基于MODIS数据和气象数据的植被水监测研究

论文摘要

森林火灾是一种世界性的严重自然灾害,分布范围广,发生频率高。森林火灾的发生具有随机性、突发性特点,但是又具有一定的规律性。当具备一定的森林植被、气象和地形条件时,才能发生森林火灾。植被水对森林植被的燃烧有着重要影响。深化对植被水的研究有助于更好的了解森林植被生长状态,预测森林火险形势,进而提前采取有效措施,预防森林火灾的发生。本文主要的研究内容和工作包括：1对植被水的概念进行阐述,对植被水监测的意义、监测的方式和技术进行了简要的说明。2遥感监测方面,简要介绍了研究中涉及到的EOS计划的发展背景,计划中较为重要的Terra和Aqua卫星,重点说明了两颗卫星上搭载的MODIS仪器的特点、技术指标和波段分布,MODIS数据的级别和产品在不同领域的应用,以及各种类型产品之间的相互关系,为MODIS数据在研究中的应用打下良好的基础。3系统总结了植被水监测的原理和方法,包括传统的人工采样监测方法和基于遥感观测的植被水的监测方法。4在研究区域内,使用遥感数据进行植被水监测。在此基础上,综合使用气象数据,进行分析研究,对于植被水监测方法和结果进行分析说明。本文的创新之处体现在：1全面系统地总结了MODIS数据的特点和相关应用,详细分析了MODIS数据在植被水监测研究中的相关使用情况；2系统总结了植被水监测的原理和方法,包括传统的人工采样监测方法和基于遥感观测的植被水的监测方法；3对实验区按照分级分类原则,使用遥感数据进行植被水监测研究,同时运用了长时间序列气象数据进行辅助分析,并使用相关数据进行验证。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 图目录
• 表目录
• 第1章 引言
• 1.1 选题的意义
• 1.2 植被水监测的研究方向
• 1.2.1 基于气象因素对植被水的监测
• 1.2.2 基于遥感技术对植被水的监测
• 1.3 论文的研究路线
• 第2章 植被水监测的原理和方法研究
• 2.1 植被水含量的表达形式
• 2.1.1 FMC
• 2.1.2 EWT
• 2.2 植被水监测研究进展
• 2.2.1 基于雷达数据的介电常数法
• 2.2.2 直接反演植被水的方法
• 2.2.3 基于叶绿素的植被水监测模型
• 2.2.4 基于植被状态的植被水监测模型
• 2.2.5 基于LOPEX'93数据的模型研究
• 第3章 MODIS数据介绍
• 3.1 美国对地观测系统EOS计划
• 3.2 TERRA和AQUA卫星
• 3.2.1 TERRA卫星
• 3.2.2 AQUA卫星
• 3.2.3 TERRA与AQUA卫星主要技术指标对比
• 3.3 MODIS传感器
• 3.3.1 MODIS仪器
• 3.3.2 MODIS技术指标和波段分布
• 3.3.3 MODIS数据级别和产品
• 3.3.4 MODIS数据特点及应用
• 3.3.5 MODIS数据在研究中的应用
• 第4章 基于MODIS数据的植被水监测研究
• 4.1 植被水含量的遥感敏感波段
• 4.2 研究区概况
• 4.2.1 研究区地理位置
• 4.2.2 研究区植被分类
• 4.2.3 研究区采样点选择
• 4.2.4 研究区使用数据说明
• 4.3 研究区植被指数监测
• 4.4 研究区植被水计算
• 4.4.1 数据预处理
• 4.4.2 全局植被湿度指数计算
• 4.4.3 植被水计算
• 第5章 植被水反演
• 5.1 反演原则和方法选择
• 5.1.1 反演原则
• 5.1.2 方法选择
• 5.1.3 评价参数说明
• 5.2 暖温带落叶阔叶林植被水反演
• 5.2.1 Parabola2D拟合
• 5.2.2 Poly2D拟合
• 5.3 温带针阔混交林植被水反演
• 5.3.1 Parabola2D拟合
• 5.3.2 Poly2D拟合
• 5.4 温带/亚高山暗针叶林植被水反演
• 5.4.1 Parabola2D拟合
• 5.4.2 Poly2D拟合
• 5.5 寒温带落叶松林植被水反演
• 5.5.1 Parabola2D拟合
• 5.5.2 Poly2D拟合
• 5.6 总结
• 第6章 植被水含量变化与降雨的关系
• 6.1 实验区植被水含量变化
• 6.2 实验区降雨变化
• 6.3 植被水及降雨关联分析
• 第7章 结论与讨论
• 7.1 研究总结
• 7.2 创新点
• 7.3 讨论
• 参考文献
• 发表文章与参与科研工作
• 致谢