【摘要】：對陸表生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力(Gross Primary Productivity,GPP)的研究是陸表生態(tài)平衡、全球碳循環(huán)等全球變化研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題。目前,基于遙感手段對GPP進(jìn)行預(yù)測評估為GPP的研究成為熱點(diǎn)研究。然而,要在較長時(shí)間序列上對GPP進(jìn)行估算主要有以下問題:一是,為了保證一定的遙感圖像信噪比,遙感影像的時(shí)間分辨率和空間分辨率是一對相互制約的矛盾體;二是,目前對海量長時(shí)序遙感數(shù)據(jù)處理時(shí),過程復(fù)雜、效率低及誤差高等問題;三是,高時(shí)空下估算GPP的精度不佳。本文基于站點(diǎn)尺度,對兩個(gè)不同下墊面類型的輻射通量塔站點(diǎn)(混交林站點(diǎn)US-PFa和落葉闊葉林站點(diǎn)US-WCr)進(jìn)行了為期一年時(shí)間間隔8天的GPP估算。本文的主要工作內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)本文首先對海量長時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的存儲管理與應(yīng)用進(jìn)行了研究,提出了基于多維數(shù)據(jù)格式MDD(Multi-dimensional Data Datasets),構(gòu)建引入時(shí)間維進(jìn)行存儲的數(shù)據(jù)集,并利用構(gòu)建的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行了6種植被指數(shù)(CI_(green)、EVI、NDVI、SAVI、UNVI、WDRVI)長時(shí)序立方體的提取。并為后文提出的GPP估算方法提供數(shù)據(jù)保障及研究基礎(chǔ),同時(shí)也為長時(shí)間序列分析等工作提供了新手段。(2)將用于GPP估算的4種常用空譜融合方法在真實(shí)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)上進(jìn)行了融合實(shí)驗(yàn),比較出了各種融合方法的特點(diǎn),得出結(jié)論:4種方法均能滿足絕大部分的融合任務(wù),其中CNMF方法目視效果最好,空間信息保留最完整;GS方法在紅外波段表現(xiàn)最優(yōu)異;小波變換融合,光譜保真度最高光譜信息保持的最好;CRISP融合方法綜合表現(xiàn)好。該項(xiàng)工作不僅為本文后續(xù)利用空譜融合方法產(chǎn)生可靠的時(shí)空數(shù)據(jù)提供理論基礎(chǔ)和保證,同時(shí)也為需要進(jìn)行融合任務(wù)時(shí)選擇合適融合方法提供參考。(3)本文首創(chuàng)性的提出了一種基于MDD數(shù)據(jù)格式利用空譜融合方法產(chǎn)生時(shí)空融合數(shù)據(jù)的融合思路與框架,并利用此方法產(chǎn)生的6種長時(shí)序時(shí)空植被指數(shù)數(shù)據(jù),選用基于光能利用率的GPP-VI估算模型,對兩個(gè)不同下墊面類型的通量塔站點(diǎn)進(jìn)行了GPP估算,并與傳統(tǒng)時(shí)空融合方法ESTARFM得到的6種植被指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行GPP估算進(jìn)行了比較。本文提出的方法估算結(jié)果R~2均在0.8以上,大大提高了估算精度,并且本文方法的時(shí)間成本也很低。
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP751;Q14
【圖文】：

圖 2-1 通量塔站點(diǎn)示意圖渦度（EddyCovariance，EC）相關(guān)數(shù)據(jù)利用快速響應(yīng)的傳感器來測量大氣下墊面的物質(zhì)交換和能量交換。目前，世界上廣泛分布著輻射通量塔，通過設(shè)置通量塔上的渦流協(xié)方差儀來測量 GPP 的點(diǎn)數(shù)據(jù)。其中，F(xiàn)LUXNET 全球長期通量觀

