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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (4): 115-124    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.04.18
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MODIS遥感产品在三江源地区草产量估测中的应用
曹西凤1, 孙林1, 赵子飞1, 韩晓峰2, 颜明捷3
1. 山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛 266590
2. 山东科技大学数学与系统科学学院,青岛 266590
3. 山东地质测绘院,济南 250000
Application of MODIS remote sensing products in the estimation of grass yield in Sanjiang Source Area
Xifeng CAO1, Lin SUN1, Zifei ZHAO1, Xiaofeng HAN2, Mingjie YAN3
1. College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
2. College of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
3. Shandong Geo-Surveying and Mapping Institute, Jinan 250000, China
全文: PDF(17281 KB)   HTML  
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摘要 

三江源地区草场生长状况对当地畜牧业的发展及三江源地区生态系统的平衡具有重要的影响,合理精确地估测草产量具有重要意义。针对该区域面积较大,地表结构较复杂的特点,应用MODIS产品数据预测该区域的草场产量,构建了三江源地区草产量的预测模型。使用2009年4月—10月6种MODIS产品数据(归一化差分植被指数、增强型植被指数、叶面积指数、光合有效辐射吸收比率、总初级生产力和地表温度),结合偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLS)与多元线性回归理论实现6种产品草产量的遥感估算。基于构建的模型,使用2011年4月—10月间共140景数据开展应用试验,并将试验结果与三江源地区16个草地生态监测站对应时间的草产量实测数据进行对比分析。结果表明,基于MODIS的6种产品估测的草场草产量与实际地面测量的草产量之间有较好的相关性; 与传统多元回归法相比,基于PLS的草产量估产模型具有较高的决定系数(0.829~0.878之间)和较低的均方根误差(约42.457~93.674 kg·hm -2之间)。

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曹西凤
孙林
赵子飞
韩晓峰
颜明捷
关键词 三江源地区MODIS产品时间序列偏最小二乘回归草产量估算    
Abstract

The growth of grassland in Sanjiang Source Area has an important influence on the development of livestock husbandry and the ecological balance of Sanjiang ecosystem. It is of great importance to estimate grass yield reasonably and accurately. In view of the larger area and the complicated surface structure, this study is aimed at predicting the grass yield by using MODIS product data. The authors built a prediction model of grass yield in Sanjiang by using six kinds of MODIS products (LAI, FPAR, NDVI, EVI, GPP and LST) from April 2009 to October 2009 and, in combination with partial least squares regression (PLS) and multiple linear regression method, accomplished estimation of grass yield by remote sensing. Based on the built model, the authors used the 140 scene data from April to October 2011 for application testing, and then compared the predicting results with standard values which were measured from June to August 2011 in 16 grassland ecological monitoring stations in Sanjiang. The results show that there is a good correlation between grass yield estimated based on the six MODIS products and the measured actual grass yield. A comparison with the result of multiple linear regression shows that the result of PLS has a higher coefficient (R 2≈0.829~0.878) and lower root mean squared error (RMSE≈42.457~93.674 kg·hm -2).

Key wordsSanjiang Source Area    MODIS    time series    partial least squares regression    grass yield estimation
收稿日期: 2017-06-05      出版日期: 2018-12-07
:  TP751  
作者简介: 曹西凤(1996-),女,硕士研究生,主要研究方向为定量遥感。Email: 2025423746@qq.com
引用本文:   
曹西凤, 孙林, 赵子飞, 韩晓峰, 颜明捷. MODIS遥感产品在三江源地区草产量估测中的应用[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 115-124.
Xifeng CAO, Lin SUN, Zifei ZHAO, Xiaofeng HAN, Mingjie YAN. Application of MODIS remote sensing products in the estimation of grass yield in Sanjiang Source Area. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(4): 115-124.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.04.18      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I4/115
Fig.1  研究区地理位置示意图
数据名称 产品 空间分辨率/m 时间分辨率/d DN值数据范围 缩放因子
MCD12Q1 LC 500 365 0~254
MOD11A2 LST
Emission
1 000 8 7 500~65 535
1~255
0.02
0.002
MOD13A2 NDVI
EVI
1 000 16 -2 000~10 000 0.000 1
MOD15A2 LAI
FPAR
1 000 8 0~100 0.1
0.01
MOD17A2 GPP 1 000 8 0~32 700 0.000 1
Tab.1  MODIS陆地产品数据信息
Fig.2  NDVI时间序列
Fig.3  EVI时间序列
Fig.4  LAI时间序列
Fig.5  FPAR时间序列
Fig.6  GPP时间序列
时间 多元线性回归模型
6月 Y1=-14.8-8 186.5XFPAR129-3 812.3XGPP145+8 584.0XGPP193+5 555.0XLAI129-970.0XNDVI129
7月 Y2=-182.1+6 025.7XFPAR129+1 061.8XFPAR257-1 770.8XLAI129-229.0XLAI257+273.8XNDVI129
8月 Y3=173.4-10 626.5XFPAR129-1 495.2XFPAR257+6 243.5XLAI129+727.1XLAI257-430.0XNDVI129
Tab.2  多元线性回归模型
Fig.7  主成分分量累计解释能力
Fig.8  t[1]/u[1]平面图
Fig.9  变量投影重要性指标
Fig.10  t[1]/t[2]平面图
Fig.11  监测点在Y上的标准化模型距离
Fig.12  监测点在X上的标准化模型距离
解释因子 模型(6月) 模型(7月) 模型(8月)
常数项(a) 1.316 54 1.672 89 1.582 48
Tab.3  模型常数项
Fig.13  2009年6月草产量估算模型系数
Fig.14  多元线性回归与PLS对比5 结论
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