基于像元二分模型的淮河上游植被覆盖度遥感研究

在分析国内外植被覆盖度遥感估算方法的基础上,选用NDVI像元二分模型,利用"北京一号"小卫星多光谱数据,结合淮河上游流域实际情况,设计了模型应用的技术路线,对研究区植被覆盖度进行了精确估算。利用目估法和照相法对估算结果进行实地验证和分析。结果表明,模型相关系数达到了0.818,研究区内平均植被覆盖度为58.1%,呈现北部低南部高的γ型空间分布。     

江河源区植被水分利用效率遥感估算及动态变化

为了获取高寒地区在资料短缺条件下的陆地生态系统碳循环和水循环的变化特征,该文以遥感数据、气象数据和实际观测数据相结合,利用基于光能利用率的CASA（carnegie ames stanford approach）模型和FAO Penman-Monteith方法对江河源区2000-2010年植被水分利用效率进行估算和动态分析,得出以下结论：1）所选模型较好的反应了区域植被水分利用效率的时空分布特征。近11 a来,长江源区和黄河源区多年平均水分利用效率（以C质量计,下同）分别为0.54 g/(mm·m2)和0.56 g/(mm·m2),江河源区植被水分利用效率呈减少趋势,其中黄河源区植被水分效率减少速度大于长江源区。2）江河源区典型高寒草甸和高寒草原水分利用效率年际变化总体呈下降趋势,其中黄河源区减少趋势较长江源区更明显。长江源区高寒草甸和高寒草原水分利用效率呈现明显单峰现象,黄河源区呈现为阶梯增加和减少现象,表明长江源区在单位面积上植物消耗单位水分的固碳能力要好于黄河源区。3）主成分分析表明：江河源区植被水分利用效率变化与NDVI、温度、降水、太阳辐射以及蒸发密切相关;长江源区以NDVI、降雨为主导,黄河源区以NDVI、降雨和温度为主导。该研究可为江河源区水资源合理利用,实现区域生态环境可持续发展提供科学参考。     

基于冬季资源三号影像的福建省中部地区植被覆盖度提取研究

本文以2012年冬季福建省中部某个区域的资源三号卫星影像为基础数据,经过地形辐射校正后利用NDVI来反演该区域的植被覆盖度,后与该区域外业验证结果进行回归分析。结果表明,两者的相关性较大,NDVI估算值相比外业验证值相对偏大,说明NDVI像元二分法反演低植被区植被覆盖度偏高。     

近20年黄土高原不同地貌类型区植被覆盖变化及原因分析

 植被覆盖是控制或加速水土流失最敏感的因子。以黄土高原为研究对象,利用1988—2005年NOAA/AVHRR植被指数(NDVI)月最大值合成的7月份资料分析不同地貌类型区NDVI值的时空变化规律,并通过计算NDVI值与同期降雨量的相关系数分析降雨量对不同地貌类型区NDVI的影响,探讨黄土高原典型区县退耕还林政策对NDVI的影响。结果表明:1)黄土高原整体植被覆盖度较低,NDVI多年平均值为0.29,平原区、石质山地、黄土低山、黄土塬及其周围地区NDVI值在0.30～0.40之间,梁、卯、片沙黄土丘陵区NDVI值在0.18～0.22之间,其余地貌类型区均低于0.15;2)1998年之后8年NDVI的平均值比前10年的NDVI平均值略有增加,整体增加幅度为4.5%,不同地貌类型区NDVI值变化表现出明显的地带性,呈东北西南走向,黄土高原主体部分中的黄土塬、黄土破碎塬、梁状黄土丘陵均增加10%以上,峁状黄土丘陵、风蚀沙化丘陵略有减少,减少的区域没有增加的区域大;3)除石质山地、黄土低山和平原地区外,其他地貌类型区7月最大NDVI值与5—7月累计降雨量存在很好的相关性,R2在0.60以上;4)地处梁状黄土丘陵区的吴旗县,1998年后形成了一个明显的以县为边界的NDVI值增长区,增幅达40%,远远高于该地貌类型区的平均增长值14%。初步结论:除平原地区外,降雨量决定黄土高原植被覆盖度的空间分布,1998年前后黄土高原植被变化的决定因素是降雨量;吴旗县的实例证明,只要水土保持资金到位、林草建设因地制宜、管理保护措施完善,退耕还林政策将会对植被覆盖度的增加起到积极作用。     

