基于MODIS数据的植被生长与东亚飞蝗发生关系的研究——以河北省黄骅蝗区为例

基于MODIS数据的植被生长与东亚飞蝗发生关系的研究——以河北省黄骅蝗区为例

论文题目: 基于MODIS数据的植被生长与东亚飞蝗发生关系的研究——以河北省黄骅蝗区为例

论文类型: 博士论文

论文专业: 地图学与地理信息系统

作者: 沈宁泽

导师: 倪绍祥

关键词: 遥感,监测,东亚飞蝗,植被指数

文献来源: 南京师范大学

发表年度: 2005

论文摘要: 东亚飞蝗(Locusta migrataria manilensis Meyen)孳生区域广,繁殖能力强,食量大,且迁飞距离远,一日暴发,常常给农作物带来严重的灾难。蝗灾是一种世界性的农业生物灾害,近100个国家或地区不同程度地受到蝗灾的威胁,其中尤以非洲和亚洲的一些国家蝗灾发生最为频繁,危害也最严重。我国也是一个长期饱受蝗虫灾害侵袭的国家,从20世纪80年代中期以来,受气候异常、人类活动等影响,蝗灾发生频率重新上升,为害程度趋于加重。 现代遥感技术的发展为快速、动态地获取地表大面积信息提供了现实可能性。本文以东亚飞蝗灾害具有典型意义的河北省黄骅蝗区为研究区,以东亚飞蝗经常发生的黄灶、南大港为试验区,选用2002年5月下旬至6月上旬的连续MODIS遥感数据,对蝗蝻生长期的植被光谱信息进行提取,利用多种植被指数对植被的生长状况进行监测,并探讨其在东亚飞蝗发生监测上的应用潜力。通过研究,建立了植被自然增长与飞蝗植物消耗量之间的关系,为利用遥感技术蝗灾监测提供理论和技术基础。 通过研究,得出以下结论: 1.利用所提出的“时间滤波”的概念和方法,对研究的MODIS遥感数据进行了处理。结果表明,经过时间滤波处理后的MODIS数据可在一定程度上减少云层对遥感数据的影响; 2.基于经过时间滤波处理后的MODIS数据所获得的植被指数NDVI的变化,可实现对研究区东亚飞蝗的发生状况进行监测。植被指数NDVI的变化模型如下: NDVI=-0.004T~2+0.0582T+0.2005 (R~2=0.7113) 3.在研究时段内,东亚飞蝗的食量处于不断增加的过程中,然而,但因植被同时受到飞蝗的破坏,而且这种破坏也随飞蝗的发育而增加,因此到达一定阶段,植被的自然增长量就会出现负增长状况,研究表明,研究区植被的自然增长量减去蝗虫对植物的消耗量,在5月24日至5月31日之间尚有余额,而在5月31日之后,植被的自然增长量开始小于蝗虫对植物的消耗量,而且负增长量逐日加大。据此,可对飞蝗的危害程度作出监测。

论文目录:

