呼伦贝尔草原区域土地退化遥感监测方法研究
发布时间：2020-12-26 17:22
土地是人类生存繁衍的必备要素。当前全球约有四分之一的土地处于退化中,土地退化形势异常严峻,因此开展土地退化遥感监测十分重要。现有的土地退化遥感监测方法中,以植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）为指标的植被指数法是应用广泛的方法,它依据NPP的时空变化特征来监测退化土地,对NPP精度要求较高。已有的MODIS NPP产品由于受数据尺度和MODIS GPP产品质量的影响,其空间分辨率和产品精度都明显偏低,在针对中小尺度区域的研究中存在显著的适用性不足问题。所以需要结合区域特征重新反演NPP。目前,NPP反演研究多基于MODIS数据展开,但该类数据空间尺度的限制又决定了反演结果无法较好表征局部特征,导致误差较大。因此,研究综合利用多源遥感数据来改进MODIS数据反演NPP的不足,以更好展现区域局部特征,提升精度。事实上,在干旱和半干旱区,NPP受降水影响突出,若基于NPP的变化来监测土地退化,易在降水显著变化年份误判土地退化区域。因而,研究引入植被降水利用效率（Precipitation Use Efficiency,PUE）指标进行土地退化监测,该指...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区空间位置及行政区划研究区是我国的内陆地区，离海洋较远，气候干燥，雨量偏小
第二章研究区概况及数据132.3.2气象格点数据预处理以研究区空间地理位置为基准，提取该范围内的降水月值和气温月值格点数据，及日均太阳辐射格点数据，对日均太阳辐射数据按天叠加，形成区域太阳辐射月值数据。由于太阳辐射数据的时间范围为2008-2016年，因此以该时段数据为基础，建立回归分析预测模型，获取研究区2017年和2018年的太阳辐射月度预测值作为模拟值使用。在ArcGIS软件中对三类数据进行空间可视化操作，并运用克里金插值法对研究区格点进行插值处理，得到研究区空间分辨率为30m的降水、气温、太阳能辐射能量月值栅格数据，各数据插值结果示意图如图2-3所示。(a)降水插值(b)气温插值(c)太阳辐射能量插值图2-3降水、气温及太阳辐射能量插值效果示意图2.3.3实测数据预处理基于中国北方草地地面实测生物量数据，选取位于呼伦贝尔草原区内的部分实测生物量样点数据，通过空间可视化操作，得到地面验证矢量点数据。全球土地
第二章研究区概况及数据15采样转换数据尺度，运用MVC法获取缺失月份的30m空间分辨率的NDVI月值数据，最终完成研究区2010-2018年NDVI月值数据集的构建，数据空间分辨率为30m。月度NDVI数据示意图如图2-4所示。(a)NDVI月值（2月）(b)NDVI月值（5月）(c)NDVI月值（8月）(d)NDVI月值（11月）图2-4NDVI月值数据示意图2.4本章小结本章首先对研究区的空间位置、行政区划、地表形态、气候特征及各类资源概况进行了介绍；其次对研究所需各类数据的来源和信息进行了说明；然后对各类数据的预处理操作及使用软件给予了阐释；最后对研究区2010-2018年连续时间序列NDVI月值数据集的构建方法和操作流程进行了论述，做好数据准备。
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感科学数据应用态势分析——以《Remote Sensing of Environment》期刊为例[J]. 李宜展,李泽霞,刘细文,魏韧,郭世杰,董璐. 遥感技术与应用. 2020(01)
[2]采用Landsat8产品算法流程的高分一号数据大气校正[J]. 张晓月,李琳琳,王莹,张琪,李国春. 农业工程学报. 2020(01)
[3]澳门建筑的特点及其智慧化发展[J]. 余亮,江涛. 科技导报. 2019(23)
[4]滇中高原磨盘山云南松林凋落物输入动态及养分归还量研究[J]. 杨关吕,黎建强,左嫚,孙轲,胡景. 生态环境学报. 2019(11)
[5]Estimation of spatial and temporal changes in net primary production based on Carnegie Ames Stanford Approach（CASA） model in semi-arid rangelands of Semirom County, Iran[J]. Fatemeh HADIAN,Reza JAFARI,Hossein BASHARI,Mostafa TARTESH,Kenneth D CLARKE. Journal of Arid Land. 2019(04)
[6]基于CART决策树的沙地信息提取方法研究[J]. 张睎伟,王磊,汪西原. 干旱区地理. 2019(05)
[7]呼伦贝尔草原净初级生产力时空变化及气候响应分析[J]. 沈贝贝,丁蕾,李振旺,辛晓平,徐大伟,朱晓昱,王旭,陈宝瑞. 草业学报. 2019(05)
[8]森林碳计量方法研究进展[J]. 赵苗苗,赵娜,刘羽,刘熠,岳天祥. 生态学报. 2019(11)
[9]遥感GPP模型在亚热带常绿林的应用比较[J]. 杨明兴,代侦勇,杜启勇,强淼. 测绘地理信息. 2019(01)
