基于modis-ndvi的重庆市作物估产模型研究

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1、西南大学硕士学位论文基于MODIS--NDVI的重庆市作物估产模型研究姓名:周倩申请学位级别:硕士专业:土地资源管理指导教师:刘洪斌20120527摘要植被是地表植物群落的总成,是连接土壤、大气和水分的纽带,也包括农作物,针对植被和植被覆盖度的动态变化进行监测一直被作为生态环境方向研究的热点之一。随着遥感技术的发展,遥感图像在农作物长势监测和产量估测的应用越来越广泛,而NDVI是最常用的植被指数之一,NDVI对地表植物生长状况、生产率及其他生物物理、生物化学特征十分敏感,植被指数的变化情况与农作物的生长状况、发育时期也

2、存在密切的关系。本文以重庆市为研究区域,利用免费获取的250m空间分辨率的MODISl3QI植被指数产品,通过影像拼接、重新投影、裁剪结合最大值合成的方法研究重庆市2003.2010年8年间四季、年际和空间的NDVI动态变化,利用基于NDVI的水稻和玉米的作物产量估产模型进行探讨。最终的分析结果如下:(1)重庆市植被指数的年际变化趋势。通过一元线性回归斜率变化公式计算出2003.2010年8年间重庆区域内各个栅格的年际变化斜率值,通过斜率值得出,变化斜率范围为.0.0899-4).0450,小于O的表示呈现减少趋势,大

3、于O的表示呈现增加趋势,由变化范围值可看出变化幅度较稳定;通过栅格计算得出,8年间83.5%的区域植被指数处于增加趋势,16.5%的区域处于减少趋势。(2)重庆市植被指数的季节变化趋势。从重庆市2003.2010年季节变化曲线图可得出,重庆市NDVI植被指数四季间的变化较为明显,夏季为每年的NDVI值最高季,其次为秋季、春季,冬季的NDVI值最低,以一年为周期,循环往复;将8年的各个季节值取平均值得出,夏季的平均NDVI为O.825,春季平均NDVI为0.702,秋季平均NDVI为0.751,冬季平均NDVI为0.56

4、1,夏季>春季>秋季>冬季。(3)重庆市植被指数的空间变化趋势。采用显著性分析公式来确定各行政区域的NDVI值在2003.2010年8年间的变化程度,显著性变化程度呈现出明显的空间差异,得出研究区域内处于不显著变化的面积最多,占市域范围的78.56%,其次为显著增加的面积,占市域范围的13.98%;在城市化率较高、城镇建设用地比重高的渝北、江北、九龙坡、沙坪坝等主城区处于极显著退化和显著退化的比例较高;而有较多森林植被分布的秀山、开县、万州、云阳、忠县、酉阳等地显著增加和极显著增加的比例较高;而荣昌、大足、永川、壁山、

5、涪陵、铜梁、潼南等区域植被保持度较高,8年间的变化不显著,变化较为稳定。(4)植被指数与作物各关键生育期的相关性。①水稻。分析水稻在拔节期、西南大学硕十学位论文孕穗期、抽穗期、乳熟期及成熟期内的NDVI值和与水稻产量之间的相关性,各个关键生育期与NDVI之间均具有较高的相关性,且相关系数均通过显著性检验,相关系数R2值范围为0.8193-4).9519之间,相关性最高为乳熟期,最低为拔节期,依次为乳熟期>抽穗期>孕穗期>成熟期>拔节期。②玉米。分析玉米在三叶期、七叶期、拔节期、抽穗期、乳熟期及成熟期内的NDVI值和与玉

6、米产量之间的相关性,各个关键生育期与NDVI之间均具有较高的相关性,且相关系数均通过显著性检验,相关系数R2值范围为0.9067-4).9307之间,相关性最高为乳熟期,最低为三叶期,依次为乳熟期>抽穗期>拔节期>七叶期>成熟期>三叶期。(5)基于NDVI的复合估产模型选择。①水稻。对水稻5个生育期的进行不同组合,分别组合为一元、二元、三元、四元、五元共15个基于NDVI的水稻产量估算模型,通过方程拟合相关系数等7个指标综合比较选出较优模型,针对三个较优方程应用到2010年的水稻产量和NDVI值验证分析,最后选出方程1

7、5即包括水稻各个关键生育期的复合方程为最优水稻估产方程。②玉米。对玉米6个生育期的进行不同组合,分别组合为一元、二元、三元、四元、五元、六元共21个基于NDVI的水稻产量估算模型,通过方程拟合相关系数等7个指标综合比较选出较优模型,针对三个较优方程应用到2010年的玉米产量和NDVI值验证分析,复合模型16涵盖的玉米生长到抽穗期的关键生育期的NDVI为最优玉米估产方程。关键词:归一化植被指数空间变化时间变化产量估算重庆市ⅡAbstractVegetationisgenerallyconsideredastheplant

8、communitiescoveredonthesurfaceoftheearth,consistofcrops,itisanaturallinkbetweensoil,atmosphereandwater,Thedynamicchangesofmonitoringofthevegetationandthevegetationcov

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