FLUXNET全球分布圖（藍(lán)色點(diǎn)為站點(diǎn)分布地）

MODIS長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 鄭弦;;數(shù)據(jù)集采器在臨床護(hù)理工作中的應(yīng)用價(jià)值探討[J];基層醫(yī)學(xué)論壇;2017年12期

2 Long-xiang WANG;Xiao-she DONG;Xing-jun ZHANG;Yin-feng WANG;Tao JU;Guo-fu FENG;;TextGen:用于新型存儲系統(tǒng)基準(zhǔn)測試的真實(shí)文本數(shù)據(jù)集生成方法（英文）[J];Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering;2016年10期

3 劉娟;朱翔鷗;劉文斌;;基于交互信息的數(shù)據(jù)集特征結(jié)構(gòu)研究[J];模式識別與人工智能;2014年01期

4 沈雯漪;;大型數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)挖掘算法研究[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2014年16期

5 職為梅;郭華平;范明;葉陽東;;非平衡數(shù)據(jù)集分類方法探討[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年S1期

6 吳克壽;曾志強(qiáng);;非平衡數(shù)據(jù)集分類研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2011年09期

7 付優(yōu);;非平衡數(shù)據(jù)集的分類[J];電力學(xué)報(bào);2010年04期

8 張纓;周紅俊;李建軍;劉根林;鄭櫻;郝春霞;王一吉;康海瓊;衛(wèi)波;;國際脊髓損傷數(shù)據(jù)集之核心數(shù)據(jù)集[J];中國康復(fù)理論與實(shí)踐;2009年09期

9 高嘉偉;梁吉業(yè);;非平衡數(shù)據(jù)集分類問題研究進(jìn)展[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2008年04期

10 苗卿;單立新;裘昱;;信息熵在數(shù)據(jù)集分割中的應(yīng)用研究[J];電腦知識與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 繆國宇;劉洪鵬;蘇文學(xué);劉榮生;趙相東;;基于數(shù)據(jù)倉庫的企業(yè)指標(biāo)分析系統(tǒng)[A];中國計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2012年會(huì)暨能源計(jì)量與節(jié)能降耗經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)論文集[C];2012年

2 王子恒;齊勇剛;劉軍;;路面交通標(biāo)志檢測調(diào)研:數(shù)據(jù)集及算法[A];2018中國汽車工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2018年

3 郭景峰;杜京;馬倩;鄒曉紅;;一種基于數(shù)據(jù)集性質(zhì)的快速等差模式聚類算法[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2008年

4 孟燁;張鵬;宋大為;王雷;;信息檢索系統(tǒng)性能對數(shù)據(jù)集特性的依賴性分析[A];需將論文集名稱修改為“第十二屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMMSC2013）論文集[C];2013年

5 田捷;;三維醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集處理的集成化平臺[A];2003年全國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2003年

6 冷傳良;;飛機(jī)化銑成樣板劃線數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)方法探索[A];第十屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（信息科學(xué)與工程技術(shù)分冊）[C];2013年

7 范明;魏芳;;挖掘基本顯露模式用于分類[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

8 劉通;張宇獻(xiàn);;基于加權(quán)平均數(shù)的模糊聚類有效性函數(shù)[A];第十屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（信息科學(xué)與工程技術(shù)分冊）[C];2013年

9 林荔;林鋮;;福建省小時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)集研制及應(yīng)用[A];第35屆中國氣象學(xué)會(huì)年會(huì) S20 深度信息化：應(yīng)用支持與智能發(fā)展[C];2018年

10 于愛榮;劉曉明;曹雷;王俊;;NET Web Services數(shù)據(jù)集在Delphi中的處理與研究[A];中國航空學(xué)會(huì)信號與信息處理專業(yè)全國第八屆學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 記者 張夢然;最大規(guī)模嬰兒微生物組數(shù)據(jù)集建立[N];科技日報(bào);2018年

