检索结果-南通市图书馆

基于MODIS数据的河北省草地和林地的物候期及其与NPP相关分析

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遥感技术与应用 2022年第1期37卷 205-217页

作者：张晨袁金国河北师范大学地理科学学院河北石家庄050024 河北省环境变化遥感识别技术创新中心河北石家庄050024 河北省环境演变与生态建设重点实验室河北石家庄050024 唐山市凤凰中学河北唐山063000

通过2006~2016年中等分辨率成像光谱仪modis(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)的MCD12Q2数据集和NPP(Net Primary Productivity,净初级生产力)数据MOD17A3HGF为数据源,研究河北省的草地和林地的物候期:生长季起始期SOS(Start of Season)、生长季结束期EOS(End of Season)和生长季长度LOS(Length of Season)的多年均值空间分布和多年变化趋势,通过相关分析法研究草地和林地的物候期对NPP的相关关系,并进行显著性检验判断变化趋势和相关系数在α=0.05水平上的显著性。结果表明:河北省草地SOS大多出现在第108~153 d,EOS大多出现在第273~304 d,LOS大多为128~190 d。林地SOS大多出现在第107~128 d,EOS大多出现在第282~306 d,LOS大多为162~194 d。河北省草地和林地的SOS主要呈现出提前趋势,EOS呈现延后趋势,LOS主要呈现增长趋势;草地和林地的物候期与NPP主要呈现中度相关,其中SOS与NPP主要呈现负相关,EOS、LOS与NPP主要呈现正相关。

关键词：草地林地物候期 MODIS数据 NPP

基于MODIS数据模拟华北平原冬小麦农田生态系统的呼吸作用

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生态科学 2023年第4期42卷 182-189页

作者：叶昊天李颖余珂中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003 郑州市气象局郑州450003

为探讨华北平原冬小麦农田生态系统的呼吸作用,利用2013—2017年河南省郑州市农业气象试验站的碳通量观测数据分析了冬小麦生长季的呼吸作用,基于modis遥感数据讨论了该生态系统的环境因子并模拟了冬小麦的呼吸作用。结果表明:冬小麦呼... 详细信息

为探讨华北平原冬小麦农田生态系统的呼吸作用,利用2013—2017年河南省郑州市农业气象试验站的碳通量观测数据分析了冬小麦生长季的呼吸作用,基于modis遥感数据讨论了该生态系统的环境因子并模拟了冬小麦的呼吸作用。结果表明:冬小麦呼吸作用(观测值)和增强型植被指数(EVI)、陆地表面水分指数(LSWI)及地表温度(LST)存在较好的相关关系,可以利用基于MODIS数据的呼吸模型模拟郑州地区冬小麦呼吸作用,呼吸作用的模拟值白天要大于夜间,在2013—2017年冬小麦研究阶段(年积日DOY=73—169)模拟的呼吸作用总累积量分别为472.18、477.02、490.43、482.90、487.37 g·m^(–2)。研究表明,基于MODIS数据模拟郑州地区冬小麦农田生态系统呼吸作用是合理可行的,可为研究中国区域碳收支评估提供数据基础和技术理论支持。

关键词：冬小麦农田生态系统 MODIS数据呼吸作用

利用MODIS数据和BP神经网络重构美国区域尺度大豆日光诱导叶绿素荧光

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智慧农业(中英文) 2024年

作者：姚建恩刘海秋杨曼冯金赢陈秀张佩佩安徽农业大学信息与人工智能学院

[目目的的和和意意义义]原始星载日光诱导叶绿素荧光（Sunlight-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）数据存在足迹离散、时空分辨率低等缺陷，针对这些问题许多研究进行了SIF重构，但大多数重构后的新型SIF数据分辨率仍较低，难以... 详细信息

[目目的的和和意意义义]原始星载日光诱导叶绿素荧光（Sunlight-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）数据存在足迹离散、时空分辨率低等缺陷，针对这些问题许多研究进行了SIF重构，但大多数重构后的新型SIF数据分辨率仍较低，难以应用到精细尺度农业领域，且部分高精度SIF重构数据并非基于原始卫星SIF数据重构。OCO-2SIF原始数据空间分辨率高（1.29 km×2.25 km），植被异质性低，对区域尺度高分辨率作物SIF重构具备突出价值。[方法]选取美国区域尺度大豆为研究对象，利用原始OCO-2 SIF和modis产品进行高分辨率大豆SIF重构，通过组合多个卫星轨迹经过的大豆种植区，提高SIF样本总量，与增强植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、光合有效辐射分量（Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR）和土地表面温度（Land Surface Temperature,LST）等预测因子足迹匹配后构建多源遥感数据集，代入BP神经网络训练模型，进而生成区域尺度空间连续且具有较高时空分辨率（8 d、500 m）的重构SIF数据集（BPSIF）。[结结果果和和讨讨论论]加入EVI,FPAR和LST的SIF重构模型R2达0.84，利用总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）数据对BPSIF进行质量评价，发现OCO-2 SIF与GPP的Pearson相关系数为0.53，而BPSIF与GPP相关系数提升到0.8，表明本研究生成的BPSIF数据集更加可靠。[结论]研究成果有望为区域尺度大豆作物日光诱导叶绿素荧光研究提供理论依据和数据支撑。