基于CA-Markov的渭河流域NDVI时空变化模拟及预测

为综合分析流域植被覆盖的时空变化特征,进而为生态环境保护提供科学参考,以渭河流域作为研究区域,首先基于MODIS NDVI中国月合成数据计算研究区年际NDVI值,并进行等级划分;而后利用CA-Markov模型,以NDVI等级作为元胞类型,计算了不同时期各等级的转移矩阵,由此模拟了2015年NDVI的空间分布;对比模拟NDVI结果和原始影像数据,评价模拟精度,并预测了2020年和2025年NDVI的空间分布状况。结果表明:(1)利用CA-Markov模型模拟渭河流域NDVI的空间变化,得到2015年模拟结果的Kappa系数为0.785 0,叠置分析的准确度为73.4%,符合精度要求,可以用于NDVI空间分布的预测。(2)渭河流域植被覆盖存在明显的空间差异性,低度植被覆盖区、较低植被覆盖区主要分布于陇中和陕北黄土高原地区;中度植被覆盖区主要分布在泾河和北洛河河谷地区,较高植被覆盖区主要分布在关中平原、子午岭等地,高度植被覆盖区主要分布在秦岭、六盘山等山区。(3) 2015—2025年,预测流域植被覆盖状况将进一步改善。其中,低度植被覆盖区、较低植被覆盖区和中度植被覆盖区面积将有所减少,空间上整体向北迁移;较高植被覆盖区和高度植被覆盖区面积进一步增加,空间上向北扩张。     

基于NDVI数据的黄河流域地表植被覆盖综合分类研究

在地理信息系统支持下,文章以时间分辨率为植物一个完整生长周期、空间分辨率1 km×1 km的NOAA/AVHRR遥感影像的NDVI指标为数据源,采用目前较为流行的主成分变换法,结合气象资料和数字高程模型(DEM),参考相关的地理基础图件,对黄河流域地表植被覆盖的进行综合分类.与传统对单一NOAA/AVHRR图像NDVI数据进行分类的方法相比,综合分类方法获得了较高的分类精度,取得了较好的效果.     

基于像元二分模型的昌都县植被盖度遥感估算

以Landsat TM遥感影像为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)建立适用于昌都县的像元二分模型,并进行植被盖度估算。根据实测植被盖度数据对估算结果进行精度验证,实测值与估算值的相关系数为0.862 4,平均精度为82.5%。研究结果表明,基于NDVI的像元二分法适用于西藏自治区昌都县植被盖度的估算且精度较高。     

海城市植被覆盖度动态变化分析

生态系统中林草植被发挥着重要作用,而植被覆盖度为评价生态系统健康的基本前提和衡量地表植被状况的关键指标。利用1989—2018年7个时相的OLI_TIRS、TM卫星影像数据为数据源,对海城市不同时期的植被覆盖度运用基于NDVI的像元二分法模型进行估算,并以不同时序的植被覆盖度图揭示了研究区植被覆盖时空变化特征。结果表明:1989—2018年海城市植被覆盖度发生明显变化,从最初的54.2%波动下降至46.1%,减少8.1%,其中主城区具有更加显著的下降幅度;高植被覆盖度面积在1989—2005年呈减少趋势,而在2006—2018年呈上升趋势。     

