一、Wetland vegetation biomass estimation and mapping from Landsat ETM data: a case study of Poyang Lake（论文文献综述）
邓光怡[1]（2021）在《白鹤种群对中转停歇地水文及植被变化的响应研究》文中认为白鹤（Grus leucogeranus）是国家一级保护动物,在世界自然保护联盟（International Union for Conservation of Nature,简称IUCN）濒危物种红色名录被列为极危物种,其种群数量在全世界仅有3000-4000只,在迁徙过程中高度依赖迁移路线上的中途停歇生境。吉林莫莫格国家级自然保护区（简称莫莫格保护区）位于松嫩平原西部,是白鹤东部种群春秋迁徙的重要中转站。由于气候变化及人类活动对湿地资源不合理开发和利用,导致莫莫格保护区水文、植被条件发生变化、白鹤生境质量下降,影响了白鹤种群的栖息停歇。目前国内外针对迁徙中转地,尤其是停歇时间长、停歇数量较多的中转停歇地,缺乏长期的白鹤种群动态对湿地水文条件及湿地植被波动效应研究。因此,本文以莫莫格保护区白鹤重要停歇区域为研究区,基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,简称GEE）为研究平台,选取1984-2020年每年春、夏、秋三个季节间隔45天,即每年3月、4月、6月、7月、9月和10月共6期的Landsat系列遥感卫星影像作为原始影像数据集,一共1597景。利用大津法和最大值合成法提取研究区中的水体和植被信息。借助Arc GIS10.6操作平台从水体时空分布格局、水文特征指数和水体质心迁移等三个方面分析水文情势时空动态变化特征;从年际植被覆盖度和季节NDVI趋势变化等方面分析植被时空动态变化格局;并分析了造成研究区湿地水文植被时空变化的人为和自然因素。以遥感解译的水文时空分布变化和植被时空分布变化为基础,根据实地观测和资料收集获取的每年迁徙季节白鹤停歇数量、分布格局,探讨白鹤对湿地水文、植被条件变化的响应。研究结果对保护濒危白鹤种群具有重要的意义,对进一步开展湿地水文调控恢复白鹤生境可提供参考依据和理论指导。主要结果如下:（1）白鹤停歇地水文条件受人为影响波动较大且存在3个时间段的规律:根据遥感数据分析统计,第1时段为1984-2000年,空间上分布于研究区中南部,水域面积较多,水体分维数受人为干扰程度小;水体分离度先降低然后增加,水体破碎度较低,各月水体质心在研究区西南-东北方向规律性移动。第2时段为2001-2005年,受土地利用和降水减少的影响,空间上多分布鹅头泡区域,水域面积明显减少,分维数波动剧烈,水域分散程度呈现增加后减少趋势,水体破碎化程度先降低后增高,水体质心无明显规律,在零散分布四周。该时段研究区水文条件发生了严重退化。第3时段是2006-2020年,受生态水利工程和降水量增加的影响,期间水体又开始向中南部扩散,水域面积逐渐增多,水体分维数在前期波动剧烈,后期稳定,人为对其干扰逐渐稳定但仍较大,水域分散程度呈先增加后降低至稳定,破碎化程度呈隔年高低变化趋势。水体质心在研究区东南-西北方向规律性移动。（2）白鹤停歇地植被时空变化受控于湿地水文条件,其变化规律与水文变化呈现一致性:第1时段1984-2000年,植被覆盖区域较广且高植被覆盖度占比最多,均值为51.22%;第2时段2001-2005年,研究区植被覆盖有减少的现象,高植被覆盖区域占比均值为28.33%,较高植被覆盖占比均值为26.23%,低植被覆盖、中低植被覆盖和中植被覆盖范围逐渐扩大;第3时段2006-2020年,高植被覆盖度和中植被覆盖度又逐年有明显的增加,高植被覆盖区域占比均值为55.69%。从趋势分析发现1984-2020年植被覆盖度得到改善面积占比为70.61%,植被减少的区域分布在研究区的中南部,元宝吐、明噶屯、少力村和鹅头泡附近较为明显。从季节NDVI趋势来看,各月份整体都为非持续性增长。（3）白鹤种群分布格局及动态与研究区水文和植被时空变化呈现趋势一致:通过对白鹤分布变化格局及其对水文植被时空耦合的响应发现,1984-2000年,该时期研究区北半部分的土地利用类型主要是沼泽湿地,湿地的生态完整性较高,植被覆盖度良好,白鹤主要分布在研究区的北半部分,即哈拉塔、咕噜台等区域;2001-2005年,该时期研究区内土地利用已发生显着变化,湿地已大面积被开垦为农田,湿地内水体主要集中在研究区中部,植被覆盖度减少,鸟类分布的重点区域转变为研究区中部,即明噶屯、鹅头泡等区域,且分布数量减少;2006-2020年,研究区水文条件得到改善,水面面积增加,湿地内水体质心已向西南方向偏移,植被覆盖度增加,随之鸟类的重要分布区域也已转变为研究区的南部,主要为三门王家、卧卜特海等位点,白鹤数量随之增加。（4）每年春季迁徙白鹤种群数量动态变化与水文特征指标关系密切,与NDVI值关系不显着:1984-2020年白鹤春季停歇数量整体呈显着增加趋势。其中,1984-2005年,白鹤种群数量整体小幅上升;从2006-2020年,白鹤数量逐渐增加,增幅相比前一时段白鹤数量增幅明显提高。根据相关分析,水体破碎度是关键水文因子,与白鹤显着相关,且多个月份的水体破碎度都对白鹤数量有影响。其次水体分离度影响也较大,另外水体面积和水体斑块数量也存在一定影响。上一年度不同月份NDVI值都对当年春季白鹤数量有一定程度影响,其中前一年6月NDVI值与白鹤种群数量关系较密切。
李楠[2]（2020）在《杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估》文中认为在城市化、围垦造田等强烈人为活动干扰下,作为海陆纽带的滨海湿地正面临着面积萎缩、资源消耗、生物多样性减少、生态功能退化等一系列问题,严重影响着沿海生态系统平衡和社会经济可持续发展。滨海湿地类型复杂且变化频繁,由于缺乏长时间序列的湿地监测资料,限制了滨海湿地生态系统的长期演变及机制研究,难以提出针对性的滨海湿地科学管理及生态修复的政策。因此,亟需采用新方法快速有效的开展滨海湿地信息的准确提取,查明海陆交错地带复杂地类时空分布特征及演变规律,建立滨海湿地生态服务价值与生态安全评估体系,探索滨海湿地生态价值及生态安全变化,明确滨海湿地动态变化的驱动机制,对于滨海湿地资源的合理保护与生态恢复政策的科学制定具有重要的现实意义和科学价值。论文选择杭州湾为研究区,在滨海湿地生态环境野外调研的基础上,充分发挥遥感数据的连续性、真实性、系统性等特点,基于GF-1高分辨率遥感影像及1973年至2015年的长时间的Landsat MSS/TM/OLI系列遥感影像,开展滨海湿地信息提取和动态变化监测研究,并在此基础上进行湿地生态价值评估与生态安全评价,对研究区滨海湿地时空演变进行系统研究,探讨杭州湾滨海湿地动态变化的驱动机制。论文的主要研究内容和结论如下:（1）提出一种结合面向对象、物候特征和专家知识的规则树分类方法,从高分辨率遥感影像中精准提取滨海湿地信息。该方法充分利用不同湿地类型的空间分布和物候差异,可以准确地识别和提取研究区内土地覆盖类别,遥感分类结果总体精度达90.28%,kappa系数为0.89。结果表明,结合物候特征的专家知识规则树分类方法,能够有效增大不同类型湿地间的遥感可分离性,比最大似然和随机森林分类方法更具有优势,适用于复杂滨海湿地信息提取。（2）基于时间序列Landsat遥感影像提取滨海湿地信息,开展杭州湾湿地类型动态变化监测,分析滨海湿地的时空演变过程。结果表明,1973年至2015年间,杭州湾滨海湿地空间格局变化显着,湾滨海湿地（海三棱藨草盐沼,互花米草盐沼,淡水草本沼泽）靠海一侧逐年向外扩张,靠内陆一侧不断转化为水产养殖塘及不透水地表等类型。不透水地表的面积增加935.72 km2,扩大了16.3倍,向北扩展明显,滨海湿地受到严重影响。自然及人为因素驱动下,滨海湿地的演变过程及规律具有明显的空间异质性。（3）基于生态学和经济学方法,结合遥感土地覆盖结果,分别对2000年、2005年、2010年和2015年的杭州湾滨海湿地生态价值进行评估。结果表明,杭州湾滨海湿地生态服务总价值成递减趋势,分别为413.01亿元,261.25亿元,259.52亿元和224.3亿元。其中调节服务的总价值最高,水质净化、气候调节、保持土壤和促淤造陆是湿地核心功能。围垦和城镇建设与生态服务价值存在显着的负相关关系,是造成生态价值降低的最主要驱动因素。（4）基于DPSIR概念模型,从驱动力、压力、状态、影响和响应等5个层面选取指标构建杭州湾滨海湿地生态安全评价体系,评估杭州湾滨海湿地2000年至2015年间的生态安全状况。结果表明,杭州湾滨海湿地在2000、2005、2010和2015年的生态安全指数分别为0.413、0.382、0.287和0.582,安全等级由预警等级恶化到脆弱等级,又恢复到预警等级,呈下降后上升趋势。基于灰色模型预测2020年杭州湾滨海湿地将处于“比较安全”的状态。（5）定性的分析了杭州湾滨海湿地在自然演替和人为活动共同作用下长时间演变的驱动机制,发现水文条件、地形地貌和物种入侵是主要的自然驱动因素,人口、经济、政策、围垦、城镇建设和水产养殖是主要的人为驱动因素。论文从滨海湿地生态视角出发,充分发挥遥感技术优势,形成了一套运用遥感技术对滨海湿地生态系统复杂地类信息提取-时间序列湿地动态变化监测-生态服务价值指标体系构建与评估-生态安全评价与预测的技术方法。该成果为类似滨海湿地生态系统遥感动态监测与评价提供新的思路和方法,为科学合理选择生态修复措施提供了理论依据,对杭州湾滨海湿地资源的合理利用与社会经济可持续发展具有重要意义。
