基于遥感监测的滁州市植被动态变化与温度的关系研究
发布时间：2021-02-03 09:03
植被是在连接土壤、大气、水文及其它生态要素的重要纽带,是陆地生态系统的重要组成部分。明确植被变化特征并探讨其与气候变化之间的关系,可以丰富全球变化的区域相应研究,同时对于了解区域生态环境变化趋势,进而对制定合理的生态环境保护政策和措施具有一定的参考价值。综上所述,植被变化研究具有很重要的意义。面向上述意义,本文基于2009-2017年环境一号卫星影像数据、安徽省滁州市及其周边7个气象站点的温度等数据,运用像元二分模型、均值法以及偏最小二乘法回归等方法,从整体上分析了安徽省滁州市近九年间植被NDVI的时空动态变化特征及其与温度之间的关系。本文的主要研究内容及成果如下:（1）基于2009-2017年的HJ星夏季数据,采用像元二分模型,借助ENVI遥感软件,完成了 NDVI数据的获得,进而完成了这九年间的植被覆盖度变化研究。实验结果表明,2009年至2015年,平均植被覆盖度逐年上升,最高可达84%,但到2017年滁州市平均植被覆盖度有所下降,下降到75%。此结果验证了滁州市的植被覆盖度属于较高水平,但是近几年有下降的趋势,需要引起注意。（2）基于2013年4-10月的HJ星数据,采用像元二...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文的技术路线
西安科技大学全日制工程硕士学位论文3 研究区概况及数据来源理位置位于安徽省东部，长江下游北岸，长江三角洲西部，是安徽省的东大门市群”成员城市。滁州南面依靠长江，东临京杭大运河，城市水路交通总面积 1.35 万平方公里，现辖明光、天长两市，全椒、来安、凤阳和定琅琊两区。
西安科技大学全日制工程硕士学位论文3.3.2 遥感数据预处理为了能准确地监测滁州市植被动态变化情况，需要先对遥感影像进行预处理，再对不同时序的遥感影像进行植被信息提取；首先对研究区的影像进行绝对辐射校正，得到研究区的入瞳辐亮度影像；接着利用 ENVI 中的 Flaash 模块对辐亮度影像进行大气校正，得到研究区地表的反射率数据[57]；然后对反射率影像进行几何配准，使得下载的影像具有相同的地理位置。3.3.3 气象数据本文所用到的气象数据是来自于滁州市气象局，是由分布在滁州市的 7 个气象站台记录得到的数据，该气象数据集记录有各个气象站的经纬度、海拔高度、风速、风向、各旬的平均气温、降水量、日照时数、蒸发量、相对湿度数据等等。利用地面气象测报业务软件（Operational Software for Surface Meteorological Observation，简称 OSSMO）对气象数据进行预处理。
【参考文献】：
期刊论文
[1]1982-2010年蒙古高原植被覆盖动态变化及其气候的关系[J]. 阿娜日,包玉海,包刚. 内蒙古林业科技. 2017(04)
[2]基于遥感的甘肃省庆阳市植被物候信息提取[J]. 李党辉,谢敏,乔枫. 水土保持研究. 2017(03)
[3]南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估[J]. 吴志杰,何国金,黄绍霖,王猛猛,林金堂. 遥感学报. 2017(01)
[4]基于资源三号卫星数据的喀什市研究区的植被信息提取[J]. 宋浩,陈长红. 国土与自然资源研究. 2014(05)
[5]基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化附图1新疆1982—2006年植被NDVI平均值分布[J]. 郭鹏,徐丽萍. 水土保持研究. 2014(04)
[6]基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展[J]. 侯美亭,赵海燕,王筝,延晓冬. 气候与环境研究. 2013(03)
[7]陕西省不同地区NDVI变化与气候因子的关系及响应研究[J]. 蒲蕾,任志远. 水土保持通报. 2013(02)
[8]三峡库区1988～2007年植被覆盖动态变化研究[J]. 赵静,吴昌广,周志翔,肖文发,罗翀. 长江流域资源与环境. 2011(S1)
[9]天山山区草地变化与气候要素的时滞效应分析[J]. 王桂钢,周可法,孙莉,李雪梅,秦艳芳. 干旱区地理. 2011(02)
[10]基于MODIS NDVI和气候信息的草原植被变化监测[J]. 陈燕丽,龙步菊,潘学标,莫伟华. 应用气象学报. 2010(02)
博士论文
[1]旱区植被遥感信息提取与反演[D]. 叶静芸.中国林业科学研究院 2017
[2]中国东北植被时空动态变化及其对气候响应研究[D]. 王彦颖.东北师范大学 2016
[3]黄土高原近30年植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 谢宝妮.西北农林科技大学 2016
[4]全国森林覆盖信息快速提取技术研究[D]. 胡博.中国林业科学研究院 2016
[5]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
[6]天山山区气候变化及其对草地植被的影响[D]. 赵玲.新疆农业大学 2012
[7]基于复阻抗特性和电子鼻的淡水鱼新鲜度快速检测方法的研究[D]. 张军.华中农业大学 2008
硕士论文
[1]基于ESTARFM模型的西安地区植被覆盖度遥感估算与应用[D]. 郭娇.西安科技大学 2017
[2]基于偏最小二乘法的非线性工业过程监测方法研究[D]. 鞠浩.哈尔滨工业大学 2017
[3]中国华北植物物候对气候变化的响应分析及基于监控相机的花期监测[D]. 邓莉君.中国地质大学(北京) 2017
[4]湖北省植被动态变化与物候对气候变化的响应[D]. 袁沫汐.武汉大学 2017
[5]基于MODIS数据的全球干旱区植被变化及其与气候关系的研究（2002-2011年）[D]. 侯小丽.山东农业大学 2016
