一个基于气象和遥感数据的植被生产力估算模型

基于气象和遥感数据提出了一个区域植被生产力估算模型。模型结合光能利用模型和生态过程模型的各自优点,引入MT-CLIM模型计算太阳短波辐射,以常规气象资料和LAI、FPAR等遥感反演数据为输入,可实现区域以日为步长的植被生产力估算。以太湖流域为例,估算研究区日总初级生产力(GPP)与净初级生产力(NPP),并与MODIS植被生产力遥感产品MOD17以及国内相关研究结果进行比较。结果表明,模型结果与MODIS产品及已有研究结果都较接近,模型可用于区域植被生产力的估算。     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。     

基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3种NDVI遥感数据在韩江流域的对比分析

【目的】寻找最能真实反映南方地区植被变化状况的遥感数据,并将其用于评价土地覆被变化及其带来的影响.【方法】通过分析韩江流域2001—2006年间AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3种归一化植被指数(NDVI)遥感数据,比较它们对不同植被响应特征的异同,并采用线性回归方法分析它们的相关关系.【结果和结论】3种NDVI遥感空间分布总体格局大体一致,且MODIS和SPOT-VGT的NDVI空间分布吻合良好.MODIS传感器波段宽度窄、空间分辨率高,对地物分辨能力高,NDVI在流域内的变化范围大,数值分布分散.3种NDVI的季节变化步调基本一致,幅度相当.MODIS NDVI最能精确反映地面植被覆盖的变化,而AVHRR NDVI反映的流域地面植被变化情况与实际不相符.3种NDVI反映的各种植被季节变化情况基本一致,MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI的相似度更高.MODIS NDVI能够明显区分农作物、郁闭灌木林和草地的季节变化与其他植被的不同,比SPOT-VGT NDVI和AVHRR NDVI能更好地反映地面植被的多样性和植被覆盖的变化.在全流域和各种植被类型上,3种NDVI两两间都表现出一定的线性关系,其中MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI间的线性关系最强.由MODIS NDVI与AVHRR NDVI的线性回归关系预测的韩江流域2000年的NDVI与实测值吻合良好,为MODIS NDVI时间序列向历史年份拓展提供了思路.     

基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究

【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。     

藏北高原植被净初级生产力的遥感估算

利用CASA模型、多时相MODIS遥感数据和地面气象数据相结合方法,考虑不同植被类型的最大光利用率的差异,对藏北高原2004年的植被净初级生产力（NPP）进行估算,分析了植被NPP时空分布特征。结果表明：①藏北高原的植被NPP估算结果与实测值是基本吻合的,效果较好,该遥感模型可以实现对藏北高原植被初级净生产力时空动态的快速诊断与准确评估。②藏北高原植被NPP空间分布格局表现出自东南向西北逐渐递减的趋势,与水热条件和植被类型的地带性分异规律是一致的。整个研究区植被NPP总量为31.19MtC/a,其中高寒草甸的NPP最大,占55.85%;其次为高寒草原,占26.6%。③藏北高原植被NPP具有显著的季相变化规律,全年中冬季（11-3月）的植被NPP值是非常低的,植被NPP累加值占全年NPP总量的3.2%;夏季（6-9月）植被NPP值是比较高的,植被NPP累加值占全年NPP总量的84.0%。     

利用NDVI植被指数的新疆天然草原植被长势分级应用

探讨在大尺度范围内运用遥感技术对天然草原植被长势进行对比分析,通过陆地遥感卫星Terra所搭载的MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）MOD13Q1植被指数16d250m数据源,分别对2011-2014年的193、177、161d的30景MOD13Q1数据进行计算处理,并根据阈值设定进行分级出图。利用归一化植被指数的天然草原植被长势对比分级方法能够能较好反映了新疆整体植被长势的空间分布格局。     

基于遥感资料的干旱监测研究

基于MODIS数据,对云南省2011年春季的干旱状况进行了监测,通过MODIS的植被指数和陆地表面温度数据建立了Ts-NDVI空间,并计算了温度植被干旱指数(TVDI)。TVDI指数可有效提高干旱监测的精度和效率,可以用来对大区域干旱进行检测。云南省旱情分布较广,受灾面积超过75%,仅西北角小片地区受干旱影响较小,在研究期间干旱区主要分布于云南省中部、东部和南部地区,并且随着时间的推移干旱区面积有增加的趋势。结果表明,利用MODIS卫星遥感数据进行干旱监测具有相当的可行性和适用性。     

基于随机森林和MODIS产品的逐日太阳辐射估算

由于基于站点数据的太阳辐射研究很难获得空间连续分布的日太阳辐射数据,因此引入MODIS遥感数据结合随机森林来获取空间连续分布的日太阳辐射数据。选取西北地区2015年6月26日、7月12日、7月28日、8月13日、8月29日、9月30日共6 d的MODIS遥感数据和25个辐射站点的日太阳辐射数据,将MODIS的产品云量、地面反照率、云光学厚度、水汽、DEM作为随机森林的输入参数,随机选取20个辐射站点的实测数据和对应输入参数的遥感数据作为随机森林的训练数据集,用其余5个辐射站点的日太阳辐射实测数据对随机森林模拟结果进行验证。验证结果表明5个站点的模拟效果都较好,说明遥感数据结合随机森林模型能够很好地获得空间连续分布的日太阳辐射数据。     

