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竹林modis lai时间序列同化及在碳通量模拟中的应用研究

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竹林MODIS LAI时间序列同化及在碳通量模拟中的应用研究

作者：李雪建浙江农林大学

学位级别：硕士

亚热带森林在全球碳循环及碳汇功能中发挥着重要的作用,挑战了过去普遍认定欧美温带森林是主要碳汇功能区的传统认识。竹林是我国亚热带森林生态系统的重要组成成分,对大气中的CO具有较强的固定能力,竹林及其碳汇功能在全球气候变化中... 详细信息

亚热带森林在全球碳循环及碳汇功能中发挥着重要的作用,挑战了过去普遍认定欧美温带森林是主要碳汇功能区的传统认识。竹林是我国亚热带森林生态系统的重要组成成分,对大气中的CO具有较强的固定能力,竹林及其碳汇功能在全球气候变化中的作用越来越受到人们的重视。叶面积指数(Leaf Area Index,lai)是陆地植被极其重要的参数之一,它与植物的光合作用、蒸腾作用、水分利用以及生态系统生产力的形成都有密切关系,并常作为陆地生态系统碳水循环、能量交换研究的指标。通过遥感技术获取植被lai及其时间序列变化,驱动生态系统碳循环模型,实现碳循环过程的时空模拟,反映区域甚至全球尺度碳收支的空间分布及演变趋势,一直是森林生态系统碳循环估算的热点及未来重要方向。然而,由于受云层的覆盖、气溶胶、雪覆盖、传感器故障等因素影响,现有诸多基于卫星遥感数据的lai产品噪声大、精度较低且在时间序列上波动较大,不能很好地反映植物生长过程的连续性,从而制约了lai产品的应用。因此,获取高精度lai时间序列对研究森林生态系统碳循环特征十分重要。本研究将以浙江省竹林为研究对象,在竹林遥感信息提取的基础上,首先通过数据同化滤波算法综合竹林地面实测反射率数据、物理生物化参数、modis反射率数和lai产品等数据;然后以PROSAIL模型作为连接lai动态模型和modis观测反射率之间桥梁,构建竹林modis lai数据同化系统;其次,在同化系统优化的基础上,对modis lai产品进行同化,获得高精度竹林lai时间序列产品;最后,以竹林lai同化产品驱动北部生态系统生产力模拟模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator,BEPS),模拟了浙江省全省竹林生态系统的碳通量。主要研究内容包括以下三个方面:1、综合多源遥感数据的竹林信息提取。综合modis、Landsat等多源遥感数据,并辅以地面调查数据为基础,采用最大似然法从浙江省modis数据中提取林地、城镇、水体和耕地等地物类型;然后利用混合像元分解技术,进一步从林地中提取竹林的丰度,实现竹林浙江省竹林分布信息提取。2、竹林modis lai同化方法研究。首先,基于实测反射率对PROSAIL模型进行参数优化,模拟竹林冠层反射率;然后,PROSAIL模型分别耦合双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种算法,建立竹林lai同化系统,并对两个竹林通量站点2011-2015年modis lai时间序列同化;最后,分析两种同化方法同化lai结果差异,选取较好的同化方法对浙江全省竹林lai进行同化。3、lai同化产品在竹林生态系统碳通量模型模拟中的应用研究。用lai同化产品驱动BEPS模型,并对2011-2014年竹林碳通量进行模拟。与观测碳通量相比,选取模拟碳通量较好lai产品对浙江省区域竹林进行时空碳通量模拟。通过研究,主要得到以下几方面的结论:1、基于多源遥感数据的全省竹林遥感信息提取精度高,为竹林lai同化和竹林生态系统碳通量模拟提供了重要的基础数据。2012和2014年浙江省森林分类总精度分别达到了93.18%和92.01%,Kappa系数分别为90.50%和88.83%,为从林地中进一步提取竹林信息奠定了基础。2012年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R达到了0.81,RMSE为7016 hm2,aBIAS为5605 hm2,2014年浙江省竹林遥感估算面积与实际面积之间的决定系数R达到了0.81,RMSE为7727hm2,aBIAS为5242.4 hm2。2、优化后的PROSAIL模型能够高精度的模拟竹林冠层反射率。PROSPECT5模型模拟得到的竹林叶片反射与实测反射率之间的R均在0.99以上,RMSE在2.7%-3.2%之间,说明模型得到了非常好的优化,能够用来进一步用4SAIL模拟竹林的冠层反射率。4SAIL模型模拟得到的竹林冠层反射率与实测反射率之间的决定系数R均在0.99以上,RMSE在1.9%-2.5%之间。因此,冠层反射率模拟结果可以结合lai动态模型对lai进行数据同化运算。3、双集合卡尔曼滤波和粒子滤波两种同化方法都能大幅提高modis lai产品的精度,但粒子滤波方法同化得到了lai产品的精度更高。同化前,modis lai产品与实测lai的R都小于0.25,RMSE和aBAIS均大于1.00,而同化后得到的lai产品与实测lai的R都大于0.85,且RMSE和aBAIS均小于0.42;粒子滤波方法同化得到的lai与实测lai的R比双集合卡尔曼滤波提高了9.2%,RMSE降低了33.3%,aBIAS降低了36.1%。因此,选择粒子滤波算法对浙江省区域竹林进行lai同化,同化结果符合竹林时空分布规律,夏季lai最大,秋季次之,冬季最低。4、基于粒子滤波同化竹林

