一、GIS在森林景观监测方面的应用（论文文献综述）
宋洁[1]（2021）在《祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究》文中研究说明高纬度山地森林由于受人为干扰的影响相对较小,已被证实成为不断增长的陆地碳汇的主要贡献者。但由于高纬度山地森林中贮存的碳极容易受到气候变化的影响,使得其森林景观及森林碳储量在数量和空间分布上都存在很大的不确定性。监测高纬度山地森林景观及碳储量的时空变化情况,对理解全球碳循环具有重要的意义。祁连山是我国西部重要的生态安全屏障和固碳场所。2017年6月祁连山国家公园体制试点的设立,更为实现祁连山生态系统整体保护和系统修复奠定了坚实的基础。在此背景下,本研究基于多源遥感数据、样地调查数据、空间环境数据以及相关辅助数据,综合运用3S现代技术手段,在对森林类型进行分类的基础上,对祁连山森林碳储量现状进行估算。并从森林面积、森林覆盖度、森林景观格局角度分析祁连山1990-2018年森林景观时空动态变化情况。建立基于光学遥感变量的森林碳储量估算模型,监测祁连山森林碳储量1990-2018年间时空分布变化。并基于不同海拔、坡向、水平范围以及行政区域空间梯度对森林景观和森林碳储量时空变化模式进行分析。基于不同的空间尺度,分析祁连山森林景观格局与森林碳储量之间的相关关系。为理解山地森林生态系统碳循环以及制定祁连山国家公园森林资源保护及生态系统管理措施提供参考。本研究主要结果如下:（1）相比仅依据光谱特征进行分类,依据光谱及垂直结构综合特征分类时,总体分类精度提高了10.67%,具有相似光谱特征但不同垂直结构的不同植被类型分类精度提升作用明显,森林范围的识别精度提高。地形信息加入后森林类型的分类精度提升了23.94%,显着提升了森林类型识别精度。相比海拔信息,坡向信息对提升分类精度效果更为显着。季相特征能够对不同森林类型的识别提供帮助,而不同波段组合虽然对地物增强的效果不同,但其对分类精度几乎没有影响。（2）2018年祁连山国家公园森林总碳储量为30.09×106t,平均森林碳储量密度为47.55t/hm2。公园内针叶林总碳储量约为阔叶林碳储量的5.5倍,但阔叶林森林平均碳密度稍高于针叶林。不同空间梯度森林碳储量的分布有较大的不同,对于不同的海拔梯度,海拔2770～3770m以及海拔1770～2770m分别拥有最多的森林碳储量和最高的森林平均碳密度;对于不同的坡向,森林碳储量与森林平均碳密度分布从高到低均依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;对于不同的水平范围,森林碳储量分布从高到低依次为东段>中段>西段,而森林平均碳密度在中段最高,接下来依次为东段和西段,西段森林碳储量与碳密度与东中两段差距较大;对于不同的行政梯度,甘肃省境内森林碳储量与碳密度均大于青海省。其中不同海拔梯度森林碳储量与森林平均碳密度差距最大,接下来森林碳储量与森林平均碳密度均差距较大的为不同行政区域,山区复杂的地形和不同行政区域管理措施的不同对森林碳储量及碳密度均有较大的影响。（3）1990-2018年间,祁连山国家公园内森林面积变化呈现先上升,后减少的趋势。其中1990-2010年,公园内针叶林和阔叶林面积均逐年增加。2010年起,阔叶林面积下降,2015-2018年,区内针叶林及阔叶林面积均较前一时期有所减少,且阔叶林下降幅度较大。不同空间梯度森林面积变化的分布不同,森林面积变化波动较大的区域主要分布在以畜牧业生产为主的地区。1990-2018年,祁连山国家公园森林覆盖度占比最大的值域区间均为70～100%,研究区内森林覆盖度较高的区域主要分布在祁连山中、东段针叶林分布较为密集的地区。2015年以前,区内森林植被覆盖未发现有明显的变化。2015-2018年,研究区森林覆盖度出现下降现象。针叶林作为研究区内的绝对优势景观,其景观异质性程度、景观复杂程度、景观聚集程度均较阔叶林高,而阔叶林的分布相较针叶林而言在区内更为分散。1990-2018年间,区内森林景观格局基本呈现逐步破碎化、逐步分散、以及逐渐均匀的趋势,森林生态系统脆弱度逐渐升高。（4）1990-2018年间,祁连山国家公园森林碳储量增加了1.09×106t。1990-2010年,公园森林碳储量持续增长,从2010年起,区内森林碳储量出现下降趋势。基于不同的空间梯度分析森林碳储量的时空变化模式,发现各空间梯度上森林碳储量变化强度排序与其所分布森林范围面积排序基本一致。且对研究区而言,相对于森林碳密度,森林面积对森林碳储量的蓄积影响更大。（5）随着尺度的增加,与平均森林碳密度具有相关关系的景观格局指数逐渐减少,说明随着尺度的增加,森林碳密度的影响因素也愈加复杂。与森林碳密度具有显着相关关系的景观格局指数其与森林碳密度间的相关关系模型平均拟合程度均较低,说明景观格局指数与森林碳密度之间的复杂关系较难用简单的线性关系直接进行描述。相反,与森林总碳储量具有相关性的景观格局指数随着研究尺度的增大逐渐增多。斑块总面积、斑块个数、景观形状指数、平均斑块面积、面积加权平均形状指数、斑块连结度指数以及聚集指数在各尺度上均与森林总碳储量呈显着的正相关关系,说明通过增加森林景观面积、增加景观形状复杂度以及景观聚集度和连通性,能够提升森林碳储量的蓄积。而斑块密度在各尺度上均与森林碳储量具有显着的负相关关系,说明减小森林破碎化程度能够在有限空间内为基于发挥最大固碳功能的森林空间布局优化提供帮助。斑块总面积与森林总碳储量间的幂函数关系在各尺度下其模型拟合系数均达到0.95以上。综上所述,本文分别以垂直结构特征、光谱特征、季相特征和地形特征为分类依据,探讨了提升祁连山山地森林面积提取及类型识别精度的可行方法,为森林景观及森林碳储量变化监测研究奠定了基础;以GPS定位、RS遥感以及GIS空间分析技术为基础,梳理了近30年间祁连山重点区域森林景观及森林碳储量时空动态变化情况,并统计了祁连山森林景观及森林碳储量在不同空间梯度的变化模式;以森林碳贮存功能为例,探讨了高海拔山地森林生态系统基于尺度的森林景观格局与森林生态系统功能间的相互关系,为景观生态学“格局—过程—尺度”核心理论的研究提供了实验实例。在未来的研究工作中,探索基于不同传感器的多源数据对历史影像森林类型进行更准确的分类并对森林碳储量变化进行估算,量化气候变化背景下山地区域环境的改变及人为活动因素对山地森林碳储量变化产生的影响,是下一步的研究方向。
张成程[2]（2021）在《基于生态敏感性分析的湖南北罗霄森林康养基地规划研究》文中研究说明第十四个五年规划和2035年远景目标提出,使森林康养产业得到迅速发展。森林康养有效的在经济发展和生态建设之间寻找平衡,在关注民生健康的同时推动林业产业结构升级。但现阶段部分森林康养基地在规划建设中,存在对生态优先原则的理解浮于表面,尤其是缺少生态敏感性分析对森林康养基地的规划建设提供指导。致使康养基地的建设不能较好与当地的生态环境相协调。本文以湖南省岳阳市平江县北罗霄国家森林公园为研究对象,从生态视角出发,在森林康养与生态敏感评价的理论研究基础上,结合实地调研获取基础数据,利用GIS平台,完成湖南北罗霄国家森林公园的生态敏感评价。结合森林公园的康养资源分布,并依据生态敏感区划与评价分析结果,指导完成湖南北罗霄森林康养基地的选址以及森林康养基地的总体规划与专项规划实践。主要研究成果如下。（1）梳理了森林康养与生态敏感评价的相关文献资料与理论基础,从理论层面探讨生态敏感评价指导康养基地规划的必要性与可行性。（2）在数据的预处理的基础上,构建了湖南北罗霄森林公园生态敏感评价体系,在筛选确定评价指标的基础上,继而完成生态敏感单因子评价;结合组合赋权法的理论方法,计算各评价指标对应的权重值;将生态敏感单因子评价结果与各指标因子权重值相对应,利用GIS平台空间分析的加权叠加分析功能,计算获得生态敏感综合评价结果。（3）湖南北罗霄森林公园生态敏感评价指标权重的计算,采用层次分析法与变异系数法相结合的组合赋权法,合理地协调了决策者经验判断的主观随意性与数据自身存在的客观机械性。10个指标按照权重值从大到小排序结果为:植被覆盖度0.220>负氧离子0.161>郁闭度0.138>土地利用类型0.111>植被类型0.084>水域缓冲区0.077>道路缓冲区0.066>高程0.0521>坡向0.0519>坡度0.039。（4）依据生态敏感等级分级标准,将湖南北罗霄森林公园生态敏感性划分为5个等级,参照其综合评价结果分析发现,各敏感等级区域的面积占湖南北罗霄森林公园总面积的比例为:高敏感区占比18.9%、较高敏感区占比34.4%、中敏感区占比32.7%、较低敏感区占比12.6%、低敏感区占比1.4%。（5）在湖南北罗霄森林公园生态敏感性评价结果的基础上,结合森林公园康养资源分布情况及森林康养相关政策的规定,完成了湖南北罗霄森林康养基地的选址,并依据生态敏感评价结果,为康养基地的规划提出建议。（6）湖南北罗霄森林康养基地依照生态优先等原则提出科学合理的规划策略,并从空间结构、功能分区等方面完成总体规划,其中功能分区部分,将湖南北罗霄森林康养基地划分为:森林康养休闲游憩区、森林康养运动娱乐区、森林康养科普体验区、森林康养自然静憩区四大功能区。并从植物景观规划、竖向设计、道路系统规划、服务设施规划四个方面完成康养基地的专项设计。
