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【6h】

基于3S技术闽江流域森林资源开发利用适宜性研究

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目录

文摘

英文文摘

声明

1前言

1.1问题的提出

1.2国内外研究概况

1.2.1森林资源合理利用的兴起

1.2.2森林资源开发利用适宜性研究现状

1.3 3S技术在森林资源开发利用方面的应用

1.3.1 3S技术及其发展趋势

1.3.2 3S技术在森林资源开发利用适宜性评价中的应用

1.4闽江流域概况

1.4.1水系水文

1.4.2地貌与气候特征

1.4.3森林资源特点

2研究内容、方法与技术路线

2.1研究内容

2.2主要数据源

2.3研究方法

2.4技术路线

3遥感图像处理及分类

3.1遥感数据选择及分析

3.2遥感图像预处理

3.2.1遥感图像几何校正

3.2.2遥感影像镶嵌、裁剪

3.3遥感图像增强处理

3.4研究区图像分类

3.4.1分类体系的制定

3.4.2研究区土地利用的分类

3.4.3森林类型专题信息提取

3.4.4林分龄组专题信息提取

3.4.5分类精度评价

3.4.6分类后处理

4研究数据提取

4.1 闽江流域行政区划

4.2研究区DEM数据的裁剪

4.3地形因子提取

4.3.1坡度的提取

4.3.2坡向的提取

4.3.3海拔的提取

4.4土壤侵蚀现状图制作

4.5土层厚度图制作

4.6林分蓄积量图制作

4.6.1研究思路

4.6.2研究方法

4.6.3林分蓄积量分布图生成

4.7林分郁闭度图制作

5过去森林资源开发利用情况评价

5.1评价依据

5.2研究方法

5.2.1利用DEM数据获取研究森林资源变化所需的支持信息

5.2.2叠加生成评价图

5.3结果与分析

5.3.1 1986年研究区采伐迹地斑块分布情况评价

5.3.2 2003年研究区采伐迹地斑块分布情况评价

6森林资源开发利用适宜性评价

6.1评价指标体系构建

6.1.1建立评价指标的基本原则

6.1.2指标体系的构建

6.2评价因子权重确定

6.2.1层次分析法

6.2.2建立层次结构

6.2.3构造判断矩阵

6.2.4层次单排序和一致性检验

6.2.5层次总排序和一致性检验

6.3评价指标分等定级及森林资源开发适宜性等级评定

6.3.1评价指标分等定级

6.3.2森林资源开发适宜性等级评定

6.4森林资源开发利用适宜性评价图生成

6.5结果分析

6.6开发利用适宜性驱动力与对策分析

6.6.1森林资源开发利用适宜性驱动力分析

6.6.2森林资源持续利用对策

7结论与展望

7.1主要结论

7.2存在的问题与研究展望

参考文献

致谢

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摘要

本研究以“3S”提供的空间选择技术为支撑,基于闽江流域1986年遥感影像采伐迹地的空间位置、面积等,从森林采伐及其造成的生态后果的角度,对闽江流域过去一段时间森林资源的变化及利用状况进行了评价,在此基础上,以2003年遥感影像为研究对象,结合采伐规程及生态学原理,综合考虑各方面的因素,以最大程度发挥森林生态系统的生态功能为原则,建立森林资源开发利用适宜性评价体系,生成适宜性评价图,提供可视化效果,并统计其面积、比例等信息,以期能为闽江流域森林资源的可持续经营及森林生态服务功能的充分发挥提供借鉴。主要研究结果如下: 1.采用分层分类法结合监督分类、非监督分类对闽江流域森林类型进行划分,并对分类结果采用人机交互目视解译,以提高分类精度,分类结果表明:森林类型分类总精度78.59%,林分龄组分类总精度80.24%。 2.在裁剪出闽江流域DEM图基础上,提取闽江流域坡度、坡向、海拔、土壤侵蚀模数、土层厚度等因子图;结合2003年一类调查数据,以森林郁闭度或蓄积量为因变量,有影响的地形、遥感各波段及比值等因子为自变量,建立郁闭度和蓄积量混合一阶估测模型,结果表明:蓄积量(郁闭度)估测模型各因子变量与蓄积量(郁闭度)因变量之间的相关关系极显著,估测精度理想。 3.以1986年影像采伐迹地为依据,结合该地区森林经营历史资料,基于采伐迹地的空间位置、形状、面积等,从森林采伐及其造成的生态后果的角度,对森林资源的利用状况进行了评价。研究结果表明:20世纪80年代中期以前,研究区对森林资源的利用强度很大,伐区布局不够合理,而且操作不规范,森林资源经营基本处于粗放状态。至90年代末利用强度有所减弱,大规模皆伐已不多见,伐区布局趋向合理。 4.以2003年研究区遥感影像分类图为基础,选取林分龄组、林型结构、土壤侵蚀模数、土层厚度、郁闭度、林分蓄积、坡度、坡向、海拔9个评价因子,构建森林资源开发利用适宜性评价指标体系,生成适宜性评价图,研究结果表明:闽江流域高度适宜开发利用的森林资源占商品林总面积的20.02%,中度适宜开发利用面积占商品林总面积的51.25%,开发利用适宜度差的区域占商品林总面积的28.73%。

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