| 【中文题名】 | 将MODIS遥感数据应用于墒情信息提取的研究 |
| 【英文题名】 | Study on the MODIS Remote Sensing Data Applied to the Soil Moisture Extraction |
| 【学科专业】 | 模式识别与智能系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-1-23 |
| 【中关键词】 | 遥感,MODIS,热惯量,植被指数,墒情, |
| 【英关键词】 | Remote sensing,MODIS,thermal inertia,Vegetation Index,Soil moisture, |
| 【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】 | 土壤墒情是农田耕层土壤含水率的俗称，指作物主要根系活动层内的土壤水分状况，是作物生长的控制性因子之一。土壤墒情的监测是灌区灌溉系统优化配水的关键技术之一。而大区域的土壤墒情信息提取一直是学术界的一大难题。传统方法依靠手工或半自动化方法，只能采集到点和小范围的墒情信息，效率低且往往因耗时过长而难以满足科学研究和政府部门客观、实时、大面积监测和进行综合分析的需要。
随着遥感技术的发展，可以采用遥感信息源结合地面实测数据的方法来解决上述问题。遥感图像是一幅反映地物目标电磁辐射特性的能量分布图，它真实、客观、连续地记录了地表物体总体与个体的信息特征。长久以来，国内外大都利用NOAA／AVHRR气象卫星从事土壤墒情的信息提取，现在，随着更先进的新一代传感器EOS／MODIS的升空，将MODIS数据用于土壤墒情信息提取已经成为当前研究的热点。目前国内这方面的研究还不多，该文将做一个有益的初步探索。
该文在学习近年来国内外研究方法的基础上，对MODIS lB遥感数据进行预处理，并以都江堰灌区作为研究区域，以能量平衡为基础理论，将从遥感数据所获取的反照率、植被指数和辐射亮度温度等作为提取墒情的... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
2-4 |
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英文摘要 |
4-8 |
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1 绪论 |
8-16 |
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1.1 选题背景 |
8-9 |
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1.2 国内外主要研究进展 |
9-13 |
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1.2.1 微波遥感法 |
9-10 |
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1.2.2 可见光-热红外遥感法 |
10-13 |
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1.2.3 各种方法的比较 |
13 |
|
1.3 主要研究内容和论文结构 |
13-16 |
|
2 研究区域概况 |
16-20 |
|
2.1 地理位置 |
16-17 |
|
2.2 气候特征 |
17 |
|
2.3 土壤特征 |
17-18 |
|
2.4 农业及灌溉现状 |
18-20 |
|
3 数据获取及预处理 |
20-37 |
|
3.1 地面实测资料的获取 |
20-24 |
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3.1.1 仪器和工具 |
20 |
|
3.1.2 采样时间与采样地点 |
20 |
|
3.1.3 地面测定的实施 |
20-24 |
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3.2 遥感数据源 |
24-29 |
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3.2.1 遥感信息源选取 |
24 |
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3.2.2 MODIS传感器概述 |
24-26 |
|
3.2.3 MODIS数据特点 |
26-27 |
|
3.2.4 MODIS 1B数据格式 |
27-29 |
|
3.3 遥感数据的预处理 |
29-37 |
|
3.3.1 去除条带噪声 |
29-31 |
|
3.3.2 bow-tie纠正 |
31 |
|
3.3.3 物理定标 |
31-32 |
|
3.3.4 太阳天顶角订正 |
32-33 |
|
3.3.5 几何校正 |
33-35 |
|
3.3.6 影像裁剪 |
35-37 |
|
4 土壤墒情遥感信息模型的构建 |
37-46 |
|
4.1 土壤墒情的度量方法 |
37 |
|
4.2 遥感信息模型的理论基础 |
37-38 |
|
4.3 模型的构建 |
38-43 |
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4.3.1 热惯量法建模 |
38-40 |
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4.3.2 植被蒸散法建模 |
40-43 |
|
4.4 关键参数的反演 |
43-46 |
|
4.3.1 反照率的计算 |
43-44 |
|
4.3.2 植被指数的计算 |
44-45 |
|
4.3.3 地表温度的计算 |
45-46 |
|
5 统计分析及模型选优 |
46-61 |
|
5.1 6cm土深模型的结果分析 |
46-53 |
|
5.2 20cm土深模型的结果分析 |
53-61 |
|
6 总结与展望 |
61-63 |
|
6.1 总结 |
61 |
|
6.2 展望 |
61-63 |
|
参考文献 |
63-66 |
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在读期间科研成果简介 |
66-69 |
|
致谢 |
69 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389418 |
