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1、基于CASI高光譜遙感數(shù)據(jù)估測森林葉面積指數(shù)研究孫曉2012屆碩士中國林業(yè)科學(xué)研究院萬方數(shù)據(jù)分類號S771.8密級公開UDC學(xué)位論文基于CASI高光譜遙感數(shù)據(jù)估測森林葉面積指數(shù)研究StudyontheEstimationMethodofForestLAIUsingCASIHyperspectralRemoteSensingData孫曉指導(dǎo)教師姓名譚炳香研究員申請學(xué)位級別碩士專業(yè)名稱森林經(jīng)理學(xué)研究方向數(shù)字林業(yè)論文提交日期2012年5月論文答辯日期2012年6月學(xué)位授予日期2012年7月答辯委員會主席評閱人北京·中國林業(yè)科學(xué)研究院萬方數(shù)據(jù)學(xué)位論文基于CASI高光譜遙感數(shù)據(jù)估測森林葉面積指
2、數(shù)研究學(xué)位論文作者孫曉指導(dǎo)教師姓名譚炳香研究員申請學(xué)位級別碩士專業(yè)名稱森林經(jīng)理學(xué)研究方向數(shù)字林業(yè)論文答辯日期2012年6月21日中國·北京萬方數(shù)據(jù)DissertationfortheDegreeStudyontheEstimationMethodofForestLAIUsingCASIHyperspectralRemoteSensingDataCandidate:SunxiaoSupervisor:TanBingxiangAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:ForestryManagementDateofDefence:2012-06-
3、21Degree-Conferring-Institution:ChineseAcademyofForestry萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得本研究生培養(yǎng)單位或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解中國林業(yè)科學(xué)研究院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，中國林業(yè)科學(xué)研究院有
4、權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)中國林業(yè)科學(xué)研究院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：年月日年月日學(xué)位論文作者畢業(yè)聯(lián)系方式工作單位：中測新圖（北京）遙感技術(shù)有限責(zé)任公司聯(lián)系電話：15210951140電子郵件：sunxiao0817@163.com通訊地址、郵編：北京市海淀區(qū)北太平路16號萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)摘要森林，覆蓋著全球30%的土地并且對二氧化碳吸收、動植物群落、水文調(diào)節(jié)、防風(fēng)固沙和鞏固土壤起著
5、不可替代的作用，是構(gòu)成地球生態(tài)系統(tǒng)當中的一個最重要方面。森林是以喬木為主體所組成的地表生物群落。它具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，豐富的物種，多種多樣的功能。森林與所在空間的非生物環(huán)境有機地結(jié)合在一起，構(gòu)成完整的生態(tài)系統(tǒng)。森林是地球上最大的基因庫、碳貯庫、蓄水庫和能源庫，維持著整個地球的生態(tài)平衡，是人類賴以生存和發(fā)展的資源和環(huán)境，是自然界擁有的一筆巨大而又珍貴的“綠色財富”。遙感（RemoteSensing，RS）作為一門新興的綜合性探測科學(xué)技術(shù)，是一門相對年輕的學(xué)科。但由于其建立在電子計算機學(xué)、現(xiàn)代物理學(xué)、數(shù)學(xué)和地學(xué)基礎(chǔ)上，發(fā)展迅猛，已經(jīng)在包括環(huán)境科學(xué)、生態(tài)學(xué)、地質(zhì)學(xué)、地理學(xué)、大氣科學(xué)和海洋學(xué)等學(xué)
6、科領(lǐng)域開展了廣泛的研究和應(yīng)用。遙感技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)在理論上、技術(shù)上和應(yīng)用上發(fā)生了巨大的變化。而這些變化中十分突出的一個部分無疑是高光譜遙感的出現(xiàn)和發(fā)展。與此同時，隨著人類社會面臨越來越大的人口、資源和環(huán)境的壓力，尋求可能的解決途徑已成為人們不懈努力的方向。高光譜遙感就是這樣一個解決人類困境的有效手段。葉面積指數(shù)（LAI，leafareaindex），是指植物植株所有葉片單面面積總和與植株所占的土地面積的比值。葉面積指數(shù)是森林生態(tài)系統(tǒng)的一個重要的結(jié)構(gòu)參數(shù)，是反映植物長勢的一個重要生物學(xué)參數(shù)，是植物生態(tài)研究中一個十分重要的植物學(xué)參數(shù)，是表達植被冠層結(jié)構(gòu)的最基本參數(shù)之一，其已成為
7、一個重要的森林定量評價指標。本文利用機載高光譜CASI遙感數(shù)據(jù)對森林葉面積指數(shù)進行了反演研究，旨在探討和分析高光譜遙感森林葉面積指數(shù)反演的能力，提取敏感光譜波段，篩選最優(yōu)模型。以求從理論和方法上獲得有關(guān)高光譜數(shù)據(jù)森林應(yīng)用的一點新成果和經(jīng)驗，豐富和充實我國林業(yè)遙感的內(nèi)容，推動我國林業(yè)遙感的理論研究和實踐應(yīng)用；研究還可供遙感數(shù)據(jù)植被參數(shù)定量反演借鑒。本文的主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下：（1）深入研究CASI數(shù)據(jù)的成像機理及圖像特點，找到適合CASI數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，
