MODIS雙星數據協同的耕地物候參數提取方法研究.pdf

1、耕地物候作為農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要特征，是進行農作物長勢監(jiān)測與估產、田間管理、農作物合理布局和農業(yè)政策制定等的重要依據，也是作物模型模擬的主要輸入參數之一。獲取準確和可靠的耕地物候信息，在農時預報、農事活動指導、農情監(jiān)測和作物品種的選擇與引進等方面都有巨大的應用價值。使用遙感方法提取耕地物候參數具有宏觀、高效和便捷的特點，從遙感數據中獲取物候信息主要是基于時序植被指數進行。與AVHRR和VEGETATION等常見時序植被指數產品數據源相比，

2、MODIS植被指數產品具有雙星平臺觀測、合成算法先進和數據內容豐富的優(yōu)勢。如果能將這些優(yōu)勢加以充分利用，將有助于提高物候參數提取的質量。
　　遙感數據的時間分辨率對物候參數提取結果的影響十分明顯，主要表現在由于多天數據合成導致的數據實際觀測日期與名義觀測日期之間的差異上。MODIS雙星平臺數據協同應用的目的就是直接從植被指數產品人手，在保證數據質量的前提下提高時序植被指數的時間分辨率，從而更好的為耕地物候參數提取服務。時序植被指數

3、重構也是物候參數提取的重要內容之一，不同的時序數據重構方法各具優(yōu)勢，在實際應用時需要根據具體情況對比后作出選擇。本研究針對不同數據從三種常用的重構方法中選出各自最適宜的方法并進行時序植被指數重構，最后用地面物候觀測資料對耕地物候參數提取結果進行驗證比較。主要研究成果包括以下幾個方面:
　　(1)根據MODIS數據產品擁有雙星平臺、提供了實際觀測日期和像元可靠性描述信息、并對來自Terra和Aqua的時序植被指數進行“半合成期錯位”

4、處理等特點，利用兩種數據相互重疊的8天作為合成時段，以數據實際觀測日期是否落在重疊期內為首選條件，結合數據質量可靠性描述信息及像元NDVI值的大小，改進了由MOD13A2和MYD13A2植被指數產品生成8天時間分辨率NDVI時序數據的方案。通過IDL語言編寫的程序對數據進行處理，在東北三省對該方案進行了實現，得到比現有產品時間分辨率更高的MODIS-NDVI數據。
　　(2)針對時序植被指數重構方法比較中經常關注的兩個評價指標——

5、重構方法對原始數據的保真能力和平滑能力，提出對這兩種能力的評價必須建立在區(qū)別數據質量的基礎上。通過對高質量數據計算重構后的數據點與原始數據點之間的平均距離來反映保真能力，對低質量數據計算未得到有效修正的數據點占所有低質量數據的比例來反映平滑能力。為了能夠將這兩種評價指標統(tǒng)一起來并用于大區(qū)域研究的目的，提出了考慮數據質量的重構效果計分比較法，以最終的綜合得分為標準評價某種方法對時序數據進行重構的適用性。
　　(3)在研究由MOD13

6、A2和MYD13A2植被指數產品生成更高時間分辨率NDVI時序數據方案，以及利用考慮數據質量的重構效果計分比較法選擇最佳時序數據重構方法的基礎上，實現了MODIS雙星平臺數據協同提取耕地物候參數的目標。通過對MODIS雙星平臺植被指數的協同應用，充分發(fā)揮它們的互補優(yōu)勢，在保證數據質量的前提下構建更高時間分辨率的時序數據，在最佳時序數據重構方法的支持下，使得所提取的耕地物候參數質量也有一定的提高，為MODIS雙星平臺數據協同應用提供了新的