张蓓[3]（2021）在《基于生态敏感性评价的雪峰山国家森林公园生态保护与利用研究》文中提出本文从自然地理、生物多样性、水土流失、人为活动等四个方面建立了雪峰山国家森林公园生态敏感性分析的评价指标,并通过地理信息技术（GIS）与遥感技术（RS）相结合的方法,综合森林资源调查数据,获取相关指标数据。在生态敏感性传统评价方法的基础上,综合运用层次分析法（AHP）,空间数据处理利用GIS的空间加权叠加功能,对雪峰山国家森林公园生态敏感性进行综合评价,就不同敏感性的空间分布进行分区,并依据生态敏感性评价和分区结果,对不同敏感区提出相应的保护与治理对策,同时提出基于生态敏感性分布规律的生态保护与利用思路。本文取得的主要研究成果如下:（1）针对森林公园的自然资源和生态特点,筛选了自然地理、生物多样性、水土流失、人为活动等4个一级评价指标和10个二级指标,利用AHP逐层逐因子确定各个评价因子的权重。其中,自然地理因子的权重为0.1222,生物多样性因子的权重为0.4231,水土流失因子的权重为0.2273,人为活动因子的权重为0.2274。（2）利用GIS绘制单因子的生态敏感性分级布局图,采用AHP和专家打分所确定的权重,对单个因子生态敏感性的分级数据进行空间加权处理,得到森林公园生态敏感性综合分区图。研究结果表明,森林公园生态敏感性以重度敏感、极度敏感、中度敏感为主,分布面积分别为1258.23 hm2、1012.59 hm2、690.96 hm2,分别占森林公园总面积的35.77%、28.79%、19.64%。（3）根据生态敏感性综合评价,对森林公园生态保护与利用规划提出思路,相较于森林公园总体规划常用的经验判断法,更有利于实现保护与发展的统一,促进森林公园高质量发展。
李显良[4]（2020）在《基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究》文中进行了进一步梳理以系统科学、林学、生态学和森林可持续经营等理论为指导,以环洞庭湖区的森林健康评价为研究对象,从森林健康的内涵入手,利用样地调查数据、森林资源二类调查数据与遥感数据,从典型样地、小班与景观三个尺度开展森林健康评价研究。将云模型首次运用于森林健康评价研究之中,运用熵权法确定各尺度中评价指标权重,丰富了森林健康评价理论与方法。主要研究内容和研究结论如下:（1）构建了不同尺度下的森林健康指标体系。①在研究区内沅江市龙虎山林场、汨罗市桃林林场等十个基本调查单元（林场）内共选取60个典型样地,调查分析了样地中树种类型、胸径、树高等相关指标,从结构性指标与功能性指标等方面进行了典型样地特征分析,选取了多样性指数等10个指标组成典型样地森林健康评价指标体系。②借助森林资源二类调查、遥感监测数据,从结构指标、活力指标、可持续指标和抗干扰性指标等四个方面,通过定性、定量分析后筛选出11个评价指标构成了小班森林健康评价指标体系。③利用森林资源二类调查数据和哨兵2号MSI数据,将环洞庭湖区的森林景观划分为24种类型,并计算了各种类型的景观指数,通过指标筛选,最终构建了由聚集指数等8个指标组成的景观健康评价指标体系。（2）分析了现有森林健康评价方法,在研究相关评价方法的理论与原理的基础上,首次将熵权-云模型法应用于森林健康评价中。运用熵权-云模型法对环洞庭湖区不同尺度下的森林健康进行了评价,得到了如下结果:①60个典型样地的森林健康状况总体较好,处于健康等级1级至V级的样地数分别为7、19、28、6、0个;②通过对等距间隔抽取的4627个小班的评价得知,环洞庭湖区的整体健康水平一般,处于最高健康等级的小班仅有2个,占0.04%;健康等级为Ⅱ级的小班数为2171个,占46.92%;健康等级为Ⅲ级的小班数为964个,占20.83%;健康等级为Ⅳ级与Ⅴ级的小班数为920个与5 70个,分别占比19.88%与12.32%,说明存在严重健康风险的小班不少;③通过对研究区的24种景观类型进行评价,景观层次的森林健康状况总体较好,所有景观类型的健康等级处于中间等级,其中处于Ⅱ至Ⅳ等级的景观分别为5类、15类与4类。（3）为验证云模型法用于森林健康评价的适应性与优势,将基于乘除法原理的多目标规划方法和云模型法的研究区森林健康评价结果分别与单因子最低值和中值予以比较分析。基于乘除法原理的多目标规划评价法的结果趋向于单个因子的最低值,结果过于极端,而云模型法的评价结果则与单因子中值整体相对吻合,证明了云模型法用于森林健康评价的优势。（4）依据三个尺度的评价结果,分别从不同视角提出了研究区森林健康经营措施,为针对性地开展森林经营提供了科学依据。典型样地森林健康评价为维护与提高样地内部整体结构稳定性提供参考,提出了环洞庭湖区的杨树林等典型优势树种及血防林等功能性树种的经营对策;依据小班尺度的森林健康评价结果,有针对性地为各健康等级森林小班经营与管理提出了优化策略;景观尺度的健康评价结果为森林景观规划与景观质量提升提供了科学依据,从研究区的立地水平、景观规划与调整以及景观类型水平等提出了优化措施。本文从典型样地、小班与景观三个尺度评价了研究区的森林健康状况,首次将云模型应用于森林健康评价领域,很好地解决了评价过程中定量指标与定性评价结果间的相互映射问题;熵权法有效解决了指标权重赋值的主观性;多尺度评价有助于多视角掌握森林健康状况,从而为生产经营与生态保护提供科学依据;遥感技术的充分运用,有效弥补了调查数据的不全面性与不及时性,提高了森林健康评价的效率与有效性。
李显良[5]（2020）在《基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究》文中研究指明以系统科学、林学、生态学和森林可持续经营等理论为指导,以环洞庭湖区的森林健康评价为研究对象,从森林健康的内涵入手,利用样地调查数据、森林资源二类调查数据与遥感数据,从典型样地、小班与景观三个尺度开展森林健康评价研究。将云模型首次运用于森林健康评价研究之中,运用熵权法确定各尺度中评价指标权重,丰富了森林健康评价理论与方法。主要研究内容和研究结论如下:（1）构建了不同尺度下的森林健康指标体系。（1）在研究区内沅江市龙虎山林场、汨罗市桃林林场等十个基本调查单元（林场）内共选取60个典型样地,调查分析了样地中树种类型、胸径、树高等相关指标,从结构性指标与功能性指标等方面进行了典型样地特征分析,选取了多样性指数等10个指标组成典型样地森林健康评价指标体系。（2）借助森林资源二类调查、遥感监测数据,从结构、活力性、可持续性和抗干扰性四种属性作为指标,通过定性、定量分析后筛选出11个评价指标构成了小班森林健康评价指标体系。（3）利用森林资源二类调查数据和哨兵2号MSⅠ数据,将环洞庭湖区的森林景观划分为24种类型,并计算了各种类型的景观指数,通过指标筛选,最终构建了由聚集指数等8个指标组成的景观健康指标评价体系。（2）分析了目前的森林健康评价方法,在研究相关评价方法的理论与原理的基础上,首次将熵权-云模型法应用于森林健康评价中。运用熵权-云模型法对环洞庭湖区不同尺度下的森林健康进行了评价,得到了如下结果:（1）60个典型样地的森林健康状况总体较好,处于健康等级Ⅰ级至Ⅴ级的样地数分别为7、19、28、6、0个;（2）通过对等距间隔抽取的4627个小班的评价得知,环洞庭湖区的整体健康水平一般,处于最高健康等级的小班仅有2个,占0.04%;健康等级为Ⅱ级的小班数为2171个,占46.92%;健康等级为Ⅲ级的小班数为964个,占20.83%;健康等级为Ⅳ级与Ⅴ级的小班数为920个与570个,分别占比19.88%与12.32%,说明存在严重健康风险的小班不少;（3）通过对研究区的24种景观类型进行评价,景观层次的森林健康状况总体较好,所有景观类型的健康等级处于中间等级,其中处于Ⅱ至Ⅳ等级的景观分别为5类、15类与4类。（3）为验证云模型法用于森林健康评价的适应性与优势,将基于乘除法原理的多目标规划方法和云模型法的研究区森林健康评价结果分别与单因子最低值和中值予以比较分析。基于乘除法原理的多目标规划评价法的结果趋向于单个因子的最低值,结果过于极端,而云模型法的评价结果则与单因子中值整体相对吻合,证明了云模型法用于森林健康评价的优势。（4）依据三个尺度的评价结果,分别从不同视角提出了研究区森林健康经营措施,为针对性地开展森林经营提供了科学依据。典型样地森林健康评价为维护与提高样地内部整体结构稳定性提供参考,提出了环洞庭湖区的杨树林等典型优势树种及血防林等功能性树种的经营对策;依据小班尺度的森林健康评价结果,有针对性地为各健康等级森林小班经营与管理提出了优化策略;景观尺度的健康评价结果为森林景观规划与景观质量提升提供了科学依据,从研究区的立地水平、景观规划与调整以及景观类型水平等提出了优化措施。本文从典型样地、小班与景观三个尺度评价了研究区的森林健康状况,首次将云模型应用于森林健康评价领域,很好地解决了评价过程中定量指标与定性评价结果间的相互映射问题;熵权法有效解决了指标权重赋值的主观性;多尺度评价有助于多视角掌握森林健康状况,从而为生产经营与生态保护提供科学依据;遥感技术的充分运用,有效弥补了调查数据的不全面性与不及时性,提高了森林健康评价的效率与有效性。
