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耕地物候作为农业生态系统的重要特征,是进行农作物长势监测与估产、田间管理、农作物合理布局和农业政策制定等的重要依据,也是作物模型模拟的主要输入参数之一。获取准确和可靠的耕地物候信息,在农时预报、农事活动指导、农情监测和作物品种的选择与引进等方面都有巨大的应用价值。使用遥感方法提取耕地物候参数具有宏观、高效和便捷的特点,从遥感数据中获取物候信息主要是基于时序植被指数进行。与AVHRR和VEGETATION等常见时序植被指数产品数据源相比,MODIS植被指数产品具有双星平台观测、合成算法先进和数据内容丰富的优势。如果能将这些优势加以充分利用,将有助于提高物候参数提取的质量。遥感数据的时间分辨率对物候参数提取结果的影响十分明显,主要表现在由于多天数据合成导致的数据实际观测日期与名义观测日期之间的差异上。MODIS双星平台数据协同应用的目的就是直接从植被指数产品入手,在保证数据质量的前提下提高时序植被指数的时间分辨率,从而更好的为耕地物候参数提取服务。时序植被指数重构也是物候参数提取的重要内容之一,不同的时序数据重构方法各具优势,在实际应用时需要根据具体情况对比后作出选择。本研究针对不同数据从三种常用的重构方法中选出各自最适宜的方法并进行时序植被指数重构,最后用地面物候观测资料对耕地物候参数提取结果进行验证比较。主要研究成果包括以下几个方面:(1)根据MODIS数据产品拥有双星平台、提供了实际观测日期和像元可靠性描述信息、并对来自Terra和Aqua的时序植被指数进行“半合成期错位”处理等特点,利用两种数据相互重叠的8天作为合成时段,以数据实际观测日期是否落在重叠期内为首选条件,结合数据质量可靠性描述信息及像元NDVI值的大小,改进了由MOD13A2和MYD13A2植被指数产品生成8天时间分辨率NDVI时序数据的方案。通过IDL语言编写的程序对数据进行处理,在东北三省对该方案进行了实现,得到比现有产品时间分辨率更高的MODIS-NDVI数据。(2)针对时序植被指数重构方法比较中经常关注的两个评价指标——重构方法对原始数据的保真能力和平滑能力,提出对这两种能力的评价必须建立在区别数据质量的基础上。通过对高质量数据计算重构后的数据点与原始数据点之间的平均距离来反映保真能力,对低质量数据计算未得到有效修正的数据点占所有低质量数据的比例来反映平滑能力。为了能够将这两种评价指标统一起来并用于大区域研究的目的,提出了考虑数据质量的重构效果计分比较法,以最终的综合得分为标准评价某种方法对时序数据进行重构的适用性。(3)在研究由MOD13A2和MYD13A2植被指数产品生成更高时间分辨率NDVI时序数据方案,以及利用考虑数据质量的重构效果计分比较法选择最佳时序数据重构方法的基础上,实现了MODIS双星平台数据协同提取耕地物候参数的目标。通过对MODIS双星平台植被指数的协同应用,充分发挥它们的互补优势,在保证数据质量的前提下构建更高时间分辨率的时序数据,在最佳时序数据重构方法的支持下,使得所提取的耕地物候参数质量也有一定的提高,为MODIS双星平台数据协同应用提供了新的思路。