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基于modis影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

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基于MODIS影像的松嫩平原北部耕地土壤有机质时空动态研究

作者：张美薇东北农业大学

学位级别：硕士

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是... 详细信息

土地,作为陆地碳循环系统的重要组成部分,是人类进行生产生活的载体。土地质量的优良与人类社会的存续息息相关。我国是农业生产大国,有限的耕地资源是农业生产的基础与来源。松嫩平原北部,作为我国基本的农作物种植和生产基地,特别是还含括着宝贵的黑土地资源,对维持国家粮食安全和促进国民经济的发展尤为重要。然而,随着耕地资源不断地开发利用,各种自然和人为因素的综合作用造成了耕地水土流失、土壤盐碱化和沙化等一系列农业生态问题。因此,为了深入了解耕地土壤肥力水平,以采取合理的农业管理措施和构建和谐的区域生态环境,对松嫩平原北部耕地质量进行动态监测与评价,及时、准确地揭示耕地土壤养分含量的空间分布特征和时空动态变化趋势,是开展关于土壤养分属性研究的重要部分。土壤有机质(soil organic matter,SOM),是土壤养分的根本体现,其含量的高低直接影响着土壤肥力状况和粮食产量,同时也是进行耕地质量评价的基础指标。传统的SOM含量时空分析方法,需要收集大量密集的土壤样本实测数据,以确保一个合理的反演精度。这在很大程度上限制了土壤属性反演模型精度的提升,以及进行耕地质量评价的空间范围尺度。然而,随着先进的遥感技术和高性能的算法模型的发展与应用,为运用卫星遥感影像进行SOM含量的时空动态反演研究创造了新的契机。由于遥感影像具有低成本、易更新和大范围覆盖成像的特点,从而避免了传统方法耗时、耗力和成本高的缺点。同时,运用机器学习算法可以显著地提升SOM遥感反演模型的精度。因此,利用长时间序列遥感影像结合机器学习算法,可以快速、准确地实现SOM含量的时空动态遥感反演研究,揭示耕地质量的长期动态变化趋势,为及时了解和掌握我国耕地质量状况提供了更大的可能性。本研究利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台强大的影像存储和云计算功能,获取裸土时期长时间序列modis影像作为遥感数据源,提取并构建分位数形式的时间光谱特征作为SOM时空反演模型的输入量,运用随机森林(Random Forest,RF)和分类回归树(Classification and regression tree,CART)两种机器学习算法构建和筛选区域SOM最优时空反演模型,进而反演松嫩平原北部2001-2018年期间耕地SOM含量的空间分布。最终,揭示研究区及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果表明:(1)RF算法的反演精度要优于CART算法。RF模型获得了较高的决定系数(R=0.65)、较小的均方根误差(RMSE=0.75%)和平均绝对误差(MAE=0.59%)值,而CART模型获得了较低的反演精度(R=0.52,RMSE=0.80%,MAE=0.63%)。相比于CART模型,RF模型使SOM反演精度相对(RI)提高6.25%,并筛选为最优SOM时空反演模型。(2)运用分位数形式的时间光谱特征,使反演模型获得了较高的精度,是构建SOM时空反演模型输入量的良好选择。具有时间光谱特征的遥感波段反射率、经验光谱指数(R)和归一化水体指数(NDWI)是裸土时期SOM遥感反演模型的关键输入量。(3)利用RF算法最优时空反演模型获取的松嫩平原北部耕地SOM含量空间分布图,准确地揭示了SOM含量的空间分布格局。SOM含量从东北到西南呈递减趋势。(4)研究区东北部的黑土区域耕地SOM含量呈下降趋势,而中部及与其相连的南部和西北部地区耕地SOM含量呈上升趋势。(5)研究区耕地SOM含量的平均值总体上呈现出略微增加趋势,最大变化值为0.09%,增长率为0.16%/年。施肥量和玉米种植面积的增加对SOM含量的提升起到了促进作用。(6)黑土区域耕地SOM含量的平均值总体上呈现出下降趋势,最大变化值为-0.08%,下降率为-0.11%/年。水土流失是造成黑土区域耕地土壤质量退化的主要原因。本研究揭示了松嫩平原北部及其含括的黑土区域耕地SOM含量的时空分布特征和动态变化趋势。研究结果可为土壤理化性质时空动态反演研究提供相应的理论基础,并为开展精准区域耕地质量评价等相关工作提供技术支持,也可为深入开展松嫩平原耕地保护和黑土地退化研究提供可靠的数据参考。因此,本研究在促进加强松嫩平原土壤生态保护、建立和实施合理的农业管理措施,以及评估土壤碳库等方面具有重要的现实意义。