基于MODIS遥感数据的气溶胶光学厚度反演技术研究

[目的]研究基于MODIS遥感数据的气溶胶光学厚度反演技术,揭示气溶胶空间分布和时间变化特征。[方法]利用MODIS遥感数据中的MOD021KM与MOD03角度数据,采用6S辐射传输模型建立查找表,选取2015年3~9月某市以晴天为主的MODIS遥感影像,利用ENVI软件处理该时间段内质量相对较高的一系列遥感影像数据,提取处理后的Band 1红波段(0.66μm)、Band 3蓝波段(0.47μm)与Band 7近红外波段(2.10μm)的数据对大气气溶胶光学厚度(AOD值)进行反演。[结果]AOD值与PM10浓度结果类似,呈正态分布,与事先预期的负关系相反。[结论]利用MODIS遥感数据反演AOD值可以在宏观上指示空气污染的分布区域,对大气污染的预报与治理有一定的参考作用。     

3种遥感产品检测黄土高原森林变化及差异比较

基于Landsat Vegetation Continuous Fields（LVCF）、MODIS Vegetation Continuous Fields（MVCF）和MODIS Land Cover（MODLC）等遥感产品和森林清查数据（NFI）检测2000-2015年黄土高原森林分布及变化。结果表明:1）2000-2015年黄土高原森林覆盖度升高，基于LVCF和MVCF的全区森林覆盖度均值分别由2000年的7.8%和9.6%增加到2015年的9.7%和13.2%。2）遥感产品估算的森林分布空间格局和面积差异较大，基于LVCF、MVCF和MODLC估算的黄土高原森林面积在2000年分别为726.6×10⁴、604.7×10⁴ hm²和325.1×10⁴ hm²，2015年分别为926.2×10⁴、998.3×10⁴ hm²和400.1×10⁴ hm²。3）遥感产品估算的省级尺度上森林面积与NFI的不一致性因省份和年份而异，LVCF与NFI一致性整体略优于MVCF，MODLC与NFI差异最大且估算的森林面积远低于LVCF、MVCF和NFI。4）遥感产品检测的陕西和山西2省的森林面积增加值与NFI一致性高于宁夏；基于遥感产品估算的宁夏森林面积及增加幅度均远低于NFI。     

基于森林资源连清数据的泗阳县杨树生物量遥感估算模型

基于2005年江苏省森林资源连续清查数据,采用蓄积量——生物量换算因子连续函数法计算杨树林生物量,对生物量与LandsatTM数据各波段的比值B1/B3、B2/B4 、B2×B3/B4、B7/B5 、B7/B5、（B4＋ B5-B2）/（B4＋B5＋ B2）、B3/（B1＋B2 ＋B3 ＋B4 ＋B5 ＋B7）、B3/B4及植被指数NDVI、RVI、TNDVI进行相关性分析,筛选杨树生物量遥感估算模型的相应因子;并应用逐步回归技术建立估算杨树生物量遥感模型,估算出2005年泗阳县杨树林总面积为29 768.6 hm2,总生物量约为1 786 771.2 t,平均生物量约为60.0 t/hm2.结果表明,在森林资源连续清查的数据基础上,利用遥感影像在县级区域尺度上对杨树森林生物量进行有效估算是完全可行的,其方法具有时间分辨率高的特点,使生物量估算在较大的时间和空间尺度上具备操作的可能性.     

以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演

【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数（PSRI）可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数（RVI）可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数（R²）分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差（RMSE）分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm^-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。     

基于遥感与地统计的森林生物量时空变异分析

大兴安岭林区是我国最大的天然林区,估算该区域的森林生物量,并研究该区域的森林生物量的空间格局特征具有重要意义。以20世纪末至21世纪10年代期间(1994—1997、2006—2007、2010—2011)的Landsat5系列TM遥感影像为基础数据,建立遥感信息模型,估算黑龙江省大兴安岭地区3个时期的森林生物量。采用0°、45°、90°、135°方向以及全局Morans I系数和半变异函数块金值、基台值、变程、块金值与基台值比值、拱高与基台值比值5个参数,对20世纪末至21世纪10年代研究区域3个时期的森林生物量进行异质性和空间自相关性分析。结果表明:研究区3个时期的森林生物量的整体性良好,均成连片化分布,没有出现破碎情况。森林生物量的半变异函数模型均为线性模型,3个时期的森林生物量的块金值与基台值比值都接近1。通过遥感反演方法获得森林生物量且估算精度均达到75%以上,为地统计分析提供了可靠的数据源。采用地统计分析方法对森林生物量进行空间异质性和自相关性分析,是对单独使用GIS工具对森林生物量进行空间分析的有益补充。因此,基于遥感与地统计学相结合的方法能够更好地实现森林生物量的时空变异分析。      

