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时间:2019-03-17
《融合gf-1与modis数据生成高时空分辨率lai产品》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、学校代码:10564学号:2013205803分类号:P407.8密级:硕士学位论文融合GF-1与MODIS数据生成高时空分辨率LAI产品黄汝根指导教师:刘振华副教授学院名称:资源环境学院专业名称:地图学与地理信息系统答辩委员会主席:王广兴教授中国²广州2016年6月华南农业大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人
2、完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:日期:学位论文提交同意书本学位论文符合国家和华南农业大学关于研究生学位论文的相关规定,达到学位授予要求,同意提交。导师签名:日期:学科带头人签名:日期:摘要叶面积指数(LAI)是描述陆地表面和植物边界层之间各种物质及能量交换的陆地过程模型中一个极其重要的状态参数,精确测算LAI是评估植被长势和固碳能力的重要前提,对维持生态平衡和提高人类的生产生活水平具有深远的意义。因此,借助遥感手段估算大面积植被冠层LAI是现领域研究生态环境相关工作的主要手段。然而,现阶段LAI标准产品无法同时兼顾
3、时间分辨率和空间分辨率,很大程度上限制了LAI相关领域研究的发展。所以,本文基于这一问题进行深入的探讨与研究。本文以广州市黄埔区中部的城郊区,探讨基于克里金插值法的同化滤波法融合“高分一号”遥感影像(GF-1)高空间分辨率与MODISLAI标准产品高时间分辨率各自的优势,生成高时空分辨率的LAI产品。同时为提高LAI产品的精度,在融合的过程中加入景观指数因子,从宏观上更为贴切地描述不同时刻植被LAI曲线的变化。主要的工作内容如下:(1)探讨基于克里金插值法生成LAI时间序列产品的合理性对遥感影像进行克里金插值法的尺度转换,首先需要
4、验证其是否符合空间自相关和是否满足正态分布的要求,否则会降低尺度转换后的精度。利用莫兰系数对MODIS产品中红色波段反射率、近红外波段反射率、归一化差异植被指数(NDVI)以及LAI的进行自相关空间分析,它们的莫兰系数分别为0.722,0.703,0.774和0.655,反映研究区中植被类型倾向于整体性,满足克里金插值法的要求。同时,采用非参数法对MODIS产品进行正态分布检验时,均服从正态分布。同理,GF-1的红色波段反射率、近红外波段反射率以及NDVI均满足克里金插值法的前提假设。对MODIS产品进行点克里金插值法尺度转换到合
5、适的分辨率30m后,GF-1影像通过块克里金插值法尺度转换到同一空间分辨率对MODIS的降尺度进行间接的精度验证。结果表明,红色波段反射率、近红外波段反射率以及NDVI的误差系数均小于20.62%;同时,利用地面实测50组LAI与MODISLAI尺度转换后进行横向比较发现,其平均误差系数为25.48%,结果表明MODIS标准产品经克里金插值法尺度下推后是合理的。(2)构建GF-1影像NDVI与LAI的估算模型基于GF-1遥感影像,利用地面实测LAI数据建立不同植被LAI与NDVI之间的回归模型。通过植被分类后,农田、草地和阔叶林均
6、以指数模型与各自的NDVI构建I2估算方程,R系数均大于0.833,拟合精度良好,估算精度满足大面积、大范围估测不同植被类型冠层LAI的需要。(3)基于同化滤波法融合MODISLAI产品与GF-1反演的LAI分布图将GF-1影像反演的LAI分布图融合到MODISLAI产品中,需要用到同化滤波法,同时在融合过程中加入景观指数因子对其进行优化,最后生成了研究区全年高空间分辨率的LAI分布图。经实测LAI验证后,时间序列的LAI分布图的平均预测精度为72.80%,结果表明经同化滤波法生成的时间序列LAI是可行的。关键词:MODIS产品;
7、“高分一号”;克里金插值法;叶面积指数;时间序列IIGeneratingHighSpatiotemporalResolutionLAIUsingMODISandGF-1DataHuangRugen(CollegeofNaturalResourcesandEnvironment,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China)Abstract:LeafAreaIndex(LAI)isaprocessmodeltodescribethevariousterrestrialm
8、atterandenergyexchangebetweenthelandsurfaceandplantboundarylayer.Itisanextremelyimportantstatusparameterssoaccurateestimates
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