莫美颖[6]（2020）在《乡村森林景观视觉质量评价研究》文中指出自2013年美丽乡村目标的提出,我国越来越重视乡村生态景观建设、乡村景观绿化美化、环境保护以及综合治理等相关工作。乡村森林景观视觉评价是景观生态建设中的一个重要内容,其可推动美丽乡村的发展,是美丽乡村成功建设的重要内生力量。通过对乡村森林景观视觉质量进行科学合理地评价,确定合适的森林景观结构,对推动美丽乡村建设具有重要意义。本研究在阅读和总结大量国内外理论方法及相关研究成果的基础上,提出乡村森林景观视觉质量评价包括景观视觉现状质量、视觉吸收力与视觉敏感度这三个方面内容,并建立了三个内容相结合的综合评价的流程和体系。采用GIS空间分析技术与常规评价方法相结合,将视觉质量评价中一些抽象的评价指标定量化。为了让视觉质量评价过程更加具有适用性和普遍性,研究中将所有评价指标的结果转换成为1、3和5分的数值,再进行叠加分析。最后以福建省永安市洪田村为例,建立相关视觉资源数据库,可使评价更完整全面。本研究将理论和实践两个方面相结合探究了乡村森林景观视觉质量综合评价的可行途径。最后提出了乡村森林景观视觉管理策略。本研究的具体结论如下:（1）本研究以乡村森林景观的内涵为出发点,充分研究了乡村森林景观视觉质量评价的理论方法和技术手段,确定了景观视觉评价单元,建立了景观视觉现状质量、视觉吸收力与敏感度相结合的综合评价流程,形成完整的评价体系。（2）本研究提出了乡村森林景观视觉质量评价指标体系及方法,在评价体系中加入了景观视觉现状质量评价,尝试把景观视觉质量评价从单纯的美学角度向生态学角度延伸。首先确定了乡村森林景观现状质量的6个评价因子,即林相结构、树种组成结构、物候、林分起源、龄组和冠层覆盖度;其次选取了相对坡度、相对视距、视觉机率和醒目程度4个指标对洪田村的视觉敏感度进行评价研究;然后根据研究区域自身特点确定选择坡度、坡向、地势起伏度和植被丰富度4个因子作为视觉吸收力的评价指标。最后依照各个指标的层次及概念对其进行适合的指标描述和赋予合适的标准值,应用GIS建立景观资源数据库,利用其空间分析与模拟功能,能够对研究区范围内的景观视觉现状质量、视觉吸收力和视觉敏感度的各项评价结果等级分布情况进行掌握,为景观视觉资源管理计划提供依据。（3）在乡村森林景观视觉质量综合评价结果的基础上,针对性的探讨了各等级不同的森林景观视觉质量区域的相对应的管理目标和未来发展适宜度。同时,结合洪田村的景观现状,给出相应具体的对策。综上所述,本研究为福建省洪田村森林景观视觉方面建设优化提供依据,也为其他乡村地区的森林景观视觉资源管理与保护提供参考,有利于进一步推进美丽乡村建设进程。
康高[7]（2020）在《太蓬山国家森林公园森林景观评价及优化提升研究》文中提出随着经济发展和社会进步,人们的精神文化需求呈现多样化发展趋势。回归自然、体验自然逐渐成为美好生活的重要追求。森林公园以其良好的生态功能、景观功能及休闲功能,备受人们的喜爱。因此,优化森林景观、改善森林生态环境成为焦点话题。本文选取四川省南充市营山县太蓬山国家森林公园为研究对象,综合分析研究区内的森林景观现状与森林景观空间格局,归纳总结出森林公园景观的空间格局特征;建立了1套森林景观质量评价指标体系,采用层次分析法构建了森林公园的森林景观质量评价模型,综合运用定量与定性评价方法,开展了森林景观质量评价;在此基础上,提出太蓬山国家森林公园的森林景观的优化提升方案。主要研究结论如下:（1）通过查阅文献,对森林公园与森林景观、森林景观评价、森林景观优化提升的相关概念及理论进行了系统的研究梳理,在此基础上对国内外森林景观评价及森林景观优化提升的研究现状进行了分析,总结目前森林景观评价及优化提升研究的技术与方法。（2）利用2018年森林资源二类调查数据,结合2017年Landsat 8遥感数据,在Arc GIS软件内将森林公园的森林景观类型分为7类,生成景观类型图。并通过FRASTATS软件计算分析斑块特征、景观异质性、景观多样性,为定量评价提供数据支持。结合地形因子分析,得出森林景观的分布与地形因子密切相关。（3）从森林景观优化提升角度出发,在森林景观的空间格局特征、生态特征、观赏特征三个方面选取12个森林景观质量评价指标,其中,包括7个定量指标与5个定性指标,建立了1套森林景观质量评价的指标体系。采用层次分析法根据其重要性确定权重值,分别为森林景观植物健康状况0.539,森林景观植物乡土性0.1638,森林景观植物物种多样性0.2973,森林景观色彩与季相0.2191,森林景观层次丰富性0.3617,森林景观珍稀性0.065,森林景观观赏特性丰富度0.1668,森林景观与环境协调性0.1875,森林景观多样性0.4231,森林景观斑块密度0.1225,森林景观分离度0.2272,森林景观均匀度0.2272。（4）对太蓬山国家森林公园森林景观采用定量与定性相结合的方式进行评价,森林景观质量评价分数值为4.89分,综合评价值为49%,景观质量等级为3级,属于中等偏下水平。在评价体系准则层中,森林景观的观赏特征得分最高,指标层中得分较低的指标因子有:森林景观观赏特性丰富度（4.28分）,森林景观色彩与季相（2.01分）,森林资源的珍稀性（2分）。（5）基于评价结果研究森林景观的优化提升。从加强彩叶植物运用、提升森林景观观赏性、表现森林景观的层次、提高森林景观多样性等方面入手,对核心景观区典型景点、线型景观带、一般游憩区、生态保育区的保育林提出了优化提升方案。
周晖[8]（2020）在《融合多源遥感影像的森林资源变化监测研究 ——以黄土高原为例》文中研究说明森林作为地球上最大的生态系统,在净化空气、调节气候、防止水土流失、维持生物物种多样性等方面起到了至关重要的作用。国家也相应推出了退耕还林等工程来保护森林资源,生态环境脆弱的黄土高原成为退耕还林工程的重点区域之一。为了更好的对黄土高原区域森林资源分布进行监测,准确地分析出黄土高原区域森林资源的动态变化,本次研究选取了30米空间分辨率的光学遥感数据Landsat和25米空间分辨率的雷达遥感数据PLASAR,设计了两种数据源的数据融合算法,据此提取黄土高原区域年度森林资源分布信息;将融合得到的PL-based（PALSAR/Landsat）森林产品图和现有的市场上主流的八种中高分辨率的森林产品图（China Cover、FROM-GLC、GLCF、Globe Land30、Hansen、JAXA、NLCD、OU-FDL）做了精确度的比较,并在像素尺度上计算了森林产品图之间的一致性,总结了森林产品图存在不确定性的原因,对PL-based森林产品图做了变化验证;最后用PL-based森林产品图分析了黄土高原区域和区域中重点县吴起县森林资源时空变化。研究结果表明:（1）利用雷达遥感数据PALSAR从垂直方向上提取森林资源的冠层结构和光学遥感数据Landsat从水平方向上提取森林资源的NDVI植被指数的PL-based森林产品图,拥有着最高的总体精度（91.27%）和卡帕系数（0.7728）。（2）PL-based森林产品图与基于单一光学遥感数据Landsat的FROM-GLC森林产品图、融合雷达遥感数据PALSAR和光学遥感数据MODIS的OU-FDL森林产品图以及基于单一雷达遥感数据PALSAR的JAXA森林产品图在像素尺度上的总体一致性分别是91.35%、93.59%和92.23%,其中森林区域占比为11.47%、9.85%以及7.95%,非森林区域占比为88.53%、90.15%和92.05%。（3）通过PL-based森林产品图分析了黄土高原区域森林资源时空变化,森林面积从2007年的1.05×105平方千米增长到2017年的1.20×105平方千米,年平均森林面积增长1500平方千米。（4）利用PL-based森林产品图分析重点县吴起县退耕还林工程取得的成效,森林面积在2007年到2017年期间,增长了353.75平方千米,造林效果显着。
