本論文以遼寧省朝陽市為研究區(qū)域,分別選取2016、2017年的5月至9月的MODIS遙感影像為數(shù)據(jù)源,通過ENVI及Arc GIS平臺對MODIS遙感影像數(shù)據(jù)進行輻射定標、蝴蝶效應(yīng)處理、幾何校正、圖像鑲嵌、圖像裁剪等一系列的預(yù)處理。同時對歸一化植被指數(shù)、植被覆蓋度、全波段反照率、地表溫度和晝夜溫差等模型相關(guān)參數(shù)進行計算分析。根據(jù)研究區(qū)的實際情況和各種遙感干旱反演方法的適用情況和特點。選擇4種遙感干旱反演方法與實測的土壤含水量構(gòu)建遙感旱情監(jiān)測模型,分析各個評價指標與不同深度的土壤含水量的擬合關(guān)系,并進行了顯著性分析和精度驗證。從而優(yōu)選相關(guān)性最大的指標模型作為遼寧省朝陽市的遙感旱情監(jiān)測模型。本研究的主要結(jié)論如下:（1）熱慣量法（ATI）和垂直干旱指數(shù)法（PDI）適用于植被覆蓋度較低的地區(qū)或裸土地區(qū)。0¹0㎝的土層深度時,熱慣量ATI反演土壤含水量的效果較好。隨著土層深度的增加,熱慣量ATI與土壤含水量擬合效果逐漸變差,且隨著土層深度增加變得沒有規(guī)律了;10²0㎝的土層深度時,垂直干旱指數(shù)PDI反演土壤含水量的效果最好。垂直干旱指數(shù)PDI與土壤含水... 

【文章來源】：昆明理工大學云南省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

朝陽市研究區(qū)示意圖

圖 2-2 采樣點分布示意圖Fig. 2-2 Sampling point distribution schematic 地面采樣及處理本研究是在 2016 年、2017 年的 5 月～9 月玉米的出苗期以及生長期和田間玉米地采樣，手持 GPS 記錄采樣點經(jīng)緯度，各個采樣點的經(jīng)緯度 所示。（1）日期選取為保證與衛(wèi)星過境時間相同，選取日期分布為 2016 年的 5 月 8 日、5 月6 月 9 日、6 月 25 日、7 月 11 日、7 月 27 日、8 月 12 日、8 月 28 日、日、9 月 29 日；2017 年的 5 月 9 日、5 月 25 日、6 月 10 日、6 月 26 日、日、 7 月 28 日、 8 月 13 日、 8 月 29 日、 9 月 14 日、 9 月 30 日。

圖 3-2 蝴蝶結(jié)處理幾何校正前影像 圖 3-3 蝴蝶結(jié)處理幾何校正后影像Fig. 3-2 Bow geometry before correction image Fig. 3-3 Bow geometry corrected image3.2.6 圖像鑲嵌當研究區(qū)超過一個影像覆蓋的范圍時，通常會把兩個或者多個影像拼成一起達到研究區(qū)的覆蓋面積。圖像鑲嵌時要注意選取臨近時間或相同時間的影像保證影像的一致。本論文鑲嵌是使用 ENVI 的擴展工具，在 toolbox 里找到 Mosaicking→ mosaic batch 來完成需要鑲嵌的影像，本論文是選用兩個行列號（h26,4 和 h27,4）的影像進行鑲嵌。影像鑲嵌前圖像如圖 3-4 所示，影像鑲嵌后圖像如圖 3-5 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3389684