祁连山南坡植被物候遥感监测及影响因子分析
发布时间：2020-12-20 14:09
植被是连结土壤、大气和水分的自然“纽带”,在全球气候变化中可以担任“指示器”的作用。祁连山南坡是西北地区重要的气候交汇区与敏感区,是中国的生态安全屏障和“天然水塔”。本文以祁连山南坡为研究区,以2001-2017年MODIS 13A1遥感影像中的NDVI数据为基础,将非对称高斯函数法与动态阈值法相结合提取了研究区植被整体物候期（返青期、枯黄期以及生长季长度）的空间分布特征、时间变化特征以及研究区内有林地、灌木林、沼泽、高度盖度草地、中覆盖度草地和低覆盖度草地不同物候期的多年平均特征及其物候期的时间变化特征。并在此基础上与气象因子（月均气温、月均降雨量）、海拔因子相结合,揭示了研究区植被整体物候期与气象、海拔因子之间的关系以及不同植被类型物候期与气象因子之间的关系,以便更好的理解陆地生态系统的动态变化特征,为祁连山南坡的生态系统恢复与保护、社会经济的发展提供一定的启示和参考价值。通过对研究区的分析,得出以下结论:（1）研究区植被返青期集中在97-129天,自东南低海拔地区向西北高海拔地区逐步推进;枯黄期集中在257-289天,空间变化特征与返青期相反;生长季长度集中在113-177天之间...
【文章来源】：青海师范大学青海省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区概况
研究区土壤类型图
本文采用动态阈值法对经过非对称高斯函数拟合去噪后的 NDVI 曲线求研究区的物候期参数。动态阈值法的原理为将当年 NDVI 振幅达到总振幅一定分比的时间定义为植被的物候期时间。当 NDVI 值到达左侧最低值至中间最NDVI 值区间内的设定比例时，该点对应的时间即为生长季开始时间（即返青当NDVI值到达中间最大NDVI值下降至右侧NDVI最低值区间内的设定比例该点对应的时间即为生长季结束的时间（即枯黄期）。生长季长度则为生长季束时间减去生长季开始时间。文中采用儒略历，1 月 1 日为第一天，平年 365 闰年 366 天。动态阈值法采用的是动态比值形式，植被物候参数根据该象元当年生长季振幅自动调整，相比于固定阈值法，具有更广泛的适用性。J nsson 和 Eklund建议将生长季开始的时间和枯黄期结束的时间设定为各自最大振幅的 20%左但由于研究区位于青藏高原东北缘，地理位置特殊，物候参数设置参考宋春桥[80]基于藏北高原植被大量试验后得出的物候参数，将返青期阈值设定为 10%枯黄期阈值设定为 20%，并以此参数提取祁连山南坡 17 年逐年的返青期、枯期和生长季长度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于国家海洋治理和全球气候变化的我国海洋灾害防治[J]. 齐庆华. 海洋开发与管理. 2019(02)
[2]IPCC 1.5℃特别报告发布,温室气体减排新时代的标志[J]. 姜克隽. 气候变化研究进展. 2018(06)
[3]生态政策驱动下的内蒙古自治区杭锦旗植被覆盖变化[J]. 郭秀丽,李旺平,周立华. 草业科学. 2018(08)
[4]站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用[J]. 刘建文,周玉科. 地理科学进展. 2018(03)
[5]植被物候参数遥感提取研究进展评述[J]. 项铭涛,卫炜,吴文斌. 中国农业信息. 2018(01)
[6]基于SPOT-VGT数据的锡林郭勒盟草原返青期遥感监测[J]. 郭剑,陈实,徐斌,申格,金云翔,张玉静,杨秀春. 地理研究. 2017(01)
[7]内蒙古羊草草原返青期遥感识别方法研究[J]. 范德芹,朱文泉,赵学胜,郑周涛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2016(05)
[8]植物物候遥感监测精度影响因素研究综述[J]. 范德芹,赵学胜,朱文泉,郑周涛. 地理科学进展. 2016(03)
[9]基于秦岭样区的四种时序EVI函数拟合方法对比研究[J]. 刘亚南,肖飞,杜耘. 生态学报. 2016(15)
[10]祁连山区植被物候遥感监测与变化趋势[J]. 赵珍,贾文雄,张禹舜,刘亚荣,陈京华. 中国沙漠. 2015(05)
博士论文
[1]祁连山气候变化对植被的影响研究（2000-2011）[D]. 邓少福.兰州大学 2013
[2]青藏高原植被对气候变化的响应研究（1982-2003）[D]. 曾彪.兰州大学 2008
硕士论文
[1]基于MODIS数据西北山地植被返青期时空变化及其影响因素研究[D]. 和萍.云南师范大学 2018
[2]呼伦贝尔草原物候遥感监测及其与气候因子的关系[D]. 张玉静.中国农业科学院 2018
[3]近60年祁连山南坡干旱特征分析[D]. 张航.青海师范大学 2018
[4]基于MODIS数据的祁连山南坡土壤水分反演研究[D]. 王仑.青海师范大学 2017
[5]祁连山南坡地表蒸散量时空分布特征及其影响因素分析[D]. 甄少婕.青海师范大学 2017