孟岩[9]（2020）在《泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价》文中认为泰山森林植被是我国华北地区暖温带落叶阔叶林带植物群落的典型代表,其保护和管理意义重大。泰山森林大多数为20世纪五六十年代营造的人工林,尽管当时的短时间大面积造林对于快速绿化起到了积极作用,但限于当时经济技术条件和种质资源的制约,造林以纯林为主,树种主要选择了松类（Pinus）（主要是油松（Pinustabulaeformis））、栎类（Quercus）、刺槐（Robiniapseudoacacia）和侧柏（Platycladus orientalis）,且造林密度大,林分组成结构不尽合理。加之现今泰山的人工林基本已经达到了成熟林甚至过熟林阶段,抵御外界干扰的能力下降,当遇到虫害、极端逆境等外在影响时,往往会出现严重受害甚至大片死亡现象。泰山森林亟待进行健康评价并在此基础上进行科学营林。本研究旨在通过对泰山国有林场优势树种人工林林分分布动态进行跟踪调查,探讨林分分布动态变化规律及与森林生态系统健康的关系,进而评价泰山森林健康水平并找到主要制约因子,在此基础上有针对性的提出相应的营林措施建议。以泰山国有林场为研究区,基于遥感影像,开展了人工林林分分布的动态变化研究并结合研究区森林资源二类调查数据进行森林健康评价。（1）基于GEE（Google Earth Engine）平台获取了2000年及2016年的多光谱Landsat影像数据。应用empirical rotation校正模型对2000年及2016年的遥感影像进行地形光照校正,降低山区地形阴影的影响;（2）搜集研究区2000年的泰山林场各管理区森林资源现状图（纸质）,通过在影像上加载各管理区边界线,并将遥感影像中的山脊、山谷走向和明显地物标识与纸质版森林资源现状图相结合,在GIS（Geographic Information System）平台下手动画出2000年的主要林分分布样本;2016年的林分分布样本来源于研究区基于ArcGIS的森林资源二类调查结果,通过对树种结构和优势树种两个属性进行同时选择而获得;（3）分别应用2000年的Landsat7 ETM+（Enhanced Thematic Mapper）影像及2016年的Landsat 8 OLI（Operational Land Imager）影像（其中每一年份应用4期影像）,在地形光照校正的基础上,结合搜集并在GIS系统下处理的样本数据,应用随机森林RF（Random Forest）分类器对研究区2个年份的林分组成及分布进行研究,得到研究区2000年及2016年的四类主要林分分布图;（4）在ArcGIS10.1下,将2000年及2016年的林分分类结果由栅格格式转化为矢量格式,并进行空间叠加,通过建立新的属性字段,对2000年和2016年的树种代码进行对比,将树种代码未发生变化的区域删除,保留变化的区域,得到研究区跨度16年的优势树种林分分布变化结果图;（5）通过对林分变化明显的区域设置样地,对样地进行详细外业调查,研究了泰山人工林林分分布变化的规律及驱动机制;（6）在欧空局ESA（European Space Agency）官网下载Sentinel-2A遥感影像数据,通过建立模型对泰山森林的植被健康程度进行遥感反演,获得森林植被健康程度指标因子;（7）将通过Sentinel-2A数据提取的指标因子与森林资源二类调查中提取的指标因子结合起来,通过层次分析法AHP（Analytic Hierarchy Process）确定各指标因子权重,对泰山森林进行健康评价。本研究探讨了泰山主要人工林林分类型（松类人工林、栎类人工林、刺槐人工林和侧柏人工林）分布变化的规律及驱动机制,并进行了森林健康评价。通过在ArcGIS软件下对研究区2000年及2016年的分类结果进行空间叠加,得到研究区跨度16年的林分分布变化结果图。通过GIS的统计功能表明,经过16年的变化,研究区松林和刺槐林是面积变化较大的两个林分类型。松林占整个泰山森林的比例由55.69%下降到50.22%,下降的百分比高达5.47%;侧柏林面积有一定的下降,下降百分比为0.60%;刺槐林所占比例由2000年的10.15%上升到2016年的13.75%,上升比例为3.60%;栎林面积也有一定的增长,上升比例为1.77%。总体趋势是阔叶林面积不断增加,针叶林面积缩小。在获得主要林分动态变化结果的基础上通过样地调查分析树种分布变化的原因及内在驱动机制。4类林分分布动态的内在驱动机制是阔叶树种通过种间竞争逐步使针叶树种变为树下树,长势衰退甚至死亡,在山体的阳坡阔叶树种入侵针叶树种较山体阴坡严重,但人为活动有目的地对阔叶树种的生长进行干预可以减缓阔叶树种的扩张进程。同为针叶树种,松类减少的速度大于侧柏。同为阔叶树种,当栎林处于刺槐林上坡位时会出现栎类侵入刺槐林的现象。在此基础上,应用2016年的森林资源二类调查数据,并结合同期的哨兵-2A（Sentinel-2A）遥感数据提取出反映泰山森林健康状况的评价指标,在运用层次分析方法（AHP）获得各指标权重的基础上,在GIS系统中对泰山森林健康状况进行评价。评价结果表明,优质等级森林面积（81.69hm2）和健康等级森林面积（2670.48 hm2）仅占到泰山森林总面积的23.46%,60.65%的泰山森林处于亚健康状态。不健康等级的森林面积为1864.74 hm2,占泰山森林总面积的15.90%,其中含96.92hm2极不健康森林,即超过3/4的泰山森林处于亚健康或不健康状态。本研究认为影响泰山森林健康的主要因素为造林时树种选择单一且并未完全按照“适地适树”原则开展造林,在林业经营过程中反复下层疏伐和割灌,导致大部分森林为单层林,此外气候条件变化导致的气温升高及降水减少也是影响泰山森林健康的一个制约因子。对泰山林场下一步开展营林活动提出如下建议:一是逐步调整林分结构,在坡度陡、土层瘠薄、水分含量低等立地条件极差的区域的退化油松林可逐步间伐,营造灌木林;二是及时疏伐,降低林分密度,促进天然下种更新,营造异龄林、复层林;三是按照“适地适树”原则引进乡土树种,营造混交林,避免大面积纯林;四是针对气候条件变化有规划的引入抗旱性较强的树种。
姜立华[10]（2020）在《瓦房店国家森林公园景观生态评价及开发保护对策研究》文中研究表明随着生态文明建设工作大力开展推进,森林公园和森林旅游得到人们更多的关注和喜欢。森林公园作为展现森林游憩功能的重要载体,在其不断的建设过程中出现开发与保护之间不均衡等问题,对森林公园进行大面积的开发可能会破坏森林生态环境影响森林资源的保护,而大面积的保护可能会限制森林资源的开发影响森林效益转化。森林景观资源通过景观生态评价的方式进行客观地评定,分析出森林资源的现状以及可开发利用程度和价值,便于更加合理的保护和科学的开发森林公园森林资源。本文以GIS软件和景观评价相关理论基础,构建了森林公园景观生态评价的指标体系,对瓦房店国家森林公园进行综合评价,为其将来的开发与保护方面提出对策和建议,为总体规划编制提供科学化的依据,实现森林公园生态资源的长远发展。研究的主要结论如下:（1）探究森林公园的发展背景和现阶段存在问题,阐述森林公园、森林旅游、景观生态评价以及地理信息系统的基本概念,查阅汇总景观生态评价在风景园林领域中应用和GIS技术在景观生态评价中应用等方面相关研究成果,选取景观适宜度等5个指标作为准则层,对应准则层筛选出高度、坡度等16个评价指标,构建了适用于森林公园的景观生态评价指标体系。（2）结合相关理论和GIS技术,对瓦房店国家森林公园的龙门汤片区、黑灵山片区、龙潭山片区分别进行景观生态评价,分析其各个片区的森林景观资源现状。从原生景观、半原生景观、人工景观三个方面对森林公园景观的原生度进行评价,得到森林公园三个片区景观原生度分级图;景观敏感度选取森林公园的醒目景观、视觉几率、相对坡度和相对距离四个方面对森林公园敏感度剖析,聚合聚类分析获得三个片区景观敏感度综合分级图;通过加权叠加分析高程、坡度、坡向、土地利用类型四个方面,得到三个片区景观适宜度综合分级图;创建游憩行为-景观类型的判断矩阵,阐述瓦房店国家森林公园中现存的游憩行为对不同景观类型的相容度,然后分级取得景观相容度图;通过归一化植被、景观多样性和生态弹性度三个指数了解景观健康状况,加权叠加得出森林公园三个片区的健康度分级图。（3）通过层次分析法计算5个指标的权重值,得到景观原生度的权重0.0884,景观敏感度的权重0.2569,景观适宜度的权重0.3205,景观相容度的权重0.1270,景观健康度的权重0.2072。然后通过GIS软件加权叠加,对瓦房店国家森林公园龙门汤片区、黑灵山片区、龙潭山片区进行综合分析,得到三个片区综合分级保护图。瓦房店国家森林公园分为三级保护区域,其中一级保护区域的面积为691.26hm2,占总面积的20.09%,龙潭山片区相对较大,需要着重保护该区域;二级保护区域分布范围较大,面积为1751.85hm2,占总面积的50.91%,主要集中在龙门汤片区,应限制该区域的开发建设;三级保护区域主要分布在黑灵山片区,该区域面积为997.70hm2,占总面积的29.00%,可以适当地开发利用森林资源。最后,通过对森林公园三个片区的每个指标评价结果进行分析和比较,明确每个片区的森林资源的优势和劣势,提出瓦房店国家森林公园三个片区未来开发和保护的对策,其中黑灵山片区的景观资源可开发利用程度更高,龙潭山片区的景观资源保护程度更高,从而实现瓦房店国家森林公园景观资源的最大可持续化,为辽宁省其他森林公园的规划建设提供一定的参考。
