基于遥感的城市温度与植被相关性分析——以四川省内江市为例

以四川省内江市为研究区,以1988年6月23日、2007年5月6日Landsat TM数据和2000年5月10日的Landsat ETM+数据源,利用TM/ETM+热红外波段定量反演亮度温度,并计算归一化植被指数(NDVI)。在EXCEL软件中进行地表温度与NDVI之间的线性回归分析。结果表明:建成区大部分地区NDVI值较小,这是由于市区内有大量建筑、道路等硬化下垫面,植被覆盖少;部分植被覆盖较好的片区NDVI值较大;沱江水面NDVI值较小,为负值;除建成区和沱江以外的乡村区,植被覆盖良好,NDVI值较大。亮度温度与植被覆盖存在着明显的负相关,即植被覆盖越高的地方,温度相对较低,反之,温度则较高。     

基于Landsat TM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测

[目的]强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑.[方法]以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为数据源,分析试验样点拨节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦拔节期叶面积指数(LAI)、生物量、SPAD值和叶片氮含量(LNC)的模型.[结果]冬小麦拔节期,选用中红外波段的反射率(B5)、归一化植被指数(NDVI)、DSW5和绿波段的反射率(B2)等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的;SPAD值,生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度较高,以此为基础,制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量,LAI和LNC遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达.[结论]研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田问管理人员提供及时的农情信息.     

植被盖度遥感反演模型在稀疏高寒草原的对比研究

【目的】基于Landsat8遥感影像数据,反演西藏日喀则地区高寒草原植被盖度。【方法】采用比较常用的3种植被盖度反演模型,即像元二分模型、基于归一化植被指数(NDVI)与土壤调整植被指数(SAVI)的回归模型、改进的三波段梯度差模型,对稀疏高寒草原植被盖度进行反演,并采用照相法实测植被盖度进行反演精度分析。【结果】3种模型对高寒草原植被盖度的反演精度以像元二分模型最高,反演精度为82.02%,其他两种模型均小于80%。【结论】像元二分模型相对于回归模型和改进的三波段梯度差模型更适用于稀疏高寒草原植被盖度的反演。     

基于中分辨率遥感影像的湿地土壤水分提取方法

利用中分辨率的TM遥感影像反演湿地土壤水分,探寻湿地土壤水分和非湿地土壤水分提取的不同之处,对湿地监测具有重要意义。建立地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)之间的二维特征空间,用IDL编程在特征空间内提取对应的特征点,拟合温度植被干旱指数(TVDI)法需要的干湿边方程,能快速反演出野鸭湖湿地的土壤水分情况。反演结果与实测值的相关系数为0.860,呈极显著相关,均方根误差为0.104 2,平均绝对误差为0.084 5。结果证明利用温度植被干旱指数(TVDI)法进行野鸭湖湿地这样的小尺度范围的反演土壤水分含量,方法可行,且中分辨率影像的土壤水分反演精度高于低分辨率影像的反演精度。     

基于温度植被干旱指数法(TVDI)的朝阳县干旱监测

利用Landsat 8数据,将归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)结合建立二维特征空间,依据二维特征空间分布图拟合干、湿边方程,进而计算温度植被干旱指数(TVDI),并对旱情分布进行分析和评价。利用土壤含水率实测值与反演的地表温度建立模型,并通过模型反演出土壤含水率与实测值进行精度检验。结果表明,随着归一化植被指数的增加,最大地表温度(Tsmax)随之减小,最小地表温度(Tsmin)基本上随之增大,Tsmin和Tsmax的趋势线交汇于一点组合成近似的三角形形状;2016年5—8月,朝阳县全县范围内基本都存在不同程度的旱情,其中6月份旱情最为严重;TVDI与不同深度的土壤含水率的相关性显著,可以较好的实现对旱情的监测。     

基于作物模型与遥感信息的水稻产量预报研究

将遥感资料(NOAA/AVHRR,Landsat TM)与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行水稻遥感估产。利用TM影像对NOAA进行几何精校正和混合像元分解;对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合运算技术,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数(LAI)资料,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,实现水稻长势的遥感实时动态监测。在此基础上,利用NDVI与水稻生物学参数LAI的关系,及时校正水稻生长模拟模型,预报以像元点为空间变化范围的单位面积产量;并对高邮市的水稻进行产量模拟,取得较好的结果。     

北京市植被绿度与城市热岛效应关系研究

以北京市为研究区域,以Landsat TM影像为基础数据,定量反演亮度温度(Tb),提取归一化植被指数(NDVI),并利用RS和GIS技术在东北西南和西北 东南方向构建多个特征剖面,探讨Tb与NDVI的关系在空间上的分布规律。结果表明:①除了在西北 东南方向的76、78、80、82 km处剖面外,其他剖面上Tb和NDVI存在明显的负相关关系。②剖面上Tb与NDVI相关性的显著程度呈现由中心剖面向边缘剖面递减的格局。③剖面上Tb与NDVI相关性的显著程度受下垫面土地利用结构的复杂程度影响,土地利用结构越复杂,特征剖面上Tb与NDVI的相关性越显著。研究结果较好地揭示了植被与温度相关性的空间分布规律,可为北京市未来的城市、绿地等规划提供科学依据。      

