２００１－２０１１年甘南草地植被覆盖度动态变化分析

 植被覆盖度是衡量草地植被生长状况的重要指标,对评价分析植被恢复状况具有重要意义。利用２００１－２０１１年每年５－１０月的Ｔｅｒｒａ／ＭＯＤＩＳ月植被指数数据,结合２００６－２００９年甘南草地调查资料建立了甘南州草地生长季的植被覆盖度遥感反演模型,对比研究了不同草地植被覆盖度模型的精度,模拟分析了甘南州２００１－２０１１年草地生长季期间不同等级的草地植被盖度时空分布特征及面积变化动态。研究结果表明,ＭＯＤＩＳ－ＥＶＩ可以 最大限度地减少环境因子的影响,在植被覆盖度高的地区使用更具优势,能很好地反映各类植被覆盖度的空间和时间差异性。ＭＯＤＩＳ增强型植被指数ＥＶＩ的对数函数（y ＝３３．６５８ｌｎx＋１１２．６５）可以较好地模拟甘南州草地植被盖度分布状况,总精度可达９３．３１％。近１１年甘南州的草地植被盖度总体呈波动上升趋势,其中２００１年、２００３年和２００８年草地植被覆盖明显偏低,２００５年植被覆盖度最高,平均达７８．４３％。甘南州中西部及西南部地区的草地植被覆盖度较东部更好。甘南州近１１年以来草地植被均以高和较高植被覆盖度为主,其余等级的草地植被覆盖度所占比例相对较小（６．９８％）且稳定。总体上,甘南草地具有由高植被盖度向较高植被盖度转换的趋势。     

基于UAV技术和MODIS遥感数据的高寒草地盖度动态变化监测研究—以黄河源东部地区为例

利用黄河源东部地区野外实测样地数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)、普通数码相机(Canon)、无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等设备获取的高寒草地盖度数据,构建了基于MODIS NDVI、EVI的草地盖度反演模型,比较分析了不同草地盖度监测方法的精度,确立了黄河源区草地盖度遥感监测的最优反演模型,并分析了研究区近16年草地植被盖度的动态变化。结果表明,1) MODIS NDVI与基于UAV相片计算的草地盖度间的相关性优于MODIS EVI,而MODIS EVI与ADC和Canon照片计算的草地盖度之间的相关性则优于MODIS NDVI;2) 就Canon和ADC方法构建的草地盖度反演模型而言,前者精度远高于后者,普通数码相机方法更适宜于高寒草地植被盖度的估算;3) 对比分析两种植被指数与Canon相机、ADC和大疆(DJI)无人机航拍(航高30和100 m两种方法)相片计算的草地盖度之间的关系表明,MODIS NDVI对航高30 m UAV航拍相片计算的盖度数据的响应最敏感,基于UAV航高30 m的相片和NDVI构建的草地盖度反演模型最优;4) 黄河源东部地区2000-2015年间草地盖度稳定不变的区域达71.46%,多分布在东南部;呈增加趋势的区域占研究区草地面积的22.01%,由西向东、由北向南增加幅度呈减少趋势;盖度减少区域零星分布在黄河源北部和南部的部分地区,仅占研究区草地面积的6.53%。     

高寒草地生长季/非生长季植被盖度遥感反演

植被盖度是刻画陆地生态系统植被覆盖的重要生态参量。以当雄县Landsat-8OLI为数据源,从10种常用植被指数中筛选出适合反演高寒草地生长季/非生长季草地植被盖度的植被指数,引入像元三分法确定端元特征值,通过不同植被指数基于像元二分模型反演植被盖度的对比分析,确定适合生长季/非生长季植被盖度最优植被指数,根据反演结果分析了研究区草地生长季/非生长季植被盖度的时空变化特征。结果表明：1）由可见光-近红外波段构建的植被指数适用生长季植被盖度反演,由短波红外构建的植被指数适用于非生长季植被盖度反演。2）基于MSACRI的像元二分模型适合非生长季植被盖度反演,基于NDVI的像元二分模型则最适用于生长季植被盖度的反演。3）研究区草地植被盖度随海拔增加呈现先增加后减少的单峰变化格局,草地集中分布于海拔4300~5100 m处。生长季植被盖度主要集中于20%~80%,非生长季绝大部分的草地盖度小于40%。研究结果可为草地生态系统碳存储、植被生产力、土壤侵蚀、生态水文等研究提供参考依据。     