基于高分辨率遥感影像的玉米田叶面积指数反演

根据玉米田样地生物物理参量的野外实测数据,对PROSAIL模型输入参数的取值范围进行率定。通过PROSAIL模型参数敏感性分析,确定不同的输入参数设置方案,模拟不同的叶面积指数、叶倾角、叶绿素含量对应的玉米冠层反射率,建立叶面积指数的缨帽三角分布模式,从而获得玉米田红光-近红外波段反射率-LAI查找表,选取宁夏中卫市WV-3高分辨率遥感影像对玉米种植区域LAI进行反演。通过与实测数据比较,分析了PROSAIL模型在高分辨率遥感影像农作物LAI反演方面的适用性,为高分辨率遥感影像反演农作物LAI提供了方法参考。结果表明,PROSAIL模型输入参数的范围率定与不同设置方案的确定是有必要的,并且运用该查找表从WV-3影像反演的LAI与实测数据较一致,查找表均方根误差为0.47,LAI反演均方根误差为0.24。研究表明,该方法在利用WV-3遥感影像进行玉米田LAI反演中具有较强的适用性,能够进行准确有效的大面积叶面积指数遥感反演。     

鼠害对草地生物量的危害损失分析

利用中国畜牧业统计资料,结合全国草地覆盖遥感数据,采用生态能学方法,分析了2000—2010年中国草地鼠害发生的空间分布特征与变化趋势,评估了鼠害对草地生态系统生物量的危害损失。结果表明:2000—2010年,中国草地鼠害的发生面积、发生程度和造成的损失总体呈上升趋势;11年间全国由于鼠害造成草地生物量的损失年均约1.181 54×10~7 t,年份间鼠害差异大,2006年草地生物量损失最大,为2.537 23×10~7 t;区域草地鼠害损失大小排序为西南、西北、华北、东北,西藏自治区鼠害最严重,年均草地生物量损失占全国总量的38.09%。     

遥感影像的空间分辨率对提取崩岗精度的影响

从0.6 m Quick Bird、2.5 m ALOS、10.0 m ALOS遥感影像中分别提取崩岗的特征数据,分析遥感影像的分辨率对崩岗数据精度的影响。结果表明:从0.6 m Quick Bird能容易地提取崩岗数据,且重现性较好,从2.5 m ALOS能提取崩岗数据,但重现性不强,从10.0 m ALOS无法提取崩岗。从0.6 m Quick Bird和2.5 m ALOS提取的崩岗,数量基本一致,但位置不一致、边界不重合、形状差别很大,从2.5m ALOS提取的崩岗周长平均减少20.83%,占58.33%的崩岗面积减少了,平均减少19.78%。因此,可断定0.6 m Quick Bird能反映崩岗的实际情况,2.5 m ALOS能较好地反映崩岗的实际情况,10.0 m ALOS完全不能提取崩岗数据。但高精度遥感影像的获取比较困难,且价格较贵。     

水体叶绿素遥感反演中的多尺度分析

水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度.     

基于CASA模型的海河流域生物量估算及特征分析

生物量估算研究有助于寻找陆地植被从大气中固定碳的数量及影响其时空分布的驱动因子,在此基于CASA（Carnegie AmesStanford Approach）模型,结合遥感数据和匹配的温度、降水、太阳辐射资料以及全国1∶400万植被图,估算海河流域2002 ～ 2007年的生物量,并以2007年为例分析了不同植被类型、不同植被覆盖度的生物量差异以及生物量随季节变化特征和空间分布.结果表明,CASA模型适用于海河流域生物量研究;6年来,海河流域年均生物量总量为405.5 Tg;海河流域的年生物量分布呈东南高西北低的趋势,平原生物量＞山区生物量＞高原生物量.     

基于DEM的哈尔滨市土地利用类型动态变化

以3个时期(1995、2000和2007年)Landsat TM影像为主要数据源,借助于ArcGIS对DEM派生的地形因子和不同时期的土地利用类型进行叠加分析,得到不同地形因子的土地利用类型分布情况,进而定量分析土地利用类型的变化与地形因子的关系。结果表明:耕地和林地面积之和所占的比例最大,3个时期分别为81.63%、82.07%和79.35%;1995—2007年间,未利用地和草地面积持续减少,居民工矿用地面积持续增加;耕地在平坡、第一高程带和无坡向区域所占的面积比例最大,平坡和无坡向是其优势区域,面积百分比均大于60%,且2000年的面积比例最大,2007年的最小;林地在不同海拔和坡度都有分布,半阳坡和半阴坡为其优势区域,2007年的面积比例最大,1995年的最小;水域、居民工矿用地和未利用地受坡向的影响较小,但随着高程和坡度的增加面积减小。