全球氣候變化使人們對(duì)生態(tài)環(huán)境愈發(fā)重視,尤其是氣候和植被。東北地區(qū)是我國重要的農(nóng)林生產(chǎn)基地,是溫水的敏感區(qū),因此對(duì)于其長時(shí)間尺度下的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測是很有必要的�；诖�,本文以東北區(qū)遙感和站點(diǎn)的溫度、降水日資料為數(shù)據(jù)源,估算了不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)兩種數(shù)據(jù)之間的最優(yōu)對(duì)應(yīng)關(guān)系模型;以最優(yōu)關(guān)系采用2000—2018年溫度、降水的月遙感數(shù)據(jù)獲取了對(duì)應(yīng)時(shí)段的年均氣溫和年降水;并采用相關(guān)分析的方法對(duì)年尺度的氣溫、降水與植被指數(shù)（NDVI）之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,結(jié)果如下:（1）MODIS遙感數(shù)據(jù)中的地表溫度可以較好的反演日、月、季、年尺度觀測站的平均氣溫。（1）日尺度:反演效果依次為平均溫＞最低溫＞最高溫,平均溫下的擬合優(yōu)度及驗(yàn)證精度最好（r~2=0.976,RMSE=2.2986℃、MAE=1.7909℃）。（2）月尺度:10月的模型表現(xiàn)最佳（r~2、RMSE、MAE分別為0.9851、0.5145℃、0.4162℃）,8月的最差（r~2、RMSE、MAE分別為0.8324、0.9214℃、0.7327℃）。（3）季尺度:4個(gè)季節(jié)的反演估算驗(yàn)證精度均較高,r~2均大于0.89、RMSE和MAE小于1℃。（... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 氣溫空間估算研究
        1.2.2 降水量空間估算研究
        1.2.3 植被指數(shù)遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品及其相關(guān)研究
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概括和數(shù)據(jù)源
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源
        2.2.1 氣象數(shù)據(jù)
        2.2.2 遙感數(shù)據(jù)
3 氣溫的定量反演分析
    3.1 氣溫估算方法的構(gòu)建
        3.1.1 數(shù)據(jù)處理
        3.1.2 氣溫模型因子選取及構(gòu)建
        3.1.3 有效性驗(yàn)證
    3.2 東北地區(qū)氣溫遙感估算分析
        3.2.1 日尺度氣溫反演結(jié)果分析
        3.2.2 月尺度氣溫反演結(jié)果分析
        3.2.3 季尺度氣溫反演結(jié)果分析
        3.2.4 年尺度氣溫反演結(jié)果分析
    3.3 小結(jié)
4 降水量反演分析
    4.1 降水量的定量反演
        4.1.1 數(shù)據(jù)處理
        4.1.2 降水量模型構(gòu)建
        4.1.3 有效性驗(yàn)證
    4.2 東北地區(qū)遙感可降水量與站點(diǎn)降水量反演分析
        4.2.1 日尺度降水量反演結(jié)果分析
        4.2.2 月尺度降水量反演結(jié)果分析
        4.2.3 季尺度降水量反演結(jié)果分析
        4.2.4 年尺度降水量反演結(jié)果分析
    4.3 小結(jié)
5 植被指數(shù)變化及其與氣候要素的關(guān)系
    5.1 植被指數(shù)變化分析
    5.2 氣溫、降水量的變化分析
    5.3 氣溫、降水量對(duì)植被指數(shù)變化的影響分析
        5.3.1 氣溫與植被指數(shù)的相關(guān)性空間分析
        5.3.2 降水量與植被指數(shù)的相關(guān)性空間分析
    5.4 小結(jié)
6 結(jié)論與討論
    6.1 結(jié)論
    6.2 討論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表文章


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于MODIS數(shù)據(jù)的西藏荒漠化遙感監(jiān)測研究[J]. 拉巴,扎西歐珠,白瑪央宗,頓玉多吉.  氣象與環(huán)境科學(xué). 2019(04)
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[5]近10年湖北省植被指數(shù)時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)力[J]. 趙維清,李經(jīng)緯,褚琳,王天巍,李朝霞,蔡崇法.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2019(20)
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碩士論文
[1]中國植被NDVI時(shí)空變化特征及影響因素分析[D]. 許翔馳.哈爾濱師范大學(xué) 2019
[2]近30年來中國西部八省NDVI時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力分析[D]. 李晶晶.中國礦業(yè)大學(xué) 2019
[3]陜西秦巴山區(qū)多源遙感降水?dāng)?shù)據(jù)降尺度研究[D]. 任亮.陜西師范大學(xué) 2018
[4]陸表溫度的重建及其在氣溫空間模擬中的應(yīng)用研究[D]. 齊會(huì)娟.重慶師范大學(xué) 2017
[5]中國大陸GPM/IMERG產(chǎn)品的精度評(píng)估[D]. 孔宇.南京信息工程大學(xué) 2017
[6]基于多源遙感數(shù)據(jù)的青海省干旱監(jiān)測模型研究[D]. 蘇夏羿.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
[7]基于TRMM衛(wèi)星數(shù)據(jù)的中國降水估算方法研究[D]. 陳東祺.南京信息工程大學(xué) 2015
[8]基于MODIS數(shù)據(jù)的海面溫度反演及應(yīng)用研究[D]. 宋佳.西安電子科技大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3686003