紅樹(shù)林在維持大氣中的碳平衡中發(fā)揮著重要的作用,對(duì)紅樹(shù)林的提取方法,生物量估算、碳儲(chǔ)量估算方法進(jìn)行研究,有利于更好地評(píng)估紅樹(shù)林的固碳功能。目前對(duì)于紅樹(shù)林提取研究很少考慮位于潮位以下紅樹(shù)林的提取方面,在紅樹(shù)林碳儲(chǔ)量的估算中,往往需要外業(yè)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行量測(cè),操作難度系數(shù)較大,針對(duì)這些問(wèn)題,本文以位于九龍江口保護(hù)區(qū)內(nèi)的紅樹(shù)林為對(duì)象,基于Sentinel-2影像,分析了出露的紅樹(shù)林、高潮水位淹沒(méi)的紅樹(shù)林、海水水體的光譜特征后,提出一種適用于裸露和被淹沒(méi)的紅樹(shù)林的潮間紅樹(shù)林指數(shù)提取方法,將其與多種紅樹(shù)林提取方面對(duì)比,分析本文提出方法的提取效果;并針對(duì)研究區(qū)內(nèi)的紅樹(shù)林通過(guò)若干異速生長(zhǎng)方程擬合得到一個(gè)新的異速生長(zhǎng)方程,進(jìn)行研究區(qū)紅樹(shù)林生物量、碳密度的估算,通過(guò)與查閱資料搜集碳密度所得碳儲(chǔ)量的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,分析本文紅樹(shù)林碳密度估算的可靠性,進(jìn)而進(jìn)行紅樹(shù)林碳儲(chǔ)量的估算。研究結(jié)果表明:（1）與歸一化水體指數(shù)、歸一化植被指數(shù)以及隨機(jī)森林方法相比,并與高分二號(hào)影像目視解譯結(jié)果和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行了對(duì)照,潮間紅樹(shù)林指數(shù)方法提取紅樹(shù)林的用戶(hù)精度達(dá)到93.98%,并顯著優(yōu)于利用歸一化水體指數(shù)（NDWI）、歸一化植被指數(shù)（... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

文章研究路線

基于Sentinel-2紅樹(shù)林提取和碳儲(chǔ)量估算研究-10-2紅樹(shù)林提取2.1研究區(qū)與數(shù)據(jù)源2.1.1研究區(qū)研究區(qū)位于福建省第二大江——九龍江的入�？冢涮幵诔鞘兄苓�，屬于福建省省級(jí)自然保護(hù)區(qū)九龍江口自然保護(hù)區(qū)，為“漳州市城市近郊的河岸帶退化濕地生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)示范區(qū)（王孟欣.福建華安九龍江濕地公園保護(hù)與利用研究.林產(chǎn)工業(yè),2019,46(04):61-64.）”，其中心經(jīng)緯度為（24°26′43″N，117°55′9″E），年降水量為1371.3mm，年均氣溫為21℃，屬于南亞特帶海洋性季風(fēng)氣候，是典型河口紅樹(shù)林，九龍江口濕地影像如圖1所示。在早期階段，由于發(fā)展養(yǎng)殖業(yè)，修筑防潮堤壩，生長(zhǎng)于此區(qū)域的原生紅樹(shù)林受到嚴(yán)重性破壞。為了利用紅樹(shù)林防浪護(hù)岸、促淤固碳的生態(tài)功能，于20世紀(jì)60年代開(kāi)始在九龍江口區(qū)域種植秋茄紅樹(shù)林，對(duì)紅樹(shù)林樹(shù)種進(jìn)行修復(fù)[69]，截至2006年，該保護(hù)區(qū)的面積達(dá)到420.2公頃。雖然九龍江口自然保護(hù)區(qū)內(nèi)有秋茄、桐花多個(gè)樹(shù)種分布，但秋茄這一樹(shù)種占據(jù)著絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。圖2-1九龍江口濕地Sentinel-2影像2.1.2數(shù)據(jù)源Sentinel-2為第二顆全球環(huán)境與安全監(jiān)測(cè)的衛(wèi)星，包括一個(gè)海岸波段，藍(lán)波段、綠波段、紅波段這三個(gè)可見(jiàn)光波段，三個(gè)紅邊波段，兩個(gè)近紅外波段，一個(gè)水汽波段，一個(gè)卷云波段以及兩個(gè)短波紅外波段共13個(gè)波段，幅寬290km。由于成像的特性，高空間分辨率的影像往往以犧牲光譜分辨率為代價(jià)，多光譜的影像又往往以犧牲空間分辨率為代價(jià)，Sentinel-2為中等空間分辨率影像，較好地兼顧了空間分辨率和光譜分辨率[70]，時(shí)

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-15-表2-2FLAASH模塊大氣較正參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱(chēng)數(shù)值參數(shù)名稱(chēng)數(shù)值中心經(jīng)度117.89像元分辨率10中心緯度24.28成像日期2019.5.15/12:42:22傳感器高度786大氣模型Rural地面高程0初始可見(jiàn)度40（a）大氣校正前地物光譜信息（b）大氣校正后地物光譜信息圖2-2大氣校正前后地物光譜信息對(duì)比2.2.5影像裁剪影像裁剪就是裁去研究區(qū)域之外的部分，避免冗余的圖像處理，加快圖像處理效率，降低背景信息干擾的過(guò)程�？稍贓NVI中由研究區(qū)矢量對(duì)遙感影像進(jìn)行裁剪。在紅樹(shù)林范圍確定中使用的潮汐數(shù)據(jù)由中國(guó)海事服務(wù)網(wǎng)收集得到，可用兩個(gè)時(shí)相無(wú)云的遙感影像結(jié)合后述的潮位校正方法確定影像選擇范圍，本文選取2018年9月26日和2019年月24日這兩個(gè)時(shí)刻的無(wú)云遙感影像，并基于2018年9月26日的Sentinel-2影像提取紅樹(shù)林。2.3研究方法為保證盡可能完整地保留潮位下方紅樹(shù)林的信息，影像的選擇由潮位校正公式確定；對(duì)于紅樹(shù)林這一特定的植被提取，可采用歸一化植被指數(shù)（NormalizationDifferenceVegetationIndex,NDVI）提�。挥捎谒碌募t樹(shù)林兼具紅樹(shù)林光譜信息和水體信息，采用歸一化水體指數(shù)（NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI）提取紅樹(shù)林；隨機(jī)森林不僅考慮了光譜信息，還將紋理信息作為地物提取的一個(gè)因素，故用隨機(jī)森林進(jìn)行紅樹(shù)林的提�。会槍�(duì)紅樹(shù)林分布于潮間帶區(qū)域，往往部分紅樹(shù)林位于水面之上，部分位于水下的情況，本文提出一種新的紅樹(shù)林提取方法——潮間紅樹(shù)林指數(shù)（NormalizationIntertidalMangroveIndex,NIMI）進(jìn)行紅樹(shù)林信息提齲2.3.1潮間帶范圍確定Sentinel-2影像中位于潮位之下的紅樹(shù)林通過(guò)目視解譯難以判斷，這便存在影像裁剪過(guò)程中會(huì)把淹沒(méi)于海水中的紅樹(shù)林裁去而使紅樹(shù)林提取范圍變小的情況[81]。根據(jù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3522701