二、GIS在森林景观监测方面的应用（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、GIS在森林景观监测方面的应用（论文提纲范文）
（1）祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 相关研究进展 |
| 1.2.1 森林分类研究 |
| 1.2.2 森林空间分布变化监测研究 |
| 1.2.3 森林景观格局研究 |
| 1.2.4 森林碳储量研究 |
| 1.3 研究内容、技术路线与预期目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 预期目标 |
| 第二章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区 |
| 2.1.1 整体研究区概况 |
| 2.1.2 重点研究区概况 |
| 2.2 数据收集及预处理 |
| 2.2.1 光学遥感影像数据 |
| 2.2.2 激光雷达数据 |
| 2.2.3 空间环境数据 |
| 2.2.4 野外实地调查数据 |
| 2.2.5 辅助数据 |
| 第三章 山地森林识别精度提升研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 构建分类系统 |
| 3.1.2 基于GLAS数据的山地地物高度提取 |
| 3.1.3 森林范围识别 |
| 3.1.4 森林类型识别 |
| 3.2 结果分析与讨论 |
| 3.2.1 森林范围识别精度比较 |
| 3.2.2 森林类型识别精度比较 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 森林类型分类及森林区域GLAS脚印点筛选 |
| 4.1.2 GLAS脚印点森林冠层高度估算 |
| 4.1.3 GLAS脚印尺度森林碳储量估算 |
| 4.1.4 基于Max Ent模型的研究区森林碳储量空间分布估计 |
| 4.2 结果分析与讨论 |
| 4.2.1 GLAS脚印点森林冠层高度估算结果 |
| 4.2.2 GLAS脚印点森林碳储量估算结果 |
| 4.2.3 研究区森林碳储量空间分布估计结果 |
| 4.2.4 研究区森林碳储量空间分布特征 |
| 4.2.5 讨论 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 历史影像森林面积提取及类型识别 |
| 5.1.2 森林面积动态变化分析 |
| 5.1.3 森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.1.4 森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2 结果分析与讨论 |
| 5.2.1 研究区1990-2018 年森林类型分类结果 |
| 5.2.2 研究区1990-2018 年森林面积动态变化分析 |
| 5.2.3 研究区1990-2018 年森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.2.4 研究区1990-2018 年森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2.5 讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 森林碳储量估算 |
| 6.1.2 相对辐射校正 |
| 6.1.3 森林碳储量的时空变化分析 |
| 6.2 结果分析与讨论 |
| 6.2.1 基于遥感变量的森林碳储量估算 |
| 6.2.2 研究区1990-2018 年森林碳储量空间分布 |
| 6.2.3 研究区1990-2018 年森林碳储量时空变化分析 |
| 6.2.4 讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 实验区域选择 |
| 7.1.2 划分不同尺度森林样区 |
| 7.1.3 景观指数选取 |
| 7.1.4 不同尺度样区内森林碳储量及景观指数提取 |
| 7.1.5 统计分析 |
| 7.2 结果分析与讨论 |
| 7.2.1 研究区不同尺度样区划分结果 |
| 7.2.2 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性分析 |
| 7.2.3 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关关系模型 |
| 7.2.4 讨论 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结论、讨论与展望 |
| 8.1 讨论 |
| 8.2 主要研究结论 |
| 8.2.1 山地森林识别精度提升研究 |
| 8.2.2 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 8.2.3 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 8.2.4 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 8.2.5 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 8.3 特色与创新点 |
| 8.4 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（2）基于生态敏感性分析的湖南北罗霄森林康养基地规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 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 研究目标与内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 森林康养研究综述 |
| 1.3.2 生态敏感性评价研究综述 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究重点、难点、创新点 |
| 1.5.1 重点 |
| 1.5.2 难点 |
| 1.5.3 创新点 |
| 2 基础理论概况 |
| 2.1 生态敏感性的理论与方法 |
| 2.1.1 生态敏感性的理论 |
| 2.1.2 生态敏感性的评价方法 |
| 2.2 森林康养理论研究与建设规范 |
| 2.2.1 森林康养理论研究 |
| 2.2.2 森林康养基地建设规范标准 |
| 2.3 森林康养与生态敏感评价的关联研究 |
| 2.3.1 关联性研究 |
| 2.3.2 关联研究的必要性 |
| 3 湖南北罗霄国家森林公园生态敏感性评价 |
| 3.1 数据来源及处理 |
| 3.1.1 数据收集 |
| 3.1.2 外业调查 |
| 3.1.3 数据预处理 |
| 3.2 生态敏感性评价体系的构架 |
| 3.2.1 评价指标筛选的原则 |
| 3.2.2 生态敏感评价指标的确定 |
| 3.2.3 评价指标权重的计算方法 |
| 3.2.4 生态敏感评价指标的分级标准 |
| 3.3 生态敏感性评价的结果与分析 |
| 3.3.1 生态敏感性单因子评价分析 |
| 3.3.2 生态敏感性综合评价分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 湖南北罗霄森林康养基地规划研究 |
| 4.1 北罗霄国家森林公园概况 |
| 4.1.1 自然环境概况 |
| 4.1.2 社会经济概况 |
| 4.2 湖南北罗霄国家森林公园康养资源分析 |
| 4.2.1 植物景观资源 |
| 4.2.2 动物资源 |
| 4.2.3 地文景观资源 |
| 4.2.4 水文景观资源 |
| 4.2.5 天象景观资源 |
| 4.2.6 人文景观资源 |
| 4.3 湖南北罗霄森林康养基地选址 |
| 4.4 湖南北罗霄森林康养基地总体规划 |
| 4.4.1 规划原则 |
| 4.4.2 规划策略 |
| 4.4.3 总体规划 |
| 4.4.4 空间结构 |
| 4.4.5 功能分区 |
| 4.5 湖南北罗霄森林康养基地专项设计 |
| 4.5.1 植物景观规划 |
| 4.5.2 竖向设计 |
