基于遥感数据的吉林省旱情监测的研究与应用
这是一篇关于MODIS数据,植被指数,地表温度,遥感监测,温度植被干旱指数的论文, 主要内容为吉林省地处于中国的东北地区,东南部降水较多,西部平原降水较少,造成了吉林省的西部地区经常发生干旱,尤其在春季干旱出现的概率更高。吉林省是粮食主产区,干旱已经影响当地的农业发展和人们的生产生活,所以及时有效的对干旱进行监测和对干旱进行预防是非常有必要的。本文基于MODIS数据,应用遥感技术,建立特征空间,计算干旱指数,并最终选择合适的干旱模型,建立吉林省干旱等级分布图,对吉林省干旱的时空分布进行分析,对吉林省干旱的监测和预防具有积极的意义。论文的主要内容和结论如下:(1)从地理空间云数据共享平台下载MODIS数据,并对其进行预处理。其中包括格式转换、几何校正、图像镶嵌、投影转换、掩膜处理等。(2)计算归一化植被指数数据、增强型植被指数数据和地表温度数据,建立LST-NDVI、LST-EVI特征空间散点图,去除两端像元和异点像元以提高方程的拟合精度,运用ENVI/IDL得到特征空间干边和湿边方程,可以看到结果中干边方程的斜率都小于零,并且湿边方程的斜率都大于零。(3)计算温度归一化植被干旱指数和温度增强植被干旱指数,与吉林省内站点土壤湿度数据进行相关性分析,拟合相关性方程,可以看到除个别情况,二者均表现为负相关性,均通过了显著性水平为0.05的置信度t检验,通过比较确定对于吉林省区域中干旱的监测和预防,应用温度增强植被干旱指数准确率更高。(4)根据温度增强植被干旱指数数据制作吉林省干旱等级分布图,从图中可以看出:由吉林省东南部向吉林省西北部干旱程度逐渐增强,干旱等级逐渐增高,干旱多发生在吉林省中西部地区,严重干旱大多数发生在吉林省洮南和镇赉等地区。(5)通过等降雨量数据和蒸散量数据对吉林省干旱等级分布图进行验证,实际数据与分布图数据分布情况基本吻合,运用温度增强植被干旱指数模型对吉林省干旱进行监测,具有一定的参考价值。
基于遥感数据的吉林省旱情监测的研究与应用
这是一篇关于MODIS数据,植被指数,地表温度,遥感监测,温度植被干旱指数的论文, 主要内容为吉林省地处于中国的东北地区,东南部降水较多,西部平原降水较少,造成了吉林省的西部地区经常发生干旱,尤其在春季干旱出现的概率更高。吉林省是粮食主产区,干旱已经影响当地的农业发展和人们的生产生活,所以及时有效的对干旱进行监测和对干旱进行预防是非常有必要的。本文基于MODIS数据,应用遥感技术,建立特征空间,计算干旱指数,并最终选择合适的干旱模型,建立吉林省干旱等级分布图,对吉林省干旱的时空分布进行分析,对吉林省干旱的监测和预防具有积极的意义。论文的主要内容和结论如下:(1)从地理空间云数据共享平台下载MODIS数据,并对其进行预处理。其中包括格式转换、几何校正、图像镶嵌、投影转换、掩膜处理等。(2)计算归一化植被指数数据、增强型植被指数数据和地表温度数据,建立LST-NDVI、LST-EVI特征空间散点图,去除两端像元和异点像元以提高方程的拟合精度,运用ENVI/IDL得到特征空间干边和湿边方程,可以看到结果中干边方程的斜率都小于零,并且湿边方程的斜率都大于零。(3)计算温度归一化植被干旱指数和温度增强植被干旱指数,与吉林省内站点土壤湿度数据进行相关性分析,拟合相关性方程,可以看到除个别情况,二者均表现为负相关性,均通过了显著性水平为0.05的置信度t检验,通过比较确定对于吉林省区域中干旱的监测和预防,应用温度增强植被干旱指数准确率更高。(4)根据温度增强植被干旱指数数据制作吉林省干旱等级分布图,从图中可以看出:由吉林省东南部向吉林省西北部干旱程度逐渐增强,干旱等级逐渐增高,干旱多发生在吉林省中西部地区,严重干旱大多数发生在吉林省洮南和镇赉等地区。(5)通过等降雨量数据和蒸散量数据对吉林省干旱等级分布图进行验证,实际数据与分布图数据分布情况基本吻合,运用温度增强植被干旱指数模型对吉林省干旱进行监测,具有一定的参考价值。
高寒草甸植被生产力估算方法的比较研究
