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基于遥感与地表特性的鄂尔多斯高原北部地貌和覆沙厚度的辨识方法

发布时间:2023-05-11 00:04
  地貌是地表环境研究中的一个核心问题,是自然地域综合体的主导要素,其明显控制着地球表层水分与热量的地域再分配,并间接影响着土壤、植被以及物质迁移和生态系统的演替与发展。对于荒漠化地区而言,上覆沙层随地貌条件的变化呈现出不同的空间展布规律。地貌和上覆沙层厚度的研究为探索荒漠化地区土壤、水文生态、地表环境变迁提供了重要基础,对于指导国民经济和社会发展,进行水土保持、流域治理、地下水资源评价与开发利用等实践活动具有重要的指导意义。鄂尔多斯高原地处高原—荒漠的过渡区域,作为明显的生态过渡带和相对独立的自然单元,其生态意义与生态功能毋庸置疑。探求鄂尔多斯高原地貌格局及上覆沙层厚度的空间分布特征,能为当地生态水文格局合理构建、天然生态系统健康维持、退化生态系统恢复重建等提供理论基础和科学依据。 本文在综合阐述国内外地貌辨识方法、上覆沙层厚度及土壤有机质空间分布研究现状与进展的基础上,通过野外试验及室内分析在鄂尔多斯高原北部获取了大量的地表特性数据,包括土壤特性参数、土壤含水率、土壤有机质等,以及遥感影像数据,包括高程、坡度、坡向、NDVI等。在此基础上,建立了基于遥感影像与地表特性融合的鄂尔多斯高原...

【文章页数】:106 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
目录
插图和附表清单
1 引言
    1.1 研究目的与意义
    1.2 国内外研究动态
        1.2.1 地貌辨识方法研究
        1.2.2 土壤有机质分布特征研究
        1.2.3 沙层厚度遥感反演研究
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 本次研究的创新点
    1.5 小结
2 研究区概况
    2.1 地理位置
    2.2 气象特征
        2.2.1 降水
        2.2.2 蒸发
        2.2.3 气温
        2.2.4 相对湿度
        2.2.5 风速
    2.3 水文
        2.3.1 外流水系
        2.3.2 内流水系
    2.4 植被
    2.5 土壤
3 地貌辨识参数体系的建立与数据获取
    3.1 理论参数体系
        3.1.1 与地貌类型相关的土壤物理特性参数
        3.1.2 其它与地貌类型相关的参数
    3.2 数据获取
        3.2.1 采样点布设及野外调查取样
        3.2.2 地貌类型及其形态描述
        3.2.3 室内试验
        3.2.4 Landsat7 ETM+影像处理
        3.2.5 DEM数据
        3.2.6 MODIS数据
        3.2.7 其它数据
        3.2.8 数据处理
    3.3 研究区地貌辨识参数体系的建立
        3.3.1 D10数据集的获取
        3.3.2 其它数据集的获取
    3.4 本章小结
4 基于遥感影像与地表特性融合的Logistic地貌辨识研究
    4.1 Logistic模型概述
    4.2 Logistic地貌辨识模型构建
        4.2.1 模型构建方法
        4.2.2 精度评价体系
    4.3 Logistic地貌辨识模型检验及预测
        4.3.1 模型检验
        4.3.2 模型预测
    4.4 Logistic地貌辨识图的空间分析
    4.5 本章小结
5 基于遥感影像与地表特性融合的随机森林地貌辨识研究
    5.1 随机森林模型概述
    5.2 随机森林地貌辨识模型的构建
        5.2.1 模型构建方法
        5.2.2 精度评价体系
    5.3 随机森林地貌辨识模型精度评价及预测
        5.3.1 模型检验
        5.3.2 变量重要性分析
        5.3.3 空间明确评价
        5.3.4 模型预测
    5.4 随机森林与Logistic地貌辨识模型对比分析
    5.5 本章小结
6 基于多光谱遥感的沙层厚度反演研究
    6.1 遥感测深基本原理
    6.2 资料收集和整理
    6.3 上覆沙层厚度反演模型建立
        6.3.1 模型的建立
        6.3.2 模型比选及分析
        6.3.3 模型适用范围分析
    6.4 上覆沙层厚度与地貌类型的关系
    6.5 本章小结
7 土壤有机质与地貌的关联
    7.1 分析方法
    7.2 结果与讨论
    7.3 本章小结
8 结论与展望
    8.1 结论
    8.2 展望
致谢
参考文献
附录
作者简介



本文编号:3813759

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