基于MERSI数据的处理及旬植被指数生成方法

为了实现自动批量处理国产FY-3A/B MERSI光学影像数据,提取全国范围植被指数特征,为今后全国植被类型制图方法研究做准备,对MERSI数据经过物理量计算、几何校正、拼接、掩膜等处理、提取植被指数特征和水云标识数据、按旬生成最大植被指数时间序列影像和合成旬水云标识影像等方法进行了研究;利用IDL 7.1编程语言实现了自动批量处理全国范围MERSI数据,按旬生成时间序列250 m空间分辨率的植被指数数据的算法程序;并对基于以上方法生成的归一化植被指数(NDVI)和增强性植被指数(EVI)结果进行比较分析。结果表明：NDVI的旬影像比EVI旬影像植被指数值分布更均匀,能够更好地反映全国植被分布与物候变化特点。该研究采用程序算法实现对FY-3A MERSI光学影像数据的处理,操作简单易行,节省了大量人力和时间;且生成的结果可为今后按MERSI NDVI时间序列影像进行全国植被类型分布研究、监测植被长势、开展国产数据在林业中的应用等后续工作做准备。     

东北地区湿地遥感监测评价业务系统

为实现国产风云三系列卫星数据进行东北地区湿地变化的动态监测及业务化运行，采用面向区域的虚拟框架结构设计和多种类型“层”数据协同处理的方式，实现FY3/MERSI、EOS/MODIS、TM等多源多通道卫星数据的数据定标、投影、几何校正及数据重采样等功能，同时提供地理信息背景数据和相关辅助信息叠加、提取等功能，针对湿地特点，进行植被指数、水体指数、蒸发散等湿地下垫面特征参数指标计算，多源遥感数据处理和融合与数据分割，湿地专题图制作等，为用户提供方便、可信的业务系统，为东北地区湿地保护、灾害防御提供了科学的参考依据。     

基于MODIS的植被指数模型及其在草地生态系统中的应用

为了明确MODIS植被指数模型的类型以及MODIS数据在大尺度上的可用性,笔者在分析MODIS数据优势的基础上,综述了MODIS植被指数、植被指数模型以及MODIS植被指数模型在草地生态系统中的应用。MODIS数据可以直接提取NDVI和EVI 2类植被指数,还可以间接计算MSAVI和RVI等多种植被指数;利用MODIS植被指数可以建立线性回归模型和非线性的多种曲线模型,它们可以用在草地生态系统的净初级生产力估算、草地退化监测等方面。MODIS植被指数还可以在草地面积提取、草地碳储量估算等方面进一步的应用。     

关于测土配方施肥长效机制的探索与研究

本文系统全面的介绍了测土配方施肥的目的、意义,并针对现在项目实施情况所存在的一些问题,明确提出了今后工作的重点和主要做法。     

安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究

沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005-2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明：HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。     

应用FY-3 MERSI数据反演地表温度

地表温度是反映土壤—植被—大气系统能量流动与物质交换的重要参数,是地球观测类卫星数据反演地面参数的主要内容之一。气象卫星为快速获取大范围辐射面瞬时温度提供了重要手段,其中FY-3 MERSI在保留了极轨气象卫星高时间分辨率观测的基础上,其远红外波段空间分辨率提高到了250 m,提高了温度反演的空间精度。应用FY-3 MERSI第5通道长波辐射观测数据,并结合1 km分辨率高光谱数据,获取反演地温所需的2个重要参数——大气水汽含量及地表比辐射率,实现了地表温度反演。反演算法利用两通道比值法得到大气透过率,并计算出大气水汽含量;应用NDVI阈值方法获得地表比辐射率;根据FY3 MERSI通道特点改进和构造了各参数反演算法;并利用热红外通道数据,使用单通道算法反演地表温度。通过对辽宁地区3个时次的地表温度反演,并与MODIS分裂窗地表温度算法进行了比较分析。结果表明温度精度达到了预期水平,空间精度有显著提高。     

锡林郭勒草地NDVI和牧草估产产量的变化特征

为及时准确了解草地牧草生长状况,利用EOS/MODIS遥感资料结合地面同步调查数据,分析锡林郭勒草原草甸草原、典型草原和荒漠草原3种草地类型NDVI和草地生物量的月际变化特征。结果表明,利用S曲线回归估产模型测算的草地生长季逐月牧草产量能较好地反映其生长状况变化,体现了各类草地地上生物量的分布特征。其中,草甸草原牧草生长季NDVI和牧草平均估产产量变化范围分别为0.208~0.560和39.8~168.6g/m²（干重）,峰值出现在8月;典型草原牧草生长季NDVI和牧草平均估产产量变化范围分别为0.194~0.480和33.7~146.2g/m²（干重）,峰值出现在7月;荒漠化草原牧草生长季NDVI和牧草平均估产产量变化范围分别为0.130~0.185和10.0~29.8g/m²（干重）,峰值出现在7月。     