关键词：星载SIF数据 MODIS数据 BP神经网络大豆SIF重构

基于MODIS数据的青藏高原地表反射率重建方法研究

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光学精密工程 2023年第4期31卷 429-441页

作者：陈善静张文娟张兵康青徐旭中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 陆军勤务学院重庆401311

青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元,使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性,同类地物光谱... 详细信息

青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元,使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性,同类地物光谱具备高相似性,本文针对青藏高原地区提出了一种基于残缺多时相数据与地表覆盖分类信息的地表反射率深度学习重建方法。首先,以多时相MOD09A1反射率数据和MCD12Q1地表覆盖分类数据为基础,通过异常像元去除、有效图层提取、投影转换与拼接,得到目标区域基础反射率图像及辅助数据;其次,根据残差网络基本原理,构建了基于多时相数据与地表覆盖分类信息融合的深度学习网络模型;然后,利用MOD09A1数据完整区域裁剪的云掩膜样本、基于地表覆盖分类和K-means聚类算法生成的增广样本对模型进行训练;最后,将训练好的模型用于缺失数据区域地表反射率重建。通过两组对比试验表明,本文方法降低了对多时相辅助影像数据量和完整性的要求,在多时相数据残缺情况下,结合地表覆盖分类信息可实现对青藏高原大范围地表反射率的修复与重建。

关键词：地表反射率青藏高原深度学习 MODIS数据缺失数据重建

基于MODIS数据的海洋叶绿素浓度时空变化分析

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海洋湖沼通报 2019年第5期 156-163页

作者：范宪创郑新李李漫丝周超陆天启华北理工大学信息工程学院河北唐山063210 吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026 国家海洋环境监测中心辽宁大连116023

海表叶绿素的反演及其时空变化分析,在海洋-大气系统的碳循环、赤潮灾害监测等方面具有重要意义。本文选择海南岛西南海域作为研究区,采用modis 250 m分辨率数据,基于研究区内最优算法模型,反演研究区内叶绿素浓度。基于该模型反演结果... 详细信息

海表叶绿素的反演及其时空变化分析,在海洋-大气系统的碳循环、赤潮灾害监测等方面具有重要意义。本文选择海南岛西南海域作为研究区,采用modis 250 m分辨率数据,基于研究区内最优算法模型,反演研究区内叶绿素浓度。基于该模型反演结果,采用相同点位变化曲线以及差值图像等方法对叶绿素浓度进行年间和季节的时空变化分析。分析结果显示,空间上,由近岸到深海,由高纬度到低纬度,叶绿素浓度均呈现逐渐下降的趋势;时间上,整体呈现出逐年下降的趋势。结果表明,海洋叶绿素浓度受人类活动影响较大,同时也受到洋流、温度、陆地生物以及河流的较大影响。

关键词：定量反演 MODIS数据叶绿素时空变化

基于MODIS数据的黄渤海海域云检测方法及其应用研究

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海洋科学 2018年第3期42卷 17-22页

作者：解本巨马浩刘国柱青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

在处理MODIS数据、业务化监测黄渤海海冰过程中,云检测是重要内容之一,其结果直接影响海冰信息反演的精度。为了减少云在海冰监测过程中的影响,本文针对冬季黄渤海海域的特点,采用多波段阈值云检测算法对云进行检测,并用IDL语言图像处... 详细信息

在处理MODIS数据、业务化监测黄渤海海冰过程中,云检测是重要内容之一,其结果直接影响海冰信息反演的精度。为了减少云在海冰监测过程中的影响,本文针对冬季黄渤海海域的特点,采用多波段阈值云检测算法对云进行检测,并用IDL语言图像处理技术实现该算法。在研究过程中,本文采用C#语言,借助ArcGIS Engine组件,将云检测算法与地理信息系统二次开发技术有机结合,实现了云检测过程的全自动化和可视化,提高了MODIS数据的处理效率。实验表明,该方法具有较高的云检测精度,检测效果理想,并为海冰监测过程的全自动化与可视化研究奠定了基础。

关键词： MODIS数据云检测多波段阈值算法 IDL ArcGIS Engine

基于OTSU在MODIS数据中的云检测应用

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计算机与数字工程 2023年第7期51卷 1562-1567页

作者：解本巨孙岩于龙振青岛科技大学信息科学技术学院青岛266100 青岛科技大学经济与管理学院青岛266100

MODIS数据信息量大,具有丰富的研究价值,为了更好地对MODIS数据进行利用,就需要进行云检测的研究。论文针对MODIS数据的特点,通过平均方差替代均值的计算方式,改良传统的OTSU算法,从而得出对应阈值,融入到多波段阈值法中,将遥感影像分... 详细信息