草地放牧强度遥感解译方法——以和静县高寒草原为例

为研究高寒草原放牧强度,以新疆和静县高寒草原草地为研究对象,利用2013年7—8月野外草地地上生物量采集数据和2013年遥感数据源MDOIS13Q1的归一化植被指数(NDVI),建立了高寒草原草地地上生物量和植被指数(NDVI)的遥感反演模型;并通过分析近10年(2008—2017年)监测点每年NDVI的旬变化特征,解译高寒草原草地的放牧起止时间,通过分析归类各样点NDVI变化特征,并以ΣNDVI值划分放牧强度。结果表明:1)本研究中建立的高寒草原草地地上生物量遥感反演模型,以模型y=523.21NDVI2-82.8NDVI+55.84(R2=0.732 9,P0.000 1)精度最优;2)通过NDVI变化曲线的突变点确定了高寒草原夏季放牧开始时间为6月9—26日,结束时间为8月28日—9月14日,该结果与实际放牧时间基本吻合。3)通过分析NDVI生长季累积总量(ΣNDVI)、生长季NDVI波动下降频数和幅度确定放牧强度,构建了高寒草原草地放牧强度分级标准,与实地判断的放牧强度相比,精度验证达到89.47%,并据此制作了研究区放牧强度等级图。本研究结果可为利用多时相遥感影像快速确定草地放牧强度和放牧管理提供参考。     

准噶尔盆地荒漠灌丛植被地上生物量反演研究

利用回归分析法建立Landsat-8遥感数据提取的归一化植被指数(NDVI)、归一化绿度植被指数(GNDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)与实测地上生物量的多种反演模型,通过模型精度检验筛选适宜荒漠灌丛植被地上生物量反演的最优模型。结果表明,6种参与建模的植被指数中SAVI最适于构建准噶尔盆地荒漠灌丛草地地上生物量反演模型;筛选出的一元非线性和多元线性回归模型相比于简单一元线性回归模型反演精度更高,所有一元回归模型中二次多项式和三次多项式模型表现最突出,S曲线、指数和幂指数反演精度普遍较低;以SAVI建立的三次多项式回归模型:Y=38.761-129.868x+263.636x~2-90.892x~3(R~2=0.653,P 0.01)最优。     

基于奈曼旗热效应的遥感

对奈曼旗的TM数据进行大气校正和几何校正。利用Landsat TM3和Landsat TM4计算该区域的植被指数（NDVI），来分析和研究该区域的植被状况，特别是通过植被盖度从另一个角度来说明问题。利用Landsat TM6热红外遥感数据定量反演了该研究的地表温度，初步分析了区域热量分布差异并探讨这一差异形成原因，并建立NDVI和地面温度两者之间线性关系。结果表明：该区域的热量分布差异显著；卫星图像反演的地表温度与实际的地面情况相符合；地面温度都与植被指数（NDVI）存在着密切的反相关关系。     

不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法——以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用.以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算.针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3-4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型.针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化.精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行.研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711.这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度.     

基于机载高光谱数据的田间尺度胡敏酸含量估算

以机载高光谱为数据源,对研究区土壤光谱分别进行去除包络线(CR)、倒数(IR)、对数(LR)、一阶导数(FDR)、二阶导数(SDR)、倒数&一阶导数(IFDR)、对数&一阶导数(LFDR)、倒数&对数(ILR)变换,并分别构建归一化光谱指数(NDSI)(分别相应记为NDSI-CR、NDSI-IR、NDSI-LR、NDSI-FDR、NDSI-SDR、NDSI-IFDR、NDSI-LFDR、NDSI-ILR)。对NDSI与胡敏酸含量的相关性进行分析,筛选出特征光谱,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLSR)、反向神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)方法构建模型,以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)为评价指标,筛选最佳建模方法,用于田间尺度胡敏酸含量的高效估算。结果表明:NDSI-FDR、NDSI-SDR、NDSI-IFDR、NDSI-LFDR与胡敏酸含量的相关性更高。在396~1 000 nm,有3处与胡敏酸含量敏感的波段密集区域,分别位于480~550 nm与510~570 nm组合处、730~790 nm与740~800 nm组合处、880~930 nm与880~930 nm组合处。基于NDSI-LFDR建立的BPNN模型,建模集和验证集上的R²分别为0.916、0.805,RMSE分别为0.799、1.107,RPD值为2.189,可满足田间尺度胡敏酸含量估算的精度要求。     