| 4.5.3 道路系统规划 |
| 4.5.4 服务设施规划 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）基于生态敏感性评价的雪峰山国家森林公园生态保护与利用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念 |
| 1.3.1 森林公园 |
| 1.3.2 生态敏感性 |
| 1.4 相关理论 |
| 1.4.1 生态承载力理论 |
| 1.4.2 生态恢复理论 |
| 1.4.3 游憩学理论 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 层次分析法 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 生态敏感性研究进展与案例分析 |
| 2.1 生态敏感性研究进展 |
| 2.1.1 国外研究进展 |
| 2.1.2 国内研究进展 |
| 2.2 相关案例分析 |
| 2.2.1 广西南丹城市生态公园生态敏感性评价 |
| 2.2.2 陵水海滨风景名胜区生态敏感性评价 |
| 2.2.3 中国水土流失敏感性分布规律 |
| 2.2.4 惠东县寨场山森林公园生态敏感性评价 |
| 3 研究区域概况 |
| 3.1 洪江市区域概况 |
| 3.1.1 自然条件概况 |
| 3.1.2 社会经济条件概况 |
| 3.2 雪峰山森林公园概况 |
| 3.2.1 森林公园区位条件 |
| 3.2.2 地质地貌 |
| 3.2.3 动植物资源条件 |
| 3.2.4 文化资源条件 |
| 4 雪峰山国家森林公园生态敏感性评价 |
| 4.1 指标体系建立原则及数据来源 |
| 4.1.1 指标体系建立原则 |
| 4.1.2 数据来源与处理 |
| 4.2 森林公园生态敏感性评价方法 |
| 4.2.1 GIS缓冲区分析 |
| 4.2.2 GIS叠加分析法 |
| 4.3 评价因子的选取与等级划分 |
| 4.3.1 自然地理因子 |
| 4.3.2 生物多样性因子 |
| 4.3.3 水土流失因子 |
| 4.3.4 人为活动因子 |
| 4.4 指标因子分级标准 |
| 4.5 评价因子权重的确定 |
| 4.5.1 确定方法 |
| 4.5.2 层次分析结构模型 |
| 4.5.3 评价因子的权重值 |
| 4.6 单因子生态敏感性分析 |
| 4.6.1 自然地理分析 |
| 4.6.2 生物多样性分析 |
| 4.6.3 水土流失分析 |
| 4.6.4 人为活动分析 |
| 4.7 生态敏感性综合评价 |
| 5 基于生态敏感性评价的雪峰山国家森林公园生态保护与利用 |
| 5.1 生态功能区区划 |
| 5.1.1 生态功能区区划的指导思想 |
| 5.1.2 生态功能区区划的基本原则 |
| 5.1.3 生态功能区区划结果 |
| 5.2 生物多样性保护 |
| 5.2.1 森林植物保护 |
| 5.2.2 野生动物保护 |
| 5.3 生态修复提质 |
| 5.3.1 天然次生林的修复 |
| 5.3.2 森林景观提质 |
| 5.4 分区景点规划建设 |
| 5.4.1 生态保护区 |
| 5.4.2 生态缓冲区 |
| 5.4.3 一般活动区 |
| 5.5 森林植物景观资源规划 |
| 5.5.1 规划原则 |
| 5.5.2 植被景观规划 |
| 5.5.3 特色植物景观(点)规划 |
| 5.6 交通系统规划 |
| 5.6.1 森林公园干道 |
| 5.6.2 自行车骑行绿道 |
| 5.6.3 游览步道 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康评价与森林健康经营研究进展 |
| 1.3.2 典型林分健康评价与经营技术研究进展 |
| 1.3.3 森林景观结构与质量提升研究进展 |
| 1.3.4 森林健康评价方法研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 森林资源 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地调查数据 |
| 2.2.2 二类调查数据 |
| 2.2.3 遥感监测数据 |
| 3 相关理论与方法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 系统科学中的森林健康理论 |
| 3.1.2 景观生态学 |
| 3.1.3 近自然经营理论 |
| 3.1.4 森林健康与可持续发展 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.3 云模型 |
| 3.3.1 云模型的定义 |
| 3.3.2 云模型的性质 |
| 3.3.3 云模型的数字特征 |
| 3.3.4 云的分类及产生过程 |
| 3.4 熵权-云模型综合评价 |
| 3.5 基于乘除法的多目标规划评价 |
| 4 典型样地尺度的森林健康评价 |
| 4.1 典型样地概况 |
| 4.1.1 典型样地确定原则 |
| 4.1.2 典型样地概况 |
| 4.2 样地数据处理 |
| 4.2.1 边缘校正 |
| 4.2.2 林分空间结构单元确定 |
| 4.3 典型样地健康特征分析 |
| 4.3.1 结构指标分析 |
| 4.3.2 功能性指标分析 |
| 4.4 典型样地森林健康评价 |
| 4.4.1 典型样地森林健康指标解释 |
| 4.4.2 基于云模型的典型样地森林健康评价 |
| 4.4.3 评价结果及对比分析 |
| 4.4.4 典型样地森林健康经营措施 |
| 4.5 小结 |
| 5 小班尺度的森林健康评价 |
| 5.1 数据来源与数据处理 |
| 5.2 评价指标体系的建立 |
| 5.2.1 评价指标设计原则 |
| 5.2.2 评价指标构成 |
| 5.2.3 小班尺度指标测度 |
| 5.3 小班尺度森林健康指标筛选 |
| 5.3.1 定性指标筛选 |
| 5.3.2 定量指标筛选 |
| 5.3.3 评价指标体系的确定 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 评价参数选定及标准 |
| 5.4.2 计算指标权重 |
| 5.4.3 计算云模型参数和隶属度 |
| 5.4.4 评价结果分析 |
| 5.4.5 小班健康优化策略 |
| 5.5 小结 |
| 6 景观尺度的森林健康评价 |
| 6.1 森林景观区划 |
| 6.1.1 森林景观区划基本原则 |
| 6.1.2 景观区划的主要因子 |
| 6.1.3 环洞庭湖森林景观区划结果 |
| 6.2 评价指标体系的建立 |
| 6.2.1 评价指标体系内容 |
| 6.2.2 景观尺度指标测度 |
| 6.2.3 景观尺度的健康评价指标计算及分析 |
| 6.2.4 景观尺度的健康评价指标筛选 |
| 6.2.5 景观健康评价指标标准 |
| 6.3 基于景观的森林健康评价 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 评价矩阵建立 |
| 6.3.3 评价结果 |
| 6.4 森林景观质量提升策略 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（5）基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康评价与森林健康经营研究进展 |
| 1.3.2 典型林分健康评价与经营技术研究进展 |
| 1.3.3 森林景观结构与质量提升研究进展 |
| 1.3.4 森林健康评价方法研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 森林资源 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地调查数据 |
| 2.2.2 二类调查数据 |
| 2.2.3 遥感监测数据 |
| 3 相关理论与方法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 系统科学中的森林健康理论 |
| 3.1.2 景观生态学 |
| 3.1.3 近自然经营理论 |
| 3.1.4 森林健康与可持续发展 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.3 云模型 |
| 3.3.1 云模型的定义 |
| 3.3.2 云模型的性质 |
| 3.3.3 云模型的数字特征 |
| 3.3.4 云的分类及产生过程 |
| 3.4 熵权-云模型综合评价 |
