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分析永定河永定河流域植被生物量遥感反演毕业论文任务书
                      摘要3-5ABSTRACT5-91 绪论9-191.1 植被生物量的探讨近况9-131.1.1 传统实测法探讨植被生物量9-111.1.2 基于遥感反演探讨生物量11-131.2 植被指数模型的探讨近况13-171.2.1 植被遥感的基本原理131.2.2 常见的植被指数模型13-171.3 探讨的目的及作用17-191.3.1 探讨目的与作用171.3.2 探讨的主要内容17
摘要:本探讨是以多级遥感影像为数据源为基础,以永定河流域河北-北京段为主要探讨区,以得到该流域多时相生物量为目的,结合永定河流域2009年植被生物量实地调查数据,建立多种不同反演模型,以中选出最适合永定河流域的植被生物量反演模型,并利用该模型对永定河流域河北-北京段5期影像的植被生物量进行反演,并浅析其变化规律。通过对以1987年到2009年5期永定河流域植被生物量的探讨,浅析生物量的变化,能够客观、直接掌握流域内生态环境因子变化,为永定河生态环境不足诊断与生态系统退化机理探讨打下基础,为永定河生态环境的浅析、管理和决策服务,以合理地保护和制定永定河流域管理对策。本论文首先通过归一化植被指数制作永定河流域的植被覆盖分布图,根据对植被覆盖面积的统计,发现自1978年到2009年有一定的波动,1978年到1987年植被覆盖呈下降走势,在1996年有一个波峰,在2000年下降到最低。而后,植被覆盖以2000年到2009年有缓慢上升。利用2009年夏季对永定河流域的实测每木检尺样地数据,及灌草样方数据,计算112个样地的植被生物量,得到以t/900m2为单位的样地生物量数据组。利用2009年的实测数据和TM影像,建立永定河流域植被生物量反演模型,分别建立了一元线性模型、多项式模型、对数/指数模型及多元线性模型。其中,预测精度最低的是以RVI为自变量的对数/指数模型,精度为73.85%。精度超过80%为以NDVI为自变量的对数/指数模型和多元线性模型,预测精度分别为81.07%和84.56%。多元线性反演模型的预测精度比一元线性、多项式和对数/指数模型要高。由于影响植被生物量的影响因子是多种的,由此通过回归浅析所建立的多元线性反演模型实际运用性较高,基于多种因子的多元线性方程能更好的表达永定河流域植被生物量与遥感因子之间的联系。基于相对辐射在同一水平的永定河流域植被覆盖分布范围,利用预测精度较好的多元线性模型,对5期永定河流域遥感生物量进行反演,所得结果通过随机布设样点并筛选正常值,得到单位像元的植被生物量,通过单位像元生物量计算得到永定河流域生物量总量。永定河流域的植被生物量是一个先下降后上升的历程,1987年到1996年呈下降走势,以1996年开始到2009年,永定河流域的植被生物量逐渐上升。 关键词:植被生物量论文 植被覆盖论文 多元回归模型论文
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    摘要3-5

    ABSTRACT5-9

    1 绪论9-19

    1.1 植被生物量的探讨近况9-13

    1.1.1 传统实测法探讨植被生物量9-11

    1.1.2 基于遥感反演探讨生物量11-13

    1.2 植被指数模型的探讨近况13-17

    1.2.1 植被遥感的基本原理13

    1.2.2 常见的植被指数模型13-17

    1.3 探讨的目的及作用17-19

    1.3.1 探讨目的与作用17

    1.3.2 探讨的主要内容17-19

    2 探讨区概况与探讨案例19-24

    2.1 探讨区基本情况19-22

    2.1.1 概述19-20

    2.1.2 土壤20-21

    2.1.3 植被21-22

    2.2 探讨策略与技术路线22-24

    2.2.1 本论文的探讨策略22

    2.2.2 本论文的探讨路线22-24

    3 探讨数据及处理24-39

    3.1 遥感数据获取及处理24-35

    3.1.1 遥感数据介绍24-25

    3.1.2 遥感数据获取25-26

    3.1.3 数据预处理26-31

    3.1.4 植被覆盖分布信息提取31-35

    3.2 外业数据的获取及处理35-39

    3.2.1 外业调查数据的获取35-36

    3.2.2 外业数据处理36-39

    4 生物量反演模型的建立及精度浅析39-54

    4.1 一元线性模型40-43

    4.1.1 一元线性模型的建立40-42

    4.1.2 模型的精度浅析42-43

    4.2. 二次多项式模型43-46

    4.2.1 二次多项式模型的建立43-45

    4.2.2 模型的精度浅析45-46

    4.3 对数/指数模型46-49

    4.3.1 对数/指数模型的建立47-48

    4.3.2 模型的精度浅析48-49

    4.4 多元线性回归模型49-54

    4.4.1 反演因子的确定50-52

    4.4.2 多元线性模型的建立52

    4.4.3 反演模型的精度浅析52-54

    5 基于多元线性模型的生物量变化规律54-59

    5.1 多期遥感影像生物量的计算54-57

    5.2 生物量变化规律浅析57-59

    6 结论与讨论59-61

    6

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