温度与降水遥感定量反演及对植被指数影响研究
发布时间：2022-10-05 15:07
全球气候变化使人们对生态环境愈发重视,尤其是气候和植被。东北地区是我国重要的农林生产基地,是温水的敏感区,因此对于其长时间尺度下的动态变化监测是很有必要的。基于此,本文以东北区遥感和站点的温度、降水日资料为数据源,估算了不同时间尺度下对应两种数据之间的最优对应关系模型;以最优关系采用2000—2018年温度、降水的月遥感数据获取了对应时段的年均气温和年降水;并采用相关分析的方法对年尺度的气温、降水与植被指数（NDVI）之间的关系进行了研究,结果如下:（1）MODIS遥感数据中的地表温度可以较好的反演日、月、季、年尺度观测站的平均气温。（1）日尺度:反演效果依次为平均温＞最低温＞最高温,平均温下的拟合优度及验证精度最好（r~2=0.976,RMSE=2.2986℃、MAE=1.7909℃）。（2）月尺度:10月的模型表现最佳（r~2、RMSE、MAE分别为0.9851、0.5145℃、0.4162℃）,8月的最差（r~2、RMSE、MAE分别为0.8324、0.9214℃、0.7327℃）。（3）季尺度:4个季节的反演估算验证精度均较高,r~2均大于0.89、RMSE和MAE小于1℃。（...
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 气温空间估算研究
1.2.2 降水量空间估算研究
1.2.3 植被指数遥感数据产品及其相关研究
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
2 研究区概括和数据源
2.1 研究区概况
2.2 数据来源
2.2.1 气象数据
2.2.2 遥感数据
3 气温的定量反演分析
3.1 气温估算方法的构建
3.1.1 数据处理
3.1.2 气温模型因子选取及构建
3.1.3 有效性验证
3.2 东北地区气温遥感估算分析
3.2.1 日尺度气温反演结果分析
3.2.2 月尺度气温反演结果分析
3.2.3 季尺度气温反演结果分析
3.2.4 年尺度气温反演结果分析
3.3 小结
4 降水量反演分析
4.1 降水量的定量反演
4.1.1 数据处理
4.1.2 降水量模型构建
4.1.3 有效性验证
4.2 东北地区遥感可降水量与站点降水量反演分析
4.2.1 日尺度降水量反演结果分析
4.2.2 月尺度降水量反演结果分析
4.2.3 季尺度降水量反演结果分析
4.2.4 年尺度降水量反演结果分析
4.3 小结
5 植被指数变化及其与气候要素的关系
5.1 植被指数变化分析
5.2 气温、降水量的变化分析
5.3 气温、降水量对植被指数变化的影响分析
5.3.1 气温与植被指数的相关性空间分析
5.3.2 降水量与植被指数的相关性空间分析
5.4 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
致谢
攻读学位期间发表文章
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MODIS数据的西藏荒漠化遥感监测研究[J]. 拉巴,扎西欧珠,白玛央宗,顿玉多吉. 气象与环境科学. 2019(04)
[2]1982—2015年中国北方归一化植被指数（NDVI）变化特征及对气候变化的响应[J]. 何航,张勃,侯启,李帅,马彬,马尚谦. 生态与农村环境学报. 2020(01)
[3]甘肃中东部植被生长季NDVI时空变化及其对气候因子的响应[J]. 赵鸿雁,陈英,周翼,裴婷婷,谢保鹏,王晓倩. 干旱区地理. 2019(06)
[4]三江源区植被指数对气候变化的响应及预测分析[J]. 朱文会,毛飞,徐影,郑军,宋立雪. 高原气象. 2019(04)
[5]近10年湖北省植被指数时空变化特征及其驱动力[J]. 赵维清,李经纬,褚琳,王天巍,李朝霞,蔡崇法. 生态学报. 2019(20)
[6]基于MODIS-NDVI的中老缅交界区近16年植被覆盖时空变化特征[J]. 李杰,张军,刘陈立,杨旭超. 林业科学. 2019(08)
[7]归一化植被指数对降水量变化的响应研究[J]. 孙倩,吉丽,吴晓红. 西南农业学报. 2019(05)
[8]渭河流域NDVI与气候因子时空变化及相关性研究[J]. 王丽霞,余东洋,刘招,张双成,杨耘. 水土保持研究. 2019(02)
[9]最新GPM降水数据在黄河流域的精度评估[J]. 李媛媛,宁少尉,丁伟,金菊良,张政. 国土资源遥感. 2019(01)
[10]近地表气温遥感反演方法综述[J]. 冷佩,廖前瑜,任超,李召良. 中国农业信息. 2019(01)
硕士论文
[1]中国植被NDVI时空变化特征及影响因素分析[D]. 许翔驰.哈尔滨师范大学 2019
[2]近30年来中国西部八省NDVI时空变化及驱动力分析[D]. 李晶晶.中国矿业大学 2019
[3]陕西秦巴山区多源遥感降水数据降尺度研究[D]. 任亮.陕西师范大学 2018
