基于林地数据库的森林风景资源评价方法研究

发布时间：2017-10-03 02:05

  本文关键词：基于林地数据库的森林风景资源评价方法研究

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【摘要】：森林风景资源评价对于中国林业资源的研究和评价具有重要意义,准确评价森林风景资源能够提高林业资源普查效率,确保林业资源的可持续发展。中国地域辽阔,森林资源种类繁多,森林风景资源评价标准的提出可以作为对广泛的森林景观和庞大的林地数据库准确地进行等级划分与景观评价的依据,不断完善森林资源管理系统,促进森林旅游和生态旅游的可持续发展。在此研究中,依据林地数据库的森林资源数据,提出了适用于全国范围内林地及各级森林公园的森林风景资源评价标准。本文基于中国林地数据库(俗称全国林地“一张图”)的遥感影像和航片、DEM数据、林地图斑界线、基础地理信息、林地专题图等森林风景资源属性数据与空间数据,以乔木林、竹林、灌木林和红树林四种林地类型为角度,特别是就考虑森林风景资源的郁闭度(覆盖度)、地貌、坡度、龄组、平均胸径、优势树种、起源、每公顷株数等数据来划分森林风景资源质量评价的方法。案例研究选用位于炎陵县的神农谷国家森林公园,利用已有森林资源小班因子数据,结合森林资源分类与代码森林类型和森林风景资源评价标准,采用GIS地理信息系统技术对神农谷国家森林公园的森林风景资源进行质量调查与等级划分。根据乔木林地、竹林地、灌木林地以及森林整体资源的角度,划分为一级、二级、三级以及三级以下,研究结果可知神农谷国家森林公园的森林风景资源多以二级为主,结果显示以乔木林地资源最为广阔丰富,同时竹林地资源质量是神农谷国家森林公园的森林风景资源中等级最为稳定的部分。为验证标准的可行性,使用单极脑电采集设备即Mindwave脑波测试仪于神农谷国家森林公园内进行5人次的验证实验。实验对象佩戴Mindwave脑波测试仪途径园区最长游道(森林风景资源仅有二级、三级和二三级混合)类似普通游客正常游览,将Mindwave脑波测试仪采集到的和手机记录保存的原始数据以txt格式保存入电脑,综合五名实验人员各储存的6858个有效注意力值,将数据导入到SPSS20.0分析软件后,得出所需结果。选取实验结果表达最为清晰准确的eSenseTM参数60以期验证森林风景资源评价标准的科学性。通过分析结果可知,三级的注意力值最低、二三级混合的注意力值居中、二级的注意力值最高,基本是与森林风景资源等级标准相契合,实践证明了此套森林风景资源评价标准的准确性较高,基本可行。
【关键词】：中国林地数据库 森林风景资源 林分因子评价标准 单极脑电技术
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;F592
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 国内外研究综述9-16
• 1.2.1 国外相关研究9-12
• 1.2.2 国内相关研究12-16
• 1.3 研究内容16
• 1.4 研究方法16-18
• 1.4.1 文献研究法16-17
• 1.4.2 GIS空间分析法17
• 1.4.3 现场研究法17-18
• 1.5 技术路线18-19
• 2 现有技术标准与概念界定19-25
• 2.1 目的与任务19
• 2.2 技术标准19-20
• 2.3 相关术语及其定义界定20-25
• 2.3.1 风景资源20
• 2.3.2 森林风景资源20
• 2.3.3 中国林地数据库20-21
• 2.3.4 GIS地理信息系统21-22
• 2.3.5 森林美学22-23
• 2.3.6 林地23
• 2.3.7 景观评价23-24
• 2.3.8 单极脑电波设备24-25
• 3 森林风景资源评价指标研究25-43
• 3.1 森林风景资源类型25
• 3.2 森林风景资源评价原则25
• 3.3 森林风景资源评价指标25-36
• 3.3.1 林地类型25-29
• 3.3.2 评价因子级距划分赋分与权重确定29-36
• 3.4 森林风景资源质量等级评定标准36-41
• 3.5 森林风景资源质量评价计算41-43
• 4 神农谷国家森林公园风景资源评价43-54
• 4.1 自然概况43
• 4.2 地理环境43-44
• 4.3 森林风景资源现状44-45
• 4.4 评价方法与步骤45
• 4.5 评价结果与分析对比45-54
• 4.5.2 竹林分级结果47-49
• 4.5.3 灌木林分级结果49-51
• 4.5.4 神农谷国家森林公园森林风景资源整体分级结果51-53
• 4.5.5 结果分析53-54
• 5 脑电波与林分因子评价结果对比54-66
• 5.1 单极脑电设备54-56
• 5.2 MindWave脑立方设备可靠性56-57
• 5.3 MindWave脑立方设备注意力数据标准57-58
• 5.4 数据采集方法58-62
• 5.4.1 实验对象59
• 5.4.2 实验时间59
• 5.4.3 实验地点59-60
• 5.4.4 实验设备60
• 5.4.5 实验流程60-62
• 5.5 MindWave脑电数据研究结果62-66
• 6 结论及展望66-69
• 6.1 研究结论66-67
• 6.2 研究展望67-69
• 参考文献69-76
• 附录A 林地区划落界属性因子及代码76-78
• 附录B78-79
• 致谢79

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本文编号：962514