关键词：耕地土壤有机质松嫩平原北部时空动态变化 modis影像 Google Earth Engine

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modis影像条带噪声行的判断及去除研究

遥感技术与应用 2015年第3期30卷 540-546页

作者：熊贤成杨春平敖明武郭晶曾丹丹电子科技大学四川成都610054

为了提高modis_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于modis的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后... 详细信息

为了提高modis_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于modis的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后,通过对比原始数据和去条带噪声后数据的差值图、行均值图和数值分析来证实条带噪声处理效果。结果表明:该方法可以精确判断这两个波段影像的所有条带噪声行,且对条带噪声去除效果较好,去除条带过程简单且适用于复杂场景的光谱图像。

关键词： modis影像条带噪声插值法剔除噪声

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应用modis影像估测太湖水体悬浮物浓度

水科学进展 2007年第3期18卷 444-450页

作者：祝令亚王世新周艺阎福礼杨龙元中国科学院遥感应用研究所中国科学院南京地理与湖泊研究所江苏南京210008

以太湖为研究区域,同步获取悬浮物浓度实测数据、水体反射光谱数据和modis卫星影像数据,构建基于中分辨率成像光谱仪(modis)的悬浮物遥感估测模型。为了削弱大气效应,对modis影像了进行了粗略大气纠正。通过悬浮物特征光谱分析,将modis... 详细信息

以太湖为研究区域,同步获取悬浮物浓度实测数据、水体反射光谱数据和modis卫星影像数据,构建基于中分辨率成像光谱仪(modis)的悬浮物遥感估测模型。为了削弱大气效应,对modis影像了进行了粗略大气纠正。通过悬浮物特征光谱分析,将modis各敏感波段及波段组合与悬浮物浓度实测值进行相关分析,并应用实测光谱数据进行验证。在此基础上,运用回归分析建立半经验反演模型,并对模型进行了评价和应用。研究结果表明,modis影像可以很好地对大型内陆湖泊的悬浮物浓度进行遥感估测。250 m波段2 500 m波段4与1 000 m波段14是探测悬浮物的敏感波段。波段组合上,500 m组合因子r4/r3、r4-r3估测悬浮物含量的精度很高,适于构建反演模型;1 000 m波段8、11、131、4的多元组合也是构建模型的较好选择(R2均不低于0.85)。

关键词：悬浮物浓度 modis影像模型太湖水体

用modis影像和劈窗算法反演山东半岛的地表温度

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中国矿业大学学报 2005年第1期34卷 46-50页

作者：毛克彪覃志豪施建成中国科学院遥感所北京100101 农业部资源遥感与数字农业重点实验室

简要介绍了劈窗算法,并对Planck方程进行了线性简化,从而简化了劈窗算法的方程计算.针对modis的波段设置特点,先用近红外波段反演大气水汽含量,然后根据LOWTRAN模拟大气水汽含量与透过率的关系,这样可以根据反演得到的水汽计算31和32波... 详细信息

简要介绍了劈窗算法,并对Planck方程进行了线性简化,从而简化了劈窗算法的方程计算.针对modis的波段设置特点,先用近红外波段反演大气水汽含量,然后根据LOWTRAN模拟大气水汽含量与透过率的关系,这样可以根据反演得到的水汽计算31和32波段的透过率.最后运用劈窗算法反演山东半岛地区的地表温度(LST),结果比较合理.