梁旻轩[3]（2020）在《莫莫格湿地景观动态变化及其驱动力分析》文中研究表明莫莫格湿地位于松嫩平原西部,是吉林省西部最大的自然湿地保留地,每年有上百余种水禽在此栖息繁殖,是水鸟迁徙途中重要的―中转站‖。同时,湿地对于区域内水源涵养的补给和生态系统平衡起着极其重要的作用。由于气候变化及人类活动对湿地资源不合理开发和利用,导致湿地面积减少、生态系统结构破坏、功能衰退甚至丧失。湿地面临的严重生态问题引起了学术界的广泛关注。当前,有关学者在湿地景观、水文、植被、生态等方面开展了相应研究,然而,从长时间序列遥感影像、基于图像分割方法系统研究莫莫格湿地景观年内和年际变化依然较少,对湿地多年来景观变化和驱动力缺乏深入理解,不利于湿地资源保护开发。因此,本文以莫莫格湿地为研究对象,收集了研究区近35年来（1981年、1989年、2000年、2009年、2016年）春、夏、秋三个季节的卫星遥感数据,基于1981-2016年5期共34景遥感影像,利用面向对象的方法自动提取研究区中的湿地信息。借助ArcGIS、FRAGSTATS、ENVI等操作平台从类型面积、景观结构和湿地功能的角度,利用湿地空间结构、转移特征、植被覆盖度、景观破碎度等方面对1981-2016年的莫莫格湿地的景观变化进行了遥感监测。并分析造成莫莫格湿地时空变化及集聚特征的原因;并利用景观指数的计算,从类型尺度和景观尺度揭示湿地景观格局特征随自然、人为因素所呈现出来的变化规律。主要研究结论如下:（1）从类型面积年际变化看,与1981年湿地面积相比,每个时期的湿地面积都在减少。湿地面积占总面积比例从1981年的66.24%降至为2016年的47.93%。其中,沼泽湿地作为莫莫格保护区第一大湿地类型,从1981年占总面积比例的55.33%减少至2016年的27.22%。耕地面积扩张是湿地丧失的首要因素。耕地面积占总面积的比例从1981年的27.57%上升至2016年的44.08%;从年内变化看,湿地面积最大的季节在春秋两季。1981-1989年湿地景观差异明显,尤其是夏季,在沼泽湿地和水体间发生剧烈的转换。（2）从景观结构上看,选取类形尺度和景观尺度上相应指标从分维数、景观破碎化和景观聚集度方面来分析莫莫格湿地景观变化。从类型尺度上看,不同类型景观分维数变化趋势相同,斑块形状从简单趋向复杂,斑块聚集度低,景观趋于破碎化。且沼泽湿地的景观变化最大,斑块形状最复杂,连通性降低;从时间尺度上看,1989年分维数最小,1989-2009年间分维数逐年增加,2009-2016年间分维数呈现减少态势,受干扰程度缓解。而景观破碎度指数看,1981-2016年间斑块个数逐年增加、区域景观破碎度加剧,而景观斑块间的聚集度降低、连通度变差。（3）从功能变化上看,春秋两季莫莫格湿地植被作为水鸟的食物和栖息地吸引着大量的鸟类,春秋季的湿地归一化植被指数时间序列变化表明:1981年雨季的NDVI值高于其他年份,2016年旱季的植被覆盖度优于其他年份,且区域内的植被覆盖度值连年上升,最大的NDVI值出现在2016年;从空间变化看,在莫莫格保护区东侧的嫩江流域,湿地NDVI变化速率连年增长且变化率大;而莫莫格保护区西侧的湿地速率连年降低。旱、雨两季的植被覆盖度也呈现不同态势。（4）从整个研究区来看,2000-2009年间湿地退化的速率最快,其中沼泽湿地退化最快年份是在1989-2000年。通过自然因素和人类活动因素以及各因素间的交互作用对莫莫格湿地变化的驱动因素进行分析,发现在1989-2009年间,人类活动驱动因素阻滞了莫莫格原湿地的正常发育,随着人类活动对湿地影响日益剧烈,对其发育影响也日趋复杂化。湿地景观变化与人类活动强度密不可分,连年增长的耕地是当地沼泽湿地退化的最主要人类活动因素。本研究抓住湿地景观变化和湿地退化继发的环境问题,从景观格局的特征变化中,加强分析了莫莫格湿地年内的景观时空演变规律,并根据年内、年际的景观格局特征提供应用参考,增加了对莫莫格湿地的认识,以期为湿地生态系统生态保护与可持续发展提供技术支持与理论基础。
温广玥[4]（2020）在《1997-2018年辽河口翅碱蓬生物群落时空变化特征研究》文中指出辽河口滨海湿地,是我国北方重要的河口湿地之一,其境内生长着独具特色的翅碱蓬生物群落,形成了风景独特的“红海滩”景观。翅碱蓬生物群落是辽河口滨海湿地内重要的先锋植被和优势植被,对辽河口滨海湿地生态系统起着至关重要的作用,但由于受到各方因素的影响,近十几年内,辽河口滨海湿地内的翅碱蓬生物群落急速消亡。本文基于1997-2018年Landsat系列遥感卫星影像,在野外实地调查的基础上,运用人工神经网络的分类方法与目视解译相结合,充分利用翅碱蓬生物群落的特征提取研究区翅碱蓬生物群落时空分布信息。根据22年间研究区翅碱蓬生物群落时空分布特征,结合景观指数,定量分析翅碱蓬生物群落时空变化特征规律。结果表明:（1）基于遥感影像的湿地植被信息提取及动态监测方法能够有效地分析翅碱蓬生物群落年际变化特征及其规律;对于研究区内翅碱蓬生物群落,其最佳监测季节为秋季;（2）研究区内的翅碱蓬生物群落沿海岸线呈条带状或块状聚集生长,并随海岸线变迁,有明显向海迁移的趋势;（3）1997年至2018年期间,研究区内翅碱蓬生物群落共经历了一个稳定增长期（1997年至2001年）、三个快速消亡期（2001年至2005年、2008年至2010年、2014年至2016年）和三个缓慢回升期（2005年至2008年、2010年至2014年、2016年至2018年）,总体生长面积减少12.79km2,整体呈现衰退趋势;（4）1997年至2018年期间,研究区内翅碱蓬生物群落生长斑块面积明显减小,斑块破碎严重,共有三次由大斑块聚集生长破碎为小斑块分散生长的过程（1997年至2005年、2005年至2010年、2010年至2018年）,群落呈现萎缩退化趋势。（5）1997年至2018年期间,研究区内翅碱蓬生物群落稳定性较差,景观破碎化程度加重,翅碱蓬景观优势度下降,人类活动对其干扰程度增加。
王美玲[5]（2020）在《基于遥感的滨海湿地景观及植被特征研究 ——以曹妃甸为例》文中提出近年来由于曹妃甸地区城市建设的不断推进,破坏了曹妃甸地区生态环境原有的平衡。其中,如何保护曹妃甸滨海湿地生态环境健康,是曹妃甸湿地保护工作面临的重要问题之一。以曹妃甸滨海湿地为研究区,对2003年、2011年和2018年三个时期的Landsat TM/OLI影像进行遥感解译,并结合景观指数分析其景观格局的时空演变;通过实地调查并采集湿地典型植被的光谱数据,利用包络线去除、一阶导数和“三边”参数等方法,分析芦苇、翅碱蓬和柽柳三种典型植被的光谱特征;采集芦苇和翅碱蓬地上鲜生物量并利用光谱特征建立最优估算模型。通过以上分析,获得的结果如下:2011～2018年期间由于频繁的人类活动导致滨海湿地面积退化严重,景观破碎化程度较高且聚集度较低,主要转变为农用地和建设用地。曹妃甸湿地典型植被的光谱特征差异性明显。在413～678nm、380～678nm和380～725nm波段范围内可区分季相芦苇、翅碱蓬和柽柳,末期翅碱蓬在638nm附近表现出明显反射特征;在560～678nm、380～678nm和563～678nm波段范围内包络线去除方法可区分生长季初期翅碱蓬、旺盛期芦苇和末期翅碱蓬,初期翅碱蓬在606nm和638nm附近表现出反射特征;在518～716nm、525～714nm和513～708nm波段范围内一阶导数方法可区分生长季初期的柽柳和芦苇、旺盛期的柽柳和翅碱蓬、末期的芦苇和柽柳。通过分析曹妃甸湿地典型植被光谱特征并结合湿地调查采样,估算出其地上鲜生物量。其中,一阶导数光谱在950nm、724nm构建的差值植被指数与多项式函数建立的模型,y（28）53359976.74x2（10）531444.645x（10）2112.934为芦苇地上鲜生物量最优估算模型。一阶导数光谱在813nm、632nm构建的差值植被指数与多项式函数建立的模型y（28）1240120819x2-25611.196x（10）749.026为翅碱蓬地上鲜生物量最优估算模型,两个模型均通过模型精度检验。通过以上对曹妃甸滨海湿地景观格局时空演变、典型植被季相光谱特征变化规律及构建地上鲜生物量估算模型的研究中,能够为今后曹妃甸湿地生态系统的结构和功能变化及典型植被识别提供理论基础,以便更好地保护曹妃甸湿地的生态环境。图25幅;表22个;参95篇。
钟滨[6]（2019）在《基于多源数据的庐山国家级自然保区土地利用/覆被变化及其机理研究》文中认为庐山是长江中下游大平原上的“生态交汇岛”,保存了较为完整的生态系统。庐山同时也是国家重点风景名胜区,长期受到人为活动影响,土地利用变化程度较大,给自然生态系统带来沉重的压力。在自然保护区中,植被是保护区的主要覆盖类型,植被的覆盖情况对保护区的生态环境具有重要影响。掌握保护区植被覆盖的时空变化情况,科学分析植被与气候和人类活动之间的关系,对保护区制定可持续管理措施具有重要意义。近年来,庐山竹林向周边邻近常绿阔叶林或针阔混交林边界扩张蔓延趋势日益明显,毛竹扩张严重干扰周围原始植被,并引发了森林景观破碎化、生物多样性减少、森林土壤退化等问题,严重威胁着庐山自然保护区森林生态系统稳定性和庐山森林景观格局。如何对保护区土地利用/覆被的变化情况进行动态监测,科学认知森林植被时空演变及其机理,构建森林生态保护示范模式已迫在眉睫。本论文以可持续发展理论为指导,以江西庐山国家级自然保护区为研究区域,将1988-2017近30年的遥感数据与地理国情普查、林业资源调查等多源数据进行有效融合,建立包括自然地理条件、土地利用变化、社会经济发展、林业调查数据相融合的庐山自然保护区基础数据要素空间数据库,在此基础上,对保护区长时间序列土地利用/覆盖变化及机理进行分析。宏观上针对保护区主要覆盖类型植被的覆盖情况（NDVI）进行动态监测,对庐山保护区1988-2017年18期的Landsat影像数据进行处理和分析,获取保护区近30年NDVI时间变化和空间变化情况,探究区域NDVI时空变化规律。微观上,结合高分二号和Landsat卫星数据,构建典型植被竹林的遥感定量反演模型,获取竹林演变和质心迁移趋势,分析竹林扩张对森林植被的影响。基于宏观与微观分析,结合气候、地形、人为活动等驱动因子进行相关分析,揭示保护区植被时空演变规律和机理。