多源数据森林树种（组）胸高断面积及成数估测技术研究

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1、分类号S771.8密级公开UDC学位论文多源数据森林树种（组）胸高断面积及成数估测技术研究StudyonBasalAreaandCompositionofForestTreeSpecies(Group)EstimationbasedonMulti-SourcesData曹宇佳指导教师姓名陈尔学研究员申请学位级别硕士专业名称地图学与地理信息系统研究方向林业遥感技术与应用论文提交日期2015年5月论文答辩日期2015年6月学位授予日期2015年7月答辩委员会主席评阅人北京·中国林业科学研究院学位论文多源数据森林树种（组）胸高断面积及成数估测技

2、术研究学位论文作者曹宇佳指导教师姓名陈尔学研究员指导小组成员李世明（副）研究员申请学位级别硕士专业名称地图学与地理信息系统研究方向林业遥感技术与应用论文答辩日期2015年6月中国·北京独创性声明本人声明所呈交的学位论文是巧个人在导师指导下进化的研究工作及取得的研究。，论文读栗尽我所知，除了文中特别加Ｗ柄注和致谢的地方外中不包含其他人已经是表或撰写过的研究成果，也不包含为获得本研究化培养单位或其它教育机构的学位一或进书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中促了明确的说明并表示谢意。＇学位论

3、文作者签名：聲邊砍Ｒ期：小Ｕ年ｂ月。円学位论文版权使用授权书本学位论文作者充全了解中的林业科学硏究院有关仪留、使用学位论文的规定，中国林业科学研究院有权保留并向園家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被巧阅和借阅。本人授权中国林业科学研究院可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、汇编学位论文。，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存（保密的学位论文在解密后适用本授蚁书）＂学位论文作者签名：身係导师签《Ｔｆ乘月－访辟＾＾月区年６（＾１学位论文作者毕业联系方式Ｘ作单位：

4、：联系中，话！ｕ子邮件：逝讯地址、邮编：DissertationfortheDegreeStudyonBasalAreaandCompositionofForestTreeSpecies(Group)EstimationbasedonMulti-SourcesDataCandidate:YujiaCaoSupervisor:Prof.Er-xueChenAssociateSupervisor:Prof.Shi-mingLiAcademicDegreeAppliedfor:MasterCartographyandGeograph

5、ySpeciality:InformationSystemDateofDefence:2015/06/17Degree-Conferring-Institution:ChineseAcademyofForestry摘要获取森林树种（组）空间分布信息是我国森林资源调查的重要内容之一，不仅可为国家森林资源管理宏观决策提供信息支撑，也是深入开展森林生态系统碳循环模型研究的重要输入数据之一。遥感技术为提取树种（组）空间分布信息提供了一种有效的手段。中空间分辨率高重访周期遥感数据提取的时间序列NDVI数据能够较完整的反映植被的季相变化和物候差异，已

6、被众多学者应用于大区域植被信息提取研究。同时，区域树种（组）的空间分布也受到诸多环境因素的影响，气温、降水量和地形等多类型数据的综合应用有利于树种（组）空间分布信息的提取。建立和检验树种（组）空间分布信息提取模型离不开大量地面实况调查数据的支撑，因此目前国外相关研究报道无一例外都采用了国家森林资源调查固定样地数据，但国内尚没有基于多源数据综合提取树种（组）空间分布信息的研究报道。为此本文在国外该方向最新研究进展基础上，开展了综合多源数据的树种（组）空间分布信息提取方法研究。本文发展了一种以MODISNDVI8天合成时间序列数据（空间分辨率

7、为250m×250m）和国家森林资源连续清查固定样地数据为主要数据源，综合利用气象观测数据和地形数据，基于梯度最近邻（GNN）方法的省级树种（组）单位面积胸高断面积（可理解为胸高断面积密度，单位为m2/hm2，后文简称胸高断面积）和树种（组）成数估测方法。该方法首先利用典型对应分析（CCA）对特征变量进行特征变换，然后采用k-最近邻（k-NN）方法对树种（组）胸高断面积和成数进行分层估测，其估测结果可用于间接表达主要树种（组）的空间分布。以黑龙江省和吉林省为试验区开展了实验研究，验证了所发展方法的有效性，进而制作了黑龙江省9个树种（组）的

8、胸高断面积分布图和吉林省7个树种（组）的成数分布图。本文主要研究工作和结论如下：（1）研究了k-NN参数优选对估测精度的影响规律，摸索出了最佳k-值的确定方法。本文在对黑龙江省的9个树种（组）