共查询到18条相似文献，搜索用时 296 毫秒
1.
基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《西北林学院学报》2017,(4)
以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量,分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function(RBF)径向基函数神经网络模型,进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明,RBF神经网络模型的估算精度最高,决定系数最大且均方根误差最小,分别为0.829t·hm~(-2)和9.131t·hm~(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.523t·hm~(-2)和11.821t·hm~(-2);多元线性回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.438t·hm~(-2)和12.870t·hm~(-2)。可见,RBF神经网络模型能更好地模拟森林碳储量与各个因子之间的关系。研究区森林碳储量的空间分布特点表现为东南沿海部分碳储量大,中西部城市经济开发区碳储量小,与实际森林分布基本一致。 相似文献
2.
基于广州市森林资源二类调查数据和广东主要树种的木材密度和碳密度数据,采用 IPCC 方法对广州市森林生物量和碳储量进行评估,结果表明：广州市林业用地中森林生物量为1610．53×104 t,单位面积生物量为54．82 t／hm2,乔木林生物量为60．94 t／hm2,乔木林生物量占总生物量的84．28％;广州市林业用地中森林碳储量为792．60×104 t,乔木林碳储量占85．63％;单位面积森林碳储量为26．98 t／hm2,乔木林生物量为30．47 t／hm2。森林生物量和碳储量主要依赖于森林蓄积量,因此,选择蓄积量大的树种造林,加强森林经营管理是提高森林生物量和碳储量以及城市森林功能的重要途径。 相似文献
3.
沈阳城市森林固碳和污染物净化效益差异初探 总被引：5，自引：0，他引：5
城市森林效益是城市森林建设和规划的重要依据,为寻求城市森林效益差别的原因,采用抽样调查方法,对沈阳三环内城市森林213块样地进行实地每木调查,在基于CITYgreen模型基础之上对城市森林所产生的碳密度、固碳率以及污染物净化效益进行对比分析,结果表明:等密度等胸径条件下城市森林效益基本趋于多层林>复层林>单层林;平均树高与碳密度之间以及平均树高与污染物净化量之间基本呈现"S"曲线关系;在平均胸径相等的低密度条件下,城市森林效益随密度的增加而增大;混交林随着年龄的增长随密度的增加效益表现出先增加后降低的趋势;单株树木碳密度和污染物净化量均与单株树木三维绿量之间呈现幂函数关系;不同森林类型碳密度和污染物净化量变化趋势为附属林>风景游憩林>生态公益林>生产经营林>道路林;而固碳率为生态公益林>风景游憩林>生产经营林>附属林>道路林. 相似文献
4.
哈尔滨城市森林碳储量的估算 总被引：7，自引：0，他引：7
以抽样调查的方法作为基本的调查手段,选取了140块样地实地调查,同时以哈尔滨市的高空间分辨率的遥感影像为基础,建立了哈尔滨市城市绿地空间数据库,用样地的碳储量估算结果来推算绿地斑块的碳储量,得到了哈尔滨城市森林碳储量的空间分布,分析显示:哈尔滨市落叶松和榆树的碳储量最大. 相似文献
5.
基于二类调查数据的森林植被碳储量和碳密度——以徐州市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2009年徐州市森林资源二类调查数据,运用生物量换算因子连续函数法研究了徐州城市森林植被碳储量和碳密度。结果表明:徐州城市森林植被碳储量为1.934 8 Mt,植被碳密度为37.218 5 t.hm-2。徐州城市森林植被碳储量均由人工林提供。森林植被碳储量按林分类型划分,从大到小依次为:阔叶林、针叶林、针阔混交林;按不同林龄划分,从大到小依次为:中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林。森林植被碳密度的特征为:阔叶林>针叶林>针阔混交林,且随着林龄的增加而增大。建议对现有侧柏人工林过密林分,通过间伐、开设林窗等措施,把侧柏纯林改造为针阔混交林。该研究可为今后徐州城市森林的综合经营和管理提供一定的科学依据。 相似文献
6.
森林碳储量主要通过地面调查数据来估算,存在着统计工作量大,建模复杂度高等难点。如何快捷、准确地估测森林碳储量一直是国内外林业领域研究的热点和难题。结合遥感图像监测尺度大和InVEST模型输入参数少的特点,提出一种基于InVEST模型结合遥感图像估测森林碳储量的方法。该方法根据森林类型碳储量信息和相应的栅格数据,利用InVEST模型估测区域森林碳储量,然后通过比对多期遥感数据估测出的碳储量得出该区域碳储量变化,从而实现森林碳储量的动态监测。对浙江省庆元县2009年的碳储量进行了估算和绘图,根据行政区划图可估算出乡(镇)和村级的碳储量。实验分别对坑西村2009年和2014年的碳储量进行了估算,根据基于碳库差别的方法实现了碳储量动态监测。实验结果表明:①庆元县2009年的森林碳储量为3.274 3×107 Mg;②坑西村2009年到2014年碳储量增加了1.780 3×104 Mg。相比不对森林类型进行细分的森林平均碳密度,将各森林类型平均碳储量和森林类型年度碳汇量引入到森林碳储量监测中,使得森林碳储量的估测精度得到了提升。另外,提出的森林碳储量动态监测可实现对县、乡(镇)和村级的监测,具有模型输入数据量少和输出结果可视化的优点,以及监测手段简单便捷,操作性强等特点。图5表4参32 相似文献
7.
