论文部分内容阅读
近年来，我国的道路交通基础设施得到了大力发展，并取得了举世瞩目的成就。但公路的建设与运营给公路路域生态环境带来了众多不良的影响，对人类未来社会的可持续发展造成了严重的影响，引起了人们的高度关注。因此，致力于路域生态环境监测、评价和修复研究就变得尤为重要。 植被是生态环境中最敏感的组成部分，能较好的反映区域生态环境的状况。而叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)是描述植被冠层结构情况的一个重要参数，它能较好的反映植被生长状况。当植被生长环境受到影响后，将直接引起植被LAI的变化，因此，可以通过LAI的变化情况来监测路域植被的生长状况。在以往的路域生态环境评价研究中，只停留在平面、静态、单一尺度、定性方面，对植被生态环境评价研究的针对性不强。鉴于此，本文以TM/ETM多光谱遥感数据为信息源，结合PROSAIL模型对路域植被LAI进行了反演研究，并以LAI为监测指标分析了路域植被变化的时空格局，旨在探讨PROSAIL模型在路域植被环境监测评价方面的适用性。本文的主要研究内容与结论如下:(1)通过对PROSAIL模型的输入参数的敏感性分析发现:LAI与叶绿素的敏感性相对最大，且LAI与叶绿素在蓝光波段、绿光波段和红光波段的敏感性较大。(2)结合PROSAIL模型输入参数敏感性分析结果，构建了冠层反射率-LAI的查找表。基于查找表和TM/ETM遥感数据反演了LAI，反演精度高，效果好。(3)路域植被LAI变化的时间格局分析。高等级公路开通运营开始的5年路域植被LAI的变化相对最大，之后路域植被LAI的变化相对变小。(4)路域植被LAI变化的空间格局分析。高等级公路运营后，道路两侧0-300m区域内的植被LAI的变化相对最大，道路两侧300-600m区域植被LAI变化居其次，而道路两侧600-1500m区内的植被LAI基本没有受到影响，即影响具有明显的层次性。(5)针对运营阶段路域植被的变化特征，提出了相应的植被修复建议和保护措施。