黑河流域中游农作物遥感估产技术方法研究

摘要

黑河流域是我国第二大内陆河，也是我国重要的商品粮生产基地。中游地区的气候、水利条件适合农作物生长，流域内主要种植玉米、小麦等多种商品粮作物。了解主要农作物的产量及其分布对于国家相关部门制定农业和经济等相关战略计划具有一定的意义。利用遥感技术进行估产的方法较多，其中CASA模型结合了生态学原理和遥感技术，相对于其它模型，它拥有输入参数少、机理性较强、估算结果比较准确等优点。选择CASA模型对黑河流域中游地区的产量进行估算，由于研究区的气候干旱少雨，灌溉是农作物最主要的水源，在以往的研究中没有考虑灌溉因素对估算结果的影响，本文将在这方面进行改进，基于CASA模型，以ENVI、ArcMap等软件为平台，以MODIS遥感数据、气象数据等为输入数据，首先估算了黑河流域中游地区的NPP，验证该模型在研究区内的适应性，然后进行了农作物产量估算。
　　本研究主要内容包括：⑴分析了黑河流域中游地区遥感估产技术研究进展，基于改进的CASA模型对黑河流域中游地区主要农作物，包括玉米、小麦、油菜籽和大麦进行了估产，结果表明流域内的作物产量分布呈现“西北低东南高”的现象。⑵对CASA模型的输入数据的处理方法进行研究。采用薄盘光滑样条插值法对气温、降雨数进行插值。使用ArcMap的太阳辐射计算工具计算太阳辐射。⑶为清晰直观表达估产结果，利用遥感数字地图制图技术，进行了专题要素表示方法、色彩等的选择设计，制作了2007、2012和2014年的4种主要农作物的产量分布图。⑷为获得灌溉因子，对黑河流域中游地区的灌溉量进行了估算，并将灌溉因子用于对CASA模型的改进。将估算NPP与其它研究成果进行对比，证明了本研究的估算结果在一定的合理区间，然后与MOD17-NPP数据进行了相关性分析。研究表明，加入灌溉因子后的模型模拟效果更好，估算的结果精度更高。⑸为分析产量积累过程与作物NDVI之间的关系，基于CASA模型估算出每种农作物的月产量，并将月产量与月NDVI进行比较。结果表明，农作物的月产量与NDVI线性关系明显，进而表明NDVI与作物单产具有显著的线性关系。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．1．1 粮食安全

1．1．2 气候变化与生态环境恶化对农业的影响

1．1．3 遥感估产技术发展

1．2 国内外相关研究现状及进展

1．2．1 遥感估产国内外进展

1．2．2 遥感估产模型研究进展

1．2．3 CASA模型研究进展

1．2．4 气象数据处理方法研究

1．2．5 黑河流域遥感估产研究

1．3 研究内容及遥感估产技术路线

1．3．1 课题目标

1．3．2 研究内容

1．3．3 关键技术及解决思路

1．3．4 技术路线

第2章 研究方法

2．1 相关概念

2．2 CASA模型介绍及其改进

2．3 气象数据插值方法——薄盘光滑样条插值法

2．4 辐射数据的计算方法

第3章 黑河流域中游地区概况

第4章 数据来源与处理

4．1 遥感数据选择与处理

4．1．1 MODIS数据选择与处理

4．1．2 DEM数据选择与处理

4．2 气象数据选择与处理

4．2．1 气象数据选择与处理

4．2．2 气象数据空间化

4．3 太阳总辐射数据计算与处理

4．3．1 计算太阳辐射的参数准备

4．3．2 计算流程

4．3．3 辐射数据计算结果

4．4 灌溉数据估算

4．5 其他数据

第5章 遥感估产模型估算结果与分析

5．1 NPP结果验证与分析

5．1．1 NPP估算结果

5．1．2 NPP结果验证

5．1．3 NPP时间序列分析

5．1．4 模型适应性分析

5．2 农作物产量结果验证与分析

5．2．1 农作物单产估算结果

5．2．2 农作物单产量数据验证

5．2．3 农作物总产量估算

5．2．4 作物产量积累过程与NDVI之间的关系

5．2．5 作物单产遥感制图与成果展示

结论与展望

结论

展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位论文期间发表的论文及科研成果