基于MODIS时序数据“金三角”地区2000～2018年植被时空格局演变对水热因子的响应
发布时间：2020-12-17 04:19
“金三角”地区位于缅甸、老挝和泰国的交界地带,长期以来实行的刀耕火种的农业耕作方式和近年来引进的罂粟替代种植项目势必引起该地植被信息的强烈变化。绿色植被在地表生态系统中占据着重要角色,有关区域植被信息及其时空变化的研究,有助于了解生态环境变化以及植被对气候变化的响应程度,从而更好的保护生态系统。本研究选取国外“金三角”地区（缅甸克钦邦、掸邦,泰国清迈府、清莱府,老挝琅勃拉邦省、乌多姆赛省、博乔省、琅南塔省、丰沙里省）作为研究对象,采用了20002018年的MOD13Q1-NDVI(归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）时间序列遥感数据、DEM数据、气象数据和MCD12Q1数据等,基于ENVI、ArcGIS、IDL语言和SPSS等工具,运用均值法、趋势分析法、波段性分析、空间自相关、偏相关分析等方法。从植被时空变化分析了研究区19年来植被的时空格局演变特征,进而探究植被对水热因子（气温、降水）的响应。主要得出以下结论:（1）“金三角”地区19年来植被时空格局演变趋势。研究区丛林茂密,植被覆盖度好。在植...
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章研究区概况、数据与方法11族，赫蒙族就是中国的苗族，而勉族实际上是泰国的瑶族，这些民族共同构成了丰富多元的民族文化。当地劳动人口主要从事农业、贸易业与加工业。2010年至今，“金三角”地区农业、工业等行业的比重发生了变化，GDP除了具有共同的增长轨迹之外，其组成也有很大相似之处。总体来说，GDP中30%来自农业（包括农业、林业），20%来自工业（包括采矿业、制造业和能源业），40%来自服务业（包括旅游业）。图2.1研究区范围及高程分布2.2数据来源2.2.1MODISNDVI数据MODIS-NDVI的目的是提供地理空间的一致性。蓝色、红色和近红外反射率分别以469nm、645nm和858nm为中心，用于确定MODIS日植被指数。MODIS归一化植被指数(NDVI)补充了NOAA高分辨率辐射计(AVHRR)NDVI产品，增加了时间序列数据的连续性。MODIS还包括一个新的增强型植被指数(EVI)，它能最大限度地保持对浓密植被条件的敏感性，减小冠层的背景变化。EVI还使用蓝色波段来去除烟雾和亚像素薄云层造成的残留大气污染。MODIS-NDVI和EVl
第2章研究区概况、数据与方法15图2.2“金三角”地区气象站点分布2.2.4植被类型数据MCD12Q1是根据Terra卫星和Aqua卫星观测得到的三级土地覆盖类型产品，经过一系列的数据处理，可用土地覆盖类型研究，该数据集包含了17种土地覆盖类型，分为自然植被类型，土地开发、镶嵌的地类和非草木土地类型定义类[51]。MODIS传感器中的MCD12Q1数据集，空间分辨率为500m，与其他类型的土地分类数据相比具有相对较高的精度。该土地类型数据来源于美国航空航天局（NationalAeronauticsandSpaceAdministration），土地覆盖数据可在https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov网站免费下载。MCD12Q1是一年间由Terra和Aqua观测所得的数据，该数据是MODIS三级数据土地覆盖类型产品（LandCoverdata），经过预处理后可用于反映土地覆盖的类型。该土地覆盖类型数据集包含了17个主要土地覆盖类型，其中包含11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的土地覆盖类型、3个非草木土地覆盖类型定义类[53]。“金三角”地区的植被覆盖类型被划分为多种类别，主要包括阔叶林（常绿阔叶林、落叶阔叶林）、混交林、针叶林（常绿针叶林、落叶针叶林）、灌木林（稀疏灌木林、稠密灌
【参考文献】：
期刊论文
[1]1998—2009年洞里萨湖流域湿地时空变化特征研究[J]. 赵桔超,杨昆,朱彦辉,段国辉. 西南林业大学学报(自然科学). 2019(06)
