云南省云干扰时空特征及其在NDVI研究中的应用

论文摘要

随着遥感技术的日益发展,遥感影像已经成为当今国土资源生态管理工作和开展相关研究的重要数据源之一,而云干扰一直影响着遥感影像数据的精度。目前已有国外学者研究了全球的云干扰空间分布及时相差异,但针对云干扰时空分布及其与地形关系和时相差异的研究尚不多见,基于云干扰,借助多时相数据融合去云以提高NDVI质量的相关研究同样鲜见。本研究选用2003~2015年MOD13Q1、MYD13Q1和SRTM DEM数据,以典型山区地貌的云南省作为案例研究区,分别研究了不同时段云干扰的空间分布特征及时相差异、云干扰与地形因子的关系及时相差异、云干扰在NDVI中的应用。研究厘清了云干扰在不同时相上的时空变化特征、不同时相上云干扰与地形的关系、云干扰对NDVI值的影响分类及对数据去云的影响,主要结论如下:(1)云南省云干扰高值区和低值区的空间分异明显,相对高值集中区与横断山系及其南延山系范围大致重叠,相对低值集中区与云贵高原范围大致重叠。下午云干扰与上午相比整体减少,且季节差异显著。云干扰值越高,表现出的稳定性越好。(2)海拔对云干扰概率的影响程度相对最强,坡度其次,坡向则相对最弱。云干扰在地形上的空间分布呈现明显垂直分带特性。云干扰高值区在坡向上的分布具有“向日葵”和“季风”效应。(3)数据去云效果与云干扰的大小和空间分布直接相关。不同覆被类型区域的云干扰对NDVI值影响表现为“降低”和“提高”两种情况,降低的区域基本为有植被覆盖的区域,提高的区域基本为非植被覆盖的区域(水域、冰雪覆盖区域、裸土地、建设用地等),两种区域云干扰值与NDVI大小的绝对值均为正相关关系。(4)云干扰的空间分布和大小与地形有明显的相互关系,同时影响着NDVI值的保真性和数据去云的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 选题背景及意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 云干扰与MODIS遥感影像的时相差异
•     1.2.2 云干扰与地形及水资源
•     1.2.3 NDVI应用及数据质量
•     1.2.4 总结分析
•   1.3 主要研究内容及技术路线
•     1.3.1 主要研究内容
•     1.3.2 研究技术路线
•   1.4 论文章节安排
• 第2章 研究理论及基础
•   2.1 研究理论
•     2.1.1 云干扰及云干扰概率
•     2.1.2 地形及地形因子
•     2.1.3 植被及NDVI
•   2.2 研究基础
•     2.2.1 研究区概况
•     2.2.2 研究方法
•   2.3 本章小结
• 第3章 数据及预处理
•   3.1 MODIS数据
•   3.2 云干扰概率
•   3.3 SRTM DEM数据
•   3.4 地形因子
•     3.4.1 海拔因子
•     3.4.2 坡度因子
•     3.4.3 坡向因子
•   3.5 本章小结
• 第4章 云干扰时空间特征及时相差异
•   4.1 总体空间特征和时相差异
•     4.1.1 空间分布特征
•     4.1.2 空间分布的时相差异
•   4.2 季节空间特征和时相差异
•     4.2.1 空间分布特征
•     4.2.2 空间分布的时相差异
•   4.3 本章小结
• 第5章 云干扰与地形因子的关系及时相差异
•   5.1 总体云干扰与地形因子的关系及时相差异
•     5.1.1 总体云干扰与海拔
•     5.1.2 总体云干扰与坡度
•     5.1.3 总体云干扰与坡向
•   5.2 季节云干扰与地形因子的关系及差异
•     5.2.1 季节云干扰与海拔
•     5.2.2 季节云干扰与坡度
•     5.2.3 季节云干扰与坡向
•     5.2.4 云干扰在地形上的形成规律
•     5.2.5 云干扰空间分布的垂直分带性
•     5.2.6 云干扰在坡度上的分布
•     5.2.7 云干扰在坡向上的分布
•   5.3 本章小结
• 第6章 云干扰在NDVI研究中的应用
•   6.1 基于云干扰的MODIS NDVI数据去云
•   6.2 去云结果及其与云干扰的关系
•     6.2.1 去云结果
•     6.2.2 不同覆被类型下云干扰对NDVI值的影响
•   6.3 MODIS数据使用及去云建议
•     6.3.1 数据使用
•     6.3.2 数据去云
•   6.4 本章小结
• 第7章 结论与展望
•   7.1 主要结论
•     7.1.1 山区云干扰的时空特征
•     7.1.2 山区云干扰与地形因子的关系
•     7.1.3 基于云干扰的多时相NDVI数据去云方法
•     7.1.4 不同覆被类型云干扰对NDVI去云的影响
•     7.1.5 MODIS数据云干扰特征在NDVI研究中的应用
•   7.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
•   附录A 攻读学位期间的主要科研工作

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈相泽

导师: 黄义忠,彭秋志

关键词: 遥感影像,云干扰,地形因子,归一化植被指数去云,云南省

来源: 昆明理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,自然地理学和测绘学

单位: 昆明理工大学

分类号: P237;P931

DOI: 10.27200/d.cnki.gkmlu.2019.001737

总页数: 91

文件大小: 8050K

下载量: 24