2 記者 張夢然;癌癥學(xué)研究公布最新數(shù)據(jù)集[N];科技日報(bào);2018年

3 記者 季張穎;上海已累計(jì)開放2100項(xiàng)公共數(shù)據(jù)集[N];上海法治報(bào);2019年

4 記者 王莉英;行政審批網(wǎng)上全流程辦理率年底超80%[N];深圳特區(qū)報(bào);2017年

5 記者 金昶 通訊員 陳斯音;我國發(fā)布首款全球海洋Argo網(wǎng)格數(shù)據(jù)集產(chǎn)品[N];中國海洋報(bào);2017年

6 中國青年報(bào)·中青在線記者 謝宛霏;為AI領(lǐng)域“造血”[N];中國青年報(bào);2017年

7 記者 羅旭;全球人工智能挑戰(zhàn)賽開賽[N];光明日報(bào);2017年

8 記者 劉釗 通訊員 徐文慧 楊溯;自主研發(fā)數(shù)據(jù)集顯示今年上半年最熱[N];中國氣象報(bào);2015年

9 冉瑞奎 劉曉林 戴艷萍;均一化歷史氣溫?cái)?shù)據(jù)集問世[N];中國氣象報(bào);2006年

10 通訊員廖雅琴記者馮競;“國人數(shù)字化可視人體數(shù)據(jù)集”完成[N];科技日報(bào);2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 皇群博;晴空條件FY-3C大氣微波垂直探測資料變分同化研究[D];國防科技大學(xué);2018年

2 孫秀寶;基于CMA-LSAT v1.0數(shù)據(jù)集的近百年全球陸表氣溫變化研究[D];南京信息工程大學(xué);2018年

3 陳迪;耕地?cái)?shù)量與質(zhì)量時(shí)空變化遙感監(jiān)測研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2019年

4 李星達(dá);鋼琴多音估計(jì)問題和音樂生成問題的深度學(xué)習(xí)方法[D];吉林大學(xué);2019年

5 劉皓;基于深度學(xué)習(xí)的行人再識別問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2017年

6 王建培;聚類有效性分析及其在電學(xué)層析成像中的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2017年

7 楊勛;跨視域行人再識別若干問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2017年

8 納賽爾 阿里 穆罕默德 巴拉卡特;復(fù)雜化學(xué)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)新型化學(xué)計(jì)量學(xué)算法研究[D];湖南大學(xué);2005年

9 李宏;面向應(yīng)用領(lǐng)域的分類方法研究[D];中南大學(xué);2007年

10 余靂;虛擬可視鼠樣品制備技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王賀偉;融合語言知識與深度學(xué)習(xí)的文本蘊(yùn)含識別及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年

2 陳宏達(dá);基于序列的蛋白質(zhì)進(jìn)化關(guān)系分析和抗菌肽識別研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

3 柴冰;基于小數(shù)據(jù)集的BN建模方法研究及其應(yīng)用[D];西安工程大學(xué);2019年

4 黃海;基于MDD融合數(shù)據(jù)集的GPP估算比較研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2019年

5 陳康;超限學(xué)習(xí)機(jī)拓展研究及其腦電分類應(yīng)用[D];杭州電子科技大學(xué);2019年

6 劉文斌;中式菜肴食材數(shù)據(jù)集的構(gòu)建及其分類算法研究[D];武漢輕工大學(xué);2019年

7 余冠華;基于多屬性鐵路事故數(shù)據(jù)集的聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法研究[D];北京交通大學(xué);2019年

8 陳磊陽;基于改進(jìn)VGGNet的不透水面信息提取應(yīng)用研究[D];河南大學(xué);2019年

9 周聽聽;基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)保異常檢測研究[D];電子科技大學(xué);2019年

10 陳遠(yuǎn)鵬;基于長時(shí)間可穿戴社交數(shù)據(jù)集的語音分割方法的研究[D];電子科技大學(xué);2019年

本文編號：2801056