关键词：竹林 modis lai 数据同化 PROSAIL模型 BEPS模型碳通量

小波变换在modis lai降噪处理中的应用研究

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小波变换在MODIS LAI降噪处理中的应用研究

作者：袁辉电子科技大学

学位级别：硕士

modis遥感数据产品是新一代的卫星遥感信息源,在生态学研究、环境监测、全球气候变化以及农业资源调查等诸多研究中具有广泛的应用前景。modis lai (叶面积指数)是modis数据产品的主要类型之一,是重要的植被生物物理参数,它控制着植被... 详细信息

modis遥感数据产品是新一代的卫星遥感信息源,在生态学研究、环境监测、全球气候变化以及农业资源调查等诸多研究中具有广泛的应用前景。modis lai (叶面积指数)是modis数据产品的主要类型之一,是重要的植被生物物理参数,它控制着植被的许多生物、物理过程,如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获等。但是,modis lai数据产品在生成过程中受到大量噪声的干扰,导致其质量并不理想。本文结合国际科技合作重点项目“地表参数反演与四维同化遥感数据产品”课题的需要,对modis lai数据产品的降噪处理进行了研究。小波分析是一种有效的分析工具。近年来随着小波理论的不断完善,小波分析已经渗透到各学科领域,其中小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面。本文结合modis lai数据产品的质量控制信息,首先用CUBE法增加时序modis lai的有用信息,然后引进小波变换,建立了一个去除时序modis lai数据产品噪声的算法模型。最后,本文对基于此算法模型处理后的modis lai数据产品提出了多种评价模式。实验证明,本文所探讨的算法对于modis lai数据产品降噪处理有一定的有效性。

关键词： modis lai CUBE 小波变换去噪

基于modis lai的陆面模式地表温度模拟研究

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基于MODIS LAI的陆面模式地表温度模拟研究

作者：杨晓月南京信息工程大学

学位级别：硕士

地表温度作为陆面过程的重要物理量之一,在地气相互作用过程中扮演着十分重要的角色。地表温度时间和空间分布的准确估计,对加强陆面生态物理过程以及陆气相互作用过程的理解至关重要。目前,无论地面观测,卫星遥感,还是陆面过程模拟,都... 详细信息