基于以上分析研究,建立NDVI变异性和重点野生植物保护预警机制,并对保护区的边界和功能区划界线进行了优化分析,为保护区制定管护措施提供科学依据,实现保护区的可持续经营管理,本文的主要结论如下:（1）土地利用/覆被时空分布格局基于长时间序列的Landsat遥感影像和样地数据,通过遥感的技术手段提取多层次的土地利用/覆被信息,掌握保护区的土地利用分类、NDVI特征、竹林信息的时空分布格局。基于高分二号的竹林信息定量提取,辅以纹理特征的支持向量机分类方法取得的效果最好,竹林分类生产精度和用户精度均达到90%以上。庐山土地利用/覆被变化格局中,林地、竹林、草地三种地类占保护区面积的80%以上,其中林地面积1988-2013年间持续上升,2013-2017年小幅下降。从NDVI分布上看,近30年保护区NDVI均值为0.663,整体上看庐山自然保护区NDVI值中间高,四周低,保护区边缘地区由于靠近建筑区及道路,NDVI均值较低。整体上竹林面积呈现下降趋势,以0.92/a的速度减少,从空间分布上看,总体上竹林面积核心区>实验区>缓冲区;竹林在1200-1446m高程范围内分布最少,主要分布在400-600m和600-800m高程范围内;竹林在黄棕壤分布最少,主要分布红壤和黄壤中,其中在红壤中分布的面积比例最大;竹林在坡度类型上分布面积大小排序为斜坡>陡坡>缓坡>急坡>平坡;竹林在坡向类型上分布面积大小排序为阳坡>半阳坡>半阴坡>阴坡。（2）土地利用/覆被时空演变特征通过计算土地土地利用/覆被变化动态度和转移矩阵来分析各类土地类型间的转化情况,结果表明:林地变化程度较为稳定,变化程度较为激烈的均为建设用地及裸地、竹林和耕地。林地在1988-2017年间,不发生转变的比率均在90%以上,主要转变类型为竹林和耕地;建设用地及裸地主要转变成林地和耕地;耕地主要转变为林地和竹林;竹林主要转变成林地和耕地。从保护区不同分区来看:区域土地利用/覆被类型变化综合动态度中,核心区和缓冲区的程度比较接近,变化程度较小,实验区的综合动态度较为激烈。从不同研究时期来看:1988-2013年间综合动态均呈现降低趋势,土地利用变化程度放缓;2013-2017年间区综合动态均呈现剧烈上升趋势。通过对NDVI变化情况进行一元线性回归分析,近30年来庐山NDVI整体上呈现下降趋势,以0.017/10a的趋势减少,NDVI值从1988到1993年一直下降,1993至1996年NDVI值持续上升;1996-2002年间NDVI变化幅度较少;2002-2017年呈现先降后升趋势,于2013年降入谷底后开始快速上升趋势。为了进一步分析保护区NDVI长时间序列变化趋势,通过耦合Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显着性检验结果分析,将NDVI变化趋势分为轻微减少、显着减小、显着增加、轻微增加、基本不变五个类型,五个类型占保护区总面积比例顺序为:轻微减小>轻微增加>基本不变>显着增加>显着减少。庐山自然保护区1988-2017年间NDVI的变异系数的结果,总体上为较低变异>中等变异>高变异>较高变异>微小变异,其所占保护区面积分别为52.54%、31.02%、7.78%、7.16%和1.51%。（3）土地利用/覆被变化驱动机理通过综合一元线性回归趋势分析、Pearson相关性分析、空间叠加耦合分析等方法,对森林植被NDVI时空演变的影响机理进行了分析。在土地利用/覆被变化特征中,影响土地利用/覆被变化的驱动因子主要是人为活动,整体上核心区和缓冲区的土地利用/覆被变化动态度要低于实验区。NDVI时空演变特征中,主要影响因子为高程和人为活动,保护区NDVI均值随着高程的增加而提高,NDVI均值大小在各功能分区的分布情况为核心区>缓冲区>实验区;NDVI变异性剧烈程度为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;NDVI趋势变化显着变化区域主要分布于缓坡中,显着减少区域主要分布于游客聚集密度较大区域和功能分区的核心区中;温度与保护区历年NDVI均值变化呈不显着正相关,降雨与保护区历年NDVI均值变化呈不显着负相关。通过加权质心模型分析竹林质心变化情况,庐山保护区近30年竹林质心演变的趋势和机理是往高海拔、坡度较低、阳坡的区域迁移,整体上往东北方向扩张。（4）保护区可持续经营管理对策基于保护区森林植被时空演变的机理,对保护区植被时空演变进行了 NDVI变异性和重点野生植物保护预警分析,从森林植被时空演变动态监管、完善森林植被保护预警机制、优化保护区边界和功能分区三个方面提出提升保护区森林植被质量对策,保持生态系统完整性,深入推动庐山国家公园建设,实现保护区的可持续经营管理。
黄怀萱[7]（2019）在《土地垦殖行为对鄱阳湖水陆交错带植被演替的影响研究》文中指出人类土地利用行为极大地影响着全球的生态系统和气候变化。近年来,由于人类活动和物种入侵等影响导致湖区生态环境遭到破坏,湿地植被格局随之发生一定程度上的演变。为了制定科学的湿地利用和保护策略,实现湿地资源利用的可持续发展,迫切需要定量掌握和研究湿地的现状和动态变化,而3S（GPS、GIS和RS）技术可以为湿地研究、合理评价湿地变化和预测未来湿地发展趋势提供强有力的技术保证。本文选取鄱阳湖湿地为研究区,由于卫星遥感技术可以在较短时间内获取连续的大范围的空间信息,具有空间宏观性,采用2013年和2017年两期的高分一号遥感数据,综合运用RS与GIS技术系统,利用卫星遥感技术获得鄱阳湖生态经济区土地利用信息,在波普特征分析和影像特征的基础上,基于专家知识发现探索水体、泥滩、湿生植物和挺水植物等信息的自动提取方法,为高分一号影像处理和湿地研究提供参考。全面、客观的反映了近五年土地垦殖对鄱阳湖湿地的影响。分析该研究区植被格局的动态变化及其与人类活动之间的关系,以期为合理开发鄱阳湖区域资源提供理论依据。通过对研究区域内湿地水陆交错带为研究对象,选取了65个样地实地调查其水陆交错带宽度、植被类型、植被覆盖率、人为干扰度、周边土地利用类型、垦殖土地距水陆交错带距离等指标,借助聚类分析的方法将鄱阳湖湿地水陆交错带现有主要植被进行汇总分类研究,将鄱阳湖地区水陆交错带现有植被配置分为了五类。然后通过面向对象分类方法对遥感影像解译结果的综合分析,先对研究区域湿地周边开垦情况进行分析,再对鄱阳湖水陆交错带植被的演替进行分析。最后通过排除人为影响较严重的区域作为重点研究对象,探讨土地垦殖行为对鄱阳湖水陆交错带植被演替的影响研究,研究表明针对该研究区域近五年的土地垦殖行为对湿地水陆交错带生态环境的恢复起到了一定的积极作用。
李成梁[8]（2019）在《基于多源遥感数据的环鄱阳湖区湿地变化分析研究》文中指出鄱阳湖湿地是我国典型的湖泊湿地,有50多种国家级保护鸟类在此栖息或作为迁徙中转地,同时是我国南方重要的粮食产地之一,在维护区域生态平衡及维持和保护国际生物多样性方面具有重要作用,但近年来鄱阳湖面临植被退化、物种生境破坏、湖泊萎缩、水质恶化等诸多问题。遥感技术的发展为湿地资源的调查提供了海量数据,便利了湿地的大尺度监测研究工作,鄱阳湖湿地的分类及变化监测研究可以客观认识鄱阳湖湿地的时空演变及规律,掌握湿地资源的分布状况和变化特征,为湿地的保护和科学决策提供依据。本文以环鄱阳湖范围为研究区,利用Landsat系列卫星数据、GF1号宽幅影像和HJ卫星数据等遥感影像数据以及其它辅助数据,在分析环鄱阳湖湿地特征基础上,利用支持向量机分类法提取鄱阳湖主湖区沙地、水体、草洲、裸滩等湿地,构建鄱阳湖环湖区分类规则区分水稻田、水体、沙地、林地、建设用地等类型,对研究区内典型湿地进行分类,分别得出主湖区和湖区外围湿地分类结果及面积属性,监测分析主湖区湿地在不同季相的分布及动态变化情况和40多年来环湖区水稻田湿地的分布及面积转移变化情况。经研究分析,得出如下结论:（1）由于Landsat8-OLI、GF1-WFV和HJ-CCD三种卫星影像传感器光谱通道设置、大气校正参数设置和影像点位几何位置等存在差异,同期成像数据在同一坐标点位反射光谱虽有相近趋势,但反射值不完全一致,HJ影像反射值整体较高,对地类边界识别模糊,Landsat8影像近红外反射率较低,对水体和植被敏感,GF1影像可识别精细地物,但波段数有限,研究需以Landsat影像为主,HJ影像和GF1影像补充缺失时相;（2）天然水域和水库渠塘等水体在可见光范围反射率差异大小不一,近红外波段趋近于零,草洲和林地的近红外反射率季相差异大,最大差异值分别在0.25左右和0.2左右,水稻田因耕作方式不同,无稻期和种植期光谱差异显着,与同期其它湿地光谱特征相似;（3）支持向量机法提取主湖区沙地、水体、草洲和裸滩湿地总体分类精度在98%以上,水体和草洲的制图精度和用户精度均在98%以上,区分效果较好,以决策树分类规则区分环湖区水体、林地、水稻田、沙地及建设用地,总分类精度高于95%,Kappa系数大于0.93,水稻田制图精度超过94%;（4）受研究区气候、地形地势及人为因素影响,主湖区湿地分布及面积季节性变化大,5月至9月湖区水体面积在2300 km2以上,最高水位时占总面积的94%以上,在鄱阳湖枯水期,草洲面积保持在1200 km2以上,以河流入湖三角洲和湖区航道两侧分布为主,10月份水域面积缩减后,草洲和沙地增长速度最快;（5）鄱阳湖水稻田面积40多年来保持在5000 km2以上,在6000 km2左右波动变化,近15年来波动趋势减弱,面积趋近于6000 km2,城市扩张占据了大片水稻田,林地分布位置破碎化,1989年到1995年和2008年到2013年由其它类型转移为水稻田分别有1673.90 km2和1482 km2,2013年到2018年水稻田减少446.27 km2,未变动面积超过5200 km2,人类开发利用鄱阳湖资源是水稻田不断转移变化的主要原因之一。
