發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 21:55

　　 森林生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,具有無(wú)法取代的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)及生態(tài)效益。通過(guò)景觀分析法對(duì)研究區(qū)土地利用/土地覆蓋類(lèi)型、碳儲(chǔ)量/碳密度、土壤侵蝕功能等進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析評(píng)價(jià),從而為區(qū)域內(nèi)土壤侵蝕的防治、多功能森林的經(jīng)營(yíng)規(guī)劃等提供依據(jù)。以將樂(lè)縣1997年、2007年與2017年的Landsat影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),進(jìn)行土地利用/覆蓋分類(lèi)及精度驗(yàn)證。根據(jù)土地利用/覆蓋分類(lèi)結(jié)果,對(duì)其土地利用變化進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。提取包括波段、植被指數(shù)、地形因子、主成份、纓帽變換因子與紋理指數(shù)等數(shù)據(jù);與地面調(diào)查樣地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,得到顯著相關(guān)的因子并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模反演得到研究區(qū)碳密度分布。根據(jù)研究區(qū)月降雨、土壤類(lèi)型、地形、植被覆蓋度與土地利用/覆蓋結(jié)果分別計(jì)算得到相應(yīng)的土壤侵蝕因子,結(jié)合ArcGIS10.3計(jì)算得到研究區(qū)土壤侵蝕量,并對(duì)其在海拔、坡度上的分布進(jìn)行分析。使用Fragstats4.2分別計(jì)算研究區(qū)土地利用/覆蓋、土壤侵蝕與碳密度的各類(lèi)景觀指數(shù),并對(duì)其進(jìn)行分析,得到碳密度與土壤侵蝕之間關(guān)系。主要結(jié)論:1)多端元光譜分解效果優(yōu)于約束性最小二乘法分解,植被豐度與土壤豐度構(gòu)建得到衍生的植被-土壤指數(shù)能夠擴(kuò)大不同森林類(lèi)型之間的差異。結(jié)合可見(jiàn)光波段、植被豐度、植被-土壤指數(shù)與NDVI可實(shí)現(xiàn)2007年與2017年林地內(nèi)不同森林類(lèi)型的劃分。第一層1997年、2007年與2017年總體分類(lèi)精度分別為90.40%、91.90%及88.01%,其相應(yīng)的kappa系數(shù)值分別為0.85、0.88與0.83;第二層林地區(qū)域2007年與2017年總體精度分別為85.17%與86.62%,kappa指數(shù)分別為0.80與0.82。根據(jù)分類(lèi)結(jié)果,水域面積先減小后增大;建筑與林地面積持續(xù)增加;耕地與裸地面積持續(xù)減小。裸地變化最劇烈,主要受城市擴(kuò)張、林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的影響,分布具有一定的隨機(jī)性。其次為耕地或建筑,主要表現(xiàn)為耕地面積的減少與建筑面積的增加,其中建筑面積主要來(lái)源于耕地。林地變化面積最大,變化率最小,主要與耕地進(jìn)行轉(zhuǎn)換。預(yù)測(cè)得到2017年土地利用/覆蓋結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的kappa值為0.81,說(shuō)明CA-Markov模型的適立性,基于此對(duì)2027年研究區(qū)土地利用/覆蓋情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。