广东韶关地区森林碳储量遥感估测方法研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 森林生物量/碳储量研究现状概述 | 第8-13页 |
| 1.2.1 以森林调查为基础的森林生物量研究 | 第8-9页 |
| 1.2.2 以生态模型为核心的生物量研究 | 第9-10页 |
| 1.2.3 以遥感技术为支撑的生物量研究 | 第10-12页 |
| 1.2.4 森林碳储量的研究 | 第12-13页 |
| 第二章 研究内容和方法 | 第13-21页 |
| 2.1 研究区概况 | 第13-14页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第13页 |
| 2.1.2 地质地貌 | 第13-14页 |
| 2.1.3 气候特征 | 第14页 |
| 2.1.4 自然资源 | 第14页 |
| 2.1.5 经济 | 第14页 |
| 2.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 2.3 研究方法 | 第15-20页 |
| 2.3.1 多元线性回归方法 | 第15页 |
| 2.3.2 K最邻近分类法 | 第15-16页 |
| 2.3.3 人工神经网络方法 | 第16-18页 |
| 2.3.4 随机森林方法 | 第18-20页 |
| 2.4 技术路线 | 第20-21页 |
| 第三章 数据预处理 | 第21-26页 |
| 3.1 数据来源 | 第21页 |
| 3.2 数据预处理 | 第21-26页 |
| 3.2.1 样地生物量与碳储量的计算 | 第21-23页 |
| 3.2.2 研究区遥感图像预处理 | 第23-26页 |
| 第四章 碳储量估测模型的建立与评价 | 第26-36页 |
| 4.1 模型驱动因子的构建 | 第26-30页 |
| 4.1.1 驱动因子的选择 | 第26页 |
| 4.1.2 驱动因子的提取 | 第26-28页 |
| 4.1.3 碳密度与各因子的相关性检验 | 第28-30页 |
| 4.2 碳储量遥感估测模型建立 | 第30-33页 |
| 4.2.1 多元线性回归模型建立 | 第30页 |
| 4.2.2 K最邻近分类法模型建立 | 第30-31页 |
| 4.2.3 人工神经网络模型建立 | 第31-32页 |
| 4.2.4 随机森林模型建立 | 第32-33页 |
| 4.3 模型精度比较 | 第33页 |
| 4.4 韶关区域碳储量的遥感估测 | 第33-36页 |
| 第五章 碳储量空间变化分析 | 第36-41页 |
| 5.1 韶关碳储量空间冷热点分析 | 第36-37页 |
| 5.2 韶关碳储量变化分析 | 第37-41页 |
| 5.2.1 不同年份韶关地区碳储量估测 | 第37-38页 |
| 5.2.2 碳储量空间格局变化分析 | 第38-41页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第41-44页 |
| 6.1 研究结论 | 第41-42页 |
| 6.1.1 四种模型比较结果 | 第41页 |
| 6.1.2 碳储量空间分布分析结果 | 第41-42页 |
| 6.1.3 碳密度变化趋势研究结果 | 第42页 |
| 6.2 问题讨论 | 第42页 |
| 6.3 展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