[2]生态工程背景下西双版纳NDVI时空变化分析[J]. 赵桔超,杨昆,朱彦辉. 人民长江. 2019(08)
[3]2000—2015年乌兰察布市生长季NDVI时空变化及其影响因素[J]. 李建飞,李小兵,周义. 干旱区研究. 2019(05)
[4]基于MOD13Q1数据分析2001—2015年西双版纳植被变化特征[J]. 赵桔超,朱彦辉,段国辉,杨昆. 生态学杂志. 2019(04)
[5]西南地区2001-2014年植被变化时空格局[J]. 冯国艳,马明国. 中国岩溶. 2018(06)
[6]缅甸佤邦北部罂粟替代种植下橡胶林时空演变特征[J]. 刘陈立,张军,杨旭超,李杰. 西部林业科学. 2018(04)
[7]基于SPOT-VEGETATION数据的神农架林区1998—2013年植被覆盖度格局变化[J]. 刘家琰,谢宗强,申国珍,樊大勇,熊高明,赵常明,周友兵,徐文婷. 生态学报. 2018(11)
[8]2001—2015年天山地区草地NDVI时空演变和气候驱动特征分析[J]. 刘艳,聂磊,杨耘. 生态环境学报. 2018(05)
[9]滇池流域土地利用变化图谱的地形梯度效应[J]. 王启名,杨昆,许泉立,李鸣蝉,肖茜. 水土保持研究. 2018(03)
[10]基于GIMMS NDVI 3g.v1的近34年青海省植被生长季NDVI时空变化特征[J]. 代子俊,赵霞,李冠稳,王兴春,庞龙辉. 草业科学. 2018(04)
硕士论文
[1]2000-2017年澜沧江-湄公河流域植被NDVI指数与降水的关系研究[D]. 李鸣蝉.云南师范大学 2019
[2]2001-2016年西南地区植被动态变化及驱动因素研究[D]. 冯国艳.西南大学 2018
[3]基于MODIS影像的山东省植被覆盖时空变化研究[D]. 郭昱彤.山东师范大学 2017
[4]中国与金三角周边国家禁毒合作研究[D]. 刘新.华中师范大学 2016
[5]秦巴山间地区植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 杨波.西北师范大学 2014
[6]中国与金三角地区国家间的毒品安全问题[D]. 陆怡雯.上海师范大学 2014
[7]跨境贸易人民币结算的现状和问题分析[D]. 梅光婷.云南财经大学 2011
[8]广州帽峰山季风常绿阔叶林小气候特征研究[D]. 陈进.中国林业科学研究院 2011
[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]中国西北干旱区1981-2001年NDVI与气候变化的关系分析[D]. 李秀花.新疆大学 2006
本文编号：2921397
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章研究区概况、数据与方法11族，赫蒙族就是中国的苗族，而勉族实际上是泰国的瑶族，这些民族共同构成了丰富多元的民族文化。当地劳动人口主要从事农业、贸易业与加工业。2010年至今，“金三角”地区农业、工业等行业的比重发生了变化，GDP除了具有共同的增长轨迹之外，其组成也有很大相似之处。总体来说，GDP中30%来自农业（包括农业、林业），20%来自工业（包括采矿业、制造业和能源业），40%来自服务业（包括旅游业）。图2.1研究区范围及高程分布2.2数据来源2.2.1MODISNDVI数据MODIS-NDVI的目的是提供地理空间的一致性。蓝色、红色和近红外反射率分别以469nm、645nm和858nm为中心，用于确定MODIS日植被指数。MODIS归一化植被指数(NDVI)补充了NOAA高分辨率辐射计(AVHRR)NDVI产品，增加了时间序列数据的连续性。MODIS还包括一个新的增强型植被指数(EVI)，它能最大限度地保持对浓密植被条件的敏感性，减小冠层的背景变化。EVI还使用蓝色波段来去除烟雾和亚像素薄云层造成的残留大气污染。MODIS-NDVI和EVl
