呼伦贝尔草原产草量动态变化研究——以新巴尔虎右旗为例

《呼伦贝尔草原产草量动态变化研究——以新巴尔虎右旗为例》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中图分类号：K903密级：公开UDC：900学校代码：10094讶{I￡解茁尤李硕士学位论文(高校教师)呼伦贝尔草原产草量动态变化研究一以新巴尔虎右旗为例TheHuIunbeiergrassproductiondynamicchanges—XinbaragyouqiforexampIe作者姓名：贾立国指导教师：钱金平教授肝题II_问：2011年6J二。一二年五月十八B学位论文原创性声明本人所提交的学位论文《呼伦贝尔草躁产草量动态变化研究以新巴尔虎右旗为l胡』》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原刨性成果。除文中已经注明引用的内容外，

2、本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者(签名)：露多田伽f。年，月歹了同指导教师确认。㈣坊炒{≯。，埤厂月弘日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位

3、仑文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行榆索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、虻编学位论文。(保密的学位论文在——年解密后适用本授权书)论文作者(签名)：覆

4、幻刁叩他年等月j口同指导刻1ic签名，锇仓；弘

5、T年玉R弘罚j摘要近些年随着遥感、地理信息系统和GPS全球定位系统等技术条件的发展，草原监测呈现多样化的新趋势。为了适应草原监测的新形势，必须将信息技术应用于大面积的草原资源调查和监测。虽然遥感数据源呈现多样化的趋势，遥感图像内容也十分丰富，但在利用遥感数据估测草原q：物量产量时，利用地面测量光谱反射实验与高空遥感数据建立模型预测地而草原资源产量的研究较少。因此基于高空遥感数据与地面实验数据之问关系进行草原地面干物质产昔监测的研究具有十分重要的现实意义。本研究研究区位于呼伦贝尔草原新巴尔虎右旗区

6、，使用美国ASD公司Fieldspec3光谱仪，在研究区内进行了高光谱遥感地面测量实验。运用单变量线性、非线性和逐步回归分析方法，研究高空遥感归一化植被指数(MODISNDVI)与地面实测归一化植被指数之间的关系。两者之问关系可咀成为利用高空遥感监测犬尺度地域的基础。这就为草原监测理沧进步研究提供了前提。二是研究了蚰一化植被指数(NDVI)与地上千物质量(ANPP)之间的地面光谱模型。根据以上两个模型得出基于MODISNDVI估测地面干物质量(ANPP)的关系模型．根据关系模型删算出呼伦贝尔地区各行政分区草原连续十年草原干物质量．从而得出在降

7、水量的影响下草原干物质产量连续十年的动态变化。本文的主要研究成果如下：(1)地面实测F-NDVI与MODISNDVI、AVHRRNDVI之削均存在线性关系，MODISNDVl=0808FM．NDVI+0106(R2_0785，P<0001)：AVHRRNDVI=0584FA．NDVI+0043：R2=0650，P<0001)。综合分析最终选14tMODIS数据作为草原估产的数据源。(2)运用单堂量线性、非线性和逐步⋯归分析方法，建立归化植被指数(NDVI)与地r于物质量(ANPP)之问的地I町光谱模型。综台分析后确定选用指数函数作为地面圯谱模

8、掣．其估算模型为ANPP-12631e38972NDVI(R-085，p<0001)。(3)由以上两个楼’魁．确定遥感估产模，叫为：ANPP=12631eⅢ72’IMODl5N⋯’州“圳8删(4)利用上进研究结粜埘呼伦吸尔草原【X{年州地上十物质产垦进行估测．1If=1j降水量数栅进行对比，分析两青之M的关系。群．粜“1i草原1物质产量在近{’年州有减小的趋势，目年际变化较大。有草原干物质产量的大小与降水量的大小有着同样的变化趋势。但两肯之间并无明显相关关系。这是闪为草原r物质量不仅受到降水量的影响，还受到蒸发量、温度等其他气候因素的影响。应

9、继续进行多因素影响下地面干物质产量的研究。关键词：呼伦贝尔草原新巴尔虎右旗遥感归一化植被指数(NDVI)地面干物质量(ANPP)AbstractAtpresentalongwithtechnicalofRSGISandGPS，therearemanymethodsof"steppemonitoringInordertoadapttothenewsituationofsteppemonitoringinformationechnoogvmustbeappliedtolargeareasofstepperesourcessurveyandmoni

10、toringWehaveRecesstoavarietyofremotesensingdataandremotesensingimagecontentisalsov