2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩64頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在維護全球生態(tài)系統(tǒng)的平衡上起著重要的作用。森林地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)可以表征森林的固碳能力,是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究中的關鍵參數(shù),利用遙感技術估算森林地上生物量對研究陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)具有重要的現(xiàn)實價值。高分辨率S AR數(shù)據源的不斷豐富為基于SAR數(shù)據的森林地上生物量估測提供了有力的數(shù)據支撐。具有較短波長的X波段 S AR數(shù)據在林區(qū)的穿透能力較弱,利用樹木生長季的S AR

2、數(shù)據,可以提取包含樹木冠層信息的數(shù)字表面模型(Digital Surface Model, DSM),結合林下地形數(shù)據可以用于森林地上生物量的反演。本文采用 TerraSAR-X/TanDEM-X衛(wèi)星數(shù)據,通過立體 SAR和干涉 SAR兩種技術,對林區(qū)的DSM提取以及森林地上生物量反演進行了研究與分析,主要的研究成果如下:
  (1)基于立體SAR技術提取研究區(qū)的DSM,使用通用商業(yè)軟件ERDAS,就立體S AR處理過程中的關鍵匹

3、配參數(shù)(金字塔層數(shù)、匹配窗口和搜索范圍)對DSM精度的影響進行了探討,結果表明,采用5層金字塔進行匹配得到結果較優(yōu);林區(qū)紋理信息欠豐富,較大窗口有利于保證充足的特征信息用于匹配,本文設置為25×25像元大小;搜索范圍應大于像對間最大視差偏移量。DSM總體精度雖然經過參數(shù)的優(yōu)化設置得到了提高,但提取的DSM誤差范圍偏大,基于ERDAS提取的DSM的總體精度無法滿足提取林區(qū)冠層高度的要求。
  (2)基于干涉SAR技術提取研究區(qū)的DS

4、M,DSM能夠較好反映森林冠層高度,與林下地形數(shù)據結合提取研究區(qū)的冠層高度模型(Canopy Height Model, CHM),進而對森林地上生物量進行估測。結果表明,實測地上生物量與估測地上生物量差值的最小值為-0.19 t/ha,最大值為25.58 t/ha,平均值為-2.85 t/ha,均方根誤差RMSE為12.3 t/ha,森林地上生物量估測值和樣地實測值之間具有較好的相關性。
  (3)利用落葉季的立體SAR像對提取

5、研究區(qū)的高分辨率DEM作為林下地形,與干涉SAR技術提取的DSM結合提取CHM,進而估測森林地上生物量。結果表明,實測地上生物量與估測地上生物量差值的最小值為-0.71 t/ha,最大值為35.26 t/ha,平均值為0.51 t/ha,均方根誤差RMSE為16.02 t/ha。
  根據本文研究工作得出結論,基于干涉SAR技術提取的DSM可以較準確地反映森林冠層高度信息(CHM),利用 CHM能夠成功反演森林地上生物量。目前基于

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論