地表温度作为陆面过程的重要物理量之一,在地气相互作用过程中扮演着十分重要的角色。地表温度时间和空间分布的准确估计,对加强陆面生态物理过程以及陆气相互作用过程的理解至关重要。目前,无论地面观测,卫星遥感,还是陆面过程模拟,都很难单独获得时空连续且高精度的地表温度分布规律。本文将遥感与陆面模式相结合,利用2006-2008年不同MODSI叶面积指数(lai)数据,开展了遥感资料应用于陆面模式CLM进行地表温度模拟、地表参数lai敏感性分析及不同modis lai应用效果比较的研究。主要结论如下：(1)在分析不同modis lai数据结构和CLM程序结构基础上,提出了将高时空分辨率的modis lai融入CLM模式分析的技术,并进行了编程实现。其中涉及到坐标变换、重采样、权重计算、数据格式转换等步骤,并对不同modis lai进行所有植被功能类型(PFT)的权重计算,得到与CLM相匹配的月平均叶面积指数。(2)敏感性试验结果表明,随lai增大,模拟地表温度呈减小趋势,同样lai误差变化幅度范围内当lai值较小时,模拟结果更接近参考值,lai逐渐变大时,模式对它更加敏感。lai对地表温度的影响在春夏季较大,秋冬季较小;冬季长江中下游区lai对地表温度的影响大于东北区。东北区地表温度对lai的敏感性随季节变化较长江中下游区更为明显,不同lai误差下东北区模拟地表温度相对误差普遍大于长江中下游区。(3)无论从站点尺度,还是区域尺度,均能体现两种modis lai对模拟地表温度的改进效果,改进modis lai模拟的结果精度较高。年平均站点尺度上,改进modis lai模拟的地表温度与观测值的偏差、相对误差和均方根误差相比原模式模拟结果误差依次减小了9.7%、10.1%、2.2%：modis lai模拟的结果误差依次减小了2.7%、3.9%、1.4%。季平均站点尺度上,春季和冬季三种数据模拟结果误差普遍较大,秋季次之,夏季最小。相比较原模式模拟结果,两种modis lai在春夏季的改进效果好于秋冬季,改进modis lai在夏季改进效果较明显。月平均站点尺度上,改进modis lai模拟的地表温度与观测值的偏差、相对误差和均方根误差相比原模式模拟结果误差依次减小了23%、21.7%、2.5%;modis lai模拟的结果误差依次减小了9.8%、4.5%、1.9%。区域尺度上,在东北、长江中下游、华北南和西南地区,均能较明显体现两种modis lai对模拟地表温度的改进效果,以改进modis lai模拟的结果精度较高。七个区域均是在冬季模拟结果偏差较大,春季次之,夏季和秋季偏差较小。

关键词：陆面模式 modis lai 地表温度

基于modis lai的陆面模式地表温度模拟研究

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基于MODIS LAI的陆面模式地表温度模拟研究

Impact of Accumulated Temperature on Wetland Vegetation Area in Poyang Lake

创新驱动发展提高气象灾害防御能力——第30届中国气象学会年会

作者：杨晓月上海市金山区气象局

地表温度作为陆面过程的重要物理量之一,在地气相互作用过程中扮演着十分重要的角色。无论地面观测,卫星遥感,还是陆面过程模拟,都很难单独获得时空连续且高精度的地表温度分布规律。本文将遥感与陆面模式相结合,利用2006-2008年不同MO... 详细信息

地表温度作为陆面过程的重要物理量之一,在地气相互作用过程中扮演着十分重要的角色。无论地面观测,卫星遥感,还是陆面过程模拟,都很难单独获得时空连续且高精度的地表温度分布规律。本文将遥感与陆面模式相结合,利用2006-2008年不同MODSI叶面积指数(lai)数据,提出了将高时空分辨率的modis lai融入CLM3.0模式分析的技术,并进行了编程实现。开展了地表参数lai敏感性分析及不同modislai应用效果比较的研究。结果表明,陆面模式对lai参数较为敏感,无论从站点还是区域尺度,均能体现两种modislai对模拟地表温度的改进效果,以改进modis lai模拟的结果精度较高。年平均站点尺度上,改进modis lai模拟的地表温度与观测值的偏差、相对误差和均方根误差相比原模式模拟结果误差依次减小了9.7﹪、10.1﹪、2.2﹪。相比较modis lai,改进modis lai在夏季改进效果较明显。区域尺度上,在东北、长江中下游、华北南和西南地区,均能较明显体现两种modis lai对模拟地表温度的改进效果,以改进modis lai模拟的结果精度较高。七个区域均是在冬季模拟结果偏差较大,春季次之,夏季和秋季偏差较小。

关键词：陆面模式 modis lai 地表温度

来源： cnki会议评论

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Computers, Materials & Continua 2022年第10期73卷 1915-1926页

作者： Xin Yao Junyu Zhu Hong Zeng Wenzheng Yu Hanxiaoya Zhang School of Geographical Sciences Nanjing University of Information Science&TechnologyNanjing210044China Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute CASLanzhou730000China Faculty of Science The University of Auckland1010New Zealand