[10]考虑湿地精细分类的全球海岸带土地利用/覆盖遥感分类系统[J]. 侯婉,侯西勇. 热带地理. 2018(06)
博士论文
[1]基于NPP和植被降水利用效率土地退化遥感评价与监测技术研究[D]. 王红岩.中国林业科学研究院 2013
硕士论文
[1]基于GIS和DEA方法的农用地利用效率评价研究[D]. 白乔丽.长安大学 2015
[2]面向对象的沙化土地GF-1遥感分类技术研究[D]. 李长龙.中国林业科学研究院 2015
本文编号：2940140
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区空间位置及行政区划研究区是我国的内陆地区，离海洋较远，气候干燥，雨量偏小
第二章研究区概况及数据132.3.2气象格点数据预处理以研究区空间地理位置为基准，提取该范围内的降水月值和气温月值格点数据，及日均太阳辐射格点数据，对日均太阳辐射数据按天叠加，形成区域太阳辐射月值数据。由于太阳辐射数据的时间范围为2008-2016年，因此以该时段数据为基础，建立回归分析预测模型，获取研究区2017年和2018年的太阳辐射月度预测值作为模拟值使用。在ArcGIS软件中对三类数据进行空间可视化操作，并运用克里金插值法对研究区格点进行插值处理，得到研究区空间分辨率为30m的降水、气温、太阳能辐射能量月值栅格数据，各数据插值结果示意图如图2-3所示。(a)降水插值(b)气温插值(c)太阳辐射能量插值图2-3降水、气温及太阳辐射能量插值效果示意图2.3.3实测数据预处理基于中国北方草地地面实测生物量数据，选取位于呼伦贝尔草原区内的部分实测生物量样点数据，通过空间可视化操作，得到地面验证矢量点数据。全球土地
第二章研究区概况及数据15采样转换数据尺度，运用MVC法获取缺失月份的30m空间分辨率的NDVI月值数据，最终完成研究区2010-2018年NDVI月值数据集的构建，数据空间分辨率为30m。月度NDVI数据示意图如图2-4所示。(a)NDVI月值（2月）(b)NDVI月值（5月）(c)NDVI月值（8月）(d)NDVI月值（11月）图2-4NDVI月值数据示意图2.4本章小结本章首先对研究区的空间位置、行政区划、地表形态、气候特征及各类资源概况进行了介绍；其次对研究所需各类数据的来源和信息进行了说明；然后对各类数据的预处理操作及使用软件给予了阐释；最后对研究区2010-2018年连续时间序列NDVI月值数据集的构建方法和操作流程进行了论述，做好数据准备。
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感科学数据应用态势分析——以《Remote Sensing of Environment》期刊为例[J]. 李宜展,李泽霞,刘细文,魏韧,郭世杰,董璐. 遥感技术与应用. 2020(01)
[2]采用Landsat8产品算法流程的高分一号数据大气校正[J]. 张晓月,李琳琳,王莹,张琪,李国春. 农业工程学报. 2020(01)
[3]澳门建筑的特点及其智慧化发展[J]. 余亮,江涛. 科技导报. 2019(23)
[4]滇中高原磨盘山云南松林凋落物输入动态及养分归还量研究[J]. 杨关吕,黎建强,左嫚,孙轲,胡景. 生态环境学报. 2019(11)
[5]Estimation of spatial and temporal changes in net primary production based on Carnegie Ames Stanford Approach（CASA） model in semi-arid rangelands of Semirom County, Iran[J]. Fatemeh HADIAN,Reza JAFARI,Hossein BASHARI,Mostafa TARTESH,Kenneth D CLARKE. Journal of Arid Land. 2019(04)
[6]基于CART决策树的沙地信息提取方法研究[J]. 张睎伟,王磊,汪西原. 干旱区地理. 2019(05)
[7]呼伦贝尔草原净初级生产力时空变化及气候响应分析[J]. 沈贝贝,丁蕾,李振旺,辛晓平,徐大伟,朱晓昱,王旭,陈宝瑞. 草业学报. 2019(05)
[8]森林碳计量方法研究进展[J]. 赵苗苗,赵娜,刘羽,刘熠,岳天祥. 生态学报. 2019(11)
[9]遥感GPP模型在亚热带常绿林的应用比较[J]. 杨明兴,代侦勇,杜启勇,强淼. 测绘地理信息. 2019(01)
[10]考虑湿地精细分类的全球海岸带土地利用/覆盖遥感分类系统[J]. 侯婉,侯西勇. 热带地理. 2018(06)
博士论文
[1]基于NPP和植被降水利用效率土地退化遥感评价与监测技术研究[D]. 王红岩.中国林业科学研究院 2013
硕士论文
[1]基于GIS和DEA方法的农用地利用效率评价研究[D]. 白乔丽.长安大学 2015
[2]面向对象的沙化土地GF-1遥感分类技术研究[D]. 李长龙.中国林业科学研究院 2015
本文编号：2940140
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/zaizhiyanjiusheng/2940140.html
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