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基于風(fēng)云系列靜止衛(wèi)星植被凈初級生產(chǎn)力的估算系統(tǒng)實現(xiàn)與分析

發(fā)布時間:2022-07-07 10:04
  植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)指植被在單位時間、單位面積由光合作用產(chǎn)生的有機物質(zhì)總量扣除自養(yǎng)呼吸消耗后剩余的部分。NPP可以有效的反映出溫度、降水、太陽輻射等情況對于植被生長的影響,對于評價陸地生態(tài)系統(tǒng)健康狀況,分析全球碳循環(huán)過程有著重要的意義,目前研究NPP多使用國外的極軌衛(wèi)星數(shù)據(jù),而靜止衛(wèi)星相比于極軌衛(wèi)星,擁有高頻次觀測、覆蓋區(qū)域廣的優(yōu)點,便于去除云層的遮蔽以獲取地表信息,國產(chǎn)衛(wèi)星的遙感能力也在不斷提高。本研究基于國產(chǎn)靜止衛(wèi)星的可見光與紅外數(shù)據(jù)、地表溫度數(shù)據(jù),結(jié)合土地覆蓋類型分布數(shù)據(jù)和數(shù)字高程數(shù)據(jù),利用改進的CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,開發(fā)了基于國產(chǎn)靜止衛(wèi)星的NPP估算系統(tǒng),并對所用的數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、最終的NPP結(jié)果進行了細致的質(zhì)量評估。之后根據(jù)中國不同地區(qū)的氣候?qū)χ袊懙氐貐^(qū)進行分區(qū),研究不同區(qū)域植被NPP對水分、溫度、太陽輻射、植被等因素變化的響應(yīng),拓展了國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的利用。主要工作如下:(1)基于國產(chǎn)靜止衛(wèi)星的NPP估算系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。針對國產(chǎn)靜止衛(wèi)星數(shù)據(jù),利用Java和Pytho... 

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
英文名詞簡寫
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
第二章 研究區(qū)資料與NPP估算模型
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
    2.3 CASA模型介紹
    2.4 本章小結(jié)
第三章 植被NPP估算系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    3.1 開發(fā)環(huán)境介紹與配置
    3.2 系統(tǒng)設(shè)計目的與框架
    3.3 圖形界面的Java實現(xiàn)
    3.4 數(shù)據(jù)處理與計算模塊的Python實現(xiàn)與優(yōu)化
    3.5 本章小結(jié)
第四章 國產(chǎn)靜止衛(wèi)星產(chǎn)品的評估
    4.1 FY-4A-NDVI的質(zhì)量評估
    4.2 FY-2G地表溫度產(chǎn)品的質(zhì)量評估
    4.3 FY-NPP的質(zhì)量評估
    4.4 本章小結(jié)
第五章 中國陸地植被NPP時空變化及驅(qū)動因子
    5.1 時間間隔的選定
    5.2 植被凈初級生產(chǎn)力時空變化分析
    5.3 氣象因素對植被凈初級生產(chǎn)力影響研究
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于MODIS數(shù)據(jù)的近15年渾善達克沙地植被凈初級生產(chǎn)力時空分布研究[J]. 安妮,寧小莉,海全勝,丁蕾.  干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2020(04)
[2]基于集成學(xué)習(xí)的風(fēng)云四號遙感圖像云相態(tài)分類算法[J]. 高軍,陳建,田曉宇.  紅外技術(shù). 2020(01)
[3]中國草地凈初級生產(chǎn)力時空格局及其影響因素[J]. 劉洋洋,章釗穎,同琳靜,王倩,周偉,王振乾,李建龍.  生態(tài)學(xué)雜志. 2020(02)
[4]中國潛在植被NPP的空間分布模擬[J]. 潘竟虎,徐柏翠.  生態(tài)學(xué)雜志. 2020(03)
[5]基于多源遙感數(shù)據(jù)的草地凈初級生產(chǎn)力質(zhì)量評價[J]. 喬雪麗,鄭江華,穆晨.  生態(tài)學(xué)報. 2020(05)
[6]青藏高原NPP時空演變格局及其驅(qū)動機制分析[J]. 楊瀟,郭兵,韓保民,陳舒婷,楊飛,范業(yè)穩(wěn),何田莉,劉悅.  長江流域資源與環(huán)境. 2019(12)
[7]基于FY-2G紅外衛(wèi)星資料反演我國陸地區(qū)域的地表發(fā)射率[J]. 韓露,崔生成,楊世植,陸文強,石建軍,趙強.  光學(xué)學(xué)報. 2019(12)
[8]中國東北地區(qū)植被生產(chǎn)力控制因素分析[J]. 周玉科.  地理學(xué)報. 2020(01)
[9]基于GDAL的遙感圖像變化檢測技術(shù)[J]. 蔣世豪,江洪.  計算機工程與應(yīng)用. 2020(16)
[10]基于GIS與RS的東北森林帶景觀格局演變與模擬預(yù)測[J]. 蘇凱,王茵然,孫小婷,岳德鵬.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2019(12)

博士論文
[1]敏捷衛(wèi)星靈巧多模式成像設(shè)計與研究[D]. 王亞敏.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所 2017

碩士論文
[1]高分辨率遙感影像去霧方法研究[D]. 江政遠.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所) 2018
[2]北方六省草地生產(chǎn)力時空動態(tài)及氣候驅(qū)動因子分析[D]. 趙偉.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
[3]公元1-2000年蒙古高原草原生產(chǎn)力的重建及其對氣候變化的響應(yīng)[D]. 秦豪君.南京信息工程大學(xué) 2018
[4]青藏高原長時間序列雪蓋數(shù)據(jù)集生成的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 曹庭.南京信息工程大學(xué) 2016
[5]朝鮮土地利用/覆蓋變化及NPP遙感估算研究[D]. 江淑芳.延邊大學(xué) 2015
[6]基于風(fēng)云靜止衛(wèi)星的氣溫反演研究[D]. 王和斌.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2012



本文編號:3656224

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