基于MODIS NDVI/EVI提取的寧夏復(fù)種指數(shù)與氣候要素的相關(guān)性分析
發(fā)布時間:2021-11-16 13:09
目前,氣候變化問題已成為全球環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展的主要問題之一,引起了世界各國政府和公眾的廣泛關(guān)注。氣候變化直接影響農(nóng)業(yè)濕地作物產(chǎn)量,使水稻產(chǎn)量減少;二氧化碳濃度的增加既有利于作物生長,又會抑制利于作物生長的其他因素;紫外線增多直接使作物產(chǎn)量降低、蛋白質(zhì)和脂肪減少;氣候變暖會影響我國的農(nóng)業(yè)氣候條件和種植制度、從而影響復(fù)種指數(shù)。傳統(tǒng)基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方式來描述一個地區(qū)的復(fù)種指數(shù)存在時效性、經(jīng)濟成本和準確性等方面的不足,因此,利用遙感技術(shù)提取復(fù)種指數(shù)就成為十分理想的方法之一,通過遙感數(shù)據(jù)反演復(fù)種指數(shù),分析其變化趨勢,探討提高提取復(fù)種指數(shù)及其他方面的精度具有十分重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上,將寧夏的復(fù)種指數(shù)與氣候要素結(jié)合起來,以研究寧夏氣候要素對寧夏農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的影響,這對于寧夏農(nóng)作物適應(yīng)氣候要素,更好地趨利避害,合理并充分利用土地資源及氣候資源有重要意義。主要研究結(jié)果與結(jié)論如下:(1)利用空間分辨率為250m的MOD13Q1數(shù)據(jù)提取2000-2010年的寧夏復(fù)種指數(shù)。反演過程中,針對原始植被指數(shù)時序曲線不夠平滑,存在偽峰等影響,造成精度變低情況,本研究根據(jù)SG濾波方法對2000...
【文章來源】:南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1技術(shù)路線圖??
??況,植被指數(shù)在該地區(qū)沒有明顯變化。我們可以利用圖3.1中三種植被指數(shù)的變??化曲線特征來研宄寧夏復(fù)種指數(shù)的情況以及作物種植的情況。??0.6?????棺被指數(shù)??Q??|?J?|?|?|?|?|?|?|??|?Wf??j???嶺冷含命略命嶺略命命命命令命嶺嶺命分令嶺
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]寧夏回族自治區(qū)耕地資源高效利用途徑[J]. 謝庭生. 干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2017(02)
[2]全球變化背景下氣候變暖對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J]. 孫華,何茂萍,胡明成. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2015(07)
[3]1999-2013年中國耕地復(fù)種指數(shù)的時空演變格局[J]. 丁明軍,陳倩,辛良杰,李蘭暉,李秀彬. 地理學報. 2015(07)
[4]基于決策樹和混合像元分解的玉米種植面積提取方法[J]. 蘇偉,姜方方,朱德海,展郡鴿,馬鴻元,張曉東. 農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(09)
[5]2000—2012年陜西省復(fù)種指數(shù)時空分布及潛力分析[J]. 張晗,任志遠,韋振鋒. 干旱區(qū)研究. 2015(03)
[6]基于滑動分割算法的我國耕地熟制識別研究[J]. 劉爽,馬欣,李玉娥,張平究. 資源科學. 2014(09)
[7]MODIS MOD13Q1植被產(chǎn)品介紹及快速預(yù)處理[J]. 裴雪原,臧淑英,那曉東. 哈爾濱師范大學自然科學學報. 2014(02)
[8]IPCC第一工作組第五次評估報告對全球氣候變化認知的最新科學要點[J]. 沈永平,王國亞. 冰川凍土. 2013(05)
[9]基于MODIS NDVI時間序列的土地覆蓋分層分類方法研究[J]. 王志慧,李世明,劉良云,時爽. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2013(05)
[10]MODIS植被指數(shù)監(jiān)測農(nóng)業(yè)干旱的適宜性評價[J]. 李華朋,張樹清,高自強,孫妍. 光譜學與光譜分析. 2013(03)
碩士論文
[1]遼河流域NDVI變化及其對氣候因子的響應(yīng)[D]. 韋石.南京信息工程大學 2012
[2]氣候變化背景下寧夏北移冬小麥氣候適應(yīng)性與成本效益分析[D]. 馬姍姍.中國農(nóng)業(yè)科學院 2011
[3]中國東部季風區(qū)耕地復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測研究[D]. 吳巖.南京信息工程大學 2008
[4]區(qū)域農(nóng)業(yè)對氣候變化的脆弱性評價[D]. 唐為安.中國農(nóng)業(yè)科學院 2007
[5]中國農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的遙感估算方法研究——基于SPOT/VGT多時相NDVI遙感數(shù)據(jù)[D]. 辜智慧.北京師范大學 2003
本文編號:3498953
【文章來源】:南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1技術(shù)路線圖??
