基于多源遙感數(shù)據(jù)時(shí)空融合的喀斯特地區(qū)植被覆蓋度及動(dòng)態(tài)變化分析
發(fā)布時(shí)間:2021-03-11 12:32
隨著遙感技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,遙感領(lǐng)域進(jìn)入了更大范圍、更高精度、更深層次的應(yīng)用階段。在喀斯特地形破碎與生態(tài)脆弱等復(fù)雜條件下,迫切需要高時(shí)空分辨率的植被覆蓋度等數(shù)據(jù)來(lái)支撐植被動(dòng)態(tài)、石漠化綜合防治等相關(guān)研究。由于技術(shù)和預(yù)算的限制,單一傳感器難以獲取同時(shí)滿(mǎn)足高空間分辨率和高時(shí)間分辨率的數(shù)據(jù)。針對(duì)貴州喀斯特地區(qū)由于持久性云覆蓋、云陰影和其他方面的原因?qū)е虏糠諰andsat數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,MODIS數(shù)據(jù)空間分辨率較低不適合小尺度應(yīng)用等問(wèn)題,以及喀斯特地區(qū)石漠化等研究中對(duì)于高空間、高時(shí)間分辨率植被覆蓋度數(shù)據(jù)的需求,以喀斯特地區(qū)為研究區(qū),基于Landsat數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)對(duì)比研究STARFM、ESTARFM、FSDAF三種時(shí)空融合方法在喀斯特地區(qū)的適用性,應(yīng)用適用于研究區(qū)白甫河流域的時(shí)空融合方法和Savitzky-Golay濾波算法重構(gòu)白甫河流域1988-2018年長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI數(shù)據(jù)集、反演長(zhǎng)時(shí)間序列高空間分辨率的植被覆蓋度數(shù)據(jù)集,并從定性和定量的角度分析1988-2018年白甫河流域植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化特征及驅(qū)動(dòng)因素,從而得出以下結(jié)論:1.ESTARFM方法和FSDAF方法得到的融合影像空間細(xì)節(jié)最為...
【文章來(lái)源】:貴州師范大學(xué)貴州省
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)地理空間特征
貴州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-2研究區(qū)野外照片F(xiàn)ig.2-2Fieldphotosofstudyarea2.2數(shù)據(jù)獲取與處理2.2.1Landsat數(shù)據(jù)與預(yù)處理Landsat是由美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)推出的陸地觀(guān)測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng),截至目前已發(fā)射8顆衛(wèi)星,除第6顆衛(wèi)星發(fā)射失敗,其他衛(wèi)星運(yùn)行狀態(tài)良好,成功返回大量有效數(shù)據(jù)。其中Landsat5于1984年3月發(fā)射,搭載多光譜掃描儀(MSS)和專(zhuān)題制圖儀(TM),包含7個(gè)波段,掃描帶寬度為185km,重訪(fǎng)周期16天,單景影像覆蓋范圍184x185.2km,空間分辨率為30m。Landsat8于2013年2月發(fā)射,搭載陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)。OLI包括9個(gè)波段,空間分辨率為30米,其中包括一個(gè)15米的全色波段,成像寬幅為185x185km。與Landsat7ETM+傳感器相比,OLI增加了藍(lán)色波段和短波紅外波段,分別用于海岸帶觀(guān)測(cè)和云檢測(cè)。本研究主要采用的Landsat數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat5TM和Landsat8OLI數(shù)據(jù),獲取自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn/)。數(shù)據(jù)獲取后,利用ENVI等軟件對(duì)多光譜影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、去云處理等,并將Blue、Green、Red、NIR四個(gè)波段進(jìn)行組合,裁剪出研究區(qū)白甫河流域范圍影像。2.2.2MODIS數(shù)據(jù)與預(yù)處理MODIS是搭載在美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)于1999年12月和2000年5月