Accumulated temperature,which is now widely used in agronomy,is an important ecological factor to the growth of plants,but few relative studies have been found on the vegetation area of floodplain grasslands in Poyang *** research used the classification and regression tree(CART)to classify normalized vegetation area index derived from modis lai(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Leaf Area Index)images from 2008 to 2014,according to different climate indexes,such as mean daily air temperature(n),accumulated temperature(jw),daily maximum temperature(g),daily minimum temperature(d),accumulative precipitation(j),water level(s)and average water level for 20 days preceding(a).The results showed that:(1)The accumulated temperature and the 20-day average WL(water level)were found to have the greatest impact on variation in wetland vegetation area,and they both dominated the classification process twice;(2)Two classification thresholds of accumulated temperature were 790°C and 1784°C,approximately corresponding to the beginning of April and midMay;(3)790°C could also be used as a threshold to select remote sensing images to analysis the annual variability of vegetation,*** accumulated temperature is lower than 790°C,remote sensing images of similar accumulated temperature rather than similar date should be selected from different years for *** also found that,effects of different hydrological factors on area of floodplain grasslands showed stage characteristics:(1)From January to March,water level changes slowly with less rainfall,as a result,the 20-day average WL which can interpret the hydrologic characteristics smoothly showed significant importance in this stage;(2)While entering April,intense rainfall make accumulative precipitation to be the dominating factor of classification;(3)From late April to mid-May,in condition of accumulative precipitation higher than 405 mm,daily water level is of most importance,because to the flood recessio

关键词： Poyang Lake wetlands modis lai CART model accumulated temperature water level

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中国森林与农田遥感叶面积指数产品精度分析

中国森林与农田遥感叶面积指数产品精度分析

作者：张丽丽南京信息工程大学

学位级别：硕士

由于全球气候变化、碳源汇变化驱动机制等研究的需要,叶面积指数(Leaf Area Index, lai)作为气候模式、碳循环模式等动态过程模型的关键输入,lai的研究和应用更应需要在区域及全球尺度上进行,因此利用遥感卫星数据进行lai反演,进而生产... 详细信息

由于全球气候变化、碳源汇变化驱动机制等研究的需要,叶面积指数(Leaf Area Index, lai)作为气候模式、碳循环模式等动态过程模型的关键输入,lai的研究和应用更应需要在区域及全球尺度上进行,因此利用遥感卫星数据进行lai反演,进而生产全球遥感lai产品数据得到越来越广泛应用。然而,由于不同的测量方法和仪器及冠层结构的不同因素定义叶面积指数,lai产品能显著变化,目前还不具有准确性和一致性的全球和区域应用产品。因此在应用遥感lai产品时,对lai产品的精度评价显得尤为重要。本研究以中国东北大兴安岭加格达奇林区、江苏省南京市典型农田为研究区。基于环境卫星遥感数据获得典型植被指数,利用环境卫星植被指数和实测lai构建回归分析模型分别反演林地、小麦和水稻lai。最后,利用环境卫星反演lai数据通过尺度转换对modis lai产品和GLOBCARBON lai产品进行验证,并分析lai产品误差来源,再对农田区modis lai产品和GLOBCARBON lai产品进行订正。本研究的主要结论如下：(1)在中国东北大兴安岭加格达奇林区,三种lai数据在植被区域lai值域范围最大的为GLOBCARBON lai数据,其值在0.93～4.91, HJ-1kmlai数据与modis lai数据值域基本相同,GLOBCARBON lai均值最高,其值比HJ-1kmlai高0.29,误差为11%,而modis lai数据均值则比HJ-1kmlai均值低0.28,误差为11.8%,两种遥感lai数据产品在研究区精度误差均在20%左右,但GLOBCARBON lai存在高估现象,而modis lai数据则为低于实测反演值。(2)在南京农作物研究区,小麦的GLOBCARBON lai比HJ-30mlai均值低1.18,误差为44%,modis lai比HJ-30mlai均值低1.75,误差为66%;在水稻区,GLOBCARBON lai比HJ-30mlai均值低0.84,误差为25%, modislai比HJ-30mlai均值低1.47,误差为43%。通过结果分析可以看出,研究区小麦和水稻modis lai、GLOBCARBON lai的均值明显低于环境卫星反演得到的lai值,存在严重低估现象。根据分析,由于南京农田呈零星状分布,地表异质性严重,导致低分辨率GLOBCARBON lai和modis lai产品存在混合像元。(3)再对南京农作物研究区GLOBCARBON lai和modis lai产品混合像元进行分解,得出在小麦区,GLOBCARBON lai均值高估HJ-30mlai为0.25,误差从44%降到8.6%,modis lai比HJ-30mlai均值低0.29,误差从66%降到10.9%;在水稻区,GLOBCARBON lai比HJ-30mlai均值高0.28,误差从25%降到7.6%,modis lai比HJ-30mlai均值低0.23,误差从43%降到6.7%。从订正后数据来看,订正后的modis lai和GLOBCARBON lai极大的改善了混合像元的问题。但GLOBCARBON lai存在高估现象,而modis lai数据则为低于实测反演值。

关键词：叶面积指数 modis lai GLOBCARBON lai 产品验证混合像元分解