基于MODIS 的沙漠化地区植被覆盖度提取模型的研究

目前常用的植被覆盖度遥感反演模型,受限条件较多,所用系数精度不高。针对上述问题,提出了利用研究区域的实测最大和最小植被覆盖度确定反演模型系数的方法和基于MODIS影像数据的地面实测验证方法。经用该方法对毛乌素沙地沙漠化地区的植被覆盖度进行反演,并同步监测该区域的地表覆盖度对反演结果进行验证,结果表明地面同步实测植被覆盖度与反演的误差绝对值平均值为0.04,反演方法精度较高。研究表明本文提出的利用MODIS影像数据反演沙漠化地区地表覆盖度的模型、地面验证方法切实可行,适合对沙漠化地区地表植被覆盖度大范围且快速的遥感监测。     

甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局变化

基于1998—2012年SPOT NDVI数据,采用像元二分模型和景观格局分析方法,对甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局时空变化及影响因素进行分析。结果表明:（1）1998—2012年白龙江流域植被覆盖度明显增加,高植被覆盖度面积增加量最大（737.30 km²）,2012年中高和高植被覆盖度面积比例达70.7%,植被覆盖度增加区域主要分布在宕昌县北部、岷江东岸、舟曲—武都段白龙江两岸及其以北区域。（2）研究期间,白龙江流域植被覆盖整体改善、局地退化,植被覆盖度显著增加和轻度增加的总面积和比例分别为4 675.90 km²,25%,显著减少的面积仅占3.84%。（3）1998—2012年景观破碎度增大,斑块密度增加了58.23%;景观形状趋于复杂化,LSI,AWMPFD和IJI分别增大到25.14,1.128,80.01;香农多样性和均匀度指数分别减少到1.342,0.834。（4）白龙江流域植被覆盖度增加是自然因素和人为因素共同作用的结果,退耕还林、天然林保护等一系列生态工程的实施是植被覆盖度增加的主要原因。     

施秉云台山地区近40年来植被覆盖度动态变化研究

分别采用1973年、1993年和2010年三期遥感影像,基于植被指数与植被覆盖度之间的关系建立植被覆盖度指数模型,运用遥感与地理信息系统技术对施秉云台山地被覆盖度进行等级划分,并对其近40 a的动态变化过程进行研究。结果表明:云台山地区植被覆盖度总体呈现退化态势,但是局部地区植被覆盖情况有改善趋势;1973—2010年间,云台山核心区覆盖度等级明显高于周边地区,但是这一优势在不断衰退;核心区植被覆盖度变化幅度小于周边地区,核心区植被覆盖度比周边地区较为稳定,低等级覆盖度变化幅度大于高等级覆盖度;前20 a植被覆盖度主要以退化趋势为主,后20 a则呈现逐渐恢复态势;植被覆盖度变化趋势受当地经济发展模式和生态环境观念改变影响较大。     

Relationships of spectral traits with yield and nutritional quality of snap beans (Phaseolus vulgaris L.) in dry seasons

Four snap bean varieties (green and yellow-podded) were grown in three water supplies (regularly irrigated, deficit-irrigated and non-irrigated) in order to examine the spectral reflectance at leaf and canopy levels, leaf area index (LAI) and their relationships with the yield and nutritional quality at the University of Debrecen, Debrecen, Hungary from 2011 to 2013. Under non-irrigated condition, the plant height decreased, SPAD values were high but LAI and normalized difference vegetation index (NDVI) were low. The difference in SPAD values was higher between the varieties during flowering under non-irrigated condition and it was more pronounced during pod development using deficit irrigation. In dry years, non-irrigated condition SPAD did not correlate with the yield but during pod development it was correlated with the dry matter content of the pods. The relationship of SPAD with protein and crude fiber content of pods was strongly dependent on the cropping years. Under deficit-irrigated condition, NDVI measured during flowering and pod development correlated closely with the yield where a higher NDVI (0.85) predicted either 6 or 9.5 t ha^?1 of yield depending on the variety. Under this condition Serengeti variety with green pods was prominent based on the studied traits among the varieties.     

基于多生育期MODIS-NDVI的区域冬小麦遥感估产研究

以河南省开封市为研究区,采用2005—2013年种植区域冬小麦生育期内16 d合成的250 m空间分辨率的归一化植被指数(NDVI)之和,与冬小麦产量数据进行相关分析,筛选得到最佳遥感估产时相,建立单变量回归模型;同时,基于冬小麦生长的各个关键时期NDVI构建多元回归模型,再通过主成分分析方法对多元回归模型参数进行改进,得到新的估产模型;最后使用开封市2014年的产量数据对估产模型进行验证,旨在构建具有较高精度的估产模型,从而更好地指导小麦生产。结果显示,3种估产模型的估产误差均控制在10.55%内,根据3个模型得到研究区内冬小麦最佳产量预测时段为3月下旬,即拔节期;3个模型中,主成分回归估产模型的产量拟合精度最高,达93.12%,具有一定的实用价值。     

1982-2012年全球干旱区植被变化及驱动因子分析

基于长时间序列卫星遥感数据GIMMS3g NDVI(1982-2012年),分析了全球干旱区(包括亚湿润干旱区、半干旱区、干旱区和极端干旱区)植被时空变化及其对气候和人文等非气候因子的响应.结果表明:①全球干旱区NDVI总体呈显著增长趋势(P＜0.001),增长速率为0.0005·a-1,略低于全球植被增长速率.显著上升区域和显著下降区域分别占全球植被显著变化区域面积的27.0％和7.7％(P＜0.05).显著退化面积最大区域为半干旱区.②降水作为干旱区植被变化的主要影响因子,主要表现在对干旱区和半干旱区植被的影响上,对亚湿润干旱区和极端干旱区影响较小.③全球不同干旱区植被变化及驱动因子存在较大差异.如澳大利亚南部主要受到季节降水的影响,植被改善;而南美和欧亚大陆中部则主要受到人为因素的影响,植被退化.     

Topographical and hydrological effects on meso-scale vegetation in desert steppe,Mongolia

This study investigated the seasonal variations of the normalized difference vegetation index(NDVI) and its relationships with climatic variables and topography in a small-scale(20 km×20 km) area(i.e., Tsogt-Ovoo village) within the desert steppe zone of Mongolia using in-situ observed climate data and satellite remote sensing data. We found that the topography is very important for vegetation growth in the desert steppe although the summer precipitation is the constraining factor. The unexpectedly high NDVI(up to 0.56), as well as the high aboveground biomass, in the valley bottom was primarily resulted from the topography-modulated redistribution of overland flow after relatively heavy precipitation events during the growing season. This makes the valley bottoms in desert steppes not only reliable feeding resources for livestock but also heavens for wild lives. But, the detected large standard deviation of annual maximum NDVI(NDVI_(max)) from 2000 to 2013 in the valley bottom in response to rather variable precipitation implies that the valley bottoms under desert steppe climates are more vulnerable to climatic change.     

基于兰氏距离NDVI的土地覆盖变化检测

将兰氏距离变化检测指标引入NDVI变化检测,来实现土地利用的变化检测。在计算阈值时,对原有的局部阈值分割法进行改进,提出基于标准图像地物分类的局部阈值分割法。对检测结果进行精度评价,证实了该方法的可行性和有效性。     

基于时间序列MODIS-NDVI的冬小麦遥感识别

利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×10~3 hm~2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%。与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测。     

棉花生长初期灌溉信息遥感提取与校正

为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。