这是一篇关于总初级生产力,碳通量,机器学习,植被指数,物候照片,黑河上游的论文, 主要内容为总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)既是环境承载力计算和生态环境评估的重要指标,又是陆地碳循环的关键变量与碳达峰、碳中和、碳源汇和气候变化研究的关键指标。因此,科学和准确估算GPP很重要。草地生态系统是陆地生态系统的重要组分,对区域乃至全球的气候变化有重要影响。可见,准确估算草地生态系统的碳通量对研究陆地碳循环机制和全球碳收支平衡有重要意义。云雪等因素影响卫星遥感数据的质量,因此基于遥感光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)模型估算的GPP值精度较低且不稳定。与涡动GPP相比,LUE模型估算的黑河上游高寒草甸GPP比中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)估算的GPP偏低30%。物候相机照片则不容易受到云的影响,与卫星遥感数据互补的话,有可能提高GPP估算的精度。机器学习方法擅长处理大范围、长时间序列和高精度要求的数据。机器学习神经网络(Machine Learning Neural Network,MLNN)是常见而成熟的机器学习方法之一。因此,神经网络模型与物候照片、气象数据和遥感数据相结合有望提高LUE模型估算黑河上游高寒草甸GPP的精度。本文基于黑河上游阿柔超级站2017-2018年的气象数据、涡动GPP数据和物候照片,采用MOD09GA和MCD43A4遥感产品的两种植被指数(NDVI与EVI),使用遥感LUE模型和机器学习BP神经网络(Back Propagation Neural Network Algorithm,BNNA)方法,估算高寒草甸的GPP值,比较不同方法和数据的估算精度差异,并讨论GPP估算的影响因素。结果表明:1.基于遥感LUE模型估算GPP时,使用MOD09GA数据估算的GPP精度从高到低依次为GPP＿CInorm、GPP＿EVI和GPP＿NDVI;使用MCD43A4数据估算的GPP精度从高到低依次为GPP＿EVI、GPP＿NDVI和GPP＿CInorm;使用GCC估算的GPP精度存在季节差异(24%-49%),表现为春季和秋季存在显著偏差(P<0.05)。2.使用机器学习BNNA方法同时融合物候照片和MOD09GA植被指数估算的GPP精度最高(R2=0.71);使用机器学习方法同时融合物候照片和MCD43A4植被指数估算的GPP精度较验证实验三提高的不明显(R2=0.73)。随着物候相机的大量布设,如何结合物候相机和卫星遥感数据提高GPP的估算精度就具有了实际需求。本研究表明,机器学习方法可以为大范围、长时间序列和高精度的植被GPP估算提供新方法,为黑河流域生态环境评估和环境承载力计算以及碳达峰、碳中和与碳源汇核算目标的实现提供新的视角。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
近30年来秦岭南北坡植被指数时空差异及其对区域气候的响应
这是一篇关于秦岭,植被指数,气候变化,温度,降水的论文, 主要内容为秦岭作为亚洲东部最高的山地,是我国重要的气候和生物地理分界线,同时又是南水北调中线的主要水源地。本文利用1981年7月-2003年12月的GIMMS、1998年4月-2007年10月的SPOT VEGETATION (SPOT VGT)数据和气候资料等,研究秦岭南北坡地区的植被指数及其对气候变化的响应,不仅可以揭示全球变暖大趋势下秦岭南北坡地区森林生态系统的响应程度,而且为本地区生物多样性保护和水源地保护提供理论支撑。其主要研究结果和进展如下： (1)秦岭南北坡地区植被指数(NDVI)的时空变化特征 季变化特征。近30年来,秦岭南北坡地区NDVI的季平均值均随时间呈波动变化,且具有相似的变化趋势；春季和秋季秦岭南北坡地区的NDVI逐年增加,而夏季和冬季的NDVI却随时间呈降低趋势；秦岭南北坡地区植被指数差异形成主要在夏季,夏季秦岭南坡地区的NDVI值比秦岭北坡地区高0.1左右,其他季节差异不显著。 年变化特征。秦岭南北坡地区植被指数的年平均值均随时间呈微弱的降低趋势,且秦岭北坡地区降低速度大于秦岭南坡地区。