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数码相机与MODIS卫星遥感结合的森林物候监测及管理系统初步研建

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目录

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摘要

1 引言

1.1 选题背景和意义

1.2 植物物候观测历程

1.3 植物物候遥感监测基本原理

1.4 遥感监测植物物候研究进展

1.4.1 植物生长季划分

1.4.2 植物物候对气候变化的响应

1.4.3 植物物候信息提取

1.5 近地表数码相机监测植物物候

1.6 研究内容

1.7 技术路线

2 研究区概况、数据来源与处理

2.1 研究区概况

2.1.1 基本概况

2.1.2 地形地貌

2.1.3 气候特征

2.1.4 森林植被类型和主要树种分布格局

2.2 研究数据的获取与处理

2.2.1 MODIS遥感影像数据

2.2.2 数字高程模型(DEM)数据

2.2.3 四川省土地利用与覆盖数据

2.2.4 四川省森林地理分区图地理配准与数字化

2.2.5 数字相机森林(树木)物候监测系统的建立与数据获取

3 研究方法

3.1 数码相机数据处理

3.1.1 数码相机图像处理方法

3.1.2 数据平滑及物候期的确定

3.2 MODIS遥感影像数据处理

3.2.1 MODIS数据预处理

3.2.2 时间序列植被指数构建

3.2.3 时间序列植被指数重构

3.2.4 时间序列植被指数重构方法选择

3.2.5 时间序列图像重构结果

3.2.6 森林物候关键期提取

3.3 数码相机与卫星遥感监测森林物候比较

4 结果与分析

4.1 数码相机植被指数选择

4.2 数码相机时间序列植被指数拟合及物候关键期确定

4.3 数码相机精细物候变化信息提取

4.4 四川森林植被物候参数的时空格局及变化趋势

4.4.1 生长季开始期

4.4.2 生长季结束期

4.4.3 生长季长度

4.4.4 生长最大值时间

4.5 四川森林植被物候信息与海拔之间的关系

4.6 数码相机与卫星遥感监测森林物候比较

4.6.1 灵岩山森林公园森林物候监测结果

4.6.2 数码相机与卫星遥感监测的比较分析

4.6.3 误差分析

4.7 森林物候遥感监测管理系统建立与数据发布

4.7.1 森林物候数码相机自动监测管理子系统建立

4.7.2 森林物候MODIS卫星遥感监测子系统建立

4.7.3 森林物候监测数据在线发布

5 结论与展望

5.1 结论与讨论

5.2 不足与展望

参考文献

致谢

附录

攻读学位期间取得的研究成果

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摘要

物候是气候与自然环境变化最直观、敏感的综合指示器和“诊断指纹”,植物的物候信息不仅反映当地当时的环境条件,而且反映过去一段时间环境条件的积累。随着科学技术的发展,植物物候的研究不再局限于传统手段,卫星遥感技术及数码相机延时拍摄技术等被越来越多地运用到植物物候研究中。利用卫星遥感技术,结合数码相机延时拍摄技术记录植被物候变化过程,既节约人力资源和监测成本,又能同时在大区域范围和局部地段内研究植被物候变化。本研究基于MODIS卫星遥感技术和数码相机延时摄影技术,开展四川省森林和都江堰市灵岩山森林公园森林植被物候的研究。
  本研究采用2014年全年的MODIS地表反射率产品,探测四川省森林植被物候的年度变化。同时,选择四川农业大学教学科研基地——都江堰市灵岩山森林公园为研究样本,以春秋两季颜色变化鲜明的落叶树种银杏和水杉为代表,基于自行设计的森林(树木)物候数据采集系统,实现银杏、水杉冠层数码延时照片的自动获取。采用ENVI/IDL、ArcGIS、TimeSAT等软件,对MODIS卫星遥感时间序列影像和近地面数码相机时间序列数据进行分析,探讨了使用这两种物候监测手段在大区域和景观尺度上提高森林物候监测精细程度的可能性。主要结果如下:
  (1)利用自主开发的数码相机监测自动管理软件,定时自动获取银杏、水杉植被冠层可见光及红外延时照片。计算数码照片感兴趣区(ROI)ExG、Gcc、NDVI及EVI等7种植被指数。从各植被指数时间序列曲线看出,只有ExG、Gcc、NDVI能够正确反映森林植被年内生长变化趋势。
  (2)利用双Logistic模型对数码相机3种植被指数进行平滑去噪处理,得出了较为合理的时间序变化数据。采用动态阈值法提取基于数码相机的植被生长季开始期(SOS)、生长结束期(EOS)、生长季长度(LOS)及生长最大值日期(MOE)。结果表明,3种植被指数中,ExG、Gcc得出的物候关键期较为接近,SOS在130天左右;EOS在天280天左右;LOS在150天左右;MOE在180天左右。表明,基于数码相机监测森林植被冠层物候变化是可行的;基于数码相机的可见光通道植被指数在表征物候变化信息时优于红外通道。
  (3)对MODIS8天合成地表反射率产品数据进行预处理,计算NDVI、EVI、ExG及Gcc植被指数,从构建的植被指数时间序列变化情况看出,4种植被指数均能够通过森林冠层物候正确反映森林植被年内生长变化趋势。
  (4)以EVI植被指数为例,采用不同平滑方法对其进行平滑去噪处理发现,S-G滤波方法在拟合效果及对原始数据保真度方面优于其它方法。采用动态阈值法提取四川森林植被物候关键期,对比4种植被指数发现,EVI植被指数在反映森林植被物候变化方面优于其它3种植被指数。
  (5)四川森林植被物候关键期空间分布规律:SOS:盆地内部、盆地北部(90-110天)<盆地西部、盆地南部、盆地西南部(110-130天)<川西亚高山、川西北高原(150-170天);EOS:盆地西南部(310-330)>盆地内部、盆地北部(290-310天)>盆地西部、盆地南部(270-290天)>川西亚高山、川西北高原(250-290天);LOS:盆地内部、盆地北部(190-210天)>盆地西部、盆地南部、盆地西南部(150-170天)>川西亚高山、川西北高原(110-130天);MOE:各林区中除盆地西南缘林区有超过30%面积大于220天外,其它林区大部分森林生长达最大值日期在180-200天。
  (6)分析四川森林物候关键期与海拔高度的关系发现,在海拔2000m以下,海拔每上升200m,SOS推迟3.1天,EOS推迟5.1天,LOS延长2天,MOE推迟0.8天;在海拔2000m到4000m之间,海拔每升高200m,SOS提前3.4天,EOS提前8.2天,LOS缩短4.8天,MOE缩短1.5天。海拔4000m以上地区,森林植被物候随海拔变化的规律不明显。
  (7)比较两种不同监测手段和不同植被指数得到的森林植被物候关键期,发现:卫星遥感和数码相机监测及采用不同植被指数分析得到的结果存在不同程度偏差。总的来说,基于卫星遥感的EVI和基于数码相机的ExG及Gcc较其它植被指数更适合于森林植被物候的研究。
  (8)利用IDL、C#等初步开发建立了四川森林物候遥感监测系统。该系统包含了数码相机森林物候自动监测分析管理、MODIS卫星森林物候遥感监测分析和数据Web发布3个主要模块,主要实现了森林(树木)物候数码照片的自动获取,数码照片R、G、B和红外通道值的批量提取分析,MODIS卫星数据的预处理,影像分析,模型拟合分析(S-G滤波),森林植被物候参数提取,矢量数据和影像数据叠加显示,基本的地图操作工具和监测结果Web发布等。

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