| 3.5 基于乘除法的多目标规划评价 |
| 4 典型样地尺度的森林健康评价 |
| 4.1 典型样地概况 |
| 4.1.1 典型样地确定原则 |
| 4.1.2 典型样地概况 |
| 4.2 样地数据处理 |
| 4.2.1 边缘校正 |
| 4.2.2 林分空间结构单元确定 |
| 4.3 典型样地健康特征分析 |
| 4.3.1 结构指标分析 |
| 4.3.2 功能性指标分析 |
| 4.4 典型样地森林健康评价 |
| 4.4.1 典型样地森林健康指标解释 |
| 4.4.2 基于云模型的典型样地森林健康评价 |
| 4.4.3 评价结果及对比分析 |
| 4.4.4 典型样地森林健康经营措施 |
| 4.5 小结 |
| 5 小班尺度的森林健康评价 |
| 5.1 数据来源与数据处理 |
| 5.2 评价指标体系的建立 |
| 5.2.1 评价指标设计原则 |
| 5.2.2 评价指标构成 |
| 5.2.3 小班尺度指标测度 |
| 5.3 小班尺度森林健康指标筛选 |
| 5.3.1 定性指标筛选 |
| 5.3.2 定量指标筛选 |
| 5.3.3 评价指标体系的确定 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 评价参数选定及标准 |
| 5.4.2 计算指标权重 |
| 5.4.3 计算云模型参数和隶属度 |
| 5.4.4 评价结果分析 |
| 5.4.5 小班健康优化策略 |
| 5.5 小结 |
| 6 景观尺度的森林健康评价 |
| 6.1 森林景观区划 |
| 6.1.1 森林景观区划基本原则 |
| 6.1.2 景观区划的主要因子 |
| 6.1.3 环洞庭湖森林景观区划结果 |
| 6.2 评价指标体系的建立 |
| 6.2.1 评价指标体系内容 |
| 6.2.2 景观尺度指标测度 |
| 6.2.3 景观尺度的健康评价指标计算及分析 |
| 6.2.4 景观尺度的健康评价指标筛选 |
| 6.2.5 景观健康评价指标标准 |
| 6.3 基于景观的森林健康评价 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 评价矩阵建立 |
| 6.3.3 评价结果 |
| 6.4 森林景观质量提升策略 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）乡村森林景观视觉质量评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 相关概念 |
| 1.2.2 国外研究进展 |
| 1.2.3 国内研究进展 |
| 1.2.4 GIS在景观视觉评价中的应用 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 目的与意义 |
| 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 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 水文条件 |
| 2.1.5 植被及森林资源 |
| 2.2 数据收集 |
| 2.3 研究方法 |
| 3 乡村森林景观视觉质量评价的理论基础 |
| 3.1 森林可持续经营理论 |
| 3.2 森林美学理论 |
| 3.3 视觉生态学 |
| 3.4 乡村振兴战略 |
| 4 森林景观视觉质量综合评价 |
| 4.1 确定视觉评价单元 |
| 4.2 森林景观视觉现状质量评价 |
| 4.2.1 景观要素类型划分及现状 |
| 4.2.2 评价指标 |
| 4.2.3 评价结果 |
| 4.2.4 视觉评价单元景观视觉现状质量评价结果及分析 |
| 4.3 视觉吸收力评价 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 评价结果 |
| 4.3.3 视觉评价单元视觉吸收力评价结果及分析 |
| 4.4 视觉敏感度评价 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 评价结果 |
| 4.4.3 视觉敏感度综合评价结果及分析 |
| 4.5 乡村森林景观视觉质量综合评价 |
| 5 乡村森林景观视觉质量管理策略 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）太蓬山国家森林公园森林景观评价及优化提升研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1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 相关概念 |
| 1.2.1 森林公园与森林景观 |
| 1.2.2 森林景观评价 |
| 1.2.3 森林景观优化提升 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林景观评价研究现状 |
| 1.3.2 森林景观优化提升研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理区位 |
| 2.1.2 自然概况 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.3 人文历史概况 |
| 第3章 森林景观空间格局分析 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 景观类型划分 |
| 3.1.2 景观指数选择 |
| 3.1.3 数据来源及处理 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 森林景观类型 |
| 3.2.2 景观格局分析 |
| 3.2.3 环境因子分析 |
| 3.2.4 现存问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 森林景观质量评价 |
| 4.1 森林景观质量评价体系构建 |
| 4.1.1 评价指标的选取原则 |
| 4.1.2 评价指标选取 |
| 4.1.3 评价指标权重确定 |
| 4.2 森林景观质量评价结果与分析 |
| 4.2.1 定量指标的分值计算 |
| 4.2.2 定性指标的分值计算 |
| 4.2.3 森林景观质量评价分值确定 |
| 4.2.4 森林景观质量评价分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 森林景观优化提升研究 |
| 5.1 森林景观优化提升依据 |
| 5.2 森林景观优化提升原则 |
| 5.2.1 生态优先原则 |
| 5.2.2 生物多样性原则 |
| 5.2.3 整体性原则 |
| 5.3 森林景观优化提升总体思路 |
| 5.3.1 合理运用森林景观资源 |
| 5.3.2 营造色彩季相丰富的森林景观 |
| 5.3.3 提高森林景观多样性 |
| 5.4 森林公园总体布局 |
| 5.5 森林公园功能分区 |
| 5.5.1 核心景观区 |
| 5.5.2 一般游憩区 |
| 5.5.3 管理服务区 |
| 5.5.4 生态保育区 |
| 5.6 森林景观优化提升 |
| 5.6.1 典型景点森林景观优化提升 |
| 5.6.2 森林景观林带优化提升 |
| 5.6.3 森林景观片林优化提升 |
| 5.7 效益分析 |
| 5.7.1 生态效益 |
| 5.7.2 社会经济效益 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
（8）融合多源遥感影像的森林资源变化监测研究 ——以黄土高原为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.4 课题来源及意义 |
| 1.5 文章组织结构 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 退耕还林工程 |
| 2.2 自然地理位置与社会经济概况 |
| 2.3 生态环境现状 |
| 2.3.1 气候特征 |
| 2.3.2 植被资源 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 融合雷达遥感数据PALSAR和光学遥感数据Landsat的森林资源信息提取流程 |
| 3.1 遥感数据源的选择以及预处理 |
| 3.1.1 遥感数据源确定 |
| 3.1.2 数据源处理平台Google Earth Engine介绍 |
| 3.1.3 雷达遥感数据PALSAR预处理 |
