基于改進(jìn)CASA模型的區(qū)域冬小麥產(chǎn)量遙感估測(cè)研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-14 23:12
準(zhǔn)確、及時(shí)地開展區(qū)域糧食作物的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)評(píng)估,對(duì)科學(xué)制定農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口計(jì)劃、調(diào)控糧食市場(chǎng)和指導(dǎo)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等具有重要意義。近些年來,結(jié)合遙感技術(shù)進(jìn)行作物產(chǎn)量評(píng)估,早已成為重要的研究方向。本文基于時(shí)間序列衛(wèi)星遙感影像,利用改進(jìn)的凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)模擬方法—CASA模型,開展區(qū)域冬小麥產(chǎn)量遙感估測(cè)研究。以2009年北京市通州區(qū)和順義區(qū)冬小麥為研究對(duì)象,首先將冬小麥全生育期以5 d為周期間隔劃分為54個(gè)階段,對(duì)有國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星HJ-1A/B過境的39個(gè)階段,采用改進(jìn)CASA模型對(duì)冬小麥NPP進(jìn)行估算;對(duì)其他無HJ-1A/B影像過境的15個(gè)階段,應(yīng)用MOD17A2H產(chǎn)品進(jìn)行插補(bǔ),最終獲取冬小麥全生育期內(nèi)以5 d為間隔的高時(shí)空分辨率冬小麥NPP空間分布信息;利用時(shí)序MODIS NDVI數(shù)據(jù)產(chǎn)品生成的生長(zhǎng)曲線判斷冬小麥生育期內(nèi)以開花期為代表的多個(gè)關(guān)鍵物候期,利用開花后和開花前NPP累積值的比值來構(gòu)建冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)的新型估測(cè)模型,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)的遙感估測(cè);進(jìn)而,借助NPP-產(chǎn)量轉(zhuǎn)換模型,實(shí)現(xiàn)研究區(qū)冬小麥生物量和產(chǎn)量的遙感估測(cè);最后,結(jié)合地面實(shí)測(cè)的產(chǎn)量數(shù)據(jù),對(duì)該遙感估產(chǎn)模...
【文章來源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線流程圖
第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理12第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理2.1研究區(qū)概況冬小麥實(shí)驗(yàn)于2008-2009年在北京市通州區(qū)和順義區(qū)開展,如圖2.1所示。通州區(qū)地處北京市東南部,北緯39°36′-40°02′,東經(jīng)116°32′-116°56′,東西寬36.5km,南北長(zhǎng)48km,面積906km2,海拔最高27.6m,最低8.2m;屬于典型的大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,雨熱同季,晝夜溫差較大,年平均氣溫在10-12℃,年平均降水量為620mm,平均無霜期180d左右,小麥播種面積23.4萬畝;順義區(qū)位于北京市東北方向,北緯40°00′-40°18′,東經(jīng)116°28′-116°58′,東西長(zhǎng)45km,南北寬30km,總面積1021km2[68],其中,平原面積占95.7%。地勢(shì)北高南低,北部山地最高點(diǎn)海拔637m,平均海拔35m;屬于半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候,冬天干燥寒冷,夏天炎熱多雨,年平均氣溫為11.5°C左右,年平均降水量是610mm,平均無霜期195d,小麥播種面積20.8萬畝。研究區(qū)主要糧食作物輪作方式為冬小麥和夏玉米一年兩熟。冬小麥?zhǔn)茄芯繀^(qū)夏糧最主要的作物,種植時(shí)間為往年的9月底至6月初,播種面積和產(chǎn)量在北京市均處于前列。圖2.1研究區(qū)和采樣點(diǎn)位置示意圖Fig2.1Locationdiagramofthestudyareaandsamplingpoints
第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理142.2.2MOD17A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為當(dāng)前使用廣泛的中分辨率成像光譜儀(MODIS)傳感器,可以實(shí)現(xiàn)地面、海洋、大氣和太陽輻射數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測(cè)[73],MODIS傳感器不僅具備從可見光到熱紅外全光譜覆蓋的能力,而且還包括高時(shí)間分辨率、中等空間分辨率、數(shù)據(jù)接收簡(jiǎn)單、下載免費(fèi)等特點(diǎn)[74]。MODIS的初級(jí)生產(chǎn)產(chǎn)品(MOD17A2)可提供分辨率為1km、8d的GPP合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品,現(xiàn)已在全球廣泛使用[75]。