基于小型无人机与MODIS数据的草地植被覆盖度研究——以甘南州为例

以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆盖度数据的获取;2)与NDVI相比,用EVI估算草地覆盖度更优,因此确定基于EVI构建的对数模型为甘南州草地植被覆盖度最优反演模型,模型精度可达88.00%;3)研究区2015年生长季草地植被覆盖度除了低平地草甸在8月达到最大值外,其它草地类型均在7月达到最大值;4)甘南州以中高植被覆盖度为主,主要分布在玛曲、碌曲、夏河以及合作四县市。整体而言,中西部和西南部区域草地覆盖度高于东部。通过精确草地植被覆盖度模型的建立,不仅有利于及时准确的了解草地植被覆盖度的时空分布状况和季节性动态变化,也有利于维护甘南州草地生态系统的持续稳定发展。     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。     

基于Landsat 8 OLI和MODIS数据的高寒草地盖度升尺度效应研究——以夏河县桑科草原试验区为例

基于Landsat 8OLI和MODIS卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测盖度数据,对草地盖度敏感的OLI波段及其组合指数进行了筛选,构建并确立了试验区基于MODIS植被指数的草地盖度反演模型,探讨了不同空间升尺度方式对草地盖度的空间效应。结果表明,1)OLI比值植被指数r(Band7/Band5)对草地盖度的响应最敏感,基于该指数的草地盖度最优反演模型为yoli=-270.064xoli+115.987(R2=0.833,P0.001);2)基于MODIS MEVI和Landsat 8OLI比值植被指数r(30m)反演的盖度重采样数据(250m)的对数模型为最优草地盖度评估模型(R~2=0.795,P0.001),其决定系数较MODIS MEVI与基于农业多光谱照相机(agricultural digital camera,ADC)的盖度数据建立的回归模型高(R~2=0.706),绝对误差和相对误差较低;3)基于OLI和MODIS植被指数的3种草地盖度回归模型(方法1~3)精度均优于直接使用MODIS植被指数建立的回归模型(方法4);方法3利用OLI比值指数r反演盖度(30m),将其升尺度至250m,再反演盖度构建的对数模型的精度最高(R~2=0.795),其次依次为方法2构建的模型(R2=0.760)、方法1构建的模型(R~2=0.730)和方法4构建的模型(R2=0.706)。     

NDVI和EVI在高寒草地牧草鲜质量估算和植被动态监测中的比较

对2007-2009年126景MODIS影像的归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)数据进行了比较研究,并结合11个高寒草地监测点的地上生物量鲜质量(AGB)数据,通过相关分析、回归分析等方法,分析了MODIS共4种植被指数(NDVI250,NDVI500,EVI250,EVI500)在估算高寒草地牧草鲜质量中的优劣,并确定了通过EVI250估算地上生物量鲜质量的回归方程。结果表明,EVI在高寒草地上均比NDVI小,但EVI比NDVI更稳定准确。应用植被指数产品EVI估算高寒草地牧草鲜质量优于NDVI,其中在EVI250、EVI500、NDVI250和NDVI5004种植被指数中,EVI250与地上生物量鲜质量的相关性最好,相关系数为0.904(P0.01),回归方程为yAGB=-244+1316xEVI250(R2=0.817,P0.01)。     

北疆不同草地类型MODIS植被指数的时空变化研究

利用卫星遥感数据TERRA/MODIS,以2004、2005年5-10月的月度变化为例,分析了北疆试验区高寒草甸、高寒草原、温性草原化荒漠、人工草地和沼泽5种草地类型植被指数(MODIS-EVI、NDVI)在各个生长阶段的变化,从而反映5种草地类型生长状况及其特性.研究结果表明,5种草地类型增强型植被指数(EVI)均比归一化植被指数(NDVI)小,两者月度变化趋势基本一致,但EVI变化幅度比NDVI小.在高寒草原、高寒草甸、温性草原化荒漠草地类型上EVI比NDVI更稳定,但在沼泽多水的自然环境和人工草地上,EVI波动幅度大于NDVI.     