第2章研究区概况、数据与方法15图2.2“金三角”地区气象站点分布2.2.4植被类型数据MCD12Q1是根据Terra卫星和Aqua卫星观测得到的三级土地覆盖类型产品，经过一系列的数据处理，可用土地覆盖类型研究，该数据集包含了17种土地覆盖类型，分为自然植被类型，土地开发、镶嵌的地类和非草木土地类型定义类[51]。MODIS传感器中的MCD12Q1数据集，空间分辨率为500m，与其他类型的土地分类数据相比具有相对较高的精度。该土地类型数据来源于美国航空航天局（NationalAeronauticsandSpaceAdministration），土地覆盖数据可在https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov网站免费下载。MCD12Q1是一年间由Terra和Aqua观测所得的数据，该数据是MODIS三级数据土地覆盖类型产品（LandCoverdata），经过预处理后可用于反映土地覆盖的类型。该土地覆盖类型数据集包含了17个主要土地覆盖类型，其中包含11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的土地覆盖类型、3个非草木土地覆盖类型定义类[53]。“金三角”地区的植被覆盖类型被划分为多种类别，主要包括阔叶林（常绿阔叶林、落叶阔叶林）、混交林、针叶林（常绿针叶林、落叶针叶林）、灌木林（稀疏灌木林、稠密灌
【参考文献】：
期刊论文
[1]1998—2009年洞里萨湖流域湿地时空变化特征研究[J]. 赵桔超,杨昆,朱彦辉,段国辉. 西南林业大学学报(自然科学). 2019(06)
[2]生态工程背景下西双版纳NDVI时空变化分析[J]. 赵桔超,杨昆,朱彦辉. 人民长江. 2019(08)
[3]2000—2015年乌兰察布市生长季NDVI时空变化及其影响因素[J]. 李建飞,李小兵,周义. 干旱区研究. 2019(05)
[4]基于MOD13Q1数据分析2001—2015年西双版纳植被变化特征[J]. 赵桔超,朱彦辉,段国辉,杨昆. 生态学杂志. 2019(04)
[5]西南地区2001-2014年植被变化时空格局[J]. 冯国艳,马明国. 中国岩溶. 2018(06)
[6]缅甸佤邦北部罂粟替代种植下橡胶林时空演变特征[J]. 刘陈立,张军,杨旭超,李杰. 西部林业科学. 2018(04)
[7]基于SPOT-VEGETATION数据的神农架林区1998—2013年植被覆盖度格局变化[J]. 刘家琰,谢宗强,申国珍,樊大勇,熊高明,赵常明,周友兵,徐文婷. 生态学报. 2018(11)
[8]2001—2015年天山地区草地NDVI时空演变和气候驱动特征分析[J]. 刘艳,聂磊,杨耘. 生态环境学报. 2018(05)
[9]滇池流域土地利用变化图谱的地形梯度效应[J]. 王启名,杨昆,许泉立,李鸣蝉,肖茜. 水土保持研究. 2018(03)
[10]基于GIMMS NDVI 3g.v1的近34年青海省植被生长季NDVI时空变化特征[J]. 代子俊,赵霞,李冠稳,王兴春,庞龙辉. 草业科学. 2018(04)
硕士论文
[1]2000-2017年澜沧江-湄公河流域植被NDVI指数与降水的关系研究[D]. 李鸣蝉.云南师范大学 2019
[2]2001-2016年西南地区植被动态变化及驱动因素研究[D]. 冯国艳.西南大学 2018
[3]基于MODIS影像的山东省植被覆盖时空变化研究[D]. 郭昱彤.山东师范大学 2017
[4]中国与金三角周边国家禁毒合作研究[D]. 刘新.华中师范大学 2016
[5]秦巴山间地区植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 杨波.西北师范大学 2014
[6]中国与金三角地区国家间的毒品安全问题[D]. 陆怡雯.上海师范大学 2014
[7]跨境贸易人民币结算的现状和问题分析[D]. 梅光婷.云南财经大学 2011
[8]广州帽峰山季风常绿阔叶林小气候特征研究[D]. 陈进.中国林业科学研究院 2011
[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]中国西北干旱区1981-2001年NDVI与气候变化的关系分析[D]. 李秀花.新疆大学 2006
本文编号：2921397
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