史林鹭[9]（2018）在《水文连通性对鄱阳湖湿地植被生长动态的影响 ——基于长时序遥感数据的应用研究》文中研究说明鄱阳湖是我国最大的淡水湖,是长江中下游生态区的关键洪泛平原湿地生态系统之一,是全球重要的越冬候鸟栖息地,维持其生态特征对全球的生物多样性保护至关重要。然而,因防洪、蓄水或渔业生产等原因,鄱阳湖众多子湖泊受到人工水闸的局部水文管控,子湖间形成了不同的水文连通性。近年来,受气候与人为因素（如三峡大坝）综合影响,鄱阳湖频繁出现极低的冬季水位,改变了湖泊洲滩的淹没与出露规律,导致不同水文连通性子湖湿地植被在的分布、物候及生产力等发生变化,对越冬候鸟栖息地具有潜在影响。为此,本研究拟解决如下科学问题:（1）鄱阳湖不同水文连通性子湖的洲滩植被景观是否存在差异?（2）水文情势变化后,不同水文连通性子湖洲滩植物物候及其生产力发生了怎样的变化?（3）不同水文连通性子湖植被覆盖的总体趋势及其面对环境胁迫的响应存在怎样的差异?（4）三峡大坝的修建引起的水文变化对湿地迁徙候鸟的影响是什么?为揭示不同水文连通性子湖的鄱阳湖洲滩植被动态趋势及其对环境的响应差异,本研究采用 2000-2016 年间 Landsat 及 MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）影像,利用 FSDAF 时空融合模型算法（Flexible Spatio-temporal Data Fusion Model）,建立了 2000-2016年间鄱阳湖高时空分辨率的EVI数据集,以此为数据源,分析了不同水文连通性子湖湿地植被景观的变化与差异、不同水文连通性子湖湿地植被物候与生产力的变化与差异、不同水文连通性子湖湿地植被的变化趋势与面对胁迫时抵抗力与恢复力差异。研究结果表明:（1）枯水期不同水文连通性的子湖湿地植被景观特征差异显着。在退水期,随着水位的逐渐降低,不同子湖的水文连通性导致了不同的湿地植被景观变化趋势,自由连通子湖的湿地植被景观会随着水位的降低植被斑块的镶嵌程度与景观异质性均持续增大,而局部水文管控子湖则会在星子水位（吴淞高程）低于13米后趋于稳定。（2）2000-2014年间,水文连通性的不同导致了湿地植被物候与生产力的差异。自由连通子湖湿地植被物候与生产力的全部指标均与其他子湖存在显着差异。依据水文变化趋势,以2006年为水文情势变化的拐点,自由连通子湖双生长周期湿地植被的生长特征在2006年前后存在显着差异,表现为春季生长季推迟,秋季生长季提前,从而导致生物量过度积累,食源植物生长过高。这样的生长周期改变,导致越冬雁类食源植物在其到达鄱阳湖时已生长到适口性较差阶段;而位于局部水文管控子湖的湿地植被2006年前后未呈现这种差异。（3）2000-2016年间,自由连通和局部水文管控子湖湿地植被的周期性与趋势均表现出显着的差异。自由连通子湖植物呈现为持续增长且周期性波动愈加剧烈,而局部水文管控子湖呈现出先增高后降低（单峰型）周期保持稳定;通过将两种类型子湖与星子站的长时序水位数据的周期性与趋势对比发现,局部水文管控的EVI时序与星子站的长时序水位数据呈现出完全同步但相反的趋势性,而自由连通子湖的EVI时序并不存在这种关系,尤其是秋季生长季的生产力表现为高速增长。结合上述证据,本研究认为,自由连通子湖的草洲斑块达到了其生态临界点,或者正在经历稳态转变。（4）AR模型分析发现,不同水文连通性子湖的生态稳定性（抵抗力与恢复力）面对环境胁迫（水文与降水）时的抵抗力存在差异。具体表现为:1)在自由连通子湖中发育的湿地植被具有显着较高的恢复力;2)局部水文管控子湖的湿地植被对水位异常变化具有较高的抵抗力;3)两种子湖之间对降水异常变化的抵抗力差异不大。综上所述,本研究发现,受水文情势变化而导致的多年枯期水位降低的影响,鄱阳湖内自由连通子湖的植被景观破碎化程度高,物候期紊乱并且生产力与生物量持续增高,已到达了稳态转变的临界点,但对水文情势变化这一环境胁迫具有具有较强恢复力,所以急需采取有效的生境管理措施来保育自由连通子湖的湿地植被,为越冬候乌提供健康的、完整的栖息保障;而局部水文管控子湖在一定程度上可以缓解极端水文情势变化对候鸟栖息带来的压力,但由于其生态恢复力差,建议采取宏观尺度的水文节律恢复,例如尽量减少三峡大坝运行对植被物候及越冬候鸟的影响,优化秋季退水或夏季水位上涨的时间,模拟自然的水位波动,而不建议在局部尺度再建调节径流的水利工程。本研究使用FSDAF时空融合的模型算法建立了鄱阳湖高时空分辨率的EVI数据集,并实际应用到湿地生态学的量化研究中。实验证明该方法为监测洲滩湿地植被生长提供了有效的技术支撑,对洪泛平原湿地植被这样的高敏感性、强波动性的研究对象具有非常重大的现实意义和推广前景;并以此为数据源,对不同水文连通性下的湿地植被的景观、物候与生产力、长期趋势与周期性及面对环境胁迫时的响应等均进行了差异性分析,发现了在鄱阳湖内自由连通子湖正在面临稳态转变的临界点。在当代局部建坝管控现象普遍的背景下,为更有效地管理及保护洪泛湿地生态完整性提供参考。基于本研究,下一步将结合实地调查及控制实验,深入研究不同水文连通性对湿地植被演替的影响机制,进一步解释造成该动态趋势的驱动因素。
艾金泉[10]（2018）在《基于时间序列多源遥感数据的长江河口湿地生态系统长期演变过程与机制研究》文中进行了进一步梳理受全球气候变化和人类活动的影响,长江河口湿地生态系统面临湿地面积萎缩、外来种入侵、环境污染以及海岸侵蚀等诸多退化风险,但实际应用中常常由于缺乏高质量长期连续的湿地变化监测资料,严重制约着湿地生态系统的长期演变规律及其驱动机制的研究,这对长远的湿地生态修复策略制定、湿地的生态修复和重建效果评估、湿地资源的合理保护和科学管理等产生了重大的影响。随着遥感技术的快速发展以及遥感数据可获取能力的不断提高,基于高质量长时间序列遥感数据分析湿地生态系统长期演变过程、规律、机制及其生态效应成为可能。本文以长江河口湿地生态系统为例,利用长时间序列多源遥感数据,针对已有湿地产品存在的时空不连续、一致性差、精度不高的问题,提出面向典型河口海岸湿地生态系统长期演变的遥感监测新方法,开展了高质量长时间序列的长江河口湿地的遥感制图和变化监测研究,并在此基础上深化分析并探索了长江河口湿地生态系统结构和功能的长期演变过程、特征与驱动机制。本文的研究内容和主要研究结论如下:（1）提出了基于面向对象制图框架的长江河口长时间序列湿地遥感产品生产方法。该框架集成了面向对象的分层分类方法、updating与backdating方法、物候规律等最新遥感分类技术,不但能够较好地平衡湿地产品生产中的精度和效率问题,并且可构建一致性高质量的长时间年际序列湿地产品。利用本文的方法制成的1985—2016年长江河口湿地土地利用/土地覆盖产品、群落尺度的滨海湿地产品和内陆水体湿地产品的总体精度均高于80%,结果较客观可信,为下一步的湿地变化分析奠定了基础。（2）基于生成的长时间年际序列湿地遥感产品,分析了湿地生态系统的长期演变过程、格局和趋势,并有效监测了湿地生态系统的突变过程和渐变过程,这是二时相或稀疏时间序列遥感数据通常无法实现的。1985—2016年期间,长江河口湿地生态系统结构发生了显着的时空变化。总体上,滨海湿地生态系统持续退化,土着种湿地和裸潮滩的面积均呈显着下降趋势,而外来物种湿地的面积占比大幅度上升;养殖水体面积呈先增加后减少再增加的变化趋势;非养殖水体在前20年基本稳定,后10年略有增长。（3）基于“当量因子法”评估了长江河口湿地生态系统生态服务功能的长期演变特征,并重点分析了城市化对其的影响。长江河口生态系统服务功能价值（ESV）呈逐年下降趋势,总体下降幅度约12%,但滨海湿地生态系统的ESV下降幅度显着高于其他生态系统,约为20%。（4）结合定性和定量的方法分析了长江河口湿地生态系统长期演变的驱动机制,发现气候变化、入海泥沙通量减少、城市化、大规模围垦和外来种引入是长江河口湿地生态系统长期演变的主要驱动力。不同的驱动因子对于不同的典型湿地生态系统的影响强度不同,围垦、外来物种引入和入海泥沙通量减少是崇明东滩、南汇边滩和启东岸滩湿地长期演变最为显着的影响因子,而入海泥沙通量变化和外来物种引入是九段沙湿地演变最为显着的影响因子,需要分区管理和实施合适的生态修复措施。
二、Wetland vegetation biomass estimation and mapping from Landsat ETM data: a case study of Poyang Lake（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Wetland vegetation biomass estimation and mapping from Landsat ETM data: a case study of Poyang Lake（论文提纲范文）
（1）白鹤种群对中转停歇地水文及植被变化的响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 影响迁徙水禽停歇生境的因素 |
| 1.2.2 水文变化对水禽停歇生境选择影响 |
| 1.2.3 白鹤及其迁徙停歇生境选择研究 |
| 1.2.4 遥感监测湿地水文、植被动态研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 迁徙白鹤停歇地水文情势时空动态变化特征 |
| 1.3.2 迁徙白鹤停歇地植被覆盖时空动态变化特征 |
| 1.3.3 迁徙白鹤停歇分布对湿地水文、植被变化的响应 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 气候概况 |
| 2.1.3 生物资源概况 |
| 2.2 白鹤种群调查及数据处理 |
| 2.2.1 白鹤调查方法 |
| 2.2.2 数据处理 |
| 2.3 遥感数据获取及预处理 |
| 2.3.1 影像来源 |
| 2.3.2 影像预处理 |
| 2.4 水体数据获取及处理 |
| 2.4.1 水体数据获取 |
| 2.4.2 水体精度验证 |
| 2.4.3 水体数据处理 |
| 2.5 植被数据获取及处理 |
| 2.5.1 植被数据获取 |
| 2.5.2 植被数据处理 |