青藏高原草地生物量遥感动态监测

利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量,结合相应月份的MODIS植被指数数据,提取与样点对应的EVI和NDVI值,建立生物量与两种植被指数之间的关系模型,并分析模型的精度。结果表明,1)EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。2)在不同盖度下,植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。3)利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量,并分析研究区2002-2008年不同草地类型生物量的年季动态变化,发现草地生产力水平越高,草地生物量的年季变化越剧烈,说明该种类型的草地受气候变化的影响越大;生产力水平越低的草地类型,则对气候变化的敏感度较低。     

基于MODIS的青藏高原牧草生长季草地生物量动态

摘要：草地生物量是评价青藏高原生态脆弱性和敏感性的重要指标,也是度量草地退化的重要指标。本研究利用MODIS植被指数NDVI和EVI资料及青藏高原三江源地区326个样方实测数据,构建并优化了研究区不同类型草地生物量的预测模型,估算了2002-2009年期间草地生物量年际和月际变化特征。结果表明,高寒草甸地上生物量适宜植被指数为NDVI,反演模型为,y=6.202 5x2-574.89x+14 586,高寒草原地上生物量适宜植被指数为EVI,反演模型为,y=0.165 5x1.773 2。高寒草甸和高寒草原生物量在2002-2009年表现为波动状态,但高寒草甸比高寒草原波动幅度大。高寒草甸和高寒草原生物量在6-8月间均持续增加,9月开始下降,但7月高寒草原生物量波动大于高寒草甸,8月高寒草原生物量波动小于高寒草甸,6月和9月两种草地类型生物量波动不明显。     

黄河源区高寒草甸群落高度遥感模拟与评价

草层高度是反映草地生长状况的重要指标之一,与草地地上生物量的监测及载畜力的评估具有紧密联系。目前,对我国天然草地群落高度的监测尚缺乏精确的遥感方法。本研究以黄河源区高寒草甸为研究区,分别基于MODIS植被指数、冠层高度模型以及草地冠层高光谱反射率,构建了高寒草甸草地群落高度的估算模型,并对模型精度进行了评价。结果表明,1)12种MODIS植被指数中,NDVI对草层高度的变化最为敏感,其4种回归模型的R~2均较低,介于0.203~0.241,NDVI指数模型(y=0.789e~(3.186x),R~2=0.241)的拟合效果最好,但反演误差较大(RMSE=4.2cm,CVRMSE=45.7%);2)冠层高度模型在黄河源地区高寒草甸试验区的反演精度较低(RMSE=5.8cm,CVRMSE=62.1%),实际应用误差较大;3)高寒草甸群落高度与519.4-583.17nm波段之间的冠层光谱反射率存在显著负相关关系(P0.05),基于光谱位置变量R′510.59的线性模型(y=~(-1)56.375x+20.384)相对最优(R~2=0.489,RMSE=3.5cm),较适合反演高寒草甸群落的草层高度。     

不同植被指数和无人机航高对草地盖度估测精度的影响

搭载高清数码相机的无人机在草地资源调查等方面具有成本低廉、机动性高、观察范围大等突出优势,拥有广阔的发展前景.本研究使用小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)、手机相机等设备获取草地盖度数据,选用植被因子指数(vegetative index,VEG)、超绿指数(excess green index,ExG)、超绿超红差分指数(excess green minus excess red index,ExGR)和绿叶指数(green leaf index,GLI)4种基于可见光的植被指数提取草地盖度信息,从无人机航高、草地盖度水平等方面分析各植被指数的适用性.结果表明:1)VEG和ExG方法估测草地盖度的效果较好,平均精确度均在93％以上.ExGR与GLI方法的估测效果较差,平均精度仅75％～80％.2)4种方法的估测精度均随盖度增加而降低.VEG方法估测草地盖度的精度受盖度水平影响最小,ExG方法次之,ExGR和GLI方法对高盖度草地的估测效果较差.3)VEG方法在高、中盖度水平下的最适航高为100 m,在低盖度水平下为40 m;ExG和ExGR方法在高、中盖度水平下的最适航高为100 m,在低盖度水平下为80 m;GLI方法在高盖度水平下的最适航高为100 m,在中、低盖度水平下为20 m.     