关键词：地表温度反演水汽含量山东半岛近红外波段 modis影像模拟算法设置简化

基于modis影像的洪泽湖水生植被覆盖时空变化特征及影响因素分析

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环境科学 2019年第10期40卷 4487-4496页

作者：李娜施坤张运林龚志军査勇张毅博中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室南京210008 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 南京师范大学地理科学学院南京210023

水生植被是湖泊生态系统的重要组成部分,在改善湖泊水质、维护生物多样性方面起到重要的作用.当前我国湖泊普遍面临富营养化和水生植被退化等问题,监测水生植被时空变化特征、探究主要影响因子,对于保护水生植被和修复富营养化湖泊生态... 详细信息

水生植被是湖泊生态系统的重要组成部分,在改善湖泊水质、维护生物多样性方面起到重要的作用.当前我国湖泊普遍面临富营养化和水生植被退化等问题,监测水生植被时空变化特征、探究主要影响因子,对于保护水生植被和修复富营养化湖泊生态系统具有重要意义.因此,本文选用2007~2017年中等分辨率卫星modis数据,引入植被频次法(vegetation present frequency,VPF)提取水生植被信息,结合气象因子和人类活动分析了洪泽湖近11 a水生植被的时空变化特征及潜在影响因素.结果表明,洪泽湖水生植被VPF存在着明显的季节和年际变化,VPF春夏显著高于秋冬(P 0. 05),表明气候要素对洪泽湖水生植被年际变化影响较小.在采砂活动和水生植被共同存在的北部湖区,总悬浮物浓度与VPF存在显著负相关(R2=0. 48,P <0. 01),表明采砂导致的总悬浮物浓度增加是影响Z1区域水生植被退化的重要原因,又以采砂区附近表现尤为明显.

关键词： modis影像洪泽湖水生植被气象因子采沙活动

GF-1和modis影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比

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作物学报 2018年第7期44卷 1043-1054页

作者：王利民杨玲波刘佳杨福刚姚保民中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来,作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数,如归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI,leaf area index)等。本文通过对比研究16 m... 详细信息

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来,作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数,如归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI,leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率modis影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系,尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R2=0.8961),而与其他指标相关性较弱;modis的NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R2=0.4432),对作物长势的遥感监测精度较低。统计modis冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值,并与modis的NDVI对比,发现两者之间的相关性较低(R2=0.3944);在消除modis与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后,modis影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R2=0.4633)。对modis像元内GF-1 NDVI标准差排序发现,modis像元内冬小麦长势一致性越高,modis的长势遥感监测精度越高。GF-1和modis影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数,且卫星影像分辨率越高,NDVI值越能反映实际的作物长势。modis像元内冬小麦长势一致性越高,基于NDVI的modis与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看,尽管modis与GF-1数据的监测结果趋势较为一致,并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性,但modis NDVI长势监测总体精度较低,为满足作物长势精细化监测的业务需要,应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测,并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。

关键词：归一化植被指数 modis影像 GF-1影像遥感监测冬小麦

基于modis影像的鄱阳湖湖面积与水位关系研究

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第四纪研究 2008年第2期28卷 332-337页

作者：李辉李长安张利华田礼侨中国地质大学地球科学学院地理系武汉430074 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

利用统计分析的方法,根据2001年获取的13景鄱阳湖区无云modis影像中的9景提取的水体面积,并结合同步观测的水文数据分别采用线性、对数和指数3种模型模拟湖面积-水位之间关系。结果显示对数模型相关性最好(R2=0.918),其次为线性和指数... 详细信息

