本文用高時(shí)空分辨率的NDVI變化曲線反映水稻的生長(zhǎng)狀況,選擇受重金屬污染程度不同的5塊水田為樣地,采集樣地的土壤樣本,分析土壤中6種重金屬成分的含量,計(jì)算出每塊樣地的綜合污染指數(shù),劃分出每塊樣地的污染等級(jí)。為了得到精確的植被指數(shù)變化曲線,本文選擇高空間分辨率的Landsat影像和高時(shí)間分辨率的MODIS影像對(duì)5塊樣地的植被指數(shù)變化進(jìn)行研究。利用Landsat和MODIS的NDVI影像,引入增強(qiáng)型時(shí)空自適應(yīng)反射率融合模型ESTARFM進(jìn)行兩種影像的融合,解決時(shí)空矛盾,提高時(shí)序NDVI數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率。研究結(jié)果如下:(1)通過調(diào)整ESTARFM模型參數(shù),發(fā)現(xiàn)當(dāng)窗口大小w為2,地物類別數(shù)m為2時(shí),NDVI預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差值始終保持在±0.1之間,建立樣地內(nèi)所有像元預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的二維散點(diǎn)圖、進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果表明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相關(guān)性較為顯著。綜上,w=2、m=2為本文選定的ESTARFM模型的最佳參數(shù)。(2)分析NDVI變化趨勢(shì)線,結(jié)果表明,當(dāng)樣地上空有云層影響時(shí),時(shí)序NDVI數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)“異常”的低值點(diǎn),因此使用Savitzky-Golay濾波消除異常值。(3)從重建的各樣地時(shí)序NDVI變...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖2-1長(zhǎng)春研究區(qū)樣地位置示意圖

圖2-3ESTARFM模型算法圖示

圖2-2吉林研究區(qū)樣地位置示意圖

圖3-1吉林Landsat兩景影像對(duì)比

本文編號(hào)：3887003