三江平原测土配方TRPF系统在大豆优化施肥中的应用

为验证三江平原测土配方施肥TRPF系统在大豆施肥中的应用效果,并对软件系统进行测试,于2013—2014年期间在不同地点设置不同的施肥处理,对大豆产量、产值、肥料投入和经济效益等项目进行测定与分析。研究结果表明:在佳木斯试验区,2013年和2014年高肥处理的肥料投入最大,分别为1380元/hm2和1374元/hm2,TRPF处理的收益均最大,较常规施肥处理每公顷分别增收706.9元和1254.1元,高肥处理产值排在第2位,但与3个TRPF处理比较经济效益较低;在国营八五三农场试验区内,2013年和2014年农民经验处理的肥料投入最大,分别为780元/hm2和765元/hm2,TRPF处理的收益均最大,较常规施肥处理每公顷分别增收2102.2元和1567.3元,较农民经验施肥处理每公顷分别增收1184.2元和1266.1元。本研究从增产率、肥料投入和经济效益角度验证了TRPF系统取得的良好效果。TRPF系统所出配方在收益方面均优于高肥处理、低肥处理、常规施肥、农民经验施肥和对照处理。     

GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来, 作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数, 如归一化植被指数(NDVI, normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI, leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系, 尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1 的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R ²=0.8961), 而与其他指标相关性较弱; MODIS的 NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R ²=0.4432), 对作物长势的遥感监测精度较低。统计MODIS冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值, 并与MODIS的NDVI对比, 发现两者之间的相关性较低(R ²=0.3944); 在消除MODIS与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后, MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R ²=0.4633)。对MODIS像元内GF-1 NDVI标准差排序发现, MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, MODIS的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数, 且卫星影像分辨率越高, NDVI值越能反映实际的作物长势。MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, 基于NDVI的MODIS与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看, 尽管MODIS与GF-1数据的监测结果趋势较为一致, 并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性, 但MODIS NDVI长势监测总体精度较低, 为满足作物长势精细化监测的业务需要, 应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测, 并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。     

分子印迹技术在线富集测定玉米中嗪草酮残留

为了对玉米中的嗪草酮残留进行高效的分离、富集和测定,以嗪草酮为模板分子,采用原位聚合法制备了分子印迹聚合物,并将印迹聚合物作为固相萃取柱用于玉米样品的前处理过程,建立了在线富集液相色谱法测定玉米中嗪草酮残留的分析方法。研究结果表明,嗪草酮印迹聚合物具有良好的亲和性和特异选择性,在0.01~0.50 μg/mL质量浓度范围内有良好的线性关系(r=9991),最低检出浓度(S/N=3)为1.8×10-3 μg/mL,在0.01,0.05,0.10 mg/kg 3个浓度的添加水平下,方法的平均回收率在80.9%~94.5%之间,相对标准偏差低于5.98%。方法简化了样品前处理步骤,提高了检测灵敏度度,分析时间短,无基质干扰,精密度和准确度高,可应用于玉米中嗪草酮残留的分析检测。     

基于温度植被特征空间的夏季重庆土壤干湿状况与土地利用关系研究

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素,土壤干湿状况则是监测干旱的重要指标之一,用温度植被特征空间来反映区域土壤的干湿状况具有一定的指示意义。本文以重庆市作为研究区,以2006年重庆特大旱灾年为例,选择了与土壤墒情数据获取时间相同且云量较少的7幅MODIS产品,建立了温度植被指数特征空间。首先,利用土壤墒情站点的实测结果分析比较两种植被指数（NDVI,EVI）构建的温度植被干旱指数（TVDI）在反映土壤干湿状况时的差异;然后利用2006年MODIS重庆土地利用覆被数据,分析重庆市丘陵山地区地表含水状况的空间差异,进而结合该区的主要土地利用类型,探讨各种土地覆被类型的土壤干湿状况。研究表明,TVDI能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段,且用EVI构建的TVDIE比NDVI构建的TVDIN更适合用于监测重庆市夏季干旱;林地和草地的TVDI分级分布的较为均匀,涵养水源的能力较强,疏林地次之,耕地最弱;植被覆盖十分有助于涵养水源抵抗旱情,土壤湿度与土地利用方式之间存在一定的相关性。     

吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应

吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明：（1）植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。（2）区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。（3）区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。     

泛河西地区植被覆盖变化及其对气候的响应

基于2002—2012年MODIS NDVI数据产品,分析了泛河西地区植被覆盖的变化状况,并结合2002—2012年该研究区22个气象站点的降水和气温资料,分别从年际、年内与季节变化3个层面综合分析了泛河西地区植被覆盖对气候变化的响应。结果表明,泛河西地区植被覆盖呈增加趋势和减小趋势的面积分别占研究区总面积的71.07%和28.93%,呈增加趋势的面积明显大于呈减小趋势的面积;从年际变化来看,研究区植被变化受降水影响的程度高于气温;从季节变化的空间分布来看,3个季节中NDVI与降水之间呈正相关关系的面积大于其与温度之间呈正相关关系的面积,即与温度相比,泛河西地区植被的变化趋势对降水的响应较为敏感。     

羌塘国家自然保护区植被生长季NDVI时空变化及其对气候变化的响应

为详细了解羌塘国家级自然保护区生长季NDVI时空特征及其对气候变化的响应,使用MODIS传感器的生长季归一化植被指数(NDVI),计算2000—2020年羌塘国家级自然保护区各功能区生长季NDVI变化趋势和稳定性,结合中国第一代大气和陆面再分析产品(CRA/LAND)研究NDVI对气候变化的响应。结果表明：（1）保护区多年植被生长季NDVI均值为0.02~0.55,平均值为0.138,呈现由东南向西北逐渐减小的空间分布特征。（2）保护区86.39%的面积区域植被生长季（6—9月）NDVI呈缓慢上升趋势,并且大部分区域达到显著水平(P<0.05),剩余13.61%的面积区域植被生长季NDVI处于下降趋势,其中只有极少部分区域达到显著性水平(P<0.05);总体植被状况随时间变化呈变好趋势。（3）2000年以来保护区的生长季NDVI稳定性较差,NDVI≤0.1的大部分区域处于较低稳定度,较低稳定度和中等稳定度面积之和占整个研究区域面积的86.66%。（4）保护区在植被生长季气候趋向于“暖湿化”;气温与降水量对保护区生长季NDVI都有重要的正向影响。研究结论能为气候变化背景下该区域植被生态保护提供一定科学依据。     

基于MODIS-NDVI的春玉米叶面积指数和地上生物量估算

为了构建春玉米叶面积指数和地上生物量的估算模型,基于辽宁省大田条件下9个站点春玉米不同生育期叶面积指数LAI和地上鲜生物量数据,利用MODIS提取的10种植被指数NDVI、RVI、DVI、PVI、EVI、GNDVI、RDVI、SAVI、OSAVI和NLI反演春玉米LAI和地上鲜生物量。结果表明：10种植被指数与春玉米LAI和地上鲜生物量相关性显著,采用植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量是可行的;分别基于回归分析法和人工神经网络法,利用10种植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量,利用回归分析法结合OSAVI和NDVI反演春玉米LAI和地上鲜生物量效果较好;利用人工神经网络法进行模拟反演采用RVI、DVI和EVI效果最佳,反演精度高于回归分析法。     

西藏一江两河地区植被变化及其与气候因子的相关性分析

[目的][方法]本文以西藏自治区“一江两河”区域为研究区,利用2000-2016年的MODIS标准植被指数产品(NDVI)及研究区域内9个有人气象站点的监测的平均气温、降水量数据为数据源,采用Slope趋势分析方法和相关性分析方法,分析了一江两河地区的植被变化特征及其主要气候驱动因素,为该区域的生态保护、修复与造林种草工程提供科学的数据支撑。[结果]结果表明：(1)2000年以来一江两河地区植被变化(NDVI)整体呈波动中减小的变化趋势,其中沿一江两河河谷的植被有增加的趋势;(2)一江两河区域气候趋势表现为暖干化;(3)不同的时间尺度,植被变化与平均气温和降水量的相关性差异显著,在年尺度上：年最大NDVI与年总降水量呈显著的正相关关系,与年平均气温呈现出显著的负相关关系;在月尺度上：月最大NDVI与月平均温度和月总降水量都呈现出显著的正相关关系,与降水量的相关系数要明显大于气温。[结论]因此,降水量是西藏一江两河区域植被生长(NDVI变化)的主要影响因素。