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CASA模型及實(shí)踐應(yīng)用——基于遙感和光能利用率的植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity, NPP)研究

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  • 型號
  • 品牌
  • 所在地上海
  • 更新時間2025-03-29
  • 廠商性質(zhì)其他
  • 所在地區(qū)上海
  • 實(shí)名認(rèn)證已認(rèn)證
  • 產(chǎn)品數(shù)量55
  • 人氣值201
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培訓(xùn)時間:2023年3月11日、3月12日、3月18日;觀看方式:線上直播,也可單獨(dú)購買錄播課程
CASA模型及實(shí)踐應(yīng)用——基于遙感和光能利用率的植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity, NPP)研究 產(chǎn)品詳情
產(chǎn)品詳情

課程說明

培訓(xùn)時間:2023年3月11日、3月12日、3月18日;

觀看方式:線上直播,提供錄播回放


課程目標(biāo)

1、實(shí)現(xiàn)對植被覆蓋度和NPP的估算

模擬較長時間尺度上植被的覆蓋度狀況和植被NPP,并在空間上進(jìn)行分析,可形成植被空間差異分析,植被變化情況、植被生態(tài)等相關(guān)研究。

2、實(shí)現(xiàn)變化的趨勢及其顯著性

為空間上的各個像元數(shù)據(jù)做趨勢分析和顯著性檢驗,明確各區(qū)域各時段植被的變化情況及其顯著性,為生境質(zhì)量轉(zhuǎn)變、生態(tài)修復(fù)效果等研究提供科學(xué)支持。

3、為學(xué)員論文選題和內(nèi)容提供參考

為研究方向尚不明確的學(xué)員提供參考,分析氣候變化與人類活動影響下陸地生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)研究熱點(diǎn)。


課程亮點(diǎn)

√由淺入深,適合小白學(xué)習(xí);

無需編程基礎(chǔ)(如Matlab、R語言);

CASA模型封裝程序,簡單易操作;

提供CASA模型插件和試算數(shù)據(jù);

從數(shù)據(jù)獲取到預(yù)處理到投入模型,全程示范;

已整理大量相文獻(xiàn),節(jié)約學(xué)員的時間;

課后提供講師與學(xué)員;

主講老師

劉樂知老師

1.來自雙高校,從事NPP研究相關(guān)科研工作三年,熟悉各類NPP模型,實(shí)操經(jīng)驗、教學(xué)經(jīng)驗豐富;

2.以作者發(fā)表多篇SCI論文,論文主題均涉及NPP相關(guān)研究和CASA模型運(yùn)用;

3.參與多項國家自然科學(xué)基金項目和國家項目。有較豐富的科考經(jīng)驗,熟悉NPP相關(guān)研究的野外考察和實(shí)驗室處理部分工作。

 


課程大綱


1.      導(dǎo)學(xué)課程

了解什么是植被級生產(chǎn)力(NPP)和模擬NPP的方法,了解NPP模型研究的進(jìn)展以及CASA模型在眾多NPP模型中脫穎而出的優(yōu)勢及特點(diǎn)。

1.1 凈初級生產(chǎn)力(NPP)概念

1.2 NPP模型研究進(jìn)展

1.3 光能利用率CASA模型

1.4 CASA模型運(yùn)行成果展示

1.5 相關(guān)論文解析

 

2.      工具介紹及使用

2.1 ArcGIS軟件

2.2 ENVI軟件

2.3 Origin軟件

 

3.      CASA插件獲取及安裝

獲取和安裝CASA插件,在ENVI中實(shí)現(xiàn)插件應(yīng)用

3.1 獲取插件

3.2 安裝插件

3.3 運(yùn)用插件

 

4.      氣象數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理

獲取氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和整理、在ArcGIS中生成空間上帶值的氣象點(diǎn)數(shù)據(jù)、對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行插值、除異常值、裁剪、時間序列數(shù)據(jù)合成。

4.1 氣象數(shù)據(jù)獲取

4.2 格式轉(zhuǎn)換

4.3 異常值處理

4.4 空間插值

4.5 掩膜提取

4.6 生成時間序列分析數(shù)據(jù)

4.7 批量化處理

 

5.      輻射數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理

獲取輻射數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和整理、在ArcGIS中生成空間上帶值的輻射點(diǎn)數(shù)據(jù)、對輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行插值、除異常值、裁剪、時間序列數(shù)據(jù)合成。

5.1 輻射數(shù)據(jù)獲取

5.2 格式轉(zhuǎn)換

5.3 異常值處理

5.4 掩膜提取

5.5 生成時間序列分析數(shù)據(jù)

5.6 批量化處理

 

6.      NDVI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理

獲取NDVI數(shù)據(jù)、在ENVI軟件中對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、拼接、校正、去除異常值、格式轉(zhuǎn)換、獲取月NDVI、合成時間序列數(shù)據(jù)。

6.1 輻射數(shù)據(jù)獲取

6.2 數(shù)據(jù)拼接

6.3 異常值處理

6.4 掩膜提取

6.5 生成時間序列分析數(shù)據(jù)

6.6 批量化處理

 

7.      模型驅(qū)動參數(shù)準(zhǔn)備和預(yù)處理

獲取植被類型、光能利用率、底圖精度、月NDVI、月最小NDVI等參數(shù)。

7.1 參數(shù)概念

7.2 確定植被類型

7.3 查閱文獻(xiàn)

7.4 配置參數(shù)

7.5 試配演示

 

8.      CASA模型運(yùn)行

在ENVI和CASA插件中投入驅(qū)動模型的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)植被覆蓋度和植被NPP模擬,將生成的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到ArcGIS中,為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。

8.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

8.2 參數(shù)配置

8.3 逐年運(yùn)算

8.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出

8.5 格式轉(zhuǎn)換

 

9.      趨勢計算

將長時間尺度的NPP或植被覆蓋度在空間上進(jìn)行一元線性回歸分析,在空間上了解每個像元在某一時間段上的變化趨勢。

9.1 線性回歸概念

9.2 線性回歸在空間上的表達(dá)

9.3 逐個像元做線性回歸

9.4 生成趨勢圖

9.5 重分類

9.6 數(shù)據(jù)分析

 

10.   顯著性檢驗

對植被覆蓋度或NPP的變化趨勢進(jìn)行顯著性檢驗,可在空間上獲得呈顯著性增長趨勢、顯著性減少趨勢、不顯著性增長趨勢和不顯著性減少趨勢的范圍。

10.1 顯著性檢驗概念

10.2 顯著性檢驗在空間上的表達(dá)

10.3 逐像元做顯著性檢驗

10.4 生成顯著性圖

 

11.   成果輸出

對分析完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行整飾出圖,包括ArcGIS圖、Origin圖、表格等。

11.1 在空間上綜合趨勢圖和顯著性圖

11.2 重分類

11.3 分析各像元變化的趨勢及其顯著性

 

12.   擴(kuò)展運(yùn)用:CASA模型與其他NPP模型綜合運(yùn)用

擴(kuò)展了解當(dāng)前NPP研究的前沿科學(xué)問題,學(xué)習(xí)高級期刊相關(guān)論文寫作的思路,了解CASA模型與其他模型的綜合運(yùn)用,指導(dǎo)學(xué)員開展論文寫作。

12.1 不同模型的差異及綜合運(yùn)用的意義

12.2 論文前沿:模型適用性研究

12.3 論文前沿:模型優(yōu)化研究

    12.4 論文前沿:NPP主導(dǎo)驅(qū)動力研究


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