[4]陆表温度的重建及其在气温空间模拟中的应用研究[D]. 齐会娟.重庆师范大学 2017
[5]中国大陆GPM/IMERG产品的精度评估[D]. 孔宇.南京信息工程大学 2017
[6]基于多源遥感数据的青海省干旱监测模型研究[D]. 苏夏羿.西北农林科技大学 2017
[7]基于TRMM卫星数据的中国降水估算方法研究[D]. 陈东祺.南京信息工程大学 2015
[8]基于MODIS数据的海面温度反演及应用研究[D]. 宋佳.西安电子科技大学 2011
本文编号：3686003
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 气温空间估算研究
1.2.2 降水量空间估算研究
1.2.3 植被指数遥感数据产品及其相关研究
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
2 研究区概括和数据源
2.1 研究区概况
2.2 数据来源
2.2.1 气象数据
2.2.2 遥感数据
3 气温的定量反演分析
3.1 气温估算方法的构建
3.1.1 数据处理
3.1.2 气温模型因子选取及构建
3.1.3 有效性验证
3.2 东北地区气温遥感估算分析
3.2.1 日尺度气温反演结果分析
3.2.2 月尺度气温反演结果分析
3.2.3 季尺度气温反演结果分析
3.2.4 年尺度气温反演结果分析
3.3 小结
4 降水量反演分析
4.1 降水量的定量反演
4.1.1 数据处理
4.1.2 降水量模型构建
4.1.3 有效性验证
4.2 东北地区遥感可降水量与站点降水量反演分析
4.2.1 日尺度降水量反演结果分析
4.2.2 月尺度降水量反演结果分析
4.2.3 季尺度降水量反演结果分析
4.2.4 年尺度降水量反演结果分析
4.3 小结
5 植被指数变化及其与气候要素的关系
5.1 植被指数变化分析
5.2 气温、降水量的变化分析
5.3 气温、降水量对植被指数变化的影响分析
5.3.1 气温与植被指数的相关性空间分析
5.3.2 降水量与植被指数的相关性空间分析
5.4 小结
6 结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
参考文献
致谢
攻读学位期间发表文章
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MODIS数据的西藏荒漠化遥感监测研究[J]. 拉巴,扎西欧珠,白玛央宗,顿玉多吉. 气象与环境科学. 2019(04)
[2]1982—2015年中国北方归一化植被指数（NDVI）变化特征及对气候变化的响应[J]. 何航,张勃,侯启,李帅,马彬,马尚谦. 生态与农村环境学报. 2020(01)
[3]甘肃中东部植被生长季NDVI时空变化及其对气候因子的响应[J]. 赵鸿雁,陈英,周翼,裴婷婷,谢保鹏,王晓倩. 干旱区地理. 2019(06)
[4]三江源区植被指数对气候变化的响应及预测分析[J]. 朱文会,毛飞,徐影,郑军,宋立雪. 高原气象. 2019(04)
[5]近10年湖北省植被指数时空变化特征及其驱动力[J]. 赵维清,李经纬,褚琳,王天巍,李朝霞,蔡崇法. 生态学报. 2019(20)
[6]基于MODIS-NDVI的中老缅交界区近16年植被覆盖时空变化特征[J]. 李杰,张军,刘陈立,杨旭超. 林业科学. 2019(08)
[7]归一化植被指数对降水量变化的响应研究[J]. 孙倩,吉丽,吴晓红. 西南农业学报. 2019(05)
[8]渭河流域NDVI与气候因子时空变化及相关性研究[J]. 王丽霞,余东洋,刘招,张双成,杨耘. 水土保持研究. 2019(02)
[9]最新GPM降水数据在黄河流域的精度评估[J]. 李媛媛,宁少尉,丁伟,金菊良,张政. 国土资源遥感. 2019(01)
[10]近地表气温遥感反演方法综述[J]. 冷佩,廖前瑜,任超,李召良. 中国农业信息. 2019(01)
硕士论文
[1]中国植被NDVI时空变化特征及影响因素分析[D]. 许翔驰.哈尔滨师范大学 2019
[2]近30年来中国西部八省NDVI时空变化及驱动力分析[D]. 李晶晶.中国矿业大学 2019
[3]陕西秦巴山区多源遥感降水数据降尺度研究[D]. 任亮.陕西师范大学 2018
[4]陆表温度的重建及其在气温空间模拟中的应用研究[D]. 齐会娟.重庆师范大学 2017
[5]中国大陆GPM/IMERG产品的精度评估[D]. 孔宇.南京信息工程大学 2017
[6]基于多源遥感数据的青海省干旱监测模型研究[D]. 苏夏羿.西北农林科技大学 2017
[7]基于TRMM卫星数据的中国降水估算方法研究[D]. 陈东祺.南京信息工程大学 2015
[8]基于MODIS数据的海面温度反演及应用研究[D]. 宋佳.西安电子科技大学 2011
本文编号：3686003
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