| 2.6 气候数据获取及处理 |
| 2.6.1 数据获取 |
| 2.6.2 处理方法 |
| 第三章 迁徙白鹤停歇地水文情势时空动态变化特征 |
| 3.1 研究区水文空间分布 |
| 3.2 研究区水文特征指数 |
| 3.2.1 水体面积分析 |
| 3.2.2 水体分维数分析 |
| 3.2.3 水体破碎度分析 |
| 3.2.4 水体分离度分析 |
| 3.3 水体质心迁移 |
| 3.3.1 各月质心迁移规律 |
| 3.3.2 平均质心变化规律 |
| 3.4 气候对研究区水体的影响 |
| 3.4.1 研究区降水距平分析 |
| 3.4.2 生长季水体面积变化及气候响应 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 1984-2000 年研究区水文格局变化及影响因素 |
| 3.5.2 2001-2005 年研究区水文格局变化及影响因素 |
| 3.5.3 2006-2020 年研究区水文格局变化及影响因素 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 迁徙白鹤停歇地植被覆盖时空动态变化特征 |
| 4.1 季节NDVI变化趋势分析 |
| 4.2 植被覆盖度时空分析 |
| 4.2.1 年际NDVI变化趋势分析 |
| 4.2.2 显着性检验 |
| 4.3 水文指标与NDVI线性相关分析 |
| 4.4 生长季平均NDVI变化及其气候响应 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 植被覆盖时空变化影响因素 |
| 4.5.2 影响植被的关键水文因子 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 白鹤停歇分布对湿地水文及植被变化的响应 |
| 5.1 白鹤种群数量动态分析 |
| 5.2 白鹤空间分布格局 |
| 5.2.1 春季时空分布格局 |
| 5.2.2 秋季时空分布格局 |
| 5.3 水文指标与白鹤数量线性相关分析 |
| 5.4 NDVI与白鹤数量线性相关分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 水文指标对白鹤数量的影响 |
| 5.5.2 NDVI对白鹤数量的影响 |
| 5.5.3 水文与植被覆盖时空变化对白鹤分布的影响 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.1.1 水文时空变化及其对植被NDVI、白鹤数量的影响 |
| 6.1.2 植被覆盖时空变化及其对白鹤数量的影响 |
| 6.1.3 白鹤时空分布及其对水文植被时空耦合的响应 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间公开发表论文及着作情况 |
（2）杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 滨海湿地及其类型的划分 |
| 1.2.2 基于遥感的湿地监测 |
| 1.2.3 湿地生态服务价值评估 |
| 1.2.4 湿地生态安全评价 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 拟解决的关键问题 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 水文特征 |
| 2.1.5 生物资源 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.3 研究区湿地资源与遥感分类系统 |
| 3 基于高分辨率遥感数据的杭州湾湿地精细分类 |
| 3.1 数据及预处理 |
| 3.1.1 数据获取 |
| 3.1.2 影像预处理 |
| 3.1.3 影像分割 |
| 3.2 典型湿地植被特征分析 |
| 3.2.1 典型湿地植被概述 |
| 3.2.2 分布特征 |
| 3.2.3 物候特征 |
| 3.2.4 光谱特征 |
| 3.3 湿地信息提取方法 |
| 3.3.1 训练样本的选择 |
| 3.3.2 最大似然分类 |
| 3.3.3 专家知识决策树分类 |
| 3.3.4 随机森林分类 |
| 3.3.5 精度评价 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 分类结果 |
| 3.4.2 分类精度 |
| 3.4.3 不确定性分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 选择合适的变量和方法提取土地覆盖类型 |
| 3.5.2 物候特征在遥感信息提取中的潜力 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于长时间序列影像监测杭州湾湿地动态变化 |
| 4.1 数据及预处理 |
| 4.1.1 遥感影像获取 |
| 4.1.2 遥感影像预处理 |
| 4.1.3 遥感变量提取 |
| 4.1.4 野外调查数据 |
| 4.2 湿地动态监测方法 |
| 4.2.1 基于多源遥感数据的湿地动态监测框架 |
| 4.2.2 专家知识决策树分类 |
| 4.2.3 湿地动态监测 |
| 4.2.4 精度评价 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 分类结果及精度 |
| 4.3.2 湿地动态变化 |
| 4.3.3 空间异质性分析 |
| 4.3.4 缓冲区分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 杭州湾湿地动态变化的空间异质性 |
| 4.4.2 不透水地表扩张对滨海湿地的影响 |
| 4.4.3 杭州湾滨海湿地变化驱动机制分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 杭州湾滨海湿地生态服务价值评价 |
| 5.1 生态服务价值评估方法 |
| 5.1.1 物质生产价值 |
| 5.1.2 供水价值 |
| 5.1.3 水质净化价值 |
| 5.1.4 水源涵养价值 |
| 5.1.5 气候调节价值 |
| 5.1.6 固碳价值 |
| 5.1.7 大气调节价值 |
| 5.1.8 促淤造陆价值 |
| 5.1.9 生物多样性保护价值 |
| 5.1.10 保持土壤价值 |
| 5.1.11 旅游休闲价值 |
| 5.1.12 科研教育价值 |
| 5.2 人为驱动因素对生态价值的影响分析 |
| 5.2.1 驱动因素及指标数据 |
| 5.2.2 相关性分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 杭州湾滨海湿地生态服务时间变化特征 |
| 5.3.2 人为驱动因素对生态价值的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 滨海湿地生态价值研究对比 |
| 5.4.2 滨海湿地生态服务价值不确定性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 杭州湾滨海湿地生态系统安全评价及预警 |
| 6.1 生态安全评价指标体系的构建 |
| 6.1.1 概念模型 |
| 6.1.2 评价指标的选择 |
| 6.1.3 评价等级的划分 |
| 6.2 生态安全评价及预警 |
| 6.2.1 生态安全指标数据的获取 |
| 6.2.2 评价指标标准化处理 |
| 6.2.3 熵权法确定权重 |
| 6.2.4 基于TOPSIS模型评价生态安全 |
| 6.2.5 生态安全趋势预测 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 生态安全评估结果与分析 |
| 6.3.2 各准则层生态安全状况 |
| 6.3.3 杭州湾滨海湿地生态安全趋势预测 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究特色和创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（3）莫莫格湿地景观动态变化及其驱动力分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外的研究进展 |
| 1.2.1 湿地信息的提取与遥感监测 |
| 1.2.2 湿地景观变化 |
| 1.2.3 湿地景观格局变化 |
| 1.2.4 人类活动对湿地景观变化的影响 |
| 1.3 研究内容和目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 区域位置 |
| 2.1.2 地质地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 水文特征 |
| 2.1.5 土壤、植被和生物资源 |
| 2.2 主要生态问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据收集与处理 |
| 3.1 遥感影像数据 |
| 3.1.1 遥感数据获取 |
| 3.1.2 遥感数据处理 |
| 3.2 气候数据 |
| 3.3 建立湿地分类体系与信息提取 |
| 3.3.1 湿地分类体系构建 |
| 3.3.2 土地覆被信息提取 |
| 3.4 NDVI数据 |
| 3.4.1 最大值合成法 |
| 3.4.2 趋势分析法 |
| 3.4.3 植被覆盖度 |
| 3.5 景观指数选取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 莫莫格湿地景观动态变化 |