貴州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖2-3流域野外考察及采集點(diǎn)Fig.2-3Watershedfieldinvestigationandcollectionpoint表2-2野外數(shù)據(jù)采集表Tab.2-2Fielddatacollectionform序號(hào)時(shí)間經(jīng)度緯度海拔/m地貌類(lèi)型四周覆蓋類(lèi)型定點(diǎn)類(lèi)型12018.07.25105.33298627.3307671459低山四周山上均為針葉林針葉林22018.07.25105.39141927.3574081500低山南面山上為坡耕地坡耕地32018.07.25105.40570827.3586001510低山東面山上坡耕地坡耕地42018.07.25105.44722827.3571471477低山四周山上均為坡耕地坡耕地52018.07.25105.61337227.2432501633低山東為林地,東偏北為灌叢灌叢62018.07.25105.61187827.2843811450低山北方山上為針闊混交林坡耕地72018.07.25105.61670027.3287671481低山東南方山上為針葉林旱地82018.07.25105.62409227.3422361489低山近處山上為灌木林坡耕地92018.07.25105.64998627.3796611447低山東偏南山上為闊葉林旱地102018.07.25105.69409227.4121641588低山四周山上均為針闊混交林有林地112018.07.25105.69921927.4184391623低山東北方山上為針葉林針葉林122018.07.25105.68729027.0738001438低山四周山上均為有林地旱地132018.07.25105.69595027.0749901409低山四周山上均為有林地旱地142018.07.25105.71104027.0663601295低山東面山上為有林地旱地
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]廈門(mén)典型樹(shù)種的HJ-1A/B NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)濾波算法及物候特性[J]. 李暉,彭韌超,李萬(wàn)凱,朱曉鈴,黃于同,聶芹. 生態(tài)學(xué)雜志. 2019(11)
[2]烏蒙大地譜寫(xiě)綠色華章——畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)退耕還林20年紀(jì)實(shí)[J]. 張忠應(yīng),范俊杰,葉斌,石在長(zhǎng). 當(dāng)代貴州. 2019(Z2)
[3]基于GF-1與MODIS時(shí)空融合的南方丘陵區(qū)水稻提取研究[J]. 王建勛,華麗,鄧世超,王惠東,陳家慧. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2019(05)
[4]面向GF-1 WFV數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)的時(shí)空融合算法對(duì)比分析[J]. 平博,孟云閃,蘇奮振. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]基于MODIS-Landsat時(shí)空融合的陜北黃土高原植被覆蓋變化研究[J]. 劉詠梅,馬黎,黃昌,凱楠. 西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[6]基于時(shí)空融合的NDVI時(shí)序生成技術(shù)在冬小麥監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李勝林,李大成,韓啟金,龍小祥. 太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]沁河流域植被覆蓋時(shí)空分異特征[J]. 原麗娟,畢如田,徐立帥,朱洪芬. 生態(tài)學(xué)雜志. 2019(04)
[8]1982—2015年長(zhǎng)江流域植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 張亮,丁明軍,張華敏,文超. 自然資源學(xué)報(bào). 2018(12)
[9]基于MODIS數(shù)據(jù)的福建省植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 周夢(mèng)遙,何東進(jìn),游巍斌,巫麗蕓. 福建林業(yè)科技. 2018(02)
[10]2000—2015年石羊河流域植被覆蓋度及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 李麗麗,王大為,韓濤. 中國(guó)沙漠. 2018(05)
博士論文
[1]復(fù)雜地形區(qū)次生林林齡與喬木層地上生物量遙感估算研究[D]. 馬士彬.貴州師范大學(xué) 2019
[2]多源遙感地表溫度數(shù)據(jù)時(shí)空融合研究及應(yīng)用[D]. 魏然.武漢大學(xué) 2016
碩士論文
[1]大寧河流域植被變化及其驅(qū)動(dòng)力分析[D]. 辛奇.成都理工大學(xué) 2019
[2]基于Landsat/MODIS數(shù)據(jù)融合的土地利用/覆被分類(lèi)研究[D]. 郭興宇.河北師范大學(xué) 2018
[3]基于高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)的物候相空間監(jiān)測(cè)水稻重金屬脅迫[D]. 鄒信裕.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2018
[4]湖北省植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[D]. 鄒洪坤.武漢大學(xué) 2018