??況,植被指數(shù)在該地區(qū)沒有明顯變化。我們可以利用圖3.1中三種植被指數(shù)的變??化曲線特征來研宄寧夏復(fù)種指數(shù)的情況以及作物種植的情況。??0.6?????棺被指數(shù)??Q??|?J?|?|?|?|?|?|?|??|?Wf??j???嶺冷含命略命嶺略命命命命令命嶺嶺命分令嶺
?第三章基于NDV丨與EVI提取的寧夏復(fù)種指數(shù)及其分析???麥成熟收割,夏玉米緊接著播種出苗或套種方式下己處于幼苗期,隨著夏玉米??的生長,EVI值又開始上升,第二個波峰出現(xiàn)在八月下旬,此時是夏玉米的灌??漿期,EVI值再次達到最大,隨后夏玉米逐漸成熟,EVI值開始減小。因此,??本文把冬小麥復(fù)種夏玉米的種植方式作為一年兩熟的典型標本。??0.7?
【參考文獻】:
期刊論文
[1]寧夏回族自治區(qū)耕地資源高效利用途徑[J]. 謝庭生. 干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2017(02)
[2]全球變化背景下氣候變暖對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J]. 孫華,何茂萍,胡明成. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2015(07)
[3]1999-2013年中國耕地復(fù)種指數(shù)的時空演變格局[J]. 丁明軍,陳倩,辛良杰,李蘭暉,李秀彬. 地理學報. 2015(07)
[4]基于決策樹和混合像元分解的玉米種植面積提取方法[J]. 蘇偉,姜方方,朱德海,展郡鴿,馬鴻元,張曉東. 農(nóng)業(yè)機械學報. 2015(09)
[5]2000—2012年陜西省復(fù)種指數(shù)時空分布及潛力分析[J]. 張晗,任志遠,韋振鋒. 干旱區(qū)研究. 2015(03)
[6]基于滑動分割算法的我國耕地熟制識別研究[J]. 劉爽,馬欣,李玉娥,張平究. 資源科學. 2014(09)
[7]MODIS MOD13Q1植被產(chǎn)品介紹及快速預(yù)處理[J]. 裴雪原,臧淑英,那曉東. 哈爾濱師范大學自然科學學報. 2014(02)
[8]IPCC第一工作組第五次評估報告對全球氣候變化認知的最新科學要點[J]. 沈永平,王國亞. 冰川凍土. 2013(05)
[9]基于MODIS NDVI時間序列的土地覆蓋分層分類方法研究[J]. 王志慧,李世明,劉良云,時爽. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2013(05)
[10]MODIS植被指數(shù)監(jiān)測農(nóng)業(yè)干旱的適宜性評價[J]. 李華朋,張樹清,高自強,孫妍. 光譜學與光譜分析. 2013(03)
碩士論文
[1]遼河流域NDVI變化及其對氣候因子的響應(yīng)[D]. 韋石.南京信息工程大學 2012
[2]氣候變化背景下寧夏北移冬小麥氣候適應(yīng)性與成本效益分析[D]. 馬姍姍.中國農(nóng)業(yè)科學院 2011
[3]中國東部季風區(qū)耕地復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測研究[D]. 吳巖.南京信息工程大學 2008
[4]區(qū)域農(nóng)業(yè)對氣候變化的脆弱性評價[D]. 唐為安.中國農(nóng)業(yè)科學院 2007
[5]中國農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)的遙感估算方法研究——基于SPOT/VGT多時相NDVI遙感數(shù)據(jù)[D]. 辜智慧.北京師范大學 2003
本文編號:3498953
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