| 4.1 景观年际变化分析 |
| 4.2 湿地面积年际变化 |
| 4.3 湿地类型转移动态分析 |
| 4.4 湿地面积年内变化分析 |
| 4.5 湿地覆被类型转移动态 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 莫莫格湿地景观指数分析 |
| 5.1 莫莫格景观指数年际变化分析 |
| 5.2 莫莫格湿地类型景观指数变化分析 |
| 5.3 莫莫格人类活动类型景观指数变化分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 莫莫格湿地植被变化 |
| 6.1 湿地NDVI变化 |
| 6.2 湿地雨季NDVI变化分析 |
| 6.3 湿地旱季NDVI变化分析 |
| 6.4 湿地植被覆盖度变化分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 莫莫格湿地景观变化驱动力分析 |
| 7.1 人类活动类型对湿地退化的影响 |
| 7.1.1 人类活动面积对湿地退化的影响 |
| 7.1.2 人类活动类型对景观指数的影响 |
| 7.2 水库建设对湿地草甸化的影响 |
| 7.3 油田建设对湿地功能的影响 |
| 7.4 生态工程对莫莫格湿地的恢复 |
| 7.5 自然因素对湿地景观的影响 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论与建议 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（4）1997-2018年辽河口翅碱蓬生物群落时空变化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 湿地遥感研究现状 |
| 1.2.2 湿地遥感分类方法研究现状 |
| 1.2.3 辽河口翅碱蓬生物群落研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.5 实物工作量 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 区域自然条件概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候 |
| 2.1.3 水文 |
| 2.1.4 土壤 |
| 2.1.5 植被 |
| 2.2 社会经济情况 |
| 2.2.1 行政区划及人口概况 |
| 2.2.2 资源概况 |
| 2.2.3 经济概况 |
| 第3章 数据来源与处理 |
| 3.1 数据来源与简介 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据简介 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 辐射定标 |
| 3.2.2 大气校正 |
| 3.2.3 坏条带修复 |
| 3.2.4 图像裁剪 |
| 第4章 翅碱蓬生物群落植被信息提取及景观指数提取 |
| 4.1 植被信息提取及分类 |
| 4.1.1 人工神经网络 |
| 4.1.2 基于人工神经网络的植被信息提取 |
| 4.2 分类精度验证及分析 |
| 4.3 翅碱蓬生物群落植被信息统计分析 |
| 4.4 景观指数的提取 |
| 第5章 辽河口翅碱蓬生物群落时空变化特征分析 |
| 5.1 最佳翅碱蓬生物群落监测季相 |
| 5.1.1 野外实地调查初步确定 |
| 5.1.2 不同时相卫星遥感影像对比 |
| 5.2 辽河口翅碱蓬生物群落时空变化分析 |
| 5.2.1 翅碱蓬生物群落空间分布及面积统计分析 |
| 5.2.2 研究区翅碱蓬生物群落演替分析 |
| 5.2.3 翅碱蓬生物群落空间格局和景观指数分析 |
| 5.2.4 典型区域翅碱蓬植被变化分析 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于遥感的滨海湿地景观及植被特征研究 ——以曹妃甸为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 湿地景观格局演变研究 |
| 1.2.1 湿地时空动态变化研究 |
| 1.2.2 湿地景观格局变化研究 |
| 1.3 湿地植被光谱特征研究 |
| 1.3.1 多光谱遥感在湿地植被识别中的研究 |
| 1.3.2 高光谱遥感在湿地植被识别中的研究 |
| 1.4 湿地植被生物量遥感估算研究 |
| 1.4.1 多光谱遥感估算生物量 |
| 1.4.2 高光谱遥感估算生物量 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第2章 数据处理与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据获取 |
| 2.2.1 遥感数据来源 |
| 2.2.2 高光谱数据采集 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 遥感数据预处理 |
| 2.3.2 高光谱数据预处理 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 包络线去除方法 |
| 2.4.2 一阶导数方法 |
| 2.4.3 “三边”参数 |
| 2.4.4 光谱植被指数 |
| 2.4.5 模型精度验证方法 |
| 2.5 曹妃甸地区景观信息分类 |
| 2.5.1 分类标准和解译标志的建立 |
| 2.5.2 监督分类器的选择 |
| 2.5.3 样本地类分离性评价 |
| 2.5.4 精度评价 |
| 2.5.5 分类结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 曹妃甸地区景观格局变化研究 |
| 3.1 土地利用变化动态分析 |
| 3.1.1 土地利用各类型面积变化 |
| 3.1.2 土地利用各类型时空演变 |
| 3.2 景观格局指数的选取和计算 |
| 3.2.1 基于类型水平指数分析 |
| 3.2.2 基于景观水平指数分析 |
| 3.3 曹妃甸湿地典型植被分布特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 曹妃甸湿地典型植被光谱特征研究 |
| 4.1 湿地典型植被光谱特征的季相差异 |
| 4.1.1 不同生长阶段芦苇光谱曲线特征差异 |
| 4.1.2 不同生长阶段翅碱蓬光谱曲线特征差异 |
| 4.1.3 不同生长阶段柽柳光谱曲线特征差异 |
| 4.2 湿地典型植被光谱特征的种间差异 |
| 4.2.1 生长季初期湿地典型植被光谱曲线特征差异 |
| 4.2.2 生长季旺盛期湿地典型植被光谱曲线特征差异 |
| 4.2.3 生长季末期湿地典型植被光谱曲线特征差异 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于高光谱遥感的湿地植被地上鲜生物量估算研究 |
| 5.1 光谱特征分析 |
| 5.1.1 芦苇光谱反射特征分析 |
| 5.1.2 翅碱蓬光谱反射特征分析 |
| 5.1.3 地上鲜生物量与导数光谱相关分析 |
| 5.1.4 地上鲜生物量与“三边”参数相关分析 |
| 5.1.5 地上鲜生物量与植被指数相关分析 |
| 5.2 芦苇和翅碱蓬地上鲜生物量估算模型 |
| 5.2.1 芦苇地上鲜生物量估算模型 |
| 5.2.2 翅碱蓬地上鲜生物量估算模型 |
| 5.3 芦苇和翅碱蓬地上鲜生物量估算模型的精度验证 |
| 5.3.1 芦苇地上鲜生物量估算模型的精度验证 |
| 5.3.2 翅碱蓬地上鲜生物量估算模型的精度验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于多源数据的庐山国家级自然保区土地利用/覆被变化及其机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 土地利用/覆被变化研究 |
| 1.2.2 植被遥感提取研究 |
| 1.2.3 植被覆盖信息遥感定量估算 |
| 1.2.4 植被时空演变及其机理分析 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究目标与主要内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2. 研究方法与数据处理 |
| 2.1 研究的基础理论 |
| 2.1.1 植被演变理论 |
| 2.1.2 遥感技术与理论 |
| 2.1.3 可持续发展理论 |
| 2.1.4 景观生态学理论 |
| 2.2 研究的技术方法 |
| 2.2.1 土地利用变化分析 |
| 2.2.2 NDVI特征分析方法 |
| 2.2.3 竹林遥感分类方法 |
| 2.2.4 竹林时空演变分析方法 |
| 2.3 研究区概况 |
| 2.3.1 位置与范围 |
| 2.3.2 自然资源情况 |
| 2.3.3 社会经济情况 |
| 2.4 数据源及其处理 |
| 2.4.1 数据源介绍 |
| 2.4.2 数据处理 |
| 3. 土地利用/覆被多层次信息遥感提取 |
| 3.1 土地利用分类 |
| 3.1.1 数据准备 |
| 3.1.2 土地利用分类图 |
| 3.1.3 分类结果验证 |
| 3.2 植被覆盖NDVI特征分析提取方案 |
| 3.2.1 数据准备 |
| 3.2.2 植被覆盖NDVI特征分析 |
| 3.3 典型植被——竹林信息遥感提取 |
| 3.3.1 数据准备 |
| 3.3.2 竹林定量提取流程 |
| 3.3.3 提取结果与精度 |
