乌梁素海湖滨带芦苇群落生物量反演及N、P时空动态特征研究

摘要

本文旨在运用定量遥感技术评估乌梁素海湖滨带芦苇群落氮、磷时空动态特征，揭示乌梁素海湿地湖泊富营养化程度及变化趋势。本文依据芦苇群落生长周期逐期进行定点野外生物量采样，运用同期TM影像进行植被指数的提取，建立两者之间的回归模型，最终筛选出估算该研究区芦苇群落地上生物量的最优模型。运用该模型反演整个地区芦苇群落生物量分布特征，进而得出乌梁素海湿地湖泊氮、磷的时空动态特征，评估乌梁素海地区富营养化进程和速率。主要结论如下：1.基于NDVI的三次多项式回归模型为乌梁素海芦苇群落生物量估算的最优模型。2.进行空间统计分析得到乌梁素海地区芦苇群落生物量的时空分布图可得，研究区内，所选2013年及2014年反演的乌梁素海芦苇群落生物量在6-10月份之间均呈现先上升后下降的趋势，且高生物量和低生物量分布较少。3.以实测芦苇氮、磷含量数据为基础，结合其生物量，得到研究区芦苇氮磷含量时空分布图，分析芦苇氮磷含量时空分布图可得，研究区内芦苇氮磷含量在月季间呈现先升高后降低的趋势，且一般在7月份达到氮磷含量的峰值。在分析氮磷总量时，得出在结冰期通过刈割可去除水中5099120kg的氮含量以及520000kg的磷含量，极大削弱和缓解了富营养化程度和速率。

目录

声明

摘要

一、绪论

1．1 植被遥感技术在湖泊富营养化监测中的作用

1．1．1 植被指数介绍

1．1．2 植被指数的影响因素

1．2 常见的植被指数模型

1．2．1 归一化差异植被指数NDVI

1．2．2 比值植被指数RVI

1．2．3 差值植被指数DVI

1．2．4 垂直植被指数PVI

1．3 研究现状及进展

1．3．1 湖泊环境问题研究现状及进展

1．3．2 生物量估算研究现状及进展

1．3．3 富营养化研究现状及进展

1．4 研究背景、意义与目标

1．4．1 研究背景

1．4．2 研究意义与目标

1．5 研究内容及技术路线

1．5．1 研究内容

1．5．2 技术路线

二、研究区概况

2．1 地理位置

2．2 气候特征

2．3 植被现状

三、数据获取及处理

3．1 实地采样及生物量测定

3．1．1 样方设置原则

3．1．2 样方生物量数据的获取

3．2 室内理化性质分析

3．3 遥感数据的获取及处理

3．3．1 遥感数据获取

3．3．2 遥感数据预处理

3．4 植被指数的选取与提取

3．4．1 植被指数的选取

3．4．2 植被指数的提取

四、芦苇生物量与植被指数回归模型建立

4．1 芦苇水面上(地上)生物量与植被指数的相关性分析

4．2 芦苇水面上(地上)生物量反演模型的建立

4．3 生物量最优模型的选取

4．4 模型验证及精度分析

五、乌梁素海芦苇生物量分布及时空动态特征分析

5．1 研究区芦苇覆盖分类和提取

5．2 研究区芦苇生物量时间分布特征

5．3 研究区芦苇水面下(地下)生物量反演

5．4 研究区芦苇生物量空间分布特征

六、芦苇氮、磷含量时空动态特征

6．1 芦苇氮、磷含量测定

6．2 芦苇氮、磷含量时间动态特征

6．2．1 芦苇氮含量时间动态特征

6．2．2 芦苇磷含量时间动态特征

6．3 芦苇氮、磷含量空间动态特征

6．3．1 芦苇氮含量空间动态特征

6．3．2 芦苇磷含量空间动态特征

七、结论与讨论

7．1 结论

7．2 讨论

参考文献

附录

致谢

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