MOD17A2H作為MOD17A2的升級(jí)產(chǎn)品,空間分辨率由1km提高到500m,時(shí)間分辨率為8d。本文中其他15階段,因HJ-1A/B衛(wèi)星數(shù)據(jù)缺失可用的影像,無法直接基于改進(jìn)的CASA模型模擬NPP空間信息。故本文選用2008、2009年部分MODIS陸地標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD17A2HGPP產(chǎn)品進(jìn)行插補(bǔ)。其中,MOD17A2H產(chǎn)品來自(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)拼接、數(shù)據(jù)裁剪、重采樣等。文中將通過凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP建立模型估測(cè)冬小麥產(chǎn)量,故冬小麥光合作用生成的總初級(jí)生產(chǎn)力GPP,需轉(zhuǎn)化為NPP,MOD17A2HGPP產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為NPP數(shù)據(jù)的具體技術(shù)路線(如圖2.2所示)和處理步驟為:圖2.2原始MOD17A2HGPP產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為NPP數(shù)據(jù)技術(shù)路線圖Fig2.2WorkflowfortheconversionoftheprimitiveMOD17A2HGPPproductintoNetPrimaryProductivity(NPP)data(1)MOD17A2H數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裁剪、拼
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]山東省農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)平臺(tái)構(gòu)建研究[J]. 姚慧敏,梁守真,隋學(xué)艷,王猛,侯學(xué)會(huì). 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(33)
[2]美國(guó)農(nóng)業(yè)資源管理的經(jīng)驗(yàn)與啟示[J]. 李曉琳,霍劍波,張華,屈寶香,尤飛. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2018(10)
[3]基于遙感的新疆人工綠洲擴(kuò)張中植被凈初級(jí)生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)變化[J]. 張芳,熊黑鋼,馮娟,許仲林. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(12)
[4]基于CASA模型的區(qū)域冬小麥生物量遙感估算[J]. 劉真真,張喜旺,陳云生,張傳才,秦奮,曾紅偉. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]基于時(shí)序歸一化植被指數(shù)的冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)空間信息提取[J]. 任建強(qiáng),陳仲新,周清波,唐華俊. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2010(08)
[6]作物光能利用效率和收獲指數(shù)時(shí)空變化研究進(jìn)展[J]. 李賀麗,羅毅. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2009(12)
[7]基于NDVI數(shù)據(jù)的華北地區(qū)耕地物候空間格局[J]. 吳文斌,楊鵬,唐華俊,Shibasaki Ryosuke,周清波,張莉. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2009(02)
[8]農(nóng)作物單產(chǎn)遙感估算模型研究進(jìn)展[J]. 徐新剛,吳炳方,蒙繼華,李強(qiáng)子,黃文江,劉良云,王紀(jì)華. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2008(02)
[9]基于植物凈初級(jí)生產(chǎn)力模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)研究[J]. 任建強(qiáng),陳仲新,唐華俊,石瑞香. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2006(05)
[10]中國(guó)典型植被最大光利用率模擬[J]. 朱文泉,潘耀忠,何浩,于德永,扈海波. 科學(xué)通報(bào). 2006(06)
博士論文
[1]基于植被指數(shù)時(shí)序譜類內(nèi)差異特征的冬小麥遙感識(shí)別研究[D]. 楊閆君.南京大學(xué) 2019
[2]基于MODIS數(shù)據(jù)和光能利用率模型的中國(guó)陸地凈初級(jí)生產(chǎn)力估算研究[D]. 李貴才.中國(guó)科學(xué)院研究生院(遙感應(yīng)用研究所) 2004
碩士論文
[1]北京市順義區(qū)表層土壤重金屬地球化學(xué)特征研究[D]. 余洪慧.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2019