基于MODIS的植被指数对估测塔里木河中下游植被盖度的适用性

以干旱荒漠区塔里木河中下游的植被为研究对象,采用长时间序列的MODIS数据构建研究区常用的4种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(RVI)],并通过遥感方法和Image J软件获得研究区植被覆盖度,分析发现与实测的植被覆盖度有显著相关性。从Image J获得的植被覆盖度与4种植被指数的回归结果可以得出4种植被指数在研究区的适用性,从而优选出最适合此研究区的植被指数。结果表明,基于MODIS的4种植被指数与研究区实际植被覆盖度之间存在显著的正相关关系,各植被指数与研究区植被覆盖度的拟合程度由高到低依次是NDVIEVIRVIDVI,使用NDVI获取植被信息最为适宜。     

巴音布鲁克草原高寒草原植被覆盖度反演模型构建与评价

构建巴音布鲁克高寒草原植被覆盖度反演模型,筛选最佳模型并检验精度,为今后巴音布鲁克高寒草原开展草地监测和科学管理提供科学依据。利用经验回归模型法和像元二分法,通过计算分析植被覆盖度及植被指数,构建反演模型。结果表明,除修正土壤调整植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index MSAVI)外,其余植被指数与植被覆盖度均呈显著正相关关系(P0.01)。巴音布鲁克高寒草原植被覆盖度最佳反演模型为:NDVI二次多项式回归模型y=-0.894x2+1.467x+0.099(R2=0.723),反演精度较高(R2=0.837),可用于估算巴音布鲁克高寒草原的植被覆盖度。     

基于灵活的时空融合模型的植被覆盖度与植被指数关系

时空数据融合模型被广泛地应用于获取高时间、高空间分辨率的植被指数与植被覆盖度,但是其反演的精度常常受输入的低空间分辨率影像(如MODIS影像)的影响。本研究基于灵活的时空数据融合方法(FSDAF),深入分析了赛里木湖流域与石河子地区两种不同情景的MODIS影像组合对FSDAF模型植被覆盖度提取精度的影响,并研究了6种植被指数与植被覆盖度的线性与非线性关系。研究结果表明,FSDAF模拟影像的植被覆盖度精度取决于2个时期MODIS影像的变化率,影像变化小时取得的精度明显好于影像差异大的情况。而采用植被指数对植被覆盖度模拟时,NDVI与OSAVI的线性拟合效果较好,可以获取较理想的结果。试验表明,采用时空模型用于研究区植被覆盖反演能取得较好的效果,具有一定的应用推广价值。     

青藏高原草地生物量遥感动态监测

利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量,结合相应月份的MODIS植被指数数据,提取与样点对应的EVI和NDVI值,建立生物量与两种植被指数之间的关系模型,并分析模型的精度。结果表明,1)EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。2)在不同盖度下,植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。3)利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量,并分析研究区2002-2008年不同草地类型生物量的年季动态变化,发现草地生产力水平越高,草地生物量的年季变化越剧烈,说明该种类型的草地受气候变化的影响越大;生产力水平越低的草地类型,则对气候变化的敏感度较低。     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016-2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000-2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征.结果表明:1)MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模...     

