多种干旱遥感指数在临沂地区的适用性分析

为研究临沂地区适合的干旱遥感指数,本文利用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_EVI4种干旱遥感指数与10～20cm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高1%,差异较小。     

基于不同植被指数的VSWI在河南省春季干旱监测中的应用分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产,而河南省的春旱发生最为频繁。因此,以河南省为研究区,在分析河南省春季归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）以及修正土壤调节植被指数（MSAVI）变化规律的基础上,构建其相应的遥感植被供水指数（VSWI）,分析比较了这3种植被指数构建的VSWI在反映土壤干湿状况时的差异,讨论了VSWI_N、VSWI_E以及VSWI_M与长时间序列降水的相关性。结果表明：VSWI与河南春季土壤相对湿度具有一定的正相关关系,VSWI_E、VSWI_M较VSWI_N更适合监测表层水分变化信息,总体来说,VSWI_E效果最好,而且,通过比较春季降水距平百分率（PA）发现,2000年是近30年春季最旱的一年。因此,选择利用EVI构建的VSWI监测2000年河南省春季干旱的时空演变规律,利用EVI构建的VSWI_E总体上更适用于监测河南省的春季干旱。     

2006年重庆特大干旱期间的遥感监测应用研究

本文根据MODIS数据,基于植被供水指数法（VSWI）,通过对2006年6月10-9月21日期间的12个时相的全市干旱空间分布状况分析,得到了2006年重庆特大干旱期间从旱情发生-旱情加重-局部缓解-旱情再次加重-旱情彻底缓解的整个演变过程。为了验证VSWI方法对2006年重庆特大干旱监测的准确性,结合全市同时期170土壤墒情监测站的土壤湿度资料,对此次监测过程进行了验证。结果表明：基于MOIDS数据的植被供水指数法可以对重庆市夏季干旱进行实时监测和有效反馈,VSWI与土壤湿度有较好的负相关关系,同时VSWI指数与土壤墒情数据的相关性与高程有一定的相关关系。     

温度植被干旱指数(TVDI)在农业干旱监测中的应用

准确及时地监测作物干旱情况可为应对作物受灾减产提供策略,进而降低经济损失。研究基于重建的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)数据构建旱地作物生育期内LST-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数(TVDI),结合研究区实地观测数据对TVDI指数进行定量验证。结果表明,构建的NDVI-T_s特征空间散点图符合三角形关系,与前人研究结果相符;旱地作物不同生育阶段TVDI与土壤湿度均呈负相关性,表明TVDI具备反映研究区土壤湿润条件的能力;2017年黑龙江旱地作物生育期内各时段均有干旱状况发生,其中西部地区干旱发生频率和范围整体大于东部地区;TVDI与土壤相对湿度干旱等级判对率一致性达到90%以上。综上所述,基于MODIS数据构建的TVDI指数可以反映黑龙江省旱地作物干旱情况,研究可为作物生育期多时段干旱监测的业务化运行及为黑龙江省制定抗旱减灾策略提供科学参考依据。     

基于温度植被干旱指数的曲靖市干旱监测研究

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。     

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。     

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。     

安徽长江以南农业干旱遥感监测研究

建立干早遥感监测模型并探讨该监测方法的适用性,根据安徽长江以南地区秋季干旱特点,基于NOAA/AVHRR数据采用包含冠层温度的供水植被指数方法,利用极轨气象卫星遥感影像资料和气象台站常年地面土壤水分观测资料对干旱进行监测,结果表明沿江和江南区供水植被指数与20 cm土壤墒情的模型达显著水平(P<0.05),模型分别为y20cm=1.6708x+48.889和y20cm=4.18x+18.848,而与10 cm土壤墒情的回归方程未通过显著性测验。此外通过模型验证,20 cm土壤墒情反演结果与实际情况较为相符,因此供水植被指数方法适用于该区域的干旱监测。     

