-7]。然而，毛竹生长受外界因素影响较大[8-11]，如何快速、准确监测竹林资源信息及其变化情况，已经成为科学管理和高效利用竹林资源的重要基础[12]。

郁闭度是指林冠垂直投影面积与林地面积之比，它不仅可以反映森林冠层的郁闭程度、树木利用空间的程度，并且能够指示林分密度，是森林资源调查的一个重要因子[13]。郁闭度及其空间分布反演不但有助于森林结构信息的理解，而且在评价森林生产力以及生态系统对气候变化和人类活动的响应等方面发挥着重要作用。国内外已有较多森林郁闭度测定方法，主要包括地面调查和遥感调查两种方式[14]。地面调查不仅耗时耗力，而且受人为因素影响较大，调查范围也较小。与地面调查相比，遥感技术具有实时、连续和大范围覆盖的特点，它以电磁信息的形式快速记录环境条件（如气候、辐射和土壤水分）、植被分布格局与活动（如植被分布、组成、叶面积和有效辐射吸收）以及土地利用（森林砍伐、恢复、种植和农田弃耕）等动态变化，使得利用地物反射率来进行森林参数估算、获取大面积冠层信息成为可能，并突破了野外测量覆盖面积小、费时费力的局限性[15-16]，因此，遥感技术在森林冠层郁闭度空间分布定量反演中具有独特的优势。然而，目前森冠层参数遥感估算大都基于单一尺度、单一遥感数据及结构简单的统计模型[17-20]、或机理明确但结构复杂的物理模型[21-22]进行，综合利用多源遥感数据及混合模型的多尺度估算还比较欠缺，因此，开展这方面的研究是近年的一个热点[23-24]。

本文将综合利用Li-Strahler几何光学模型和Erf-BP模型，以无人机遥感数据、SPOT5数据和Landsat TM数据为数据源，并以地面调查数据为验证数据，研究基于多源遥感的，天地空一体化的毛竹林冠层郁闭度多尺度反演。