2000-2013年江苏省不同植被类型NDVI时空变化特征

基于2000—2013年美国国家航空航天局（NASA）发布MODIS NDVI数据产品,运用最大值合成法、趋势分析法和稳定性分析法,对江苏省近14年来不同植被类型时空变化特征进行了分析。结果表明:（1）江苏省整体植被覆盖呈下降趋势,下降速率为0.000 8/a。水田、草地呈下降趋势,水田下降趋势明显,下降速率为0.002 1/a,旱地和林地呈上升趋势,旱地上升趋势较大,为0.001 5/a;（2）近14年江苏省植被退化面积占总面积的32.21%,主要集中在城市中心区和沿江沿海环湖地区。水田退化面积呈由南往北,由东往西逐渐递增的空间分布特征,旱地退化面积主要分布在苏北地区;（3）近14年江苏省植被表现出较好的稳定性,变异系数小于10%的面积占总面积的86.97%,林地、水田和旱地稳定性较好,草地稳定性最差;（4）近14年江苏省植被NDVI、植被变化趋势与植被稳定性在空间上表现出较好的耦合性,植被NDVI高、稳定性高的地区植被以轻微改善和中度改善为主,植被覆盖度低、稳定性较差地区以轻度退化和中度退化为主。     

鄂尔多斯高原1982-2006年植被变化及其驱动因子

植被变化对全球气候变化的响应是近年来生态学研究的热点问题。鄂尔多斯高原地处中国西部生态敏感地带,研究该区域植被变化及其对气候变化的响应具有重要意义。利用1982—2006年的NO-AA/AVHRR NDVI数据和当地同期气象资料,研究了鄂尔多斯高原地区植被覆盖变化及其与气象因子的关系。结果表明:(1)1982—2006年鄂尔多斯高原全年平均NDVI显著增加(p=0.001 7),增加率为每年0.04%,平均温度也在显著增加(p<0.001),平均降水波动大但没有显著趋势(p>0.05);(2)鄂尔多斯高原植被NDVI增加的主要区域是典型草原,其春、夏、秋3季的季节平均NDVI都显著增加(p<0.001);(3)鄂尔多斯高原植被NDVI在生长阶段增加的主要驱动因子是降水,非生长阶段的变化主要是由温度引起的。     

大巴山地区植被覆盖变化及其对气候变化的响应

利用1998—2009年的SPOT VGT-NDVI逐旬数据集,对大巴山地区植被覆盖变化及其对气候的响应进行了研究。结果表明:(1)1998—2009年大巴山地区植被NDVI值变化整体呈显著上升趋势,年平均NDVI值在0.54～0.64之间;大巴山弧形褶皱带植被NDVI值较高,河流附近NDVI值较低;大巴山地区植被覆盖呈显著性增加趋势,在县城城区附近有植被退化迹象,占总面积的0.24%。(2)1998—2009年,提取6种植被类型的NDVI值在四季的变化总体呈上升趋势,尤其是春季NDVI变化显著;不同类型的植被NDVI值大小顺序为:阔叶林>针叶林(冬季为针叶林>阔叶林)>灌丛>草甸>草丛>栽培植被,其中,草甸在四季的变幅最大。(3)在时间尺度上,NDVI与同期、前一个月、前两个月的气温呈极显著相关性,与降水量的相关性不显著。空间尺度上,6月月均NDVI与气温呈负相关的像元数占67%,表明该时段温度升高可能导致蒸发量增大,从而抑制了植物生长。     

NOAA卫星可见光和红外资料在干旱监测中的应用

利用NOAA卫星AVHRR通道1、2计算NDVI和通道4的亮温T4,建立模型方程W=ae^NDVI＋bT4＋c监测辽西地区土壤干旱情况。结果表明,土壤深度20cm左右是该模型适用的最佳层次,且模型的监测结果与实测值相对误差较小。     

