南方集体林区典型毛竹经营区林分质量遥感量化研究
收稿日期: 2019-06-28
修回日期: 2019-09-30
网络出版日期: 2020-05-09
基金资助
“十三五”国家重点研发计划(2018YFD0600100)
Using Remote Sensing to Conduct Quantitative Study on the Quality of Typical Moso Bamboo Management Area in Southern Collective Forest Area
Received date: 2019-06-28
Revised date: 2019-09-30
Online published: 2020-05-09
以福建省顺昌县大干镇的2017年SPOT-7数据为基础,获取同期地面调查基础数据,通过主成分分析提取响应毛竹林分质量变化的植被复合指数,结合植被净初级生产力(NPP)、干扰指数,采用层次分析法构建基于遥感数据源的林分质量评价模型,开展毛竹经营质量的量化评价。结果表明:基于SPOT所构建的毛竹林分质量与平均胸径、毛竹林分龄级具有相关性;评价结果与地面样地调查的林分质量进行拟合,决定系数R2为0.757,总平均精度达83.29%,具有一致性;研究区各乡镇毛竹林分质量整体情况为干山村>乡林场>土垄村>良坊村>武坊村。整体表明,通过遥感数据的转换与挖掘,结合地形因子、植被净初级生产力和干扰指数,可实现南方集体林区毛竹资源经营成效的有效监测。
林丽丽 , 郝振帮 , 戴姗霖 , 杨柳青 , 刘健 , 余坤勇 . 南方集体林区典型毛竹经营区林分质量遥感量化研究[J]. 林草资源研究, 2019 , 0(6) : 84 -90 . DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.06.015
Based on the SPOT-7 remote sensing image of Dagan town,Shunchang county,Fujian province in 2017,and the data of ground survey of the same period were obtained.In this paper,the main indicators responding to the change of stand quality of Moso bamboo were extracted through principal component analysis.Then combined with the net primary productivity(NPP) and interference index,an evaluation model of stand quality was constructed by analytic hierarchy process(AHP) to quantify the management quality of Moso bamboo.The results showed that the stand quality evaluation of Moso bamboo forest based on SPOT remote sensing image was correlated with mean DBH and stand density.The evaluation results were fitted with the stand quality evaluation in field sample plot survey.The coefficient of determination R2 was 0.757,and the total average accuracy was 83.29%,which indicated that the study was consistent.The overall stand quality of Moso bamboo in villages is Ganshan village >Xianglinchang>Tulong village >Liangfang village >Wufang village.The results show that using the conversion and mining of remote sensing data,combined with topographic factor,net primary productivity of vegetation and interference index,it can effectively monitor the management effect of Moso bamboo resources in southern collective forest area.
Key words： Moso bamboo; stand quality; remote sensing; topographic factor; vegetation index
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