2)經(jīng)Pearson相關(guān)分析,選擇了波段2與6的倒數(shù)、波段2與5在5×5窗門(mén)下的均值紋理作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量;經(jīng)模擬訓(xùn)練得到?jīng)Q定系數(shù)為0.66,均方根誤差為5.81 t/ha,相對(duì)均方根誤差為0.72的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)模型反演得到研究區(qū)林地碳密度分布,統(tǒng)計(jì)得到其均值為95.58 t/ha,標(biāo)準(zhǔn)差為56.47 t/ha,林地總碳儲(chǔ)量為1.92X 107t。根據(jù)森林類(lèi)型統(tǒng)計(jì)結(jié)果,不同類(lèi)型平均碳密度排序?yàn)榛旖涣竹R尾松純林闊葉純林杉木純林,值分別為 103.76 t/ha、98.19 t/ha、95.43 t/ha 與 90.90 t/ha。馬尾松純林、杉木純林、闊葉純林與混交林總碳儲(chǔ)量分別為7.07X 107t、6.14X 107t、4.26 X 107t 與 1.72 X 107t。3)2007年與2017年將樂(lè)縣土壤侵蝕面積分別為991.02 km2與1001.12 km2,平均土壤侵蝕模數(shù)為 508.96t/(km2·a)、522.82t/(km2·a),土壤侵蝕總量為 114.62 萬(wàn) t/a、117.57萬(wàn)t/a;土壤侵蝕主要為微度與輕度侵蝕強(qiáng)度。平均土壤侵蝕模數(shù)隨海拔增加先增加后減小,隨坡度增加而增加。在0°-15°坡度級(jí),以微度侵蝕為主;在15°以上坡度區(qū)域以輕度侵蝕強(qiáng)度為主。200-800 m區(qū)域侵蝕量占比分別達(dá)到80.56%與82.48%,15°-25°區(qū)域侵蝕量占比分別達(dá)到72.68%與72.52%。說(shuō)明研究區(qū)的土壤侵蝕發(fā)生區(qū)域集中200-800 m海拔級(jí)、15°-25°坡度級(jí)的區(qū)域,主要是因?yàn)樵谠搮^(qū)域人類(lèi)活動(dòng)影響較大,皆伐等經(jīng)營(yíng)措施對(duì)其有一定的影響,因此在制定措施的時(shí)候更應(yīng)考慮該區(qū)域。4)1997-2017年間研究區(qū)土地利用/覆蓋發(fā)生了劇烈的變化,景觀破碎度下降,形狀趨向于規(guī)則化且景觀之間的連通度增加,主要原因是發(fā)展過(guò)程中,尤其是建筑用地對(duì)原本細(xì)碎的未利用地景觀的大量吞并,使零散斑塊減少,從而增加其景觀的聚集度。森林碳密度斑塊面積較小、類(lèi)型多樣、分布均衡且斑塊總體較為破碎,受人類(lèi)活動(dòng)的影響較大。以平均碳密度為中心的Leve14(66.21 t/ha-122.69 t/ha)碳密度級(jí),代表將樂(lè)大部分林地的實(shí)際碳密度景觀分布狀態(tài),說(shuō)明將樂(lè)縣林地質(zhì)量較好,且具有較高的連通性。土壤侵蝕斑塊數(shù)量大、斑塊平均面積小,說(shuō)明研究區(qū)不存在大面積同一類(lèi)型的侵蝕情況,但具有較好的連通性,應(yīng)防止其連接成片。土壤侵蝕斑塊數(shù)量隨碳密度級(jí)的增加先增加后減少,侵蝕斑塊分布較為分散,林地上受其碳密度分布影響較大。侵蝕主要集中在Leve13、Leve14、Leve15三個(gè)級(jí)別內(nèi),中度以上侵蝕斑塊數(shù)與斑塊面積小,其中強(qiáng)度與極強(qiáng)度侵蝕面積主要在一個(gè)像元之內(nèi)�？傮w上,人類(lèi)活動(dòng)對(duì)土地利用/覆蓋、土壤侵蝕與森林碳密度具有重要影響,主要驅(qū)動(dòng)力為城市化擴(kuò)張、森林經(jīng)營(yíng)、退耕還林工程等政策的實(shí)施。
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：S718.5;S714.7
【部分圖文】：

研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)收集況與數(shù)據(jù)收集??況??置??福建省三明市西北部的將樂(lè)縣，經(jīng)緯度為東經(jīng)：１１７°０５＇？１１。０４、將樂(lè)縣總面積為２２４６．７?ｋｍ２，現(xiàn)轄６個(gè)鎮(zhèn)、７個(gè)鄉(xiāng)、１，位于閩江支流金溪的中下游，為閩西北低山丘陵地帶。??ＴＯ＾＇Ｏ＾Ｅ?＾ＷＣＴＥ?ｎ〇°（ｙ〇＂Ｅ?１３０°０’０＂Ｅ??—?—

