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白马林场森林碳储量遥感估测

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
1 引言第10-20页
    1.1 本研究的目的及意义第10-11页
    1.2 森林碳汇的研究概述第11-17页
        1.2.1 森林碳汇估测的研究方法第11-15页
            1.2.1.1 模型直接模拟法第11页
            1.2.1.2 抽样实测法第11-12页
            1.2.1.3 蓄积-生物量模型法第12-13页
            1.2.1.4 遥感模型估测法第13-15页
            1.2.1.5 含碳率的选择第15页
        1.2.2 森林碳汇估测的研究现状第15-17页
    1.3 遥感估算碳汇的研究发展趋势第17-20页
        1.3.1 遥感估测森林碳储量的优势第17-18页
        1.3.2 森林碳汇遥感估测研究存在的问题及发展趋势第18-20页
2 研究区概况及资料来源第20-24页
    2.1 研究区概况第20-21页
        2.1.1 林场概况第20页
        2.1.2 水文和气候第20页
        2.1.3 地质地貌第20-21页
        2.1.4 森林资源经营状况第21页
    2.2 数据搜集及样地设置第21-24页
        2.2.1 遥感数据第21-23页
        2.2.2 其他辅助数据与处理第23页
        2.2.3 野外数据调查第23-24页
3 研究内容、方法与技术路线第24-32页
    3.1 研究内容第24页
    3.2 研究方法与步骤第24-30页
        3.2.1 实测数据处理第24-25页
        3.2.2 遥感数据预处理第25-30页
            3.2.2.1 几何精校正第25页
            3.2.2.2 辐射定标第25页
            3.2.2.3 图像融合第25-26页
            3.2.2.4 地形校正第26-29页
            3.2.2.5 大气校正第29-30页
    3.3 技术路线第30-32页
4 影像分类与生物量模型构建第32-46页
    4.1 地物的光谱特征分析第32-33页
    4.2 影像分类第33-35页
    4.3 模型选择第35-36页
        4.3.1 一元回归模型第35页
        4.3.2 多元线性回归模型第35-36页
    4.4 生物量估测指标的选择第36-40页
        4.4.1 遥感图像单波段数据第36-37页
        4.4.2 主成分分量第37-38页
        4.4.3 波段比及植被指数等派生数据第38-39页
        4.4.4 地形数据第39页
        4.4.5 模型自变量提取第39-40页
    4.5 生物量模型拟合第40-43页
        4.5.1 影像光谱信息与生物量的相关性分析第40-41页
        4.5.2 一元回归模型第41页
        4.5.3 多元回归模型第41-42页
        4.5.4 自变量主成分建立回归模型第42-43页
    4.6 生物量模型比较及选择第43-46页
        4.6.1 生物量多元回归模型评价第43-45页
        4.6.2 生物量多元回归模型精度验证第45-46页
5 森林碳储量反演第46-52页
    5.1 森林生物量反演第46页
        5.1.1 森林生物量计算第46页
        5.1.2 森林碳储量计算第46页
    5.2 森林碳储量与二类资源调查数据比较第46-47页
    5.3 森林碳储量空间垂直分布格局第47-52页
        5.3.1 高程、坡度等级、森林碳储量分布专题图第47-49页
        5.3.2 森林碳储量的空间水平分布规律第49-50页
        5.3.3 森林碳储量的空间垂直分布规律第50-52页
6 结论与讨论第52-55页
    6.1 主要结论第52-53页
    6.2 存在的问题和不足第53页
    6.3 展望第53-55页
参考文献第55-60页
个人简介第60-61页
导师简介第61-62页
致谢第62页

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