| 3.3.4 提取结果分析 |
| 4. 庐山自然保护区土地利用/覆被时空演变特征分析 |
| 4.1 土地利用变化情况分析 |
| 4.1.1 近30年土地利用变化情况 |
| 4.1.2 土地利用变化转移矩阵分析 |
| 4.1.3 土地利用/覆被变化动态程度分析 |
| 4.1.4 不同功能分区土地利用/覆被变化综合动态程度分析 |
| 4.2 植被覆盖NDVI时空演变特征分析 |
| 4.2.1 庐山自然保护区NDVI时间变化特征 |
| 4.2.2 近30年NDVI均值空间分布特征 |
| 4.2.3 近30年NDVI变化趋势分布特征 |
| 4.2.4 近30年NDVI变化趋势显着性耦合分析 |
| 4.2.5 近30年NDVI变异性合分析 |
| 4.3 典型植被一一竹林时空演变特征分析 |
| 4.3.1 庐山保护区近30年竹林时间变化特征 |
| 4.3.2 庐山保护区近30年竹林空间变化特征 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 5. 庐山自然保护区土地利用/覆被时空演变驱动机理分析 |
| 5.1 土地利用变化驱动力分析 |
| 5.1.1 立地因子 |
| 5.1.2 气象因子 |
| 5.1.3 人为活动因子 |
| 5.2 植被覆盖NDVI时空演变驱动力分析 |
| 5.2.1 立地因子 |
| 5.2.2 气象因子 |
| 5.2.3 人为活动因子 |
| 5.3 典型植被——竹林时空演变驱动力分析 |
| 5.3.1 竹林质心迁移距离和方向 |
| 5.3.2 竹林质心迁移驱动力分析 |
| 5.4 土地利用/覆被变化驱动机理分析 |
| 5.5 小结与讨论 |
| 6. 庐山自然保护区森林植被时空演变预警分析 |
| 6.1 基于NDVI时空演变森林植被变异性预警分析 |
| 6.1.1 庐山自然保护区NDVI变异特征 |
| 6.1.2 庐山自然保护区NDVI变异性预警分析 |
| 6.2 基于竹林时空演变趋势的保护区重点野生植物保护预警机制 |
| 6.2.1 庐山自然保护区重点野生植物时空分布特征 |
| 6.2.2 庐山自然保护区重点保护野生植物与周围竹林最小距离分析 |
| 6.2.3 庐山自然保护区重点野生植物保护预警机制 |
| 6.3 小结与讨论 |
| 7. 庐山自然保护区优化方案分析 |
| 7.1 庐山自然保护区可持续经营管理现状及问题分析 |
| 7.2 庐山自然保护区优化方案分析 |
| 7.2.1 庐山自然保护区森林植被质量优化分析 |
| 7.2.2 庐山自然保护区边界优化分析 |
| 7.2.3 庐山自然保护区功能区划优化分析 |
| 7.3 小结与讨论 |
| 8. 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究的创新 |
| 8.3 研究展望 |
| 9. 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）土地垦殖行为对鄱阳湖水陆交错带植被演替的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水陆交错带 |
| 1.2.2 3S技术及其在湿地研究中的应用 |
| 1.2.3 植被遥感分类方法研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 关键技术及创新点 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 研究区范围的确定 |
| 3 鄱阳湖水陆交错带识别与分类 |
| 3.1 鄱阳湖湿地植物群落 |
| 3.2 调查方法 |
| 3.3 指标选取 |
| 3.4 实地调查数据采集 |
| 3.5 数据处理与指标分类 |
| 3.5.1 数据处理 |
| 3.5.2 分类结果 |
| 4 鄱阳湖水陆交错带植被演替分析 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 影像数据预处理 |
| 4.3 提取方法 |
| 4.3.1 多尺度分割技术 |
| 4.3.2 基于规则集的分类 |
| 4.4 精度分析 |
| 4.5 解译结果分析 |
| 4.6 水陆交错带植被演替分析 |
| 5 土地垦殖对湿地水陆交错带植被演替的影响 |
| 5.1 确定重点研究区域 |
| 5.2 土地垦殖对湿地水陆交错带植被演替分析 |
| 5.2.1 相关性检验 |
| 5.2.2 回归分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于多源遥感数据的环鄱阳湖区湿地变化分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 湿地遥感研究现状 |
| 1.2.1 湿地分类与信息提取研究 |
| 1.2.2 湿地遥感数据应用研究 |
| 1.2.3 鄱阳湖湿地提取及遥感监测研究 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 研究区及数据概况 |
| 2.1 研究区概述 |
| 2.1.1 地理特征 |
| 2.1.2 气候与水文 |
| 2.1.3 生物资源 |
| 2.2 研究区数据选取 |
| 2.2.1 遥感影像数据 |
| 2.2.2 其它辅助数据 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 辐射定标 |
| 2.3.2 大气校正 |
| 2.3.3 几何校正 |
| 2.3.4 其它处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 湿地分类方法及卫星数据协同性分析 |
| 3.1 研究区遥感影像分类方法 |
| 3.1.1 最大似然分类法 |
| 3.1.2 支持向量机分类法 |
| 3.1.3 决策树分类法 |
| 3.1.4 常用植被指数、水体指数阈值法 |
| 3.1.5 精度验证方法 |
| 3.1.6 分类后处理 |
| 3.2 多源卫星数据协同性分析 |
| 3.2.1 不同传感器反射率差异分析 |
| 3.2.2 反射率差异影响因素分析 |
| 3.2.3 不同传感器同期影像解译效果对比分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 鄱阳湖湿地特征分析及信息提取 |
| 4.1 研究区湿地特征分析 |
| 4.1.1 鄱阳湖湿地分类体系 |
| 4.1.2 湿地解译标志建立及样本选择 |
| 4.1.3 研究区典型湿地光谱特征 |
| 4.1.4 研究区湿地时相特征 |
| 4.1.5 各湿地类型高程特征 |
| 4.2 鄱阳湖湿地信息提取 |
| 4.2.1 基于支持向量机法的鄱阳湖主湖区湿地提取 |
| 4.2.2 基于决策树法的鄱阳湖环湖区湿地提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 鄱阳湖湿地变化分析 |
| 5.1 主湖区典型湿地季节性变化监测 |
| 5.1.1 主湖区湿地不同月份分类结果 |
| 5.1.2 主湖区湿地季节性变化分析 |
| 5.2 研究区湿地年际变化监测分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间学术成果 |
（9）水文连通性对鄱阳湖湿地植被生长动态的影响 ——基于长时序遥感数据的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 洪泛平原湿地 |
| 1.1.2 水文连通性与湿地植被 |
| 1.1.3 长时序植被趋势特征监测 |
| 1.2 研究地概况 |
| 1.2.1 鄱阳湖湿地特征 |
| 1.2.2 三峡大坝与鄱阳湖湿地水文变化 |
| 1.2.3 鄱阳湖湿地植被构成 |
| 1.2.4 鄱阳湖湿地变化影响因素 |
| 1.2.5 研究范围的界定 |
| 1.3 科学问题与研究目的 |
| 1.3.1 科学问题 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 基于时空融合的鄱阳湖高分辨率EVI长时序数据集的建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 遥感影像时空融合现状 |
| 2.1.2 时空融合在生态监测中的应用 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 Landsat数据集 |
| 2.2.2 MODIS数据集 |
| 2.3 高时空分辨率植被指数数据集重建 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 FSDAF模型算法 |
| 2.3.3 FSDAF时空融合算法结果分析 |
| 2.4 FSDAF精度分析与优化 |
| 2.5 结论 |
| 第三章 水文连通性对湿地植被景观的影响 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 数据源与数据处理平台 |
| 3.1.2 基于地形的子湖边界提取与分类 |
| 3.1.3 不同水文连通性子湖植被景观分析流程与方法 |
| 3.1.4 湿地景观空间格局变化表征模型 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 不同水文连通性子湖提取 |
| 3.2.2 水位波动下的景观差异分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 水文连通性对湿地植被物候及生产力动态的影响 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 样点选择 |