[6]柴达木盆地植被物候时空变化及其对气候变化的响应[D]. 付阳阳.河北师范大学 2017
[7]基于遥感技术的青藏高原返青期的研究[D]. 田柳茜.西北农林科技大学 2015
[8]青海海东新城城市化发展中绿色空间体系的构建研究[D]. 王欣.西安建筑科技大学 2014
[9]1999-2006年石羊河流域植被对气候变化的响应研究[D]. 李娜.兰州大学 2010
[10]时间序列NDVI数据集重建方法研究[D]. 李杭燕.兰州大学 2010
本文编号：2928003
【文章来源】：青海师范大学青海省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区概况
研究区土壤类型图
本文采用动态阈值法对经过非对称高斯函数拟合去噪后的 NDVI 曲线求研究区的物候期参数。动态阈值法的原理为将当年 NDVI 振幅达到总振幅一定分比的时间定义为植被的物候期时间。当 NDVI 值到达左侧最低值至中间最NDVI 值区间内的设定比例时，该点对应的时间即为生长季开始时间（即返青当NDVI值到达中间最大NDVI值下降至右侧NDVI最低值区间内的设定比例该点对应的时间即为生长季结束的时间（即枯黄期）。生长季长度则为生长季束时间减去生长季开始时间。文中采用儒略历，1 月 1 日为第一天，平年 365 闰年 366 天。动态阈值法采用的是动态比值形式，植被物候参数根据该象元当年生长季振幅自动调整，相比于固定阈值法，具有更广泛的适用性。J nsson 和 Eklund建议将生长季开始的时间和枯黄期结束的时间设定为各自最大振幅的 20%左但由于研究区位于青藏高原东北缘，地理位置特殊，物候参数设置参考宋春桥[80]基于藏北高原植被大量试验后得出的物候参数，将返青期阈值设定为 10%枯黄期阈值设定为 20%，并以此参数提取祁连山南坡 17 年逐年的返青期、枯期和生长季长度。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于国家海洋治理和全球气候变化的我国海洋灾害防治[J]. 齐庆华. 海洋开发与管理. 2019(02)
[2]IPCC 1.5℃特别报告发布,温室气体减排新时代的标志[J]. 姜克隽. 气候变化研究进展. 2018(06)
[3]生态政策驱动下的内蒙古自治区杭锦旗植被覆盖变化[J]. 郭秀丽,李旺平,周立华. 草业科学. 2018(08)
[4]站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用[J]. 刘建文,周玉科. 地理科学进展. 2018(03)
[5]植被物候参数遥感提取研究进展评述[J]. 项铭涛,卫炜,吴文斌. 中国农业信息. 2018(01)
[6]基于SPOT-VGT数据的锡林郭勒盟草原返青期遥感监测[J]. 郭剑,陈实,徐斌,申格,金云翔,张玉静,杨秀春. 地理研究. 2017(01)
[7]内蒙古羊草草原返青期遥感识别方法研究[J]. 范德芹,朱文泉,赵学胜,郑周涛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2016(05)
[8]植物物候遥感监测精度影响因素研究综述[J]. 范德芹,赵学胜,朱文泉,郑周涛. 地理科学进展. 2016(03)
[9]基于秦岭样区的四种时序EVI函数拟合方法对比研究[J]. 刘亚南,肖飞,杜耘. 生态学报. 2016(15)
[10]祁连山区植被物候遥感监测与变化趋势[J]. 赵珍,贾文雄,张禹舜,刘亚荣,陈京华. 中国沙漠. 2015(05)
博士论文
[1]祁连山气候变化对植被的影响研究（2000-2011）[D]. 邓少福.兰州大学 2013
[2]青藏高原植被对气候变化的响应研究（1982-2003）[D]. 曾彪.兰州大学 2008
硕士论文
[1]基于MODIS数据西北山地植被返青期时空变化及其影响因素研究[D]. 和萍.云南师范大学 2018
[2]呼伦贝尔草原物候遥感监测及其与气候因子的关系[D]. 张玉静.中国农业科学院 2018
[3]近60年祁连山南坡干旱特征分析[D]. 张航.青海师范大学 2018
[4]基于MODIS数据的祁连山南坡土壤水分反演研究[D]. 王仑.青海师范大学 2017
[5]祁连山南坡地表蒸散量时空分布特征及其影响因素分析[D]. 甄少婕.青海师范大学 2017
[6]柴达木盆地植被物候时空变化及其对气候变化的响应[D]. 付阳阳.河北师范大学 2017
[7]基于遥感技术的青藏高原返青期的研究[D]. 田柳茜.西北农林科技大学 2015
[8]青海海东新城城市化发展中绿色空间体系的构建研究[D]. 王欣.西安建筑科技大学 2014
[9]1999-2006年石羊河流域植被对气候变化的响应研究[D]. 李娜.兰州大学 2010
[10]时间序列NDVI数据集重建方法研究[D]. 李杭燕.兰州大学 2010
本文编号：2928003
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