[5]基于GF-1和MODIS數(shù)據(jù)融合的鄱陽(yáng)湖區(qū)域水稻空間分布提取[D]. 吳峰云.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于Landsat 8 OLI與MODIS的時(shí)空數(shù)據(jù)融合方法研究[D]. 莊喜陽(yáng).南京大學(xué) 2017
[7]基于Landsat-8與MODIS數(shù)據(jù)的地表溫度時(shí)空融合:SADFAT算法改進(jìn)及編程實(shí)現(xiàn)[D]. 吳文豐.福建師范大學(xué) 2016
[8]多源遙感數(shù)據(jù)融合生成高時(shí)空分辨率地表溫度研究與驗(yàn)證[D]. 孫晨紅.西安科技大學(xué) 2015
[9]2001-2013年洞庭湖流域植被覆蓋度時(shí)空變化特征研究[D]. 符靜.湖南師范大學(xué) 2015
[10]時(shí)空融合技術(shù)在高時(shí)空分辨率NDVI數(shù)據(jù)重構(gòu)中的應(yīng)用[D]. 趙艷麗.太原理工大學(xué) 2015
本文編號(hào):3076464
【文章來(lái)源】:貴州師范大學(xué)貴州省
【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究區(qū)地理空間特征
貴州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-2研究區(qū)野外照片F(xiàn)ig.2-2Fieldphotosofstudyarea2.2數(shù)據(jù)獲取與處理2.2.1Landsat數(shù)據(jù)與預(yù)處理Landsat是由美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)推出的陸地觀(guān)測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng),截至目前已發(fā)射8顆衛(wèi)星,除第6顆衛(wèi)星發(fā)射失敗,其他衛(wèi)星運(yùn)行狀態(tài)良好,成功返回大量有效數(shù)據(jù)。其中Landsat5于1984年3月發(fā)射,搭載多光譜掃描儀(MSS)和專(zhuān)題制圖儀(TM),包含7個(gè)波段,掃描帶寬度為185km,重訪(fǎng)周期16天,單景影像覆蓋范圍184x185.2km,空間分辨率為30m。Landsat8于2013年2月發(fā)射,搭載陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)。OLI包括9個(gè)波段,空間分辨率為30米,其中包括一個(gè)15米的全色波段,成像寬幅為185x185km。與Landsat7ETM+傳感器相比,OLI增加了藍(lán)色波段和短波紅外波段,分別用于海岸帶觀(guān)測(cè)和云檢測(cè)。本研究主要采用的Landsat數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat5TM和Landsat8OLI數(shù)據(jù),獲取自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn/)。數(shù)據(jù)獲取后,利用ENVI等軟件對(duì)多光譜影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、去云處理等,并將Blue、Green、Red、NIR四個(gè)波段進(jìn)行組合,裁剪出研究區(qū)白甫河流域范圍影像。2.2.2MODIS數(shù)據(jù)與預(yù)處理MODIS是搭載在美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)于1999年12月和2000年5月
貴州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖2-3流域野外考察及采集點(diǎn)Fig.2-3Watershedfieldinvestigationandcollectionpoint表2-2野外數(shù)據(jù)采集表Tab.2-2Fielddatacollectionform序號(hào)時(shí)間經(jīng)度緯度海拔/m地貌類(lèi)型四周覆蓋類(lèi)型定點(diǎn)類(lèi)型12018.07.25105.33298627.3307671459低山四周山上均為針葉林針葉林22018.07.25105.39141927.3574081500低山南面山上為坡耕地坡耕地32018.07.25105.40570827.3586001510低山東面山上坡耕地坡耕地42018.07.25105.44722827.3571471477低山四周山上均為坡耕地坡耕地52018.07.25105.61337227.2432501633低山東為林地,東偏北為灌叢灌叢62018.07.25105.61187827.2843811450低山北方山上為針闊混交林坡耕地72018.07.25105.61670027.3287671481低山東南方山上為針葉林旱地82018.07.25105.62409227.3422361489低山近處山上為灌木林坡耕地92018.07.25105.64998627.3796611447低山東偏南山上為闊葉林旱地102018.07.25105.69409227.4121641588低山四周山上均為針闊混交林有林地112018.07.25105.69921927.4184391623低山東北方山上為針葉林針葉林122018.07.25105.68729027.0738001438低山四周山上均為有林地旱地132018.07.25105.69595027.0749901409低山四周山上均為有林地旱地142018.07.25105.71104027.0663601295低山東面山上為有林地旱地
