課程說(shuō)明
培訓(xùn)時(shí)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(duì)植被覆蓋度和NPP的估算
模擬較長(zhǎng)時(shí)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(shì)及其顯著性
為空間上的各個(gè)像元數(shù)據(jù)做趨勢(shì)分析和顯著性檢驗(yàn)，明確各區(qū)域各時(shí)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(dòng)影響下陸地生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)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(wú)需編程基礎(chǔ)（如Matlab、R語(yǔ)言）；
√CASA模型封裝程序，簡(jiǎn)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(shí)間；
√課后提供講師與學(xué)員；
主講老師
劉樂(lè)知老師
1.來(lái)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(yàn)、教學(xué)經(jīng)驗(yàn)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(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和國(guó)家項(xiàng)目。有較豐富的科考經(jīng)驗(yàn)，熟悉NPP相關(guān)研究的野外考察和實(shí)驗(yàn)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(jí)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(shì)及特點(diǎn)。
1.1 凈初級(jí)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(duì)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(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行插值、除異常值、裁剪、時(shí)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(shí)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(duì)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(duì)輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行插值、除異常值、裁剪、時(shí)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(shí)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(duì)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(shí)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(shí)間序列分析數(shù)據(jù)
6.6 批量化處理
7. 模型驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(shì)計(jì)算
將長(zhǎng)時(shí)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(gè)像元在某一時(shí)間段上的變化趨勢(shì)。
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(gè)像元做線性回歸
9.4 生成趨勢(shì)圖
9.5 重分類
9.6 數(shù)據(jù)分析
10. 顯著性檢驗(yàn)
對(duì)植被覆蓋度或NPP的變化趨勢(shì)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，可在空間上獲得呈顯著性增長(zhǎng)趨勢(shì)、顯著性減少趨勢(shì)、不顯著性增長(zhǎng)趨勢(shì)和不顯著性減少趨勢(shì)的范圍。
10.1 顯著性檢驗(yàn)概念
10.2 顯著性檢驗(yàn)在空間上的表達(dá)
10.3 逐像元做顯著性檢驗(yàn)
10.4 生成顯著性圖
11. 成果輸出
對(duì)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(shì)圖和顯著性圖
11.2 重分類
11.3 分析各像元變化的趨勢(shì)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(wèn)題，學(xué)習(xí)高級(jí)期刊相關(guān)論文寫(xiě)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(kāi)展論文寫(xiě)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(dòng)力研究
