基于3S技术下的罗源湾植被遥感解译及生物量遥感估测
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摘要
本文以福建省罗源湾植被作为研究对象,将传统的线路调查、样地调查方法和3S技术相结合,以日本ALOS卫星遥感影像为数据源,借助ERDAS IMAGINE9.2、ArcView和ArcGIS9.0等地理信息系统软件,探讨了罗源湾植被分布现状和植被地上生物量的特征,为罗源湾的港口开发、生物多样性的保护和生态环境的可持续发展提供基础性的研究资料。
样地调查结果表明,罗源湾共有维管束植物584种,隶属于127科381属。罗源湾的植被可划分为常绿针叶林、常绿阔叶林、亚热带灌草丛和草丛盐沼等4个植被型；根据构成群落的建群种的不同又可以划分为马尾松群落、台湾相思群落、五节芒灌草丛、草丛盐沼等群系。罗源湾的植物以常见种、广布种居多,陆地生态系统的稳定性比较低,此外,罗源湾的互花米草有进一步蔓延的趋势。
在植被遥感解译过程中,分别采用非监督分类、监督分类和目视解译三种方法对植被进行遥感解译,绘制了植被分布图,结果表明以监督分类和目视解译得出的植被类型和实际调查的分布特征比较接近,Kappa系数统计精度比较高。
通过对生物量和各遥感因子进行相关性分析、t检验、回归分析后,得出线性回归方程,对罗源湾的植被地上生物量进行估测,得出遥感估测地上生物量。结果表明,通过遥感的方式对植被地上生物量进行估测与实测生物量①的结果接近,误差在8.5%左右,精度比较高,是一种简单有效的方法。
This article was conducted by vegetation of Fujian Province Luoyuan bay coastwise area as research subjects. Adopts the traditional line investigation, sample survey methods and 3S technology, combined with ALOS satellite remote sensing image of Japan as data sources, discussesed the Luoyuan bay vegetational diversity and the ground biomass characteristics by ERDAS IMAGINE9.2,ArcView and ArcGIS9.0. Whereas this study can provides basic research data for port construction, protecting biodiversity and the sustainable development of ecological environment in Luoyuan bay.
The results showed that there were 584 species of vascular plants which belong to 127 families and 381 genera. The vegetation of Luoyuan bay can be divided into four vegetation type, including evergreen coniferous forest, evergreen broad-leaved forest, subtropical shrubby grassland and grassy salt marsh. According to the differences of community constructive species, the community is consisted of pinus massoniana community, Acacia confusa. community, miscanthus floridulus shrubby grassland, grassy salt marsh and so on. The biological diversity of Luoyuan bay is relatively low and the ecological stability is relatively weak.furthermore, the spartina alterniflora have the trend of further spread.
Conducted remote sensing interpretation on Luoyuan bay vegetation, the results showed that among the three classification methods, supervised classification and visual interpretation are more closer, which is keeping with the results we surveyed on the spot. The statistics precision of kappa coefficient is relatively high.
We analysed biomass and each kind of remote sensing factor by relevant analysis, t-test and regression analysis, getting the equation of linear regression.we estimated the ground biomass of Luoyuan bay vegetation, getting the ground biomass by remote sensing. The result shows that both remote sensing for estimating and the vegetation with measured are similar, the error is around 8.5%, so vegetation biomass estimation by remote sensing is a simple and effective method.
样地调查结果表明,罗源湾共有维管束植物584种,隶属于127科381属。罗源湾的植被可划分为常绿针叶林、常绿阔叶林、亚热带灌草丛和草丛盐沼等4个植被型；根据构成群落的建群种的不同又可以划分为马尾松群落、台湾相思群落、五节芒灌草丛、草丛盐沼等群系。罗源湾的植物以常见种、广布种居多,陆地生态系统的稳定性比较低,此外,罗源湾的互花米草有进一步蔓延的趋势。
在植被遥感解译过程中,分别采用非监督分类、监督分类和目视解译三种方法对植被进行遥感解译,绘制了植被分布图,结果表明以监督分类和目视解译得出的植被类型和实际调查的分布特征比较接近,Kappa系数统计精度比较高。
通过对生物量和各遥感因子进行相关性分析、t检验、回归分析后,得出线性回归方程,对罗源湾的植被地上生物量进行估测,得出遥感估测地上生物量。结果表明,通过遥感的方式对植被地上生物量进行估测与实测生物量①的结果接近,误差在8.5%左右,精度比较高,是一种简单有效的方法。
This article was conducted by vegetation of Fujian Province Luoyuan bay coastwise area as research subjects. Adopts the traditional line investigation, sample survey methods and 3S technology, combined with ALOS satellite remote sensing image of Japan as data sources, discussesed the Luoyuan bay vegetational diversity and the ground biomass characteristics by ERDAS IMAGINE9.2,ArcView and ArcGIS9.0. Whereas this study can provides basic research data for port construction, protecting biodiversity and the sustainable development of ecological environment in Luoyuan bay.
The results showed that there were 584 species of vascular plants which belong to 127 families and 381 genera. The vegetation of Luoyuan bay can be divided into four vegetation type, including evergreen coniferous forest, evergreen broad-leaved forest, subtropical shrubby grassland and grassy salt marsh. According to the differences of community constructive species, the community is consisted of pinus massoniana community, Acacia confusa. community, miscanthus floridulus shrubby grassland, grassy salt marsh and so on. The biological diversity of Luoyuan bay is relatively low and the ecological stability is relatively weak.furthermore, the spartina alterniflora have the trend of further spread.
Conducted remote sensing interpretation on Luoyuan bay vegetation, the results showed that among the three classification methods, supervised classification and visual interpretation are more closer, which is keeping with the results we surveyed on the spot. The statistics precision of kappa coefficient is relatively high.
We analysed biomass and each kind of remote sensing factor by relevant analysis, t-test and regression analysis, getting the equation of linear regression.we estimated the ground biomass of Luoyuan bay vegetation, getting the ground biomass by remote sensing. The result shows that both remote sensing for estimating and the vegetation with measured are similar, the error is around 8.5%, so vegetation biomass estimation by remote sensing is a simple and effective method.
引文
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