| 4.1.2 湿地植被物候及生产力指标提取 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 不同水文连通性子湖的植被物候及生产力 |
| 4.2.2 不同水文连通性子湖植被物候及生产力的差异性分析 |
| 4.2.3 水情转折点前后植被物候和生产力差异性分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 水文连通性对湿地洲滩植被生态稳定性的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 样点选择 |
| 5.1.2 趋势、周期性与异常点的提取 |
| 5.1.3 环境变量 |
| 5.1.4 生态稳定性:抵抗力与恢复力 |
| 5.1.5 位于不同水文连通模式下的植被群落稳定性 |
| 5.2 结果 |
| 5.2.1 长时序EVI的趋势及周期性分析 |
| 5.2.2 长时序水文及气候变化趋势及周期性分析 |
| 5.2.3 面对环境胁迫的湿地植被生态稳定性 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 结论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 保护建议 |
| 6.4 不足与展望 |
| 附件 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（10）基于时间序列多源遥感数据的长江河口湿地生态系统长期演变过程与机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 湿地遥感分类体系 |
| 1.2.2 湿地遥感分类方法 |
| 1.2.3 光学遥感数据在湿地变化检测中研究进展 |
| 1.2.4 湿地生态系统服务功能遥感研究进展 |
| 1.2.5 河口海岸湿地生态系统长期演变遥感监测的挑战 |
| 1.3 研究目标、内容、关键问题、思路和方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.3.4 研究思路和方法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 长江河口湿地概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地质地貌概况 |
| 2.1.2 气候与水文特征 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.3 长江河口湿地资源与遥感分类系统 |
| 第三章 长江河口湿地LULC长期演变过程与特征 |
| 3.1 数据获取与预处理 |
| 3.1.1 影像获取与筛选 |
| 3.1.2 大气校正与几何校正 |
| 3.1.3 条带修复与云去除 |
| 3.1.4 光谱指数计算 |
| 3.2 方法 |
| 3.2.1 基于面向对象的湿地LULC分类框架 |
| 3.2.2 多时相影像分割 |
| 3.2.3 分类算法：集成面向对象的分层分类、updating与backdating |
| 3.2.4 精度评估 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 LULC分类精度 |
| 3.3.2 长江河口湿地LULC长期演变过程、特征与趋势 |
| 3.3.3 长江河口湿地LULC演变方向分析 |
| 3.3.4 长江河口湿地LULC变化的突变过程与渐变过程监测分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 面向对象分类框架的优缺点 |
| 3.4.2 高质量长时间序列湿地遥感数据产品在湿地修复与重建中的重要性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 长江河口滨海湿地长期演变过程与特征 |
| 4.1 数据与方法 |
| 4.1.1 本章相关概念界定 |
| 4.1.2 数据与预处理 |
| 4.1.3 群落尺度滨海湿地产品生成方法 |
| 4.1.4 分类器 |
| 4.1.5 精度验证 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 长江河口滨海湿地植被物候特征分析 |
| 4.2.2 分类精度评估 |
| 4.2.3 长江河口滨海湿地长期演变过程与特征 |
| 4.2.4 围垦与自然淤涨的共同作用对滨海湿地演变格局的定量影响 |
| 4.2.5 围垦与米草属植物引入对滨海湿地植被群落结构的定量影响 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 长江河口滨海湿地制图的关键物候期 |
| 4.3.2 植被物候规律在区域尺度滨海湿地监测中的机遇和挑战 |
| 4.3.3 长时序滨海湿地制图中精度验证的相关问题 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 长江河口内陆水体湿地长期变化过程与特征 |
| 5.1 数据与方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 长江河口不同类型水体湿地的长期动态 |
| 5.2.2 水体湿地与其他土地相互转化的时空变化分析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 水体湿地遥感提取的不确定性分析 |
| 5.3.2 长江河口水体湿地演变的环境效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 长江河口湿地生态系统服务价值的长期变化特征 |
| 6.1 数据与方法 |
| 6.1.1 数据 |
| 6.1.2 生态系统服务功能价值评估 |
| 6.1.3 城市化过程对生态系统服务价值影响分析 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 生态系统服务价值时间变化特征 |
| 6.2.2 生态系统服务价值的空间变化特征 |
| 6.2.3 城市化对湿地生态系统服务价值的影响 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 长时序ESV估算存在的问题 |
| 6.3.2 长时序ESV变化分析在湿地生态修复中的意义 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 长江河口湿地长期演变的驱动机制分析 |
| 7.1 数据与方法 |
| 7.1.1 数据 |
| 7.1.2 方法 |
| 7.2 结果与讨论 |
| 7.2.1 长江河口湿地长期演变的自然驱动因子 |
| 7.2.2 长江河口湿地长期演变的人为驱动因子 |
| 7.2.3 长江河口典型湿地长期演变机制分析 |
| 7.3 小结 |
| 第八章 基于长期演变规律的长江河口湿地生态恢复建议 |
| 8.1 长江河口湿地保护与修复的历史成就 |
| 8.2 长江河口湿地保护与修复的不足 |
| 8.2.1 湿地生态系统长期变化的科学研究不足 |
| 8.2.2 需进一步加强湿地保护与生态修复政策的落实 |
| 8.3 基于湿地生态系统长期演变规律的生态恢复建议 |
| 8.3.1 融合生态系统服务的湿地保护与修复长期规划 |
| 8.3.2 基于植物群落长期演变规律的盐沼湿地恢复与重建策略 |
| 8.3.3 基于长远视角的外来种米草属植物分区管控与治理策略 |
| 8.3.4 基于入海泥沙通量长期变化特征的湿地围垦策略优化 |
| 8.3.5 基于内陆水体长期演变特征的养殖水体空间优化 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 科研经历与主要科研成果 |
| 后记 |
四、Wetland vegetation biomass estimation and mapping from Landsat ETM data: a case study of Poyang Lake（论文参考文献）
- [1]白鹤种群对中转停歇地水文及植被变化的响应研究[D]. 邓光怡. 东北师范大学, 2021(12)
- [2]杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估[D]. 李楠. 南京林业大学, 2020(01)
- [3]莫莫格湿地景观动态变化及其驱动力分析[D]. 梁旻轩. 江西师范大学, 2020(11)
- [4]1997-2018年辽河口翅碱蓬生物群落时空变化特征研究[D]. 温广玥. 中国地质大学(北京), 2020(11)
- [5]基于遥感的滨海湿地景观及植被特征研究 ——以曹妃甸为例[D]. 王美玲. 华北理工大学, 2020(02)
- [6]基于多源数据的庐山国家级自然保区土地利用/覆被变化及其机理研究[D]. 钟滨. 江西农业大学, 2019
- [7]土地垦殖行为对鄱阳湖水陆交错带植被演替的影响研究[D]. 黄怀萱. 东华理工大学, 2019(01)
- [8]基于多源遥感数据的环鄱阳湖区湿地变化分析研究[D]. 李成梁. 江西理工大学, 2019(01)
- [9]水文连通性对鄱阳湖湿地植被生长动态的影响 ——基于长时序遥感数据的应用研究[D]. 史林鹭. 北京林业大学, 2018(04)
- [10]基于时间序列多源遥感数据的长江河口湿地生态系统长期演变过程与机制研究[D]. 艾金泉. 华东师范大学, 2018(12)