表３－４地形校正結(jié)果參數(shù)對(duì)比??Ｔａｂｌｅ?３－４?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｔｅｒｒａｉｎ?ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ??年份?參數(shù)?Ｂａｎｄ?１?Ｂａｎｄ?２?Ｂａｎｄ?３?Ｂａｎｄ?４?Ｂａｎｄ?５?Ｂａｎｄ?６??Ｍｅａｎ－Ｔ?３３７．７０?５４８．６７?４２９．３６?２６８７．９９?１４８９．０６?６６４．３８??１綱?Ｍｅａｎ－Ｃ?則?５４８．６８?４２９．３６?獄０１?１４?圓?６６４．３８??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?８３．６７?１２５．７４?１５１．５４?５９５．０２?４０９．５７?２６０．０４??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?８０．００?１１８．６１?１４５．７５?５８０．０９?３９２．４６?２５１．６３??Ｍｅａｎ－Ｔ?３１７．７２?５４２．２８?４０９．９２?２７０５．３８?１４６３．３６?６３７．４５??１９９７－４２?ＭＣａｎ－Ｃ?３，７．７，?５４２．２７?４０９．９１?２７０５．３４?１４６３．３３?６３７．４３??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?７５．３４?１１８．６４?１３９．５３?５３７．２２?３６７．２０?２３０．４２??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?７２．１８?１１０．６６?１３４．００?５０５．５０?３４３．７０?２２１．０６??Ｍｅａｎ－Ｔ?２８６．３３?４５４．４３?３４３．３９?２６４３．２６?１３４２．７４?６１９．０７??２００７－４１?＾?２８６．３３?４５４．４３?３４３．３９?２６４３．２７?１３４２．７４?６１９．０８??ＳｔｄＤｅｖ－Ｔ?１３８．４５?１７６．５０?２２８．４２?７０１．７５?５２６．４６?３６１．２０??ＳｔｄＤｅｖ－Ｃ?１３２．１５?１６４．２６?２２１．１１?５９３．８０?４７９．７６?

ＳＷＩＲ２波段。??３．４．４地形因子??地形因子包括坡度、坡向、海拔等數(shù)據(jù)，圖３－２為將樂(lè)縣坡度與坡向圖，從地理??空間數(shù)據(jù)云獲取到研宄區(qū)數(shù)字高程模型，空間分辨率為３０?ｍ，將其與影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一??到同一投影系統(tǒng)后用于地形校正及后續(xù)土壤侵蝕模型ＬＳ因子計(jì)算、碳儲(chǔ)量／碳密度建??模。??屬?gòu)VＩ??（ａ）為坡度，（ｂ）為坡向??圖３－２研究區(qū)坡度坡向圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｓｌｏｐｅ?ｓｌｏｐｅ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??３．４．５影像紋理??紋理通常被定義為圖像的某種局部性質(zhì)，或是對(duì)局部區(qū)域中像素之間關(guān)系的一種??度量。常用的影像紋理包括均值（Ｍｅａｎ）、方差（Ｖａｒｉａｎｃｅ，?ＶＡＲ）、相關(guān)（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，??ＣＯＲ）、對(duì)比度（Ｃｏｎｔｒａｓｔ，?ＣＯＮ）、差異（Ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ＤＩＳ）、均質(zhì)性（Ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ，??ＨＯＭ）、角二階矩（Ａｎｇｕｌａｒ?ｓｅｃｏｎｄ?ｍｏｍｅｎｔ，ＡＳＭ）和熵（Ｅｎｔｒｏｐｙ，ＥＮＴ）（ＡｒｅｎａｓＣａｓｔｒｏ??ｅｔａｌ．，２０１３；陳玲等，２０１５）。灰度共生矩陣法是常用的獲取影像紋理特征的方法，通??過(guò)設(shè)定滑動(dòng)窗口的大小
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2893655