1998年以前,两地区的植被指数总体比较稳定；自1998年起,植被指数波动较大,于2000年出现了最低值。且秦岭南北坡地区NDVI的年均值差异逐渐增大。 年最大NDVI变化特征。秦岭北坡地区年最大NDVI达显著减少的像元数占总像元数的49.6%,而南坡地区占55.9%。达显著增加的像元数北坡地区显著多于南坡地区。 (2)秦岭南北坡地区植被指数对气候变化的响应 近30年来,秦岭南北坡地区的气候变化具有趋同性,表现出气候暖干化特征。1998年以前,秦岭南北两地区春夏两季的NDVI与温度显著相关,且秦岭南坡地区温度对植被指数的影响存在滞后现象(滞后1个月)。1998年以后,除秦岭北坡地区的冬季以外,两地区年、季平均NDVI与温度的相关性不显著。秦岭北坡地区冬季NDVI与温度的相关系数高达0.75(P<0.05),表明秦岭北坡地区的植被更多地受气温变化的影响,在全球变暖大趋势下,秦岭北坡地区植被可能更为敏感,是区域生态响应的一个重要信号。 由于两地区降水均相对比较丰富,降水量对植被生长的影响小于温度。 (3)近10年来秦岭南坡地区植被指数对温度变化的响应 近10年来,秦岭南坡地区植被指数增加的面积总体大于减小的面积,但植被指数减小的区域占总面积的15%以上,主要集中在植被类型以亚热带灌丛、草丛为主的地区,草灌丛是秦岭南坡退化最严重的植被类型；即使在植被覆盖度最高的地区,部分地区也可能存在潜在退化的危险。 秦岭南坡年最大NDVI值与前一年8月至当年7月平均温度显著相关,从北往南,相关性从显著正相关到不显著的正相关,再过渡到显著的负相关。研究表明该地区存在两个温度界限,当前一年8月至当年7月平均温度低于13.0±0.2℃时,其与年最大NDVI呈显著的正相关,而高于14.4±0.2℃时则呈显著的负相关,即当温度超过14.4±0.2℃时,温度的升高可能会抑制当地植被的生长,从而导致该地区年最大NDVI降低。尤以南坡南端的人为耕作区更为敏感,因此加大南部草灌丛的保护力度,继续积极开展退耕还林还草是防止该地区植被退化,保持秦岭生态系统平衡的重要措施。
罕山次生林区森林植被动态变化对气候的响应
这是一篇关于植被指数,气候,相关性,滞后效应,罕山次生林区的论文, 主要内容为选取罕山次生林区为研究区,基于2000～2015年MODIS NDVI遥感数据和气候数据,采用MVC最大合成法、均值法、趋势分析法、偏相关性分析等方法。探索罕山次生林区森林植被动态变化对气候的响应,充分理解气候变化对植被动态变化的影响,为自然资源利用和保护提供有利的科学依据。得到结果如下:1.罕山次生林区季均NDVI在时间尺度上呈现出春季、夏季和生长季上升趋势,秋季呈下降趋势,下降速率为0.0004/a。采用均值法求取2000～2015年春季、夏季、秋季和生长季的季均NDVI,夏季季均NDVI最高,春季季均NDVI最低。在空间尺度上呈现出东北部地区植被NDVI最大,植被覆盖程度高。根据NDVI变化幅度,将NDVI空间变化趋势划分为7个等级,主要以轻度变化为主,其中改善的面积明显大于退化的面积,所以罕山次生林区植被整体状况是稳定的,在某些区域表现出改善的趋势。2.罕山次生林区降水呈上升趋势,气温总体呈现下降趋势。季均降水与季均气温的变化趋势相对比,降水波动更明显,变化率较大。从时间角度上研究相关性发现,四个季节的季均NDVI与同期降水的相关性显著。偏相关性研究中发现,春季、夏季和生长季中,降水与NDVI的偏相关系数比气温与NDVI的偏相关系数更大,说明影响植被生长状况的主要因素是降水。气温对植被生长影响最明显的时间是秋季,其他时间段气温对植被生长状况有一定的影响,但是表现不明显。3.详细的分析季均NDVI与气候因子的相关系数和偏相关系数。通过计算NDVI与前两期、前期和同期气象因子的相关系数,在相关性研究中5月、7月和8月的植被生长与前期降水的响应存在一定的滞后效应,在偏相关性的研究中5月植被生长对前期降水的响应存在滞后效应,气温对植被生长的滞后效应不明显。
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