MODIS数据信息量大,具有丰富的研究价值,为了更好地对MODIS数据进行利用,就需要进行云检测的研究。论文针对MODIS数据的特点,通过平均方差替代均值的计算方式,改良传统的OTSU算法,从而得出对应阈值,融入到多波段阈值法中,将遥感影像分割为云和非云两部分,使得边缘地区的薄云识别的效果更加明显,多学科之间相结合实现了云检测的可视化和自动化,提高了云检测整体精度。实验表明,在黄渤海地区该方法较固定阈值法效果提升明显,更能够适应不同时相的云,并且总体精度达到94%以上。

关键词： MODIS数据 IDL 云检测 OTSU

基于MODIS数据的近10年西安市气溶胶光学厚度反演研究

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基于MODIS数据的近10年西安市气溶胶光学厚度反演研究

作者：王炜栋兰州交通大学

学位级别：硕士

随着经济社会的快速发展,生态破坏和环境污染问题日趋严重,气溶胶颗粒物已经成为影响大气质量的主要污染物。气溶胶粒子改变大气辐射平衡、影响生态系统,并对人体健康造成长期危害。有限的地面环境监测站不能及时、大范围的对空气污染... 详细信息

随着经济社会的快速发展,生态破坏和环境污染问题日趋严重,气溶胶颗粒物已经成为影响大气质量的主要污染物。气溶胶粒子改变大气辐射平衡、影响生态系统,并对人体健康造成长期危害。有限的地面环境监测站不能及时、大范围的对空气污染物进行连续监测,其监测结果也不能反映一个区域的连续变化。随着卫星遥感技术的快速发展,利用卫星覆盖范围广、多传感器、多分辨率和连续性特点来反演气溶胶光学厚度成为一个重要研究方向,这也节省了大量时间和成本。本研究基于暗像元算法和地表反射率数据库法,利用modis L1B1km数据和MOD09A1数据,结合当地的气象资料建立查找表和假定气溶胶模式,反演分析了2009-2018年10年间西安市的气溶胶光学厚度。利用MOD04＿L2气溶胶产品和地面PM10监测数据对比分析了反演精度,分析了10年间AOD的时空分布特征和气溶胶的影响因素。本文主要内容有:（1）利用暗像元算法反演3-11月份西安市气溶胶光学厚度,利用近三年的同一月份的地表反射率数据MOD09A1,建立地表反射率库,根据地表反射率算法反演冬季气溶胶。将冬季反演的AOD与NASA的MOD04＿L2标准气溶胶产品对比,通过回归计算相关系数为0.79。本研究在利用暗像元算法反演时,假设地表都是暗像元,这种假设带来的误差对反演结果影响较大。而在冬季地表植被稀疏,特别是城市地区,地表基本是亮地表,采用近三年同一月合成的反射率库,反射率误差更小,采用该算法在城市地区精度更高,在植被覆盖度高的一些地方,效果较差。（2）利用地面空气质量监测站的PM10数据对比反演的AOD,相关系数为0.568,经过湿度订正和标高订正后,相关系数为0.633。通过卫星反演气溶胶,可以弥补地基监测站的不足,对西安市环境污染连续观测,动态反映气溶胶分布情况和运动形式,对于环境污染物监测和预报提供一定依据。（3）分析了近十年西安市AOD的时空分布特征,发现城市地区AOD均值较高,而在东南和西南一些高海拔地区AOD值小。季节特征为:春季最大,冬季最小;其次探讨了影响AOD的因素,主要通过降水、海拔、坡度、地表覆盖及NDVI值来分析与AOD的相关性,降水与AOD的变化趋势在一些年份刚好相反,降水多,AOD小。海拔越高、坡度大,NDVI值越高的区域,相应AOD越小,反之越大。地表覆盖类型与AOD的关系为:农田及城市建成区的AOD值高于其他地方。

关键词： MODIS数据暗像元法地表反射率算法气溶胶光学厚度 PM10

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基于MODIS数据的河套灌区遥感干旱监测

中国农业大学学报 2020年第10期25卷 44-54页

作者：罗彪刘潇郭萍中国农业大学水利与土木工程学院北京100083

基于MODIS数据,以河套灌区为研究对象,计算灌区2000—2018年作物主要生育期内(5—8月)4种遥感干旱指数、温度植被干旱指数(TVDI)、植被供水指数(VSWI)、植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI),并分析了4种干旱指数与0~20cm土壤相对含水... 详细信息

基于MODIS数据,以河套灌区为研究对象,计算灌区2000—2018年作物主要生育期内(5—8月)4种遥感干旱指数、温度植被干旱指数(TVDI)、植被供水指数(VSWI)、植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI),并分析了4种干旱指数与0~20cm土壤相对含水量、降水量、灌区引水量相关性以及4种干旱指数之间的相互关系。结果表明:经过相关分析,TVDI与土壤相对含水量的相关性优于其他3种遥感干旱指数;在灌溉水量较多的灌区,遥感干旱指数与降雨量相关性较小而与灌区引水量呈现一定的相关关系。本研究发现TVDI在河套灌区有着良好的适用性。此外,在干旱监测中综合利用多种干旱指数进行分析对提高监测精度,科学合理地预报旱情具有重要意义。

关键词：河套灌区 MODIS数据温度植被干旱指数植被供水指数植被状态指数温度状态指数