基于高分辨率影像的杭州西湖區(qū)綠地生物量研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、城市是人類生產(chǎn)生活最集中的區(qū)域,有研究表明人為CO2排放的97%來自城市地區(qū),城市綠地生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在吸收CO2、釋放O2的過程中,具有不可替代的重要作用。因此,對城市綠地生物量準(zhǔn)確估計(jì)的研究具有重要意義。
  本文以杭州西湖區(qū)為靶區(qū),將野外樣地?cái)?shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)結(jié)合起來,選擇與綠地生物量相關(guān)的自變量因子進(jìn)行相關(guān)性分析,選擇相關(guān)性較好的自變量因子構(gòu)建綠地生物量遙感估算模型。再通過預(yù)留的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)回歸模型的擬

2、合精度,選擇精度較高擬合較好的估算模型進(jìn)行杭州西湖區(qū)綠地生物量反演。結(jié)果主要包括以下幾個(gè)方面:
  1、基于SPOT6高分辨率影像,本研究中用面向?qū)ο笥跋穹治龇ǚ植煌瑓^(qū)塊提取綠地信息。森林區(qū)的植被覆蓋情況最好(植被覆蓋率92%),郊區(qū)農(nóng)田的植被覆蓋情況最差(植被覆蓋率27%)。
  2、將與綠地生物量相關(guān)的52個(gè)自變量因子和野外樣地生物量進(jìn)行相關(guān)性分析,Band3、NDVI、RVI、NVI、Mean2、Variance3、E

3、ntropy3、Dissimilarity4、PC1這9個(gè)變量因子的相關(guān)性較好,其中,Band3、NDVI、RVI、Variance3、Entropy3,這5個(gè)的相關(guān)性最高,均超過0.5。
  3、選擇相關(guān)性好的變量因子運(yùn)用不同的方法構(gòu)建生物量估算模型。結(jié)果表明,逐步回歸模型比多元線性模型具有更好的擬合精度,且檢驗(yàn)精度也較好。擬合精度為77.24%,檢驗(yàn)精度為74.71%。因此,本文選用逐步回歸模型估測杭州西湖區(qū)綠地生物量。

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