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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
藏北高寒牧区草地是中国高寒草地分布面积最大的地区。为了及时准确地获得该区域草地覆盖度的变化趋势,本研究利用多年气象数据、社会统计数据、GIMMS、MODIS 2种归一化植被指数(NDVI)数据作为参数,构建BP神经网络模型,估算2010—2014年藏北高寒草地年际变化趋势,并用主成分分析方法优化参数来改进模型。结果表明:(1)BP神经网络模型及其改进模型对藏北高寒草地覆盖度年际变化趋势与遥感值的相关系数分别为0.16、0.47,表明通过主成分分析优化参数后的BP神经网络模型具有较好的模拟效果;(2)2种BP神经网络估算的植被指数值与NDVI值平均误差率分别为2.36%、2.20%,均有较高的模拟精度;(3)从神经网络训练步数上看,BP神经网络结果训练收敛步长为5000,基于主成分分析的BP神经网络模型训练收敛步长为454,表明后者提高了计算效率,体现出良好的收敛性。因此,无论从年际变化趋势拟合程度、植被指数估算值精度还是从计算效率来看,改进的BP神经网络模型对于估算藏北高寒草地覆盖度变化更加行之有效。  相似文献   

2.
安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
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。  相似文献   

3.
利用MODIS数据的增强型植被指数和陆地表面温度数据,反演得到湖南省逐月的改进型增强植被指数和温度状态指数,并与临近气象台站的综合气象干旱指数进行相关性分析,选取适宜的权重因子建立干旱状态指数(DCI)遥感干旱监测模型,并对其划分了遥感干旱等级。将此模型应用到2013年6—9月湖南旱情的监测中,该模型能较好地反映全省旱情的时空演变特征以及旱情的演变情况。该模型一定程度上削弱了云层的影响,在湿润的南方地区的农作物长势监测、作物估产和灾损评估等方面具有重要的应用前景。  相似文献   

4.
基于MODIS-NDVI的春玉米叶面积指数和地上生物量估算   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

5.
为了实现遥感信息与作物模型相结合对镇江地区的水稻种植面积与产量的估测,以便于可以直接利用遥感信息与模型对该地区的水稻生长进行监测,将遥感资料与水稻生产模型(ORYZA2000)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行由点及面的区域水稻种植面积及产量的估测。利用遥感数据(8天合成的MODIS和环境小卫星数据),计算归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI),结合试验区实测的叶面积指数(LAI),建立植被指数与LAI之间的关系,通过模型模拟出的LAI计算出植被指数的浮动值,结合相对应的多时相的遥感数据识别镇江市的水稻,由此可以预报镇江市的水稻种植面积及产量。研究结果表明,模型对水稻生长发育期内的生物量和LAI的模拟较好,水稻LAI与遥感资料计算出的植被指数EVI的幂函数拟合性较好,可以应用这种相关模式识别水稻,并结合ORYZA2000模型提高区域范围的水稻估测精度,同时也体现了遥感信息与作物模型相结合可以很好的监测区域内水稻的生长情况,取得较好的模拟效果。  相似文献   

6.
FY3/MERSI和EOS/MODIS归一化植被指数差异分析   总被引:4,自引:2,他引:2  
为进行中分辨率成像光谱仪的EOS/MODIS数据与FY3/MERSI数据归一化植被指数(NDVI)的差异性分析,分别选取2008年8月16日、2009年8月30日EOS/MODIS和FY3/MERSI遥感数据,分林地、灌丛、旱田、水田、城市、沙地6种不同地类进行了植被指数计算,并从数据相关性、直方图分布、特征空间分布等方面进行了分析比较。结果表明,MODIS/NDVI 和MERSI/NDVI有着共同的直方图走势,动态范围基本一致,各类地物的反演结果均表现出很好的线性一致性,其中林地R2最高,达到0.8624。  相似文献   

7.
杨飞  张柏  宋开山  王宗明  刘焕军  杜嘉 《作物学报》2008,34(11):2046-2052
基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R2分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R2分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。  相似文献   

8.
杨昕  张玮 《中国农学通报》2007,23(6):611-611
利用MODIS卫星遥感影像,进行草场植被专题信息提取,结合地面实际调查数据,分析具有代表性的草地植被归一化植被指数NDVI的时空变化特征,结合当地卫星资料和气象水文等数据,对草场荒漠化的监测方法进行探索。实验采用了多因子指标分级数量化法,对各影响因子进行综合分析判断,评价结果由综合评价指数体现。结果证明评价指标体系适用于遥感技术进行分类评估草场荒漠化的空间变化特征分析。  相似文献   