| 3.1.4 光学遥感数据Landsat预处理 |
| 3.2 融合雷达遥感数据和光学遥感数据的森林资源信息提取算法 |
| 3.2.1 基于雷达遥感数据PALSAR的黄土高原森林资源信息提取 |
| 3.2.2 基于光学遥感数据Landsat的 NDVImax提取 |
| 3.2.3 融合PALSAR和 Landsat数据源的黄土高原森林资源信息提取 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 PL-based森林产品图与主流的八种森林产品图的对比分析以及变化验证 |
| 4.1 现有的市场上主流的八种中高分辨率森林产品图介绍 |
| 4.2 Google Earth验证数据和地面验证数据的收集 |
| 4.3 PL-based森林产品图与其他森林产品图的精度评估与比较 |
| 4.3.1 混淆矩阵介绍 |
| 4.3.2 PL-based森林产品图与其他森林产品图的精度验证 |
| 4.4 PL-based森林产品图与其他森林产品图一致性分析 |
| 4.5 PL-based森林产品图与其他森林产品图不确定性分析 |
| 4.5.1 森林资源的分布特征 |
| 4.5.2 森林定义的差别 |
| 4.5.3 算法的差异 |
| 4.5.4 森林产品图的空间范围 |
| 4.6 PL-based森林产品图的变化验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于PL-based森林产品图分析黄土高原森林资源时空变化 |
| 5.1 2007-2010,2015-2017年黄土高原森林资源时间变化分析 |
| 5.2 2007-2017年黄土高原森林资源空间变化分析 |
| 5.3 黄土高原地区重点县吴起县的森林资源时空变化分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 林分分类研究进展 |
| 1.2.2 森林健康评价研究进展 |
| 1.3 研究的目的意义及研究内容 |
| 1.3.1 研究的目的意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区域的选择及概况 |
| 2.1.1 研究区自然环境状况 |
| 2.1.2 研究区社会经济状况 |
| 2.1.3 研究区林分状况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究数据及数据预处理 |
| 2.2.2 林分分类及分布动态研究方法 |
| 2.2.3 森林健康评价方法 |
| 2.3 技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 林分分布动态结果 |
| 3.1.1 地形光照校正结果 |
| 3.1.2 林分分类结果 |
| 3.1.3 分类精度结果 |
| 3.1.4 林分分布空间变化结果 |
| 3.1.5 外业调查结果 |
| 3.1.6 泰安市气象数据结果分析 |
| 3.1.7 四类主要林分分布动态驱动机制分析 |
| 3.2 森林健康评价结果 |
| 3.2.1 各指标分级结果 |
| 3.2.2 森林植被健康程度指标遥感反演结果 |
| 3.2.3 泰山森林健康状况 |
| 3.2.4 森林健康评价结果分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 人工林林分分布动态的研究意义及与森林健康的关系 |
| 4.1.1 人工林林分分布动态的研究意义 |
| 4.1.2 人工林林分分布动态与森林健康的关系 |
| 4.2 遥感技术在本研究中的应用 |
| 4.2.1 应用陆地卫星数据研究林分分布动态的优势与劣势 |
| 4.2.2 林分分类方法的选择 |
| 4.2.3 森林植被健康指数遥感反演的应用 |
| 4.2.4 遥感技术在森林健康评价中的应用 |
| 4.3 人类干扰对泰山人工林的影响 |
| 4.3.1 人类干扰对泰山林分分布动态的影响 |
| 4.3.2 人类活动对泰山森林健康的影响 |
| 5 结论与建议 |
| 本研究创新之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（10）瓦房店国家森林公园景观生态评价及开发保护对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关概念 |
| 1.2.1 森林公园 |
| 1.2.2 景观生态评价 |
| 1.2.3 地理信息系统 |
| 1.2.4 GIS空间分析 |
| 1.3 相关研究进展 |
| 1.3.1 景观生态评价研究 |
| 1.3.2 GIS技术研究 |
| 1.4 研究目的与研究内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 森林公园景观生态评价体系构建 |
| 2.1 景观生态评价体系构建原则 |
| 2.1.1 景观生态评价目的 |
| 2.1.2 景观生态评价体系构建原则 |
| 2.2 景观生态评价体系构建 |
| 2.2.1 初步筛选指标 |
| 2.2.2 评价体系构建 |
| 2.3 景观生态评价指标权重计算方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于GIS的森林公园景观生态评价 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理条件概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.1.3 历史概况 |
| 3.1.4 森林风景资源概况 |
| 3.2 数据收集与图像处理 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 图像处理 |
| 3.3 森林公园景观生态评价过程 |
| 3.3.1 瓦房店国家森林公园景观原生度评价 |
| 3.3.2 瓦房店国家森林公园景观敏感度评价 |
| 3.3.3 瓦房店国家森林公园景观适宜度评价 |
| 3.3.4 瓦房店国家森林公园景观相容度评价 |
| 3.3.5 瓦房店国家森林公园景观健康度评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 景观生态综合评价及开发保护对策 |
| 4.1 三个片区景观生态评价分析 |
| 4.1.1 三个片区综合分析 |
| 4.1.2 三个片区综合评价 |
| 4.2 瓦房店国家森林公园景观生态综合评价 |
| 4.2.1 瓦房店国家森林公园综合分析 |
| 4.2.2 瓦房店国家森林公园综合评价 |
| 4.3 开发保护的原则与对策 |
| 4.3.1 开发与保护原则 |
| 4.3.2 开发与保护对策 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、GIS在森林景观监测方面的应用（论文参考文献）
- [1]祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究[D]. 宋洁. 甘肃农业大学, 2021(01)
- [2]基于生态敏感性分析的湖南北罗霄森林康养基地规划研究[D]. 张成程. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [3]基于生态敏感性评价的雪峰山国家森林公园生态保护与利用研究[D]. 张蓓. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [4]基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究[D]. 李显良. 中南林业科技大学, 2020
- [5]基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究[D]. 李显良. 中南林业科技大学, 2020
- [6]乡村森林景观视觉质量评价研究[D]. 莫美颖. 北京林业大学, 2020(02)
- [7]太蓬山国家森林公园森林景观评价及优化提升研究[D]. 康高. 成都理工大学, 2020(04)
- [8]融合多源遥感影像的森林资源变化监测研究 ——以黄土高原为例[D]. 周晖. 北京林业大学, 2020
- [9]泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价[D]. 孟岩. 山东农业大学, 2020(08)
- [10]瓦房店国家森林公园景观生态评价及开发保护对策研究[D]. 姜立华. 沈阳农业大学, 2020(08)