基于多源遥感毛竹林信息提取及地上部分碳储量估算研究

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1、ZhejiangA&FUniversityDissertationfortheDegreeofMasterMosobambooforestextractionandAGCestimationbasedonmulti-sourceremotesensorimagesCandidate：ShangZhen-zhenAdviser：ZHOUGuo—mo，ProfessorAssociateSupervisor：DUHua—qiang，AssociateprofessorSpeciality：ForestManagementDateofSubmission：June1，2012A

2、&FUniversityLin’an，Zhejiangprovince，P．R．ChinaJune，2012独创性声明IIIIIIIIHUIIIIIlllllllllIIlY2133546本人声明，所呈交的学位论文，是受国家自然科学基金项目(31070564)，科技部973课题(2011CB302705)，浙江省自然科学基金项目(Y3100427)，浙江省林业碳汇与计量创新团队项目(2010R50030)，国家林业局948项目(2008．4．49)资助下，在指导教师指导下，通过我的努力取得的成果，并且是自己撰写的。尽我所知，除了文中作了标注和致谢中已经作了答谢的地方外，论

3、文中不包含其他人发表或撰写过的研究成果，也不包含在浙江农林大学或其他教育机构获得学位或证书而使用过的材料。与我一同对本研究做出贡献的同志，都在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如被查有严重侵犯他人知识产权的行为，由本人承担应有的责任。学位论文作者亲笔签名：l交蝼论文使用授权的说明本人完全了解浙江农林大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密，在——年后解密可适用本授权书。口不保密，本学位论文属于不保密。√(请在方框内打“、／，，)学位论文作者亲笔指导教

4、师亲笔签名日期：摘要竹林作为一种特殊的森林类型，在森林面积逐年减少的情况下，却以更快的速度不断增长，尤其是毛竹林具有较高的固碳能力，其巨大的碳储量对全球碳平衡有重要贡献，因此竹林资源受到广泛关注并逐渐得到认可。竹林资源遥感监测、生物量／碳储量的遥感估算以及竹林地表参数定量反演等方面的研究已经取得一定进展，但多采用LandsatTM等单一遥感数据源，研究范围被局限在县域或者更小的尺度上。我国地处世晃竹子分布中心，竹林面积多分布广，单一的数据源难以实现竹林资源及其碳储量／生物量的大面积同步监测。本研究以长三角地区的浙江北部、江苏南部和上海为研究区域，在LandsatTM毛竹林

5、专题信息提取的基础上，采用同期的MODIS数据利用MF技术，大面积提取了毛竹林的位置信息并估算地上部分碳储量，为基于多源遥感大范围竹林碳监测提供技术支持，对全面评价我国竹林碳汇功能具有重要意义。主要研究内容包括以下几个方面：1．地面样地调查的基础上，通过毛竹单株生物量模型和生物量碳储量之间的转换系数计算每个样地内的毛竹林地上碳储量，并根据面积比例关系将样地内毛竹林地上碳储量转换到MODIS尺度下的样地清查碳储量。2．对MODIS数据和TM毛竹林专题信息进行空间配准和裁剪，将TM尺度下毛竹林专题信息尺度转换到MODIS尺度下，根据安吉县各乡镇的毛竹林信息进行尺度转换精度验证

6、。3．MODIS数据MNF变换后前五个主成份波段包含了90％N上的信息，用作分类特征波段，采用监督分类法将研究区分为林地、水体、耕地、城镇、泥滩五种地物类型。4．选取毛竹林端元，采用匹配滤波的方法从林地信息中获取毛竹林相对丰度，结合尺度转换的TM毛竹林专题数据建立尺度效应校正方程对毛竹林相对丰度进行校正，从而获取毛竹林像元丰度信息。5．结合数学统计模型，采用向后剔除法筛选变量并建立多元线性碳储量遥感估算模型，并用调查样本对模型进行评价，在此基础上进一步估算研究区碳储量空间分布。摘要通过研究得到以下几方面的结论：1．根据尺度转换前后安吉县14个乡镇的毛竹林面积，从面积变异方

7、面评价了尺度转换效果，尺度转换前后的相关系数为O．9975，标准差为821．1，满足尺度转换的精度要求，为校正MODIS数据的毛竹林匹配滤波结果提供保证。2．研究区土地利用类型划分为水体、泥滩、耕地、城镇、林地等5大类，采用MODIS数据的分类效果较好，分类总精度达92．97％，kappa系数为0．888，为毛竹林信息提取提供精度保证。3．MNF2、3两个主成份能较好的从林地中提取毛竹端元，采用匹配滤波毛竹林信息提取结果表明，多数县市毛竹林信息提取精度较高，毛竹林估算面积与实际面积之间的相关指数R2为0．8453。县域尺度上，