基于3S技术的甘南草地覆盖度动态变化研究

以像元二分法模型为基础,构建了基于改进归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS卫星遥感数据,基于3S技术(GIS,RS,GPS)空间分析功能,分级计算得到了甘南2002,2004,2006,2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2002-2008年植被覆盖度变化的空间动态演变过程和趋势。结果表明,2002-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被的退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖(一、二级)向低等植被覆盖(四、五级)演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况日趋严重的事实,为相关研究和政府草地管理提供了有效依据。     

基于无人机大样方数据及国产卫星反演草地植被覆盖度方法研究

受开垦、采矿等人类活动影响,草原出现退化甚至沙化,监测其植被覆盖度对于揭示草地的分布状况与空间变化规律具有重要意义。本文以无人机大样方数据与国产高分一号（GF-1）数据作为数据源,结合野外同步数码相机获取的数据,应用支持向量机（Support vector machine,SVM）构建不同数据源之间的植被覆盖度反演模型（数码相片—无人机大样方数据植被覆盖度估算模型,无人机大样方数据—GF-1数据植被覆盖度估算模型）,探讨国产GF-1卫星结合无人机大样方估算草原植被覆盖度的方法。结果表明,基于SVM模型的GF-1数据结合无人机大样方计算的土壤调节植被指数（Soil-adjusted vegetation index,SAVI）具有较高的精度（判定系数R²=0.97,相对分析误差RPD=4.86,均方根误差RMSE=3.23）,因此基于无人机大样方数据结合GF-1数据可以准确、快速地反演草地覆盖度,利用这种方法可以估算整个草原的植被覆盖度。     

近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征

以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。     

河西干旱区植被覆盖度时空格局分析

以河西地区草地植被为研究对象,基于长时间序列的MODIS和野外实测数据,探讨了现有的3种植被覆盖度反演模型在研究区的适用性,并以此为基础分析了2001–2015年河西地区草地植被覆盖度时空分布特征。研究结果表明,基于TVI的经验模型能够在大范围内较好地估算植被覆盖度;河西地区草地生长季植被最大覆盖度空间分布差异明显,植被覆盖度由东南向西北逐渐降低;2001–2015年间研究区植被覆盖度总体上呈现出极显著增加的趋势(P 0.01),但在空间分布上存在一定的异质性;植被恢复的区域主要集中在中、西部地区;退化草地零星分布在马鬃山北部、石羊河流域西部以及祁连山东段地区。     

青藏高原草地植被指数时空变化特征

摘要:以位于青海和西藏两省内的青藏高原牧区为研究区域,利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,统计分析不同草地类型2002-2008年的植被指数(MODIS EVI)时空变化特征,并结合2006年8月地面实测数据,研究草地植被指数与草地覆盖度、草群高度的关系。结果表明,草地覆盖度和草群高度均与EVI呈高度正相关。各种草地类型的植被指数均呈先上升后下降的趋势,符合自然条件下植被的生长变化情况,植被特征相近的草地类型EVI差异较小,体现出不同草地类型地域上的连续性、过渡性和时空上的差异性。     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016-2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000-2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征.结果表明:1)MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2=0.5249,均方根误差RMSE=527.9 kg·hm-2;2)20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3)近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04％的草地呈稳定或恢复趋势,33.96％的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08％的草地呈持续性恶化趋势.研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持.     

基于遥感技术的甘南牧区草地植被状况多年动态

结合遥感技术的草地植被监测是区域植被变化研究的重要组成部分和研究热点,为了能够更好地监测甘南牧区多年的草地动态变化,本研究以甘南牧区的草地为研究对象,引入了垂直植被指数(Perpendicular Vegetation Index,PVI),探讨了其在甘南草地遥感监测中的适用性及其精度,并以草地植被盖度、草地面积和草地地上生物量为主要监测指标,对2001-2012年间甘南草地的变化做全面连续的研究,从草地的生态和资源属性两方面说明甘南草地的变化状况,期望为甘南牧区生态保护和畜牧生产提供帮助。结果表明,1)在运用MODIS数据对地表植被覆盖度进行估算时,使用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的像元二分模型对植被覆盖度的模拟较垂直植被指数PVI更准确,其精度可达88.14%。2)盖度分级结果显示,植被盖度最大和最小分别为2010年的76.63%和2002年的73.21%,12年间的变异系数(Coefficient of Variability,CV)为1.25%,年际变化很小;3)对草地面积动态变化的研究结果表明,近12年平均草地面积占甘南州土地总面积的85.47%左右,且草地面积的年际变化较小。4)在高寒地区,垂直植被指数PVI的指数模型较NDVI能够更好地估算甘南州草地地上生物量,总体估产精度可达70.48%,且能很好地模拟整个生长季的生物量变化。     

