| 【中文题名】 | 基于EOS/MODIS的植被指数监测模型研究及应用 |
| 【英文题名】 | The Study about Application and Vegetation Index Model of Vegetation Based on EOS/MODIS |
| 【学科专业】 | 系统分析与集成 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-4-5 |
| 【中关键词】 | 植被指数,植被监测,NDVI,多时序,MODIS, |
| 【英关键词】 | Vegetation Index,vegetation monitor,NDVI,time-serials,MODIS, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感技术的应用>> |
| 【论文摘要】 | 本文在分析植被指数原理和植被光谱反射特征的基础上,总结前人对主要植被指数的研究成果,对用于植被监测的各种主要植被指数模型进行了类比,并对归一化植被指数(NDVI)模型进行了重点分析。在此基础上,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据特性,选取北京市密云水库周围的大片林地和顺义区的小麦,以及青海西部荒漠和海南岛东部常绿阔叶林MODIS 一、二通道数据,研究了MODIS 传感器数据在红光波段和近红外波段的变化规律。由此,导出了基于MODIS 的归一化植被指数模型(MODIS-NDVI)。并选取湖北省神龙架地区不同时期无云的MODIS 和AVHRR 影像资料,分别对MODIS-NDVI 和AVHRR-NDVI 进行对比研究。在本文的第二部分,在对MODIS 1B 数据经过预处理之后,实现了由HDF 文件计算MODIS-NDVI 过程。接下来利用2004 年内蒙草原,海南省东部常绿阔叶林和青海省西部荒漠一年中的MODIS-NDVI 数据,对MODIS-NDVI 监测不同植被和土壤覆盖类型的特性进行了研究,结果说明基于时间序列的MODIS-NDVI 对植被种类的生长变化进行了很好的描述。
在本文最后部分,利用M... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-8 |
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1 绪言 |
8-13 |
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1.1 选题的依据 |
8-9 |
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1.2 研究目的和意义 |
9 |
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1.3 国内外植被遥感监测研究应用进展 |
9-11 |
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1.4 论文的基本研究思路和章节安排 |
11-13 |
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2 植被遥感监测理论基础 |
13-21 |
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2.1 植被指数原理 |
13-15 |
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2.2 主要植被指数类比 |
15-20 |
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2.3 总结 |
20-21 |
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3 基于MODIS 的植被指数监测模型构建 |
21-26 |
|
3.1 MODIS 数据特点 |
21-23 |
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3.2 MODIS 一、二通道数据反射率特性研究 |
23-24 |
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3.3 基于MODIS 的归一化植被指数计算模型 |
24-26 |
|
3.4 总结 |
26 |
|
4 MODIS 植被指数NDVI 的实现 |
26-41 |
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4.1 HDF 文件格式分析 |
27-29 |
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4.2 MODIS 1B 数据存储形式 |
29-30 |
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4.3 SD API 分析 |
30-32 |
|
4.4 读取MODIS 一、二通道数据 |
32 |
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4.5 Bowtie 效应处理 |
32-33 |
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4.6 几何纠正 |
33-34 |
|
4.7 计算MODIS 一、二通道反射率 |
34-37 |
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4.8 计算MODIS-NDVI 植被指数 |
37-38 |
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4.9 MODIS-NDVI 的初步检验 |
38-40 |
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4.10 总结 |
40-41 |
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5 基于MODIS-NDVI 的洞庭湖芦苇长势监测 |
41-51 |
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5.1 研究区概况 |
41-42 |
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5.2 实验的技术路线 |
42 |
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5.3 筛选影像数据 |
42-43 |
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5.4 计算MODIS-NDVI 植被指数 |
43 |
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5.5 提取洞庭湖芦苇MODIS-NDVI 值 |
43-44 |
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5.6 洞庭湖芦苇MODIS-NDVI 分析 |
44-46 |
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5.7 洞庭湖芦苇生长范围提取 |
46-50 |
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5.8 结果与分析 |
50-51 |
|
6 结果与展望 |
51-53 |
|
致谢 |
53-54 |
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参考文献 |
54-59 |
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附录1 |
59 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389345 |