[2]面向作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)的Hurst指數(shù)算法改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 王潔.南京信息工程大學(xué) 2019
[3]遙感數(shù)據(jù)與作物模型同化的冬小麥估產(chǎn)研究[D]. 王麗媛.浙江大學(xué) 2018
[4]岷江上游植被生產(chǎn)力變化及其與氣候和人類活動(dòng)的關(guān)系研究[D]. 龔雪梅.成都信息工程大學(xué) 2018
[5]基于遙感反演CASA模型的通遼市開魯縣植被凈初級(jí)生產(chǎn)力研究[D]. 婁君宜.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[6]基于CASA模型的浙江省植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算[D]. 俞靜芳.浙江農(nóng)林大學(xué) 2012
[7]基于MODIS數(shù)據(jù)的內(nèi)蒙古陸地植被凈第一性生產(chǎn)力遙感估算研究[D]. 包剛.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 2009
本文編號(hào):3589402
【文章來源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線流程圖
第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理12第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理2.1研究區(qū)概況冬小麥實(shí)驗(yàn)于2008-2009年在北京市通州區(qū)和順義區(qū)開展,如圖2.1所示。通州區(qū)地處北京市東南部,北緯39°36′-40°02′,東經(jīng)116°32′-116°56′,東西寬36.5km,南北長(zhǎng)48km,面積906km2,海拔最高27.6m,最低8.2m;屬于典型的大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,雨熱同季,晝夜溫差較大,年平均氣溫在10-12℃,年平均降水量為620mm,平均無霜期180d左右,小麥播種面積23.4萬畝;順義區(qū)位于北京市東北方向,北緯40°00′-40°18′,東經(jīng)116°28′-116°58′,東西長(zhǎng)45km,南北寬30km,總面積1021km2[68],其中,平原面積占95.7%。地勢(shì)北高南低,北部山地最高點(diǎn)海拔637m,平均海拔35m;屬于半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候,冬天干燥寒冷,夏天炎熱多雨,年平均氣溫為11.5°C左右,年平均降水量是610mm,平均無霜期195d,小麥播種面積20.8萬畝。研究區(qū)主要糧食作物輪作方式為冬小麥和夏玉米一年兩熟。冬小麥?zhǔn)茄芯繀^(qū)夏糧最主要的作物,種植時(shí)間為往年的9月底至6月初,播種面積和產(chǎn)量在北京市均處于前列。圖2.1研究區(qū)和采樣點(diǎn)位置示意圖Fig2.1Locationdiagramofthestudyareaandsamplingpoints
第二章研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理142.2.2MOD17A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為當(dāng)前使用廣泛的中分辨率成像光譜儀(MODIS)傳感器,可以實(shí)現(xiàn)地面、海洋、大氣和太陽輻射數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測(cè)[73],MODIS傳感器不僅具備從可見光到熱紅外全光譜覆蓋的能力,而且還包括高時(shí)間分辨率、中等空間分辨率、數(shù)據(jù)接收簡(jiǎn)單、下載免費(fèi)等特點(diǎn)[74]。MODIS的初級(jí)生產(chǎn)產(chǎn)品(MOD17A2)可提供分辨率為1km、8d的GPP合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品,現(xiàn)已在全球廣泛使用[75]。MOD17A2H作為MOD17A2的升級(jí)產(chǎn)品,空間分辨率由1km提高到500m,時(shí)間分辨率為8d。本文中其他15階段,因HJ-1A/B衛(wèi)星數(shù)據(jù)缺失可用的影像,無法直接基于改進(jìn)的CASA模型模擬NPP空間信息。故本文選用2008、2009年部分MODIS陸地標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD17A2HGPP產(chǎn)品進(jìn)行插補(bǔ)。其中,MOD17A2H產(chǎn)品來自(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)拼接、數(shù)據(jù)裁剪、重采樣等。文中將通過凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP建立模型估測(cè)冬小麥產(chǎn)量,故冬小麥光合作用生成的總初級(jí)生產(chǎn)力GPP,需轉(zhuǎn)化為NPP,MOD17A2HGPP產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為NPP數(shù)據(jù)的具體技術(shù)路線(如圖2.2所示)和處理步驟為:圖2.2原始MOD17A2HGPP產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為NPP數(shù)據(jù)技術(shù)路線圖Fig2.2WorkflowfortheconversionoftheprimitiveMOD17A2HGPPproductintoNetPrimaryProductivity(NPP)data(1)MOD17A2H數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、投影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裁剪、拼