第一章 绪论

第一节 选题背景与研究意义

第二节 国内外蝗虫遥感监测研究进展

一、国外研究进展

二、国内研究进展

第三节 研究内容与论文的结构框架

一、研究内容

二、论文结构框架

第二章 遥感监测原理

第一节 遥感技术的发展及现状

一、遥感发展简史

二、遥感发展现状

第二节 植被遥感的原理

一、植被的光谱特征

二、植被指数

三、本研究所采用的植被指数

第三节 MODIS遥感数据简介

一、MODIS遥感图像数据简介

二、MODIS数据的几何校正

三、MODIS数据的人气校正

四、MODIS数据的太阳高度角校正

五、MODIS数据的坏值及噪声去除

第四节 遥感监测东亚飞蝗的原理与方法

第三章 东亚飞蝗的发生及生境特点

第一节 东亚飞蝗的地理分布与生境

第二节 东亚飞蝗的生物学特征及发生特点

一、东亚飞蝗的生活周期

二、东亚飞蝗的生活习性

三、东亚飞蝗发生的原因与特点

第三节 我国东亚飞蝗发生及防治简介

第四章 研究区概述

第一节 研究区自然概况

第二节 研究区的蝗灾概况

第五章 研究区的植被指数及其遥感反演

第一节 数据准备

一、试验区的选择

二、MODIS数据的获得及预处理

第二节 植被指数的计算

一、逐日植被指数的计算

二、二日和二日平均植被指数的计算

三、植被指数关系模型的建立

第六章 研究区植被变化的定量分析

第一节 植被指数趋势模拟模型的分析

第二节 植被生长量与东亚飞蝗植物消耗量的关系模型

第三 节 模型的校验

第七章 结论与展望

第一节 研究结论与创新点

一、结论

二、创新点

第二节 研究展望

东亚飞蝗生境、蝗灾及野外调查部分照片

参考文献

攻读博士学位期间承担的科研工作及发表的学术成果

致谢

发布时间: 2005-11-14

参考文献

  • [1].遥感技术支持下东亚飞蝗发生与土壤水分含量关系研究[D]. 刘振波.南京师范大学2005
  • [2].斑翅蝗科部分种群遗传结构研究[D]. 郑先云.山西大学2006
  • [3].东亚飞蝗Parental RNAi技术体系建立以及hunchback基因功能研究[D]. 何正波.重庆大学2006
  • [4].历史时期中国蝗灾记录特征及其环境意义集成研究[D]. 李钢.兰州大学2008
  • [5].东亚飞蝗发生区芦苇LAI的遥感反演及其尺度效应研究[D]. 陈健.南京师范大学2006
  • [6].一种新昆虫病原真菌,Aspergillus oryzae XJ-1及其在蝗虫防治中的潜力[D]. 张鹏飞.中国农业大学2015
  • [7].杀蝗绿僵菌生物农药研制及其应用技术研究[D]. 彭国雄.重庆大学2008
  • [8].东亚飞蝗体温调节能力及其与绿僵菌致病性的关系研究[D]. 岳梅.中国农业科学院2009
  • [9].东亚飞蝗乙酰胆碱酯酶基因克隆及其功能研究[D]. 周小霞.重庆大学2009
  • [10].金龟子绿僵菌侵染东亚飞蝗特异表达基因筛选与体内定殖阶段cDNA文库构建[D]. 张传博.重庆大学2009

相关论文

  • [1].东亚飞蝗灾害的遥感监测机理与方法研究[D]. 韩秀珍.中国科学院研究生院(遥感应用研究所)2003
  • [2].基于MODIS数据和光能利用率模型的中国陆地净初级生产力估算研究[D]. 李贵才.中国科学院研究生院(遥感应用研究所)2004
  • [3].MODIS数据提高水稻卫星遥感估产精度稳定性机理与方法研究[D]. 程乾.浙江大学2005
  • [4].基于MODIS数据气溶胶反演建模与网格计算中间件研究[D]. 唐家奎.中国科学院研究生院(遥感应用研究所)2005
  • [5].遥感技术支持下东亚飞蝗发生与土壤水分含量关系研究[D]. 刘振波.南京师范大学2005
  • [6].基于EOS MODIS数据的遥感干旱预警模型研究[D]. 刘良明.武汉大学2004
  • [7].东亚飞蝗发生区芦苇LAI的遥感反演及其尺度效应研究[D]. 陈健.南京师范大学2006
  • [8].基于MODIS数据的地表温度、热惯量反演研究及其在土壤水分、地气间热交换方面的应用[D]. 蔡国印.中国科学院研究生院(遥感应用研究所)2006
  • [9].基于MODIS波谱分析的作物信息提取研究[D]. 林文鹏.中国科学院研究生院(遥感应用研究所)2006
  • [10].基于MODIS数据的作物物候期监测及作物类型识别模式研究[D]. 张明伟.华中农业大学2006

标签:;  ;  ;  ;  

基于MODIS数据的植被生长与东亚飞蝗发生关系的研究——以河北省黄骅蝗区为例
下载Doc文档

猜你喜欢