不同植被指数和无人机航高对草地盖度估测精度的影响

搭载高清数码相机的无人机在草地资源调查等方面具有成本低廉、机动性高、观察范围大等突出优势,拥有广阔的发展前景。本研究使用小型无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)、手机相机等设备获取草地盖度数据,选用植被因子指数(vegetative index, VEG)、超绿指数(excess green index, ExG)、超绿超红差分指数(excess green minus excess red index, ExGR)和绿叶指数(green leaf index, GLI) 4种基于可见光的植被指数提取草地盖度信息,从无人机航高、草地盖度水平等方面分析各植被指数的适用性。结果表明：1) VEG和ExG方法估测草地盖度的效果较好,平均精确度均在93%以上。ExGR与GLI方法的估测效果较差,平均精度仅75%～80%。2) 4种方法的估测精度均随盖度增加而降低。VEG方法估测草地盖度的精度受盖度水平影响最小,ExG方法次之,ExGR和GLI方法对高盖度草地的估测效果较差。3) VEG方法在高、中盖度水平下的最适航高为100 m,在低盖度水平下为40 m;ExG和ExGR方法在高、中盖度水平下的最适航高为100 m,在低盖度水平下为80 m;GLI方法在高盖度水平下的最适航高为100 m,在中、低盖度水平下为20 m。     

基于遥感技术的高寒草地覆盖度变化

摘要：本研究在像元二分法模型的基础上,利用改进归一化植被指数的植被覆盖度定量模型,采用MODIS卫星8天合成地表反射率数据产品（MOD09A1）,结合3S技术（GIS、RS、GPS）空间分析功能,以甘南州高寒草地为对象,分5个等级分别计算得到了甘南2000、2004和2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2000-2008年植被覆盖度变化的大致演变过程和趋势。结果表明,从2000-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖（一、二级）向低等植被覆盖（四、五级）演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况的动态趋势及严重程度,为相关政府和研究部门的草地管理决策提供了有效参考依据。     

基于决策树方法的青藏高原温泉区域高寒草地植被分类研究

植被指数作为植被生长状态的最佳指示因子,已成为植被分类的重要手段之一。为了解青藏高原温泉区域高寒草地植被的分布状况,利用野外样方调查获得植被点数据,结合MODIS/EVI遥感影像数据及数字高程（DEM）数据,综合分析各种高寒草地植被类型的EVI时序曲线特征及其生长环境的高程、坡度和坡向等地形特征,建立知识库并采用决策树分类算法对该区域的高寒草地植被分类进行研究。结果表明,总体分类精度为72%,Kappa系数是0.6,决策树方法能有效地分类和识别具有相似EVI时序特征的高寒草地植被。     

新疆阜康荒漠植被指数特征和时空过程分析

研究天山北坡典型荒漠区草地植被覆盖变化,对于荒漠区草畜平衡及畜牧业可持续发展具有重要现实意义。采用1990,1999和2008年同时相TM/ETM+遥感影像,经辐射校正和几何校正后,基于荒漠植被指数特征和垂直地带性特征,进行了专家知识决策树分类,研究了阜康市典型荒漠草地、农田等地物近20年间的归一化植被指数(NDVI)和面积变化特征。结果表明,1) 经辐射校正后的NDVI与实际地物情况更接近,大致呈高山草甸>农田>温性草甸>平原荒漠>山前荒漠的规律;2)近20年间农区面积大量占用平原荒漠草地和山前荒漠,新增农田面积296.3 km²,是1990年耕地总面积的1.54倍;3)高山冰盖消融随即转变成为高山草甸类型的趋势明显,20年间减少冰雪区74.7 km²,是1990年冰雪区总面积的0.345倍,这也印证了近20年来全球变暖的说法。     

基于MODIS-NDVI的三江源区称多县高寒草地退化现状评价

通过对三江源区高寒草地现状调查,依据地上生物量和植被盖度将高寒草地退化分为未退化、轻度、中度、重度、极度退化5个等级。结合调查期间的MODIS影像,分别建立基于NDVI的地上生物量和植被盖度模型,按照退化等级标准分类,制作了相应的退化等级图,并统计各退化等级的面积和比例。结果表明：研究区域未退化草地所占草地面积比例为3...     

近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征

以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。