应用时序遥感数据的水稻重金属污染胁迫研究

发布时间:2024-01-27 12:54
  本文用高时空分辨率的NDVI变化曲线反映水稻的生长状况,选择受重金属污染程度不同的5块水田为样地,采集样地的土壤样本,分析土壤中6种重金属成分的含量,计算出每块样地的综合污染指数,划分出每块样地的污染等级。为了得到精确的植被指数变化曲线,本文选择高空间分辨率的Landsat影像和高时间分辨率的MODIS影像对5块样地的植被指数变化进行研究。利用Landsat和MODIS的NDVI影像,引入增强型时空自适应反射率融合模型ESTARFM进行两种影像的融合,解决时空矛盾,提高时序NDVI数据的时空分辨率。研究结果如下:(1)通过调整ESTARFM模型参数,发现当窗口大小w为2,地物类别数m为2时,NDVI预测值与真实值的差值始终保持在±0.1之间,建立样地内所有像元预测值与真实值的二维散点图、进行相关分析,结果表明预测值与真实值相关性较为显著。综上,w=2、m=2为本文选定的ESTARFM模型的最佳参数。(2)分析NDVI变化趋势线,结果表明,当样地上空有云层影响时,时序NDVI数据会出现“异常”的低值点,因此使用Savitzky-Golay滤波消除异常值。(3)从重建的各样地时序NDVI变...

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

图2-1长春研究区样地位置示意图

图2-1长春研究区样地位置示意图


图2-3ESTARFM模型算法图示

图2-3ESTARFM模型算法图示


图2-2吉林研究区样地位置示意图

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图3-1吉林Landsat两景影像对比

图3-1吉林Landsat两景影像对比



本文编号:3887003

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