台湾省植被NDVI随海拔高度的变化及其气候响应

[目的]揭示台湾省陆地植被生态系统随海拔高度的变化趋势及其响应程度,为区域可持续发展、生态环境保护提供理论依据。[方法]基于台湾省1998—2018年SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据、气象及DEM数据,结合相关分析法、回归分析法等数理统计方法,对气候变化下的台湾省植被归一化植被指数(NDVI)变化趋势及区域响应进行了分析。[结果] 1998—2018年台湾省植被NDVI均值增长率为5.09%;台湾省不同高程范围所占的面积比例差异较大,500 m区域的面积比例高达52.49%,3 600 m区域的面积比例仅为0.01%,且NDVI均呈现较低值,分别为0.72和0.73;1998—2018年台湾省海拔除3 600 m外,其他海拔高程范围NDVI均值增长明显(p0.001);在500～3 600 m高程范围内,NDVI年均值与气温、降雨相关关系显著(p0.05)。[结论]海拔越高,植被生长状况对降雨的变化较气温更为敏感。     

基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。     

鄱阳湖流域NDVI时空变化及其与地表径流的关系

根据鄱阳湖流域4个子流域1982-1999年归一化植被指数（NDVI）数据集和4个水文站的径流数据,采用年代际差异变化、相关分析、Morlet小波分析方法,对鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系进行研究,并从年内、年际两个角度研究各子流域的NDVI时空变化特征。结果表明：分析期内鄱阳湖流域各子流域多年平均NDVI的年内变化趋势一致,年平均NDVI总体上都呈增加趋势,NDVI主要受到降水、径流的影响。相关分析显示,整个流域年NDVI与径流量间呈显著正相关,径流量与滞后3个月的植被NDVI间相关性最高;子流域的径流量普遍存在着12个月、部分存在35、62个月左右周期的震荡信号,各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异,其中12个月周期最强,短周期强于长周期;NDVI与径流量具有同等的周期变化特点。     

鄂尔多斯植被的NDVI 3g动态及气候响应

[目的]研究鄂尔多斯地区生态格局以及在全球变化下的自然演变规律,揭示中国西部矿区人工扰动生态环境的时空变化。[方法]利用1982—2012年GIMMS NDVI 3g数据集和年均气温、降水量等气象数据,分别进行最大值合成、反距离加权法插值、线性回归与变化率分析、相关性分析等处理,揭示植被覆盖的时空变化趋势下蕴含的植物生理学机理,及其对气温和降水变化趋势的响应特征。[结果]鄂尔多斯地区植被返青期(start of season,SOS)始于4月下旬,枯黄期(end of season,EOS)结束于11月上旬,植被生长期(duration of season,DOS)NDVI初始阈值为0.12,平均生长期为198d;31a间鄂尔多斯地区植被绿度变化率(slope)为0.0023,植被变化趋势逐像元回归分析表明研究区80.8%的植被有轻微改善;31a间鄂尔多斯地区NDVI变化与年均气温和降水量的相关性分别为0.054和0.400。[结论]31a间鄂尔多斯地区植被返青期有提前趋势,枯黄期有滞后趋势,生长期有延长趋势;研究区大部分区域植被均有轻微改善;年均气温与降水量均呈现升高趋势,NDVI变化受温度和降水的共同作用,且NDVI最大值增高与年均降水量增加相关性较高,与年均气温升高相关性较低。     

基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算

为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。     

基于环境减灾卫星时序归一化植被指数的冬小麦产量估测

依托国产环境减灾卫星构建作物归一化植被指数(NDVI)时序曲线,不但能提供与MODIS-NDVI、AVHRR-NDVI几乎相当的作物生长动态变化信息,还能提供更高分辨率的空间信息,将其应用于作物估产应更有优势。该研究以地处鲁西北平原的山东省禹城市为研究区,探讨基于环境减灾卫星影像构建冬小麦NDVI时序曲线,基于曲线特征参数,开展遥感估产的可行性。结果表明,可依赖环境减灾卫星遥感影像,重建冬小麦NDVI时序曲线,求算其生长季最大NDVI、返青期NDVI、生长季累积NDVI、营养生长期NDVI的变化速率、生殖生长期NDVI的变化速率等特征参数,建立可靠的估产模型。所建模型的建模决定系数为0.87,相对误差为5.02%;交叉检验决定系数为0.78,相对误差为6.87%。该研究可为基于遥感的作物估产提供参考。