运用大尺度区域分析方法,以昆明市建成区为研究对象,基于ArcView3.3和CITYgreen5.0模型,利用QUICKBird影像图,对昆明市建成区内的官渡区、盘龙区、五华区和西山区的园林绿地系统进行了生态效益分析,主要包括碳储存和吸收、清除大气污染物、释放氧气等方面的效益,并将这些效益转化为相应的经济价值。结果表明:昆明市建成区园林绿地系统2008年碳储存总量为788.92万t,当年碳吸收总量为6.04万t,折合人民币95.394 8亿元;清除大气污染物总量为2 398.864t,折合人民币7 767.45万元;释放氧气总量16.04万t,折合人民币5 945.90万元。 相似文献
8.
系统估算云南省森林植被的碳储量和碳密度,为研究区域尺度的森林碳储量提供科学依据。以云南第9次森林资源清查数据为基础,采用生物量-蓄积量转换模型法和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,分析乔木林中不同优势树种、林种、起源和龄组的碳储量分布特征。结果表明：1)云南不同森林类型的总碳储量为1.05×109 t,平均碳密度44.96 t·hm-2;2)乔木林中不同龄组的总碳储量大小排序为幼龄林>中龄林>近熟林>成熟林>过熟林;3)云南省天然乔木林碳储量为9.07×108 t,占乔木林总碳储量的90.76%;4)天然林的平均碳密度为62.44 t·hm-2,近人工林的3倍。云南省森林碳储量、碳密度与林龄结构和起源关系密切,表现出森林碳密度随林龄增长而增加,森林碳储量随林龄增长而减少的趋势,天然林碳密度和碳储量均远远大于人工林,该研究为区域尺度的森林碳储量提供了科学依据。 相似文献
9.
以江西省马尾松林分为研究对象,运用最大值法、光能利用率法、生产力回归模型法和生长过程法对林分尺度森林植被固碳潜力进行了估算。结果表明：最大值法、光能利用率法和生长过程法三者间估算结果相近（P＞0．05）,分别为0．81～1．22、0．77～1．21和1．25～1．60 t· hm－2· a－1;生产力回归模型法估算结果明显高于其他三种方法（ P＜0．05）,估计值为4．15～4．93 t· hm－2· a－1。综合分析表明,生长过程法较适用于林分尺度上森林植被固碳潜力的估算。 相似文献
10.
基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。 相似文献
11.
基于Quick Bird卫星影像和地理信息系统,对不同建筑密度城市森林覆盖率梯度下景观破碎化趋势的响应进行了分析。结果表明,城市森林景观破碎化状态受建筑物密度的影响较大。建筑物密集区是城市森林景观破碎化的敏感区域,建筑物密集区城市森林景观破碎化程度较高,随森林覆盖率的升高呈现波动性状态响应,森林覆盖率10%～15%是密集区城市森林景观指数的波动区段,建筑物非密集区城市森林景观破碎化状态随森林覆盖率的增加呈现稳定的下降趋势,森林覆盖率20%～30%是非密集区城市森林景观指数的急剧变化区域。 相似文献
12.
应用遥感技术结合样地调查的方法,估算马鞍山市城市森林斑块的储碳及其分布的格局,研究区面积为340 km2。结果表明,城市森林生物量与从LandSAT5 TM(2010年7月)图像中提取归一化植被指数(NDVI)之间有很好的相关性,可用回归方程y=123.02x1.076 1来描述,同时分别建立了不同类型城市森林生物量与NDVI的关系,应用这些方程计算得出研究区中11 477.07 hm2的城市森林斑块的生物量计5.748×105t,碳储量2.874×105t;其中郊区水源涵养林和建成区市郊风景林总储碳1.496×105t,占全部储碳的52.0%;城市公园的树林储碳2.567×103t,占0.9%;行道树储碳3.530×103t,占1.2%;其他类储碳量1.317×105t,占45.8%。另外,从马鞍山市的NDVI分布推导出生物量的分布特点。 相似文献
13.
城市景观生态林景观美景度评价 总被引：2，自引：1，他引：1
为了提高城市景观生态林美学质量,以合肥城市景观生态林为研究对象,采用美景度评估法（scenic beauty estimation,简称SBE）和多元线性回归进行综合分析,建立相关线性方程作为评价模型。结果表明：合肥城市景观生态林符合正态分布;合肥城市景观生态林美景度值分布在1.2以下,整体偏低;影响城市景观生态林景观美学质量的关键要素有5个,按影响大小排序为阔叶树比例、平均胸径、平均冠幅、有色树木比例及草坪盖度。 相似文献
14.
