| 中文摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与目的意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第16-19页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.3 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 研究方法和主要关键技术 | 第19-27页 |
| 2.1 研究方法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 研究方法 | 第19页 |
| 2.1.2 技术路线 | 第19-20页 |
| 2.2 研究区概况 | 第20-23页 |
| 2.2.1 研究区位置分布 | 第20-21页 |
| 2.2.2 研究区自然状况 | 第21-22页 |
| 2.2.3 研究区的社会经济概况 | 第22-23页 |
| 2.3 主要关键技术 | 第23-26页 |
| 2.3.1 遥感技术 | 第23-24页 |
| 2.3.2 地理信息系统 | 第24-25页 |
| 2.3.3 全球定位系统 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 数据获取与处理 | 第27-39页 |
| 3.1 样地数据资料 | 第27-28页 |
| 3.2 基于遥感影像的森林植被指数提取 | 第28-35页 |
| 3.2.1 数据源 | 第28-29页 |
| 3.2.2 遥感影像处理 | 第29-31页 |
| 3.2.3 提取植被指数 | 第31-32页 |
| 3.2.4 提取结果及说明 | 第32-35页 |
| 3.3 基于DEM的泰山地形因子提取 | 第35-38页 |
| 3.3.1 数据源说明 | 第35页 |
| 3.3.2 地形因子的定义 | 第35-36页 |
| 3.3.3 提取结果及说明 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 森林碳汇估算模型的构建 | 第39-51页 |
| 4.1 生物量模拟模型 | 第39-41页 |
| 4.1.1 CASA模型基本材料 | 第39页 |
| 4.1.2 模型基本结构与计算 | 第39-41页 |
| 4.2 森林生物量与植被指数、地形因子的相关性分析 | 第41-42页 |
| 4.3 森林生物量遥感估算模型 | 第42-48页 |
| 4.3.1 估算模型拟合 | 第42-45页 |
| 4.3.2 森林生物量遥感模型的检验 | 第45-48页 |
| 4.4 森林碳汇估算模型 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 泰山森林碳汇时空变化分析 | 第51-58页 |
| 5.1 泰山森林碳汇时间变化规律分析 | 第51-54页 |
| 5.2 泰山森林碳汇空间变化规律分析 | 第54-57页 |
| 5.2.1 泰山森林碳汇随高程变化分析 | 第54-55页 |
| 5.2.2 泰山森林碳汇随坡度变化分析 | 第55-56页 |
| 5.2.3 泰山森林碳汇随坡向变化分析 | 第56-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文结论 | 第58-59页 |
| 6.1.1 总结 | 第58页 |
| 6.1.2 创新之处 | 第58-59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表论文及参与项目情况 | 第65页 |