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科尔沁奈曼土地荒漠化程度遥感评价研究

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文摘

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声明

1引言

1.1研究目的及意义

1.2研究内容和研究方法

2基础理论与技术方法

2.1荒漠化研究的基本理论与方法

2.1.1荒漠化的基本概念

2.1.2荒漠化监测与评价研究进展

2.1.3荒漠化的定量研究方法

2.2定量遥感反演的理论、方法和研究进展

2.2.1定量遥感的主要研究内容

2.2.2定量遥感的研究进展

2.2.3定量遥感的发展趋势

2.2.4遥感定量反演

2.2.5遥感定量反演在荒漠化研究中的应用

2.2.6遥感定量反演存在的问题

2.3热红外遥感的主要原理

2.3.1物体的波谱辐射能和大气窗口

2.3.2维恩位移定律

2.3.3热红外辐射传输方程

3研究区概况及数据获取

3.1自然地理概况

3.1.1气候特征

3.1.2水文特征

3.1.3地质特征

3.1.4地貌特征

3.1.5土壤类型

3.1.6植被类型

3.2存在的荒漠化问题

3.2.1风蚀荒漠化

3.2.2水蚀荒漠化

3.2.3盐渍化

3.3数据获取

3.3.1遥感数据

3.3.2地面实测数据

4荒漠化评价因子的遥感定量反演

4.1荒漠化评价因子的选取

4.1.1荒漠化评价指标研究

4.1.2荒漠化危险性评价因子确定

4.2遥感图像的预处理

4.2.1几何校正

4.2.2相对辐射校正

4.2.3降噪、滤波

4.2.4图像截取

4.2.5大气校正

4.2.6 DEM模型建立与地形校正

4.3土壤含水量反演

4.3.1地表温度反演算法

4.3.2分裂窗法反演地表温度

4.3.3植被/土壤组分温度的反演

4.3.4反演土壤含水量

4.4叶面积指数(LAI)

4.5裸沙占地百分比计算

4.6植被指数计算

4.6.1几种主要的植被指数

4.6.2 NDVI

4.6.3 EVI

4.6.4植被指数的验证

4.7本章小结

5奈曼地区荒漠化潜在危险性评价

结论与讨论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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摘要

本研究是在国家自然科学基金项目(30371192)的支持下进行的。 为定量监测、评价内蒙古科尔沁奈曼地区的荒漠化潜在危险性状况,在对研究区域TM和MODIS两种遥感数据以及两次地面实测数据的全面分析的基础上,运用遥感前向模型、线性光谱混合模型、遥感数据融合等手段对遥感数据进行处理,定量反演出荒漠化评价所需的土壤含水量、叶面积指数、裸沙占地百分比以及植被指数分布等信息,并结合目视解译求得土壤质地等荒漠化评价因子,构建一个针对于遥感定量监测的荒漠化危险性评价遥感信息模型。进而对科尔沁奈曼地区荒漠化程度进行定量评价,以期在遥感技术定量化方面取得进展,并为荒漠化研究开创新的研究方法。 主要研究内容和结论如下: 1、在综合考虑国内外学者进行荒漠化监测评价所确定的指标体系的基础上,建立适合科尔沁奈曼地区的荒漠化潜在危险性评价指标体系,选用植被指标、土壤指标和人类活动指标三方面指标来评价土地荒漠化程度。其中包含了土壤湿度、土壤质地、裸沙占地百分比、叶面积指数、植被指数和人口密度六个荒漠化评价因子。 2、在通过分裂窗法精确反演地表温度的前提下,用温度数据与实测的土壤含水量进行拟合,反演出研究区地表含水量数据,并通过与实测样地的平均含水量数据进行对比分析后,得出:反演土壤含水量数据的精度为77.28%。分析影响土壤含水量反演精度的原因,认为:地表温度受很多因素的影响,如:地形、植被盖度等,所以用地表温度反演土壤的含水量,适用于地形平坦、植被稀疏的地区。因此,对遥感影像的地形校正,也尤为重要。 3、在限定角度内采用最大值合成法(CV-MVC)对MODIS数据处理后,获得奈曼地区的EVI影像数据,同时求得NDVI数据,然后通过比较TM、MODIS以及两者融合后数据的植被指数与地面实测值的误差,得出TM和MODIS植被指数比较相近,但比地面实测数据要低,两者经过融合后的数据植被指数与地面光谱计算的植被指数最为接近。 4、裸沙占地百分比直接反映了荒漠化程度,是荒漠化评价重要因子之一,运用线性光谱混合模型(LSMM)获得裸沙占地百分比数据,其反演精度约为75.13%。 5、在对几种重要荒漠化遥感评价因子定量反演后,注意到诸如土壤质地、土地利用方式等评价因子仍然需要目视解译与遥感分类相结合获取。鉴于TM数据与MODIS数据各自特点以及目视解译的精度要求,运用Brovey方法对两种数据进行了融合。融合后图像的空间分辨率为17.98米,光谱分辨率也达到了nm级。图像的空间分辨率和光谱分辨率均获得较大的提高。 6、对奈曼地区进行荒漠化潜在危险性评价后得出:重度荒漠化区域占23.02%,中度荒漠化区域占19.3%,轻度荒漠化区域占47.68%,潜在荒漠化区域占10%。并利用外业调查的60个样点数据,进行荒漠化评价模型的精度验证,结果表明:荒漠化评价精度可达91.7%。

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