不同水分下植被指数与冬小麦光合速率的关系探讨

[目的]为了更有效、快速的诊断区域不同水分条件下冬小麦的生产潜力,[方法]以冬小麦为对象利用遮雨棚进行水分胁迫试验,通过对不同水分处理下冬小麦光合速率及植被指数的变化研究,分析光合速率和NDVI、EVI、RVI、PRI四种植被指数在生育期的变化特征,建立植被指数与光合速率的最优相关模型。[结果]结果表明：在拔节期至孕穗期,水分胁迫虽然造成了冬小麦植被指数均下降,但是对光合速率的影响不大。在孕穗期至开花期,冬小麦的植被指数和光合速率对水分变化都较为敏感,但是严重和重度干旱胁迫(30%-65%田间持水量(FC))下光合速率和植被指数下降的幅度大,而在中度干旱胁迫及轻度水淹条件(65%-105%FC)下的光合速率和植被指数变化和在充分供水条件下相似,下降幅度较小；研究认为,适度的干旱胁迫和轻度水淹胁迫不会降低冬小麦的光合速率和植被指数,但是严重和重度干旱胁迫会导致孕穗期至开花期的光合速率和植被指数明显下降,光合速率的下降幅度大于植被指数。在严重和重度干旱胁迫条件下EVI指数反映光合作用变化效果最好(严重干旱：Pn= 2.0449EVI - 1.2906,R=0.82,p<0.01；重度干旱：Pn= 1.7742EVI - 1.7021,R=0.79,p<0.01)；在中度干旱胁迫条件下PRI指数最优(Pn= 47.283PRI + 10.887,R=0.38)；而在非干旱胁迫时,NDVI指数更能反映光合作用的变化(充分供水：Pn= 37.982NDVI3.0101,R=0.51,p<0.01；轻度水淹：Pn= 28.024NDVI2.5646,R=0.47,p<0.05)。[结论]根据光合作用和植被指数关系建立的模型可以用于通过遥感指数监测不同水分条件下的冬小麦光合作用,进一步进行产量预报。     

基于NOAA/AVHRR卫星数据的淮北地区干旱监测

本文基于2001-2006年极轨气象卫星遥感影像资料和农业气象观测站的旬土壤墒情资料,同时根据安徽省淮北地区干旱特点,利用距平植被指数与20cm土壤墒情建立了干旱监测模型,分别为y春=0.221x+54.375, y冬=0.4474x+81.447;各指数值反演土壤墒情分布,对模型进行统计检验,结果表明春季和冬季距平植被指数通过显著性检验。     

毛乌素沙地南缘不同植被恢复类型的土壤养分效应

为了探讨植被恢复对土壤养分的影响,研究了毛乌素沙地南缘天然草地、人工封育草地、撂荒地、退耕还林地、固定沙地5种不同植被恢复类型区的土壤养分特征。结果表明：不同植被恢复类型对土壤有机质、全氮、有效氮、速效磷的影响存在明显差异;灌草结合的人工封育草地、退耕还林地、固定沙地土壤有机质、全氮、有效氮的含量高于以草本为主的天然草地和撂荒地,但土壤速效磷的含量刚好相反;植被对表层0~20 cm土壤养分的影响大于下层20~60 cm土壤,植被作用下土壤养分向表层富集;采用柠条进行退耕还林,能够充分发挥其根系特性,有利于改良深层土壤养分。     

基于MODIS数据2001—2019年NDVI时空变化及驱动力分析——以阿克苏地区为例

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。     

博斯腾湖流域植被覆盖变化及驱动因素分析

植被覆盖变化对于气候变化背景下的区域生态水文响应研究具有重要现实意义。利用博斯腾湖流域2001—2013年16天合成MODIS NDVI影像及30 m分辨率ASTER DEM数据,对博斯腾湖流域植被NDVI时空变化及驱动因素分析。结果表明：（1）博斯腾湖流域植被生长季开始于4月下旬,结束于10月下旬。2001—2013年植被生长季内流域植被NDVI呈不显著的减少趋势,且891~1500 m、3501~4000和4001~4808 m范围呈增加趋势,1501~3500 m范围植被NDVI呈减少趋势。（2）博斯腾湖流域2001—2013年植被NDVI以减少趋势为主,占流域面积的61.80%,呈增加趋势的区域占流域面积36.60%。增加区域主要分布在流域东南部焉耆盆地、博斯腾湖的东南侧与西北侧,以及流域西北部的中部部分区域,其他为减少趋势分布区域。增加区域分布在891~2000和3501~4808 m范围,其他高程范围呈减少趋势。（3）博斯腾湖流域植被覆盖变化受到气候变化与人类活动的双重影响,但高海拔区域植被覆盖变化主要与气候变化有关,而低海拔区域植被覆盖变化受人类活动影响居多。