森林城市是城市生态文明建设的重要载体,而林木树冠覆盖水平和木本植物多样性,反映腾冲市城区森林建设成效。通过对树冠覆盖和树种多样性的探讨,以期为腾冲市城市森林建设提供有益借鉴。以2019年Google Earth全色历史影像为基础,利用e Cognition 9.0软件解译,结合多尺度分割算法和最邻近分类法处理。计算其树冠覆盖率及其他土地类型比例,按照随机抽样原则,通过实地调查,选取94个样地。结果表明,腾冲市建成区林木树冠覆盖面积11.01 km2,林木树冠覆盖率为38.90%,腾冲市建成区潜在树冠覆盖面积为3.17 km2,能达到的树冠覆盖率最大理论值为51.10%,各斑块之间进行有机衔接,形成森林生态网络体系,木本植物39 科、83 属、117种,香樟（Cinnamomum bodinieri）优势明显,腾冲市树种数量之间存在明显差异。木本植物多样性水平较高,大科对该区系的构建起重要作用,属种系数70.94%,为极高属系数。腾冲市建成区绿地是以乔灌为主的森林景观,绿地空间利用比较充分。主城区生境较为简单,高树种多样性可能是近些年来腾冲市森林城市建设的结果,进一步说明城市森林建成对城市实现绿色可持续发展起到积极作用。 相似文献
15.
保定市城市森林结构特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
为了认识保定市城市森林结构特征,进而为保定市城市森林的建设提供指导和依据,采用抽样调查的方法,对保定市106 km2范围的树木进行了每木实地调查。对城市森林面积、树木的种类组成、高度、径阶、健康状况、叶面积指数等结构特征进行分析。结果显示:研究区大约有197.4万株树,其中乔木169.84万株,灌木27.56万株;16种主要树种占树木总量的60.24%;大约71.5%的树木属于小径木(胸径<10 cm);61.4%的树木健康状况属于一般以上。因此,保定市城市森林总体水平不高。 相似文献
16.
城市森林及其管理相关政策作为减少CO2排放的有效策略得到了较为广泛的关注。采用材积源生物量方程与净初级生产力方法来定量分析了广州市城市森林碳储量和碳固定量,根据化石能源使用量及其碳排放因子核算了广州城市能源碳排放,最后评估了城市森林碳抵消效果。结果显示广州市城市森林碳储量为654.42×104t,平均碳密度为28.81 t/hm2,而森林碳固定量为658732 t/a,平均固碳率为2.90 t·hm-2·a-1。2005-2010年广州市年均能源碳排放则达到2907.41×104t。广州城市森林碳储量约为城市年均能源碳排放的22.51%,其通过碳固定年均能够抵消年均碳排放的2.27%,不过从城市森林综合效益来看其仍是城市低碳发展重要举措之一。分析了林型组成和林龄结构对于广州森林碳储量和碳固定量的影响,并从森林管理角度为城市森林碳汇提升提出建议。这些结果和讨论有助于评估城市森林碳汇在抵消碳排放中所起的效果。 相似文献
17.
不同干拢程度下的米槠林碳汇效果研究 总被引：1，自引：0，他引：1
系统测定了不同经营强度米槠混交林以及米槠人工林、松杉人工林乔木层不同器官和灌木层、草本层和凋落物层生物碳储量以及土壤有机碳储量,摸清了各种米槠混交林、米槠人工林及松杉人工林各层次的碳储量分配规律和影响因素,并提出了米槠碳汇林的经营技术措施。 相似文献
18.
抚育间伐对小兴安岭天然针阔混交林碳储量的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
在小兴安岭地区带岭林业实验局东方红林场天然林试验区,设置6块样地,对天然针阔混交次生林进行不同强度(10%、15%、20%、25%、30%、35%)的抚育间伐;采用平均标准木法取样、实验室重铬酸钾法测定林木碳质量分数,分析不同间伐强度对乔木层地上部分生物量及碳储量的影响。结果表明:随着间伐强度的增加,乔木层地上部分生物量、碳储量整体呈先增加再减小趋势,但间伐8 a内各间伐生物量、碳储量均显著少于对照。伐后1~4 a,间伐强度20%,乔木层碳储量增长率、增长量均高于对照;间伐后1~4 a内,间伐强度20%,乔木层碳储量的恢复能力最强。间伐后5~8 a,高度间伐(间伐强度30%、35%)碳储量恢复能力最弱;间伐8 a后,各间伐强度(10%、15%、20%、25%、30%、35%)的碳储量,分别为74.93±3.42、86.96±7.31、99.24±2.43、93.64±6.68、85.23±2.11、79.54±3.38 t/hm2,林木各器官碳储量差异显著,从大到小依次为树干、树枝、树叶;间伐8 a后,各间伐树干碳储量所占比例比对照所占比例增加-0.04%~12.27%,在间伐强度为20%时树干碳储量比例最高,说明间伐强度20%有利于小兴安岭天然针阔混交林树干碳储量的累积及单株林木质量的提高。总体看,短期间伐(4 a内)利于20%间伐乔木层碳储量的迅速积累,8 a内各间伐仍处于乔木层地上部分碳储量低于对照的恢复期。 相似文献