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基于Google Earth Engine的青藏高原典型流域積雪動態(tài)分析

發(fā)布時間:2023-04-11 04:49
  積雪是地球表面極其重要的組成部分并廣泛的存在于高寒地區(qū),同時也是地表中最為活躍的自然因素。在全球氣候加速變暖的大背景之下,因青藏高原在全世界同一緯度的地區(qū)中海拔最高,所以其積雪所受影響最為顯著和直接。積雪增多和消融交替的過程不僅對整體和局部的氣候變化、能量收支的平衡、水文水資源有著不可忽視的深刻影響,還對土壤環(huán)境、微生物活動、植被的生長和動物的生存起到了極其關(guān)鍵的作用。除此之外,過多的積雪引起的雪災(zāi)、洪水等一系列自然災(zāi)害使得牲畜死亡、交通中斷,嚴(yán)重影響著當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展、牧民的收入以及生活水平。因此研究青藏高原積雪動態(tài)變化對減少自然災(zāi)害、保護(hù)生態(tài)環(huán)境、合理適度調(diào)配和開發(fā)水資源大有裨益。本文首先確定青藏高原內(nèi)的納木錯流域和佩枯錯流域為研究區(qū)域,基于Google Earth Engine遙感大數(shù)據(jù)平臺提出了改進(jìn)積雪提取算法,將MOD10A1積雪產(chǎn)品和改進(jìn)積雪提取算法的結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明改進(jìn)積雪提取算法提取精度比MOD10A1高3.1%;將Landsat 7高分辨率圖像作為真值,對改進(jìn)積雪提取算法進(jìn)行驗證,結(jié)果表明在佩枯錯流域和納木錯流域,改進(jìn)積雪提取算法的積雪提取精度為89.27%和85...

【文章頁數(shù)】:73 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
英文名詞縮寫
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 青藏高原積雪遙感研究進(jìn)展
        1.2.2 基于Google Earth Engine的遙感應(yīng)用研究進(jìn)展
    1.3 本文創(chuàng)新點及主要研究內(nèi)容
        1.3.1 主要創(chuàng)新點
        1.3.2 主要研究內(nèi)容及各個章節(jié)安排
        1.3.3 研究路線
第二章 研究區(qū)域概況、研究平臺及數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 研究平臺
    2.3 研究數(shù)據(jù)
        2.3.1 遙感數(shù)據(jù)資料
    2.4 本章小結(jié)
第三章 積雪判識方法研究
    3.1 積雪制圖方法
    3.2 改進(jìn)積雪提取算法
    3.3 精度評價
        3.3.1 評價方法
        3.3.2 去云效果
        3.3.3 改進(jìn)積雪提取算法效果實例對比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 典型流域積雪時空變化
    4.1 積雪面積年內(nèi)變化特征
        4.1.1 積雪面積的月變化
        4.1.2 積雪面積的季節(jié)變化
    4.2 積雪面積年際變化特征
        4.2.1 年均積雪面積在18年內(nèi)的變化
        4.2.2 季均積雪面積在18年內(nèi)的變化
        4.2.3 月均積雪面積在18年內(nèi)的變化
    4.3 積雪日數(shù)變化
        4.3.1 積雪日數(shù)的年際變化
        4.3.2 積雪日數(shù)的空間變化
        4.3.3 積雪日數(shù)隨海拔的變化
    4.4 本章小結(jié)
第五章 典型流域積雪對湖泊的影響分析
    5.1 佩枯錯流域積雪對湖泊的影響
    5.2 納木錯流域積雪對湖泊的影響
    5.3 本章小結(jié)
第六章 流域積雪提取系統(tǒng)
    6.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    6.2 系統(tǒng)設(shè)計目的與框架
    6.3 主要功能模塊實現(xiàn)
        6.3.1 主要界面以及關(guān)鍵功能介紹
        6.3.2 圖像預(yù)處理模塊
        6.3.3 積雪提取模塊
        6.3.4 批處理模塊和其他功能模塊
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介
致謝



本文編號:3789349

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