利用统计分析的方法,根据2001年获取的13景鄱阳湖区无云modis影像中的9景提取的水体面积,并结合同步观测的水文数据分别采用线性、对数和指数3种模型模拟湖面积-水位之间关系。结果显示对数模型相关性最好(R2=0.918),其次为线性和指数模型。利用另外4景modis影像对模型进行检验表明,该模型精度较高,模拟的最大误差为3.36%。本研究显示,可根据鄱阳湖水位观测值,利用该模型预测鄱阳湖洪涝期洪水淹没面积,以弥补云天状况下光学遥感难以监测到洪水淹没范围的不足。本研究为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要意义。

关键词：鄱阳湖 modis影像水体面积水位

多时相modis影像的浙江省水稻种植面积信息提取方法研究

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浙江大学学报（农业与生命科学版） 2009年第1期35卷 98-104页

作者：郑长春王秀珍黄敬峰新疆农业大学资源环境学院新疆乌鲁木齐830052 浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所浙江杭州310029 浙江省气象科学研究所浙江杭州310004

为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8d合成modis陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像modis地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利... 详细信息

为准确获取水稻种植面积,以浙江省为研究区,利用8d合成modis陆地表面反射率数据的特点和水稻典型物候特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移栽期、生长期和成熟期等多时像modis地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较为敏感的短波红外波段计算得到的陆地表面水指数进行水稻种植面积信息获取,将提取结果同现状水田与modis影像共同提取的数据以及浙江省统计年鉴数据进行对比分析.结果表明,利用modis影像的8d合成地表反射率数据进行平原区域水稻种植面积提取,精度可达90%以上.因此,采用modis影像数据进行平原区域水稻遥感监测可以为政府决策部门提供信息服务.

关键词：水稻 modis影像增强植被指数陆地表面水指数

基于modis影像的土地覆被分类研究——以京津冀地区为例

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地理科学进展 2014年第11期33卷 1556-1565页

作者：左玉珊王卫郝彦莉刘红河北师范大学资源与环境科学学院石家庄050024 河北省环境演变与生态建设实验室石家庄050024

在全球变化研究中,如何快速、准确获取土地覆被信息对该项研究有着至关重要的作用。随着遥感科学的不断发展和应用领域的深入,研究者可以利用遥感影像进行土地覆被分类研究,并且具有准确、快速、自动化等优点。本文利用modis数据具有的... 详细信息

在全球变化研究中,如何快速、准确获取土地覆被信息对该项研究有着至关重要的作用。随着遥感科学的不断发展和应用领域的深入,研究者可以利用遥感影像进行土地覆被分类研究,并且具有准确、快速、自动化等优点。本文利用modis数据具有的多光谱、多时相特点,以京津冀地区为例,选取2013年全年16-day的MOD13Q1/EVI时间序列数据、2013年5月份一期的MOD09Q1(1、2波段)和MOD09A1(3-7波段)产品,并运用时间序列谐波分析法对全年MOD13Q1/EVI时间序列数据进行去云、去噪的平滑重建处理,使其数据更能反映物候周期性变化规律。选择谐波分析后的全年MOD13Q1/EVI时间序列数据、modis数据的1-7波段地表反射率和NDWI(归一化差异水体指数)、MNDWI(改进归一化差异水体指数)和NDSI(土壤亮度指数),构建了3种特征变量组合方案的CART决策树,分别进行京津冀地区的土地覆被分类研究。结果表明:方案一(全年EVI的23个时相)、方案二(方案一+MOD09的1-7波段地表反射率)和方案三(方案二+MNDWI+NDSI+NDWI)的总体分类精度分别达到86.70%、89.98%、91.34%,Kappa系数分别为84.94%、88.66%、90.20%。研究表明,仅利用modis遥感影像自身多种分类特征和决策树方法对宏观土地覆被分类就可达到较高精度,显示了本文分类方法在实践中的可行性及modis数据在区域尺度土地覆被分类研究方面的优势与潜力。

关键词：土地覆被分类 modis影像谐波分析分类特征组合 CART决策树京津冀地区