基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演

【目的】考虑到利用单一植被指数（VI）反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。     

内蒙古赤峰及其周边地区荒漠化变化趋势研究——基于遥感技术中反照率和归一化植被指数特征空间

通过遥感影像来构造反照率(Albedo)和归一化植被指数(NDVI)特征空间是一种提取土地荒漠化信息的有效方法。该研究利用Landsat遥感影像来构造赤峰及周边地区Albedo-NDVI特征空间,分析当地2000和2008年的沙漠化状况。结果表明,随着时间的推移,当地植被覆盖度有所增加,土壤含水量以及沙漠化程度有所改善,政府政策的引导已见成效。     

一种基于MODIS·TM影像融合技术提高水稻种植分布提取精度的方法

综合考虑湄公河三角洲地区高质量TM影像难以获得、影像单一以及MODIS时间序列数据影像的空间分辨率无法满足监测需要的问题,提出一种基于影像对象的MODIS与TM数据融合模型(IOBFM)。根据2009年12月9日和2010年7月5日湄公河三角洲中部地区Landsat7 TM影像数据,融合MODIS时序数据提取裸地纯象元点中的水稻点,并与单纯运用MODIS影像的提取结果的精度进行比较。结果表明,用IOBFM模型的水稻象元提取精度比MODIS提取精度高出9.7个百分点,MODIS与TM数据融合可提高提取地区植被分布的精度。     

基于多源遥感数据的北京城市热岛研究

首先利用MODIS数据在像元尺度上获取地表温度反演中所需大气参数一大气水分含量,再利用LandsatTM影像采用Jimenez-Munoz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度,通过地面实测数据对反演结果进行验证。结果表明,利用多源遥感数据反演地表温度具有较高的精度。用该方法对北京城市热岛状况进行研究,发现北京城市热岛效应十分明显,地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因之一。     

荒漠化地区土地覆被光谱特征与遥感信息提取方法研究

为了提高地物识别的正确性,探讨荒漠化土地类型自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以陕西省榆林市榆阳区为例,利用Landsat 5卫星的TM数据,探讨了荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDVI)和差值指数(TM5-TM4)及TM3、TM5、TM7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息。结果表明,此方法简单、实用,是地物遥感信息提取的有效途径。     

基于机载多光谱的冬小麦返青期土壤墒情反演

准确快速得获取冬小麦地块的土壤墒情,可为高效利用水资源、实现精准灌溉提供参考。为此,特在江苏省张家港市获取返青期冬小麦种植区的无人机多光谱遥感数据,并同步测定2个深度（10 cm和20 cm）的土壤墒情,通过遥感图像提取光谱反射率,计算归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和垂直干旱指数（PDI）,进行共线性分析后,分别运用逐步回归法、岭回归法和偏最小二乘法,构建针对不同深度土壤墒情的反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤的墒情反演图。结果表明,用逐步回归法构建的模型在10、20 cm深度土壤墒情反演中的决定系数分别达到了0.885、0.782,建模精度最优,且针对10 cm深度土壤墒情的反演效果优于20 cm。研究结果可为冬小麦返青期土壤墒情监测方法的选择提供参考。     

MODIS数据在河南省耕地雪盖监测中的应用

[目的]探讨利用MODIS数据监测河南省耕地雪盖的可行性,为减灾抗灾提供技术支持.[方法]利用多天的MODIS数据,通过计算归一化差分积雪指数,结合第2、4波段的波谱信息及植被指数,将雪、云与其他地物分开,再结合MODIS的云掩膜数据去除云的影响,实现雪盖的提取.[结果]2008年1月16、29、31日耕地积雪覆盖面积分别占全省耕地面积的13.04%、68.43%和65.23%,主要集中分布在黄河以南粮食主产区,且呈由西向东逐渐推移发展趋势.[结论]在基础地理信息数据辅助下,利用MODIS数据进行大面积雪情监测是可行的,监测结果得到地面调查支持,可进行业务化运作.将遥感监测结果和基础地理信息数据相结合,进行各种专题图的制作,可为减灾抗灾提供技术支持.     

基于机载LiDAR和光学遥感数据的热带橡胶林叶面积指数反演

叶面积指数（LAI）作为表征植被冠层结构的重要参数，一直是气候变化和生态研究中的热点，遥感技术的发展为大范围叶面积指数的获取提供了可能。以景洪市热带橡胶林为研究对象，以机载LiDAR和Landsat8/OLI为信息源，结合44块样地实测数据，使用支持向量机回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘回归(PLSR) 3种模型,在前期建立基于林分水平的LAI估测模型的基础上，进一步构建区域尺度的LAI反演模型，实现景洪市橡胶林LAI的反演。结果表明，基于LiDAR的林分水平模型中，SVR模型最优，决定系数（R²）为0.76，相对均方根误差（rRMSE）为17%，估测精度（P）为83%；以SVR模型估测结果作为区域尺度遥感反演模型的先验样本，结合Landsat8/OLI数据的BP神经网络模型反演效果最好，估测精度达76%。