9.
获取农作物种植结构,对农作物生长状况监测、农作物灾情监测及产量估算等具有重要的意义。利用MODIS NDVI产品数据,构建辽宁省主要农作物(玉米、大豆和水稻)的时间序列物候特征曲线,通过分层分类方法,提取辽宁省农作物种植结构信息,研究表明,支持向量机分类方法分类效果更好,分类精度可达96%以上。将农作物提取模型推广应用于2003年、2007年、2011年、2015年和2019年的MODIS数据,探讨近17年来辽宁省农作物种植结构时空格局现状与变化,为快速、大范围、高精度提取农作物种植面积提供有效方法,同时为相关政策提供科学依据。  相似文献   

10.
东北地区湿地遥感监测评价业务系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

11.
GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比   总被引:3,自引:0,他引:3  
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(R2=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(R2=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(R2=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(R2=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。  相似文献   

12.
为了研究临沂地区适合的干旱遥感指数,利用2012年4—11月MODIS数据反演了临沂地区的NDVI和EVI植被指数,分别构建了温度植被指数(TVDI)和植被供水指数(VSWI)。结合地面实测土壤相对湿度数据,建立了上述植被指数与土壤相对湿度的关系模型,并反演得到区域性的土壤墒情。通过比较多种干旱遥感指数的反演结果,研究了适宜于临沂地区的遥感干旱监测模型。结果表明:TVDI_(NDVI)、TVDI_(EVI)、VSWI_(NDVI)和VSWI_(EVI)4种干旱遥感指数与10~20 cm的土壤相对湿度均显著关系,82%通过0.01显著性检验,TVDI指数的相关系数总体比VSWI指数高5%,TVDI_(EVI)的相关系数比TVDI_(NDVI)指数高3%,VSWI_(NDVI)的相关系数比VSWI_(EVI)1%,差异较小。  相似文献   

13.
植被作为生态系统中的重要因素之一,深入了解植被覆盖的变化与驱动力因素,以期为生态环境保护提供重要参考。以阿克苏地区为研究区域,基于2001—2019年长时间序列的MODIS数据的NDVI变化特征进行了分析,通过利用线性回归分析与相关分析2种方法对植被和气候间的关系进行分析。结果表明:2001—2019年阿克苏地区植被覆盖总体呈现出增加的趋势且在生长季的夏季最为明显,研究区在空间上呈现出以绿洲为主向周围扩散的格局,研究区生长季NDVI对气温和降水的响应关系表现出显著的季节差异,并在空间上与温度具有显著相关性但同降水相关性不明显。人类的生产生活对植被覆盖度的变化影响有正负两个方面。  相似文献   

14.
为实时、准确地获取玉米覆盖度,为玉米长势监测提供科学依据,以农田小气候实景站采集的玉米图像为数据源,利用图像处理技术对玉米图像进行分析处理,结合9种图像颜色指数(NDI、ExG、ExR、ExG-ExR、R-G、G-B、VEG、CIVE、(G-B)/|R-G|),构建了基于图像颜色指数的玉米覆盖度估算模型。结果表明:利用图像颜色指数可以有效估算玉米覆盖度,除颜色指数(G-B)/|R-G|外,其他8种颜色指数估算玉米覆盖度的精度均较高,其中,以VEG为变量的玉米覆盖度估算模型精度最高,预测结果的R2为0.993,RMSE和MAE均最小,分别为0.0270、0.0223。该方法可以有效、快速的提取玉米覆盖度。  相似文献   

15.

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。

  相似文献   

16.
本研究利用MODIS归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)产品数据,构建Ts-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数(TVDI),分析评价云南曲靖市2010—2012年的干旱时空分布状况。结果表明,2010年曲靖市遭遇了非常严重的干旱灾害,受灾面积高达研究区总面积的80%以上,基于TVDI指数的旱情动态监测方法适合云南省曲靖干旱监测。本研究建立的温度植被干旱指数模型提高了干旱监测的实用性,在曲靖市干旱监测上具有很好的适应性,可以广泛应用到该地区干旱监测研究中,为曲靖的农业防灾减灾能力和可持续发展提供科学保障。  相似文献   

17.
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   总被引:1,自引:0,他引:1  
本研究以西藏自治区"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。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。  相似文献   

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