[6]基于M0DIS-NDVI的祁连山南坡水源涵养功能区植被动态监测及其气候相关性研究[D]. 赵海亮.青海师范大学 2015
[7]江苏省植被NDVI动态变化及其与气候因子的关系[D]. 曹磊.南京农业大学 2014
[8]基于MODIS-NDVI的内蒙古植被覆盖变化及其驱动因子分析[D]. 李晓光.内蒙古大学 2014
[9]基于BEPS模型和遥感的森林地上生物量更新方法研究[D]. 黄金龙.南京大学 2014
[10]基于HJ-1卫星的南京气溶胶光学厚度反演和时空变化分析[D]. 程晨.南京信息工程大学 2014
本文编号：3016246
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文的技术路线
西安科技大学全日制工程硕士学位论文3 研究区概况及数据来源理位置位于安徽省东部，长江下游北岸，长江三角洲西部，是安徽省的东大门市群”成员城市。滁州南面依靠长江，东临京杭大运河，城市水路交通总面积 1.35 万平方公里，现辖明光、天长两市，全椒、来安、凤阳和定琅琊两区。
西安科技大学全日制工程硕士学位论文3.3.2 遥感数据预处理为了能准确地监测滁州市植被动态变化情况，需要先对遥感影像进行预处理，再对不同时序的遥感影像进行植被信息提取；首先对研究区的影像进行绝对辐射校正，得到研究区的入瞳辐亮度影像；接着利用 ENVI 中的 Flaash 模块对辐亮度影像进行大气校正，得到研究区地表的反射率数据[57]；然后对反射率影像进行几何配准，使得下载的影像具有相同的地理位置。3.3.3 气象数据本文所用到的气象数据是来自于滁州市气象局，是由分布在滁州市的 7 个气象站台记录得到的数据，该气象数据集记录有各个气象站的经纬度、海拔高度、风速、风向、各旬的平均气温、降水量、日照时数、蒸发量、相对湿度数据等等。利用地面气象测报业务软件（Operational Software for Surface Meteorological Observation，简称 OSSMO）对气象数据进行预处理。
【参考文献】：
期刊论文
[1]1982-2010年蒙古高原植被覆盖动态变化及其气候的关系[J]. 阿娜日,包玉海,包刚. 内蒙古林业科技. 2017(04)
[2]基于遥感的甘肃省庆阳市植被物候信息提取[J]. 李党辉,谢敏,乔枫. 水土保持研究. 2017(03)
[3]南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估[J]. 吴志杰,何国金,黄绍霖,王猛猛,林金堂. 遥感学报. 2017(01)
[4]基于资源三号卫星数据的喀什市研究区的植被信息提取[J]. 宋浩,陈长红. 国土与自然资源研究. 2014(05)
[5]基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化附图1新疆1982—2006年植被NDVI平均值分布[J]. 郭鹏,徐丽萍. 水土保持研究. 2014(04)
[6]基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展[J]. 侯美亭,赵海燕,王筝,延晓冬. 气候与环境研究. 2013(03)
[7]陕西省不同地区NDVI变化与气候因子的关系及响应研究[J]. 蒲蕾,任志远. 水土保持通报. 2013(02)
[8]三峡库区1988～2007年植被覆盖动态变化研究[J]. 赵静,吴昌广,周志翔,肖文发,罗翀. 长江流域资源与环境. 2011(S1)
[9]天山山区草地变化与气候要素的时滞效应分析[J]. 王桂钢,周可法,孙莉,李雪梅,秦艳芳. 干旱区地理. 2011(02)
[10]基于MODIS NDVI和气候信息的草原植被变化监测[J]. 陈燕丽,龙步菊,潘学标,莫伟华. 应用气象学报. 2010(02)
博士论文
[1]旱区植被遥感信息提取与反演[D]. 叶静芸.中国林业科学研究院 2017
[2]中国东北植被时空动态变化及其对气候响应研究[D]. 王彦颖.东北师范大学 2016
[3]黄土高原近30年植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 谢宝妮.西北农林科技大学 2016
[4]全国森林覆盖信息快速提取技术研究[D]. 胡博.中国林业科学研究院 2016
[5]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
[6]天山山区气候变化及其对草地植被的影响[D]. 赵玲.新疆农业大学 2012
[7]基于复阻抗特性和电子鼻的淡水鱼新鲜度快速检测方法的研究[D]. 张军.华中农业大学 2008
硕士论文
[1]基于ESTARFM模型的西安地区植被覆盖度遥感估算与应用[D]. 郭娇.西安科技大学 2017
[2]基于偏最小二乘法的非线性工业过程监测方法研究[D]. 鞠浩.哈尔滨工业大学 2017
[3]中国华北植物物候对气候变化的响应分析及基于监控相机的花期监测[D]. 邓莉君.中国地质大学(北京) 2017
[4]湖北省植被动态变化与物候对气候变化的响应[D]. 袁沫汐.武汉大学 2017
[5]基于MODIS数据的全球干旱区植被变化及其与气候关系的研究（2002-2011年）[D]. 侯小丽.山东农业大学 2016
[6]基于M0DIS-NDVI的祁连山南坡水源涵养功能区植被动态监测及其气候相关性研究[D]. 赵海亮.青海师范大学 2015
[7]江苏省植被NDVI动态变化及其与气候因子的关系[D]. 曹磊.南京农业大学 2014
[8]基于MODIS-NDVI的内蒙古植被覆盖变化及其驱动因子分析[D]. 李晓光.内蒙古大学 2014
[9]基于BEPS模型和遥感的森林地上生物量更新方法研究[D]. 黄金龙.南京大学 2014
[10]基于HJ-1卫星的南京气溶胶光学厚度反演和时空变化分析[D]. 程晨.南京信息工程大学 2014
本文编号：3016246
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