川西亚高山森林植被生物量及碳储量遥感估算研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 1 文献综述 | 第12-23页 |
| ·森林生物量估算方法 | 第13-17页 |
| ·生物量估算的传统方法 | 第13页 |
| ·基于遥感技术的生物量估算方法 | 第13-17页 |
| ·植被指数 | 第17-18页 |
| ·森林植被碳储量 | 第18-19页 |
| ·遥感技术对森林生物量估算的研究现状 | 第19-21页 |
| ·国外的研究现状 | 第19-20页 |
| ·国内的研究现状 | 第20-21页 |
| ·存在的问题 | 第21-23页 |
| 2 研究区域概况和研究方法 | 第23-36页 |
| ·研究区域概况 | 第23-24页 |
| ·研究目的与意义 | 第24-25页 |
| ·研究内容 | 第25页 |
| ·研究方法 | 第25-36页 |
| ·森林资源基础数据的收集 | 第25-26页 |
| ·森林的分类 | 第26页 |
| ·样地的设置 | 第26页 |
| ·森林生物量测定 | 第26页 |
| ·基于遥感的森林生物量遥感模型研究 | 第26-36页 |
| ·遥感影像预处理 | 第26-29页 |
| ·图像分类 | 第29-30页 |
| ·研究区植被指数提取与分析 | 第30-34页 |
| ·地形因子的提取 | 第34页 |
| ·模型的建立 | 第34页 |
| ·生物量及碳储量估算 | 第34-35页 |
| ·专题图的制作 | 第35页 |
| ·海拔梯度、坡度等级和坡向等级碳储量估算 | 第35-36页 |
| 3 结果与分析 | 第36-54页 |
| ·森林生物量与各遥感因子的相关性分析 | 第36-38页 |
| ·针叶林生物量与遥感数据之间的相关性分析 | 第36-37页 |
| ·阔叶林生物量与遥感数据之间的相关性分析 | 第37-38页 |
| ·森林生物量遥感模型的建立 | 第38-44页 |
| ·针叶林生物量遥感模型建立 | 第38-41页 |
| ·生物量数据与单波段数据之间的回归分析 | 第38-39页 |
| ·生物量数据与植被指数以及地形数据之间的回归分析 | 第39-40页 |
| ·生物量与各遥感数据之间的多元回归分析 | 第40-41页 |
| ·阔叶林生物量遥感模型建立 | 第41-44页 |
| ·生物量数据与短波段数据之间的回归分析 | 第41-42页 |
| ·生物量数据与植被指数以及地形数据之间的回归分析 | 第42-43页 |
| ·生物量与各数据之间的多元回归分析 | 第43-44页 |
| ·森林生物量及碳储量估算结果 | 第44-48页 |
| ·森林碳储量分布空间分析 | 第48-54页 |
| ·海拔梯度分布特征 | 第48-50页 |
| ·坡度的分布特征 | 第50-51页 |
| ·坡向的分布特征 | 第51-54页 |
| 4 讨论 | 第54-63页 |
| ·影响森林生物量遥感模型精度的因素 | 第54-58页 |
| ·地形校正 | 第54页 |
| ·遥感指示因子 | 第54-58页 |
| ·森林结构 | 第58页 |
| ·基于遥感信息森林生物量最优模型的确定 | 第58-60页 |
| ·基于遥感信息的森林碳储量和碳密度估算结果 | 第60-61页 |
| ·碳储量空间分布特征 | 第61-63页 |
| ·碳储量海拔分布特征 | 第61-62页 |
| ·碳储量坡度分布特征 | 第62页 |
| ·碳储量坡向分布特征 | 第62-63页 |
| 5 结论 | 第63-64页 |
| 6 有待进一步研究的问题 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 硕士学位期间发表文章目录 | 第74页 |
