課程說明

培訓時間：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

1、實現(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)等相關研究。

2、實現(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，為生境質量轉變、生態(tài)修復效果等研究提供科學支持。

3、為學員論文選題和內(nèi)容提供參考

為研究方向尚不明確的學員提供參考，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。

課程亮點

√由淺入深，適合小白學習；

√無需編程基礎（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)獲取到預處理到投入模型，全程示范；

√已整理大量相文獻，節(jié)約學員的時間；

√課后提供講師與學員；

主講老師

劉樂知老師

1.來自雙高校，從事NPP研究相關科研工作三年，熟悉各類NPP模型，實操經(jīng)驗、教學經(jīng)驗豐富；

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

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

課程大綱

1.      導學課程

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

1.1 凈初級生產(chǎn)力（NPP）概念

1.2 NPP模型研究進展

1.3 光能利用率CASA模型

1.4 CASA模型運行成果展示

1.5 相關論文解析

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中實現(xiàn)插件應用

3.1 獲取插件

3.2 安裝插件

3.3 運用插件

4.      氣象數(shù)據(jù)準備和預處理

獲取氣溫和降水數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行格式轉換和整理、在ArcGIS中生成空間上帶值的氣象點數(shù)據(jù)、對氣象數(shù)據(jù)進行插值、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)準備和預處理

獲取輻射數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進行格式轉換和整理、在ArcGIS中生成空間上帶值的輻射點數(shù)據(jù)、對輻射數(shù)據(jù)進行插值、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)準備和預處理

獲取NDVI數(shù)據(jù)、在ENVI軟件中對數(shù)據(jù)進行格式轉換、拼接、校正、去除異常值、格式轉換、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.      模型驅動參數(shù)準備和預處理

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

7.4 配置參數(shù)

7.5 試配演示

8.      CASA模型運行

在ENVI和CASA插件中投入驅動模型的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)植被覆蓋度和植被NPP模擬，將生成的數(shù)據(jù)導入到ArcGIS中，為數(shù)據(jù)分析做準備。

8.1 數(shù)據(jù)準備

8.2 參數(shù)配置

8.3 逐年運算

8.4 數(shù)據(jù)導出

8.5 格式轉換

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

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

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.   擴展運用：CASA模型與其他NPP模型綜合運用

擴展了解當前NPP研究的前沿科學問題，學習高級期刊相關論文寫作的思路，了解CASA模型與其他模型的綜合運用，指導學員開展論文寫作。

12.1 不同模型的差異及綜合運用的意義

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主導驅動力研究