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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳思儀
研究生(外文):Wu, Si-Yi
論文名稱:蘭陽平原木麻黃海岸保安林蓄積量推估之研究
論文名稱(外文):Study on the estimation of stand volumes for coastal protection forest of Casuarina in Lan-Yang plain
指導教授:王兆桓
指導教授(外文):Wang, Chao-Huan
學位類別:碩士
校院名稱:國立宜蘭大學
系所名稱:自然資源學系碩士班
學門:農業科學學門
學類:林業學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:蓄積量推估木麻黃海岸保安林標準化植生指數福衛二號雙重取樣森林健康監測
外文關鍵詞:volumes estimationcoastal protection forest of CasuarinaNDVIFormosat-2double samplingforest health monitoring
相關次數:
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有鑑於海岸生態環境維護及復育之重樣性,以及將航遙測資料應用於台灣山稜起伏甚劇之陡峭林地仍有若干限制,本研究乃進行木麻黃海岸保安林蓄積量之推估。試區選擇地勢平緩之蘭陽平原木麻黃海岸保安林範圍,以系統暨雙重取樣法,由照片影像樣點中,測量樹高、樹冠直徑及覆蓋率等自變數,並調查其對應之地面樣區材積為應變數,建立木麻黃材積推估模式;另外加入同日拍攝之福衛二號衛星影像NDVI作為自變數之一,測試是否有助於提高推估模式之預測精度,以檢視該影像資料可供使用性之評估。結果顯示,以對數材積式進行迴歸分析所得之決定係數較算術材積式為高。進一步配製非線性材積式,參數的初始值設定是以對數材積式的迴歸係數值作為參考。非線性材積式所得結果亦較算術材積式為佳,且不需做log bias的校正,故採用之。而自變數中相關性最高者依序分別為由照片影像資料所得之平均樹高、覆蓋率、以覆蓋率與樹冠平均直徑推估之株數。另以2004及2006年NDVI為變數進行分析之結果,其與地面樣區實測各項變數間,相關係數皆頗低,因此,在本研究中,福衛二號衛星影像之NDVI無助於提升上述估算材積式的精確度。
The protection and restoration of coastal ecological environment is significant at this moment, but there are still some limitations to employ the aerial and satellite images to the steep forest land in Taiwan. Thus this research aimed at estimating the volume of the coastal protection forest of Casuarina. We chose the coastal protection forest of Casuarina in the smooth and mild Lan-Yang plain as the test region. Systematic and double sampling was adopted in the study. We measured the tree height, canopy diameter and crown closure as independent variables from the aerial images, and investigated the aerial image plot corresponding to the ground plot to get the dependent variable, and then established Casuarina volume estimate model. Moreover, we have tried to add the NDVI of the images shot at the same date from FORMOSAT-2, which had the same breadth with other satellites, as an independent variable to test if it can enhance the predicted precision of regression analysis, and then evaluate the usability of its image data. As a result, the R2 of the logarithmic volume regression model is higher than the arithmetical volume regression model. Furthermore, we fitted a nonlinear volume regression model, which initial values of the parameters were based on the regression coefficients of the logarithmic volume regression model. The outcome is better than using arithmetical volume regression model, and there is no need to adjust log bias as well, hence the nonlinear volume regression model was adopted. Among the independent variables, the ones with the highest correlation is the tree mean height obtained from aerial images, the crown closure, and the estimated number of plants derived from the crown closure and crown mean width. On the other hand, applying the NDVI from year 2004 and 2006 image data, all the pair wise correlations between each of these NDVIs and each of the variables of the ground plots are very low. In this research, the NDVI of the images from FORMOSAT-2 does not improve the precision of volume estimation.
中文摘要 I
ABSTRAC II
誌謝 III
目錄 IV
表次 VII
圖次 VII

壹、前言 1
一、研究動機 1
二、研究目的 3
貳、文獻回顧 4
一、台灣保安林歷史沿革 4
二、海岸保安林概述 7
(一)海岸林相關法規 8
(二)海岸保安林功能 10
三、取樣調查及設計概述 11
(一)森林資源調查 11
(二)取樣設計理論 12
(三)取樣設計方法 14
四、航遙測影像概述 18
五、林業用途之航空照片判釋 19
六、植生指標於林業上之應用 20
參、材料與方法 24
一、研究區域概況 24
(一)地理位置 24
(二)氣候 24
(三)地質 24
(四)植相 25
二、研究材料 26
三、研究流程 29
四、研究方法 30
(一)取樣設計分法 30
(二)材積方程式選用 32
(三)航空照片影像判釋 33
(四)標準化植生指數計算 35
肆、結果與討論 36
一、調查資料之敘述性統計 36
二、各變數之相關性分析 37
三、以材積為應變數之迴歸分析 41
(一)算術空中材積式 41
(二)對數空中材積式 41
(三)非線性迴歸分析 42
四、標準化植生指數相關之分析 45
五、蓄積量推估值之精度 49
伍、結論及建議 50
陸、引用文獻 55

圖 次
圖1、研究範圍 28
圖2、研究流程 29
圖3、樣區設置圖 30
圖4、2004年及2006年試區NDVI值分布圖 46
圖5、樣區NDVI分序圖 47
圖6、樣區土壤顏色與2004年NDVI關係圖 48

表 次
表1、台灣保安林制度表 4
表2、台灣各類保安林面積及比率 6
表3、蘭陽平原海岸保安林種類、特性及面積 7
表4、海岸林相關法規表 8
表5、由二種隨機來源組合而成的四種取樣策略 12
表6、樣區法分類表 14
表7、國內林業相關研究上常用之光學式資源衛星種類 19
表8、波段範圍及其特徵 21
表9、國內林業相關應用上以衛星影像計算NDVI列表 22
表10、使用圖籍及影像編號對照表 31
表11、蘭陽平原海岸保安林木麻黃樣本統計值 36
表12、蘭陽平原木麻黃海岸保安林地面樣本變數排序表 38
表13、蘭陽平原木麻黃海岸保安林照片影像樣點變數排序表 39
表14、地面及照片影像樣區各變數相關係數矩陣表 40
表15、算術材積式逐步迴歸分析結果 41
表16、對數材積式逐步迴歸分析結果 42
表17、以株數、覆蓋率及平均樹高為變數之非線性迴歸分析結果 43
表18、非線性迴歸之株數、覆蓋率及平均樹高變數分析結果 43
表19、以覆蓋率及平均樹高為變數之非線性迴歸分析結果 44
表20、非線性迴歸之覆蓋率及平均樹高變數分析結果 44
表21、加入NDVI為自變項後之迴歸式決定係數結果 45
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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