基于modis和气象数据的陕西省小麦与玉米产量估算模型研究

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1、浙江大学硕士论文分类号：$127密级：无中文论文题目：≥：j、硕士学位论文⑧单位代码：10335学号：21114136英文论文题目：丝星型竖丝堡堡竖丝z丝丝丝2型迹竖鲤丝查缨垡鲣幽望丝meteorologicaldat—a—inShaanx．．．．．i．．．．．．．P．．．．．．．．．r．．．．．．o．．．．．．．v．．．．．．i．．．．n．．．．．．．．c．．—e—申请人姓名：彭丽指导教师：选堂基副熬援专业名称：塞些量盛鱼焦!暨垫盔研究方向：遥盛曼鱼!墨廑用所在学院：巫埴量逢塑堂瞳论文提交日期2Q!垒生3月浙江大学硕士论文MODIS论文作者签名：垄刍塑

2、指导教师签名：!鱼耋睦论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4．评阅人5：答辩委员会主席：至墨查墅委员1：委员2：委员3：猃纽卫委员4：委员5：答辩日期：塑!兰垒三：旦墨望浙江大学硕士论文浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：识葡签字日期：如f妒年

3、弓月伸日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙婆太堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文．(保密的学位论文在解密后适用本授权书)．．乡．学位论文作者始鹤锄导师张c’≈字K签字日期：如fV年易月fo日签字日期：2011】}年；月fp日浙江大学硕士论文摘要小麦与玉米是我国重要的粮食作物，我国小麦产量居世界第一位，玉米产量居世界第二位，近年来随着人口的增加与城市的扩张，耕地数量的减少，

4、耕地质量的下降，粮食问题已成为社会关注的热点。遥感技术经过多年的探索与研究，目前已被成功地应用于灾害预警与评估、资源调查、农业生产等各方面，基于遥感的农作物产量估算是其应用的一个重要领域，通过构建作物长势指标与遥感信息的定量关系来实现对农作物长势的监测和产量的估测，可为政府对粮食生产和粮食政策的制定及时提供辅助决策信息，为有效地保障粮食安全提供帮助。陕西省为我国小麦与玉米的主产区，是西北地区产粮大省。由于全省复杂的地理、气候条件和比较薄弱的农业基础，使粮食生产处于不稳定的状态，因此及时准确地掌握农作物生长状况并对产量进行预测具有重要的意义。遥感技术的引入

5、为进行及时、大范围的作物产量预测提供了一种高效的手段，而Modis数据所具有的高光谱、多时相及免费获取的优势，是进行大尺度农作物估产理想的数据来源。本文首先利用Arcgis提取小麦与玉米像元，并计算像元对应的NDVI、LAI和GPP值，获得2007-2011年各年度分县的均值。利用SPSS统计软件对各年产量数据和遥感参数进行回归分析，建立了陕西省小麦与玉米遥感的产量估测模型。考虑到气象因子对作物生长和产量形成的影响，因此还选取了日照、均温、降水量作为变量，根据产量与气象参数的月均值进行回归分析，建立了小麦与玉米气象产量的估测模型。最后将获取的遥感参数与气

6、象因子相结合建立了小麦与玉米的遥感气象结合产量的估测模型。研究结果表明，冬小麦基于遥感信息的估产模型优于基于气象数据的估产模型；夏玉米反之；结合气象数据与遥感数据的估产模型其精度要好于仅基于遥感或气象模型，小麦的估产模型精度达到91．5％，玉米估产模型精度为88．8％。因此，在建立估产模型时，应综合考虑遥感和气象的信息。关键词：叶面积指数；归一化植被指数；总生物量；气象因子；估产；模-型精度；MODIS浙江大学硕士论文AbstractAbstractWheatandmaizearemaincropsinChina．Theproductionofthemi

7、nchinaranksfn'standsecondpositionrespectivelyintheworld．Withthepopulationincreasingandurbanizationinrecentyears，thequantityandqualityofarablelandhavebeendeclining，andfoodproductionhasbeenahotspot．Remotesensinghasbeenappliedfordisastermonitoringandevaluation,resourcesurvey,agricul

8、turalproduction，etc．successfully．Yieldes