基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例

基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。     

青海省草原鼠害区域草地生物量及盖度动态监测研究

本研究利用Terra/MODIS植被指数产品 MOD13A3以及2005-2006年青海省草地调查资料,建立了草地地上生物量和植被盖度遥感反演模型,模拟分析了青海省鼠害发生区域、危害区域和正常区域草地资源在2001-2010年期间的各月及年际生物量及植被盖度变化动态。结果表明,1)EVI指数函数模型为模拟生物量鲜重最优模型,而对数函数模型为植被盖度模拟最优模型,拟合精度分别为70.18%和77.43%;2)研究区不同草地类型鼠害发生区域、危害区域的地上生物量和植被盖度随着鼠害危害状况的加重而呈下降趋势,在盛草季表现最明显,这种趋势近10年基本保持不变。     

基于AMSR-E数据的微波植被指数与MODIS植被指数关系研究

利用青南牧区2007－2010年的AMSR E亮温数据计算了相应的微波植被指数（Microwave Vegetation Index,MVI）,对MVI的月季动态变化特征进行了分析,同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据,对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系,筛选出NDVI反演模型,并对模型的精度进行了评价。结果表明,MVI值随着植被的生长而降低;MVI与NDVI、EVI均有显著的线性负相关。其中,升轨低频MVI与NDVI的相关性最好,相关系数为0.58（P＜0.001）;MVI与MODIS植被指数之间的最优模型为NDVI=-0.85×MVI+0.84;利用最优模型将反演的NDVI与MODIS NDVI进行比较,两者差异较小,说明这一模型能较好地反映2种植被指数的关系。     

基于遥感技术的高寒草地覆盖度变化

摘要：本研究在像元二分法模型的基础上,利用改进归一化植被指数的植被覆盖度定量模型,采用MODIS卫星8天合成地表反射率数据产品（MOD09A1）,结合3S技术（GIS、RS、GPS）空间分析功能,以甘南州高寒草地为对象,分5个等级分别计算得到了甘南2000、2004和2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2000-2008年植被覆盖度变化的大致演变过程和趋势。结果表明,从2000-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖（一、二级）向低等植被覆盖（四、五级）演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况的动态趋势及严重程度,为相关政府和研究部门的草地管理决策提供了有效参考依据。     

伊犁绢蒿光谱反射率及反演精度对覆盖度变化的响应

为探究覆盖度变化对植物光谱反射率的影响,实现覆盖度和生物量的高精度反演,以伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)为对象,通过室内控制试验获取不同覆盖度下植物光谱反射率,采用最大归一法、一阶微分和二阶微分变换分析其反射率变化,利用归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调节型植被指数(SAVI)共4种植被指数对覆盖度与生物量进行反演,探讨反演精度对覆盖度变化的响应。结果表明：伊犁绢蒿植物种群的冠层光谱反射率在可见光波段随覆盖度增加逐渐减小,在近红外波段逐渐增加,在680 nm处形成植物特有的红边效应,最大归一化和微分变换突出了植物的光谱特征;光谱反射率差值在可见光波段随覆盖度增加基本稳定;利用植被指数逐级反演覆盖度与生物量时,精度随覆盖度增加整体呈上升趋势;利用土地利用/覆盖变化(LUCC)分覆盖度反演时,提高了覆盖度大于20%的伊犁绢蒿种群的数量特征反演精度,且最佳指数为SAVI。