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声明
1前言
1.1森林生物量/碳贮量估测研究的意义
1.2国内外森林生物量/碳贮量估测研究现状与展望
1.2.1国内外森林生物量估测研究现状
1.2.2国内外森林碳贮量估测研究现状
1.2.3森林生物量/碳贮量估测研究展望
1.3研究区概况
1.3.1地理位置与行政区划
1.3.2地质地貌
1.3.3水文
1.3.4气候
1.3.5植被
1.3.6社会经济条件
2研究目标、内容与技术路线
2.1研究目标
2.2研究内容
2.3研究方法
2.3.1研究使用的分析与处理工具
2.3.2研究采用的方法
2.4研究技术路线
3研究数据资料的获取与处理
3.1研究数据资料的获取
3.1.1遥感影像数据资料
3.1.2主要图件数据资料
3.1.3外业调查及其它数据资料
3.2遥感影像的预处理
3.2.1遥感影像几何精校正
3.2.2不同景遥感影像的镶嵌和直方图匹配
3.2.3闽江流域遥感影像的裁剪
3.3DEM数据的裁剪及地形因子的提取
3.3.1DEM数据的裁剪
3.3.2地形因子的提取
4相容性杉木林生物量模型研究
4.1森林生物量的测算方法
4.1.1单木生物量的测定方法
4.1.2林分生物量的测定方法
4.2相容性森林生物量模型设计思想
4.3相容性单木生物量保测模型的建立
4.3.1单木生物量估测模型自变量的确定
4.3.2单木生物量估测模型评价指标
4.3.3单木生物量估测模型的建立
4.3.4单木生物量估测模型评价
4.4相容性林分生物量估测模型的建立
4.4.1林分生物量估测模型自变量的确定
4.4.2林分生物量估测模型评价指标
4.4.3林分生物量估测模型的建立
4.4.4林分生物量模型评价
4.5本章小结
5RS、GIS技术支持下的闽江流域杉木林生物量非线性遥感模型研究
5.1闽江流域土地利用类型专题信息提取
5.1.1确定土地利用专题分类系统
5.1.2土地利用类型专题信息提取
5.2闽江流域森林资源类型专题信息提取
5.2.1确定森林类型专题分类系统
5.2.2森林类型专题信息提取
5.2.3闽江流域森林类型分布图生成
5.3RS、GIS技术支持下的杉木林生物量非线性遥感模型设计思想
5.4杉木林生物量非线性遥感估测模型的研究方法
5.4.1自变量设置
5.4.2自变量提取
5.4.3因变量提取
5.4.4杉木林生物量与各自变量的相关性分析
5.5增强性B-P神经网络杉木林生物量模型系统
5.5.1神经网络的基本原理
5.5.2B-P神经网络
5.5.3基于Matlab的B-P神经网络系统构建方法
5.5.4增强型B-P神经网络杉木林生物量模型系统的建立
5.6闽江流域杉木林生物量/碳贮量分布图
5.7本章小结
6基于GIS闽江流域杉木林生物量/碳贮量空间分析
6.1等级专题图生成
6.2闽江流域杉木林分布特征分析
6.2.1杉木林的空间垂直分布规律
6.2.2杉木林随坡度变化的分布规律
6.3闽江流域杉木林生物量/碳贮量空间分布特征分析
6.3.1杉木林生物量/碳贮量空间统计分析
6.3.2杉木林生物量/碳贮量的空间垂直分布规律
6.3.3杉木林生物量/碳贮量随坡度的分布变化规律
6.4本章小结
7结论与展望
7.1主要结论
7.2存在问题和研究展望
参考文献
附录
致谢