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]山東省農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)平臺(tái)構(gòu)建研究[J]. 姚慧敏,梁守真,隋學(xué)艷,王猛,侯學(xué)會(huì). 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(33)
[2]美國(guó)農(nóng)業(yè)資源管理的經(jīng)驗(yàn)與啟示[J]. 李曉琳,霍劍波,張華,屈寶香,尤飛. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2018(10)
[3]基于遙感的新疆人工綠洲擴(kuò)張中植被凈初級(jí)生產(chǎn)力動(dòng)態(tài)變化[J]. 張芳,熊黑鋼,馮娟,許仲林. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(12)
[4]基于CASA模型的區(qū)域冬小麥生物量遙感估算[J]. 劉真真,張喜旺,陳云生,張傳才,秦奮,曾紅偉. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]基于時(shí)序歸一化植被指數(shù)的冬小麥?zhǔn)斋@指數(shù)空間信息提取[J]. 任建強(qiáng),陳仲新,周清波,唐華俊. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2010(08)
[6]作物光能利用效率和收獲指數(shù)時(shí)空變化研究進(jìn)展[J]. 李賀麗,羅毅. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2009(12)
[7]基于NDVI數(shù)據(jù)的華北地區(qū)耕地物候空間格局[J]. 吳文斌,楊鵬,唐華俊,Shibasaki Ryosuke,周清波,張莉. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2009(02)
[8]農(nóng)作物單產(chǎn)遙感估算模型研究進(jìn)展[J]. 徐新剛,吳炳方,蒙繼華,李強(qiáng)子,黃文江,劉良云,王紀(jì)華. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2008(02)
[9]基于植物凈初級(jí)生產(chǎn)力模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)研究[J]. 任建強(qiáng),陳仲新,唐華俊,石瑞香. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2006(05)
[10]中國(guó)典型植被最大光利用率模擬[J]. 朱文泉,潘耀忠,何浩,于德永,扈海波. 科學(xué)通報(bào). 2006(06)
博士論文
[1]基于植被指數(shù)時(shí)序譜類內(nèi)差異特征的冬小麥遙感識(shí)別研究[D]. 楊閆君.南京大學(xué) 2019
[2]基于MODIS數(shù)據(jù)和光能利用率模型的中國(guó)陸地凈初級(jí)生產(chǎn)力估算研究[D]. 李貴才.中國(guó)科學(xué)院研究生院(遙感應(yīng)用研究所) 2004
碩士論文
[1]北京市順義區(qū)表層土壤重金屬地球化學(xué)特征研究[D]. 余洪慧.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2019
[2]面向作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)的Hurst指數(shù)算法改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 王潔.南京信息工程大學(xué) 2019
[3]遙感數(shù)據(jù)與作物模型同化的冬小麥估產(chǎn)研究[D]. 王麗媛.浙江大學(xué) 2018
[4]岷江上游植被生產(chǎn)力變化及其與氣候和人類活動(dòng)的關(guān)系研究[D]. 龔雪梅.成都信息工程大學(xué) 2018
[5]基于遙感反演CASA模型的通遼市開魯縣植被凈初級(jí)生產(chǎn)力研究[D]. 婁君宜.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[6]基于CASA模型的浙江省植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算[D]. 俞靜芳.浙江農(nóng)林大學(xué) 2012
[7]基于MODIS數(shù)據(jù)的內(nèi)蒙古陸地植被凈第一性生產(chǎn)力遙感估算研究[D]. 包剛.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 2009
本文編號(hào):3589402
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