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]廈門(mén)典型樹(shù)種的HJ-1A/B NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)濾波算法及物候特性[J]. 李暉,彭韌超,李萬(wàn)凱,朱曉鈴,黃于同,聶芹. 生態(tài)學(xué)雜志. 2019(11)
[2]烏蒙大地譜寫(xiě)綠色華章——畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)退耕還林20年紀(jì)實(shí)[J]. 張忠應(yīng),范俊杰,葉斌,石在長(zhǎng). 當(dāng)代貴州. 2019(Z2)
[3]基于GF-1與MODIS時(shí)空融合的南方丘陵區(qū)水稻提取研究[J]. 王建勛,華麗,鄧世超,王惠東,陳家慧. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2019(05)
[4]面向GF-1 WFV數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)的時(shí)空融合算法對(duì)比分析[J]. 平博,孟云閃,蘇奮振. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]基于MODIS-Landsat時(shí)空融合的陜北黃土高原植被覆蓋變化研究[J]. 劉詠梅,馬黎,黃昌,凱楠. 西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[6]基于時(shí)空融合的NDVI時(shí)序生成技術(shù)在冬小麥監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李勝林,李大成,韓啟金,龍小祥. 太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]沁河流域植被覆蓋時(shí)空分異特征[J]. 原麗娟,畢如田,徐立帥,朱洪芬. 生態(tài)學(xué)雜志. 2019(04)
[8]1982—2015年長(zhǎng)江流域植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 張亮,丁明軍,張華敏,文超. 自然資源學(xué)報(bào). 2018(12)
[9]基于MODIS數(shù)據(jù)的福建省植被覆蓋度時(shí)空變化分析[J]. 周夢(mèng)遙,何東進(jìn),游巍斌,巫麗蕓. 福建林業(yè)科技. 2018(02)
[10]2000—2015年石羊河流域植被覆蓋度及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 李麗麗,王大為,韓濤. 中國(guó)沙漠. 2018(05)
博士論文
[1]復(fù)雜地形區(qū)次生林林齡與喬木層地上生物量遙感估算研究[D]. 馬士彬.貴州師范大學(xué) 2019
[2]多源遙感地表溫度數(shù)據(jù)時(shí)空融合研究及應(yīng)用[D]. 魏然.武漢大學(xué) 2016
碩士論文
[1]大寧河流域植被變化及其驅(qū)動(dòng)力分析[D]. 辛奇.成都理工大學(xué) 2019
[2]基于Landsat/MODIS數(shù)據(jù)融合的土地利用/覆被分類(lèi)研究[D]. 郭興宇.河北師范大學(xué) 2018
[3]基于高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)的物候相空間監(jiān)測(cè)水稻重金屬脅迫[D]. 鄒信裕.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2018
[4]湖北省植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[D]. 鄒洪坤.武漢大學(xué) 2018
[5]基于GF-1和MODIS數(shù)據(jù)融合的鄱陽(yáng)湖區(qū)域水稻空間分布提取[D]. 吳峰云.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于Landsat 8 OLI與MODIS的時(shí)空數(shù)據(jù)融合方法研究[D]. 莊喜陽(yáng).南京大學(xué) 2017
[7]基于Landsat-8與MODIS數(shù)據(jù)的地表溫度時(shí)空融合:SADFAT算法改進(jìn)及編程實(shí)現(xiàn)[D]. 吳文豐.福建師范大學(xué) 2016
[8]多源遙感數(shù)據(jù)融合生成高時(shí)空分辨率地表溫度研究與驗(yàn)證[D]. 孫晨紅.西安科技大學(xué) 2015
[9]2001-2013年洞庭湖流域植被覆蓋度時(shí)空變化特征研究[D]. 符靜.湖南師范大學(xué) 2015
[10]時(shí)空融合技術(shù)在高時(shí)空分辨率NDVI數(shù)據(jù)重構(gòu)中的應(yīng)用[D]. 趙艷麗.太原理工大學(xué) 2015
本文編號(hào):3076464
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