长时间序列遥感数据植被物候提取/遥感数据产品分析暨MODIS NDVILAI多年产品数据批处理分析/Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析
基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析
1.本课程基于matlab语言
2.提供所有代码
3.以实践案例为课程内容主线，原理与操作相结合
4.根据讲解内容，布置作业，巩固所学内容及拓展在实践应用中问题处理
内容详情：
以长时间序列MODIS遥感数据产品为例，基于Matlab开展上机操作:
1.年内时间序列遥感数据重构方法
2.多种植被物候提取方法实现
3.生长季开始(SOS)/长度(LOS)/结束(EOS)日期提取
4.区域植被SOS/LOS/EOS制图
5.年际间植被物候变化趋势分析
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
基于MATLAB的长时间序列遥感数据产品分析暨MODIS NDVILAI多年产品数据批处理分析
内容详情：
基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析
内容详情：
1.针对感兴趣区域/站点，长时序MODIS数据的在线快速批处理提取小技巧(无须逐tile下载数据);
2.遥感数据异常值/离群值outliers检测方法;
3.年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点 (滤波、多项式拟合、..);
4.长时序逐年份遥感产品年均/最大值、月均/最大值、季节均/最大值等批处理运算;
5.距平anomaly及变异系数coefficient of variation计算;
6.不良天气(如云) 对长时序遥感数据分析的影响。
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用
植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。
内容详情：
专题一 长时序遥感产品在全球变化/植被变绿/植被物候等方面的应用
²Science/Nature/PNAS等相关文章
²长时序遥感数据产品介绍
²长时序遥感数据产品分析方法
²长时序遥感数据产品质量评价
专题二 MODIS遥感数据产品预处理
²基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换
²基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序
²基于MATLAB的遥感产品数值读取
²基于MATLAB的产品质量控制(QC)图层读取及含义解读
²经QC后的产品最大值/均值/中值等合成
专题三 长时序MODIS遥感数据产品时间序列重构
²遥感数据异常值/离群值outliers检测方法
²年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点(滤波、多项式拟合、…)
²长时序逐年份遥感产品年均/最大值、月均/最大值、季节均/最大值批处理运算
²距平anomaly及变异系数coefficient of variation计算
²不良天气(如云)对长时序遥感数据分析的影响
专题四 基于GIMMS 3g和MODIS NDVI构建更长时序遥感数据
²GIMMS 3g和MODIS NDVI产品相关性分析
²重叠时间段内GIMMS 3g和MODIS NDVI产品融合
²基于GIMMS 3g和MODIS NDVI产品的更长时间序列产品生成
专题五 植被物候提取与分析实践应用
²年内时间序列遥感数据重构方法
²多种植被物候提取方法实现：threshold/logistic/derivative/…
²生长季开始/长度/结束日期提取
²区域植被SOS/LOS/EOS制图
²年际间植被物候变化趋势分析
专题六 植被变绿趋势分析实践应用
²长时序年际间植被变化趋势分析方法
²植被变绿/变黄趋势判断准则
²基于一元线性回归的植被变化趋势判断
²基于Manner-Kendall(M-K)的植被变化检验
²基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析
²区域结果成图显示与空间格局分析
专题七 植被变绿与生态系统固碳一致性分析
²植被变绿意味着生态系统固碳增强吗？-来自长时序遥感产品的启示
²长时序NDVI变化趋势分析
²长时序LAI变化趋势分析
²长时序GPP变化趋势分析
²长时序NDVI/LAI/GPP变化趋势综合研判
专题八 草地生长关键参数/生物量遥感估算及趋势分析
²草地LAI/覆盖度/生物量遥感估算原理
²PROSAIL辐射传输模型应用
²PROSAIL模型参数敏感性分析
²基于PROSAIL模型草地关键参数遥感反演
²长时序草地生长变化趋势分析
| 组合类型 | 组合名称（点击文字查看详情） | |
|---|---|---|
| A类 | 高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用 |
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| B类 | 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用 |
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| C类 | 陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用 |
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| D类 | CENTURY模型实践技术应用与案例分析精品 |
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| E类 | 基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用 |
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| F类 | CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach） 模型原理及实践技术 |
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| G类 | R语言地理空间分析、可视化及模型预测实践技术应用 |
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| H类 | R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用高级实战技术 |
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