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基于CASA模型的NPP估算系统的开发与研究

论文摘要

植被净第一性生产力（NPP, Net Primary Productivity）在地表碳循环中占有重要的地位,是光能转化为有机物能量的重要环节,在全球碳平衡中起着重要的作用。本文运用CASA模型,利用气象数据和遥感数据对吉林省中西部地区进行了NPP的估算研究。意在掌握该地区的发展潜力,丰富景观布局,可以为环境管理提供一定的参考建议。本文通过使用Visual C++语言和GDAL库来实现对遥感数据的读取、显示以及提取植被指数-NDVI值；并同时结合气象数据的空间插值模块,然后以CASA模型为工具来估算NPP。本文的系统为实现草场的动态监测以及草场的数字化管理提供了工具。本文在气象数据的处理方面,考虑到气象站点稀疏的地区插值的特殊性,针对原来插值算法的不足,提出一种新的适合于稀疏站点的空间插值算法,最后的实验结果表明插值精度较以往算法有所提高。本文从遥感图像的特征出发,开发出计算NPP的遥感估算模型的估算系统,将估算得到的结果与实测结果对比,有较好的一致性,软件比较容易操作,无需再同时借助多个软件来估算NPP。

论文目录

  • 提要
  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选题背景及研究意义
  • 1.1.1 选题背景
  • 1.1.2 有关碳循环的一些概念
  • 1.1.3 CASA模型
  • 1.1.4 研究意义
  • 1.2 研究现状
  • 1.2.1 NPP国内外研究进展
  • 1.2.2 CASA模型和NPP的运用状况
  • 1.2.3 气象要素空间插值研究进展
  • 1.3 研究内容及技术路线
  • 1.3.1 技术路线
  • 1.3.2 主要研究内容
  • 第2章 克里金插值法
  • 2.1 空间插值技术简介
  • 2.1.1 空间插值技术简介
  • 2.1.2 几种插值方法的简要比较
  • 2.2 克里金插值
  • 2.2.1 变差函数及结构分析
  • 2.2.2 克里金插值法
  • 第3章 研究区概况及数据处理
  • 3.1 研究区概况
  • 3.2 研究区数据源及其处理
  • 3.2.1 遥感数据
  • 3.2.2 气象数据及其分析处理
  • 3.3 改进的气象要素空间插值法
  • 3.3.1 模拟站点的生成方法
  • 3.3.2 一种新的气象要素插值法
  • 3.3.3 两种算法的对比分析
  • 第4章 系统的设计与实现
  • 4.1 遥感图像处理模块
  • 4.1.1 IMG格式遥感图像
  • 4.1.2 GDAL简介
  • 4.1.3 图像读入模块
  • 4.1.4 计算植被的NDVI值
  • 4.1.5 文件结构设计
  • 4.2 气象数据空间插值模块
  • 4.2.1 读入气象站点数据
  • 4.2.2 克里金插值
  • 4.3 NPP估算模块
  • 4.3.1 SR及FPAR的计算
  • 4.3.2 SOL的计算
  • 4.3.3 APAR的求取及分析
  • 4.3.4 ε的确定
  • 4.3.5 NPP的估算实现
  • 4.4 NPP结果分析比较
  • 第5章 结论与展望
  • 5.1 结论
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 作者简介及在学期间所取得的科研成果
  • 致谢

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/4e7ed2f3853151cbf34af0de.html