基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究

以新疆2005年4-8月土壤墒情数据和MODIS卫星遥感数据为基础,通过对主要农作物生长季内NDVI变化、不同层次土壤相对湿度与地表亮温日较差的相关分析,构建了土壤相对湿度回归模型。所有模型均通过0.01水平的F检验。分析得出:新疆5月下旬以前利用热惯量法监测土壤墒情精度在81%以上,6月上旬-8月下旬单纯使用热惯量法监测土壤墒情精度不够理想。     

锡林浩特市不同景观类型草地对气候的响应

基于锡林浩特市气温、降水、NDVI、海拔、地形地貌等数据,将其划分为9个景观类型,在景观尺度上对NDVI变化及对气候的响应、不同景观在不同时空尺度上植被生长状况差异等进行研究。同时,选取6个特征年,结合景观空间差异对研究区草地的适应性、脆弱性及敏感性进行划分,分析不同年份水分状况的景观响应。结果显示,降水、海拔、温度的综合效应导致了景观时空分异。温度高、水分较好的景观类型受气候影响较小,温度较高、水分条件差的景观类型比其他景观更加脆弱。低温、水分充足的景观类型更喜好高温气候。气候暖干化大背景下,水分条件优越区将是畜牧业发展重要依赖区域。“暖湿型”气候年份,所有景观草地生长状况都达到了最高值,“冷湿型”气候年份所有景观植被生长状况都受到了抑制;“暖干型”气候年份对水分优越景观类型起正效应,对高温、水分条件差的景观产生负作用。     

甘南和川西北地区草地植被NDVI变化及其驱动因素研究

草地是甘南和川西北地区最主要的植被覆盖类型,约占研究区面积的43.91%。为探明该地区草地的生长状况变化及其驱动因素,基于MOD13A3数据,采用趋势分析、变异系数、偏相关分析和残差分析,对研究区草地归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时空动态变化和稳定性进行分析,并研究了气象因素和人类活动对草地NDVI变化的影响。结果表明：2000-2018年甘南和川西北地区草地生长期NDVI呈上升趋势的面积占比为74.17%,其中17.15%通过显著性验证;研究区草地NDVI整体较高（均值为0.7096）,在19年间全区和各类型草地NDVI均呈波动上升趋势,生长状况稳定,仅有6.08%的草地波动幅度较大;温度和降水对研究区草地NDVI的变化主要呈正向驱动,且NDVI与温度呈正相关的面积（70.19%）大于降水（62.63%）,人类活动在2000-2005年对草地NDVI呈负向影响,2006-2017年呈正向影响。     

基于RapidSCAN CS-45的新疆滴灌冬小麦氮肥推荐研究

为给滴灌小麦氮营养状况实时评估和氮肥合理施用提供参考,通过2年田间定位试验,以当地主栽品种新冬22号为试验材料,设置5个施氮水平(0、120、240、360、480kg·hm~(-2)),利用主动式光谱仪RapidScan CS-45获取各生育时期冠层归一化植被指数(NDVI)和归一化红边植被指数(NDRE),分析其与滴灌冬小麦各生育时期氮肥施用效应的关系,建立了新疆滴灌冬小麦生育时期施氮模型。结果表明,滴灌冬小麦冠层NDVI和NDRE值在返青期至孕穗期均快速增加,在孕穗期至灌浆期增长减缓,进入灌浆期后开始降低;滴灌冬小麦冠层NDVI与NDRE值的动态变化趋势具有明显的一致性,总体上随施氮量的增加而增大,均与施氮量呈显著的线性关系,其中在返青期和扬花期NDVI与施氮量的线性关系最好,r~2分别为0.925 4和0.944 5,在拔节期、孕穗期、灌浆期和乳熟期NDRE与施氮量的线性关系最好,r~2分别为0.929 7、0.959 6、0.941和0.953;滴灌冬小麦全生育时期总施氮量为239.98kg·hm~(-2),返青期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期和乳熟期冠层NDVI临界值分别为0.150 8、0.721 3、0.820 6、0.828 8、0.831 6和0.741 0,NDRE临界值分别为0.059 3、0.242 5、0.307 6、0.346 5、0.360 4和0.322 5。因此,在滴灌冬小麦返青期和扬花期,可选择基于冠层NDVI建立的施氮推荐模型,拔节期、孕穗期和灌浆期选择基于冠层NDRE建立的施氮模型实现推荐施氮。     

2000－2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

2005-2014年重庆石漠化地区NDVI的时空变化及其与气候因子相关性分析

为了了解重庆石漠化地区植被恢复以及生态环境治理状况,选取重庆石漠化地区归一化植被指数(NDVI)及气象数据,利用趋势分析、变异系数分析以及偏相关分析等方法,重点探讨了重庆石漠化地区2005-2014年NDVI的时空变化特征,并分析了NDVI变化与气候因子之间的相关性。结果表明:(1)重庆石漠化地区NDVI年际变化总体上呈增加趋势,增加速率为0.08/10 a,其中渝东北地区增长速率相对较高,达0.09/10 a,而NDVI季节变化存在一定差异性,春季增长最为显著,主要分布于渝东北、渝中和渝西地区;(2)渝东北石漠化地区NDVI呈增加趋势的区域范围较大,这对于三峡库区生态环境改善以及水土保持起着至关重要的作用;渝东南、渝中和渝西石漠化地区NDVI整体保持不变,而NDVI呈减小趋势的区域主要分布于乌江流域;(3)重庆石漠化地区2005-2014年NDVI变异系数相对较低,以稳定为主;(4)重庆石漠化地区降水和气温分别与NDVI之间正相关性都大于负相关性。总体上降水量的增加一定程度促进了三峡库区植被的生长,而温度的降低一定程度上抑制了乌江流域植被的生长。     

基于主动冠层光谱仪的莴苣生物量及氮素营养状况估测

  【目的】  研究冠层光谱技术在蔬菜氮素营养诊断中应用的可行性和提高其准确性的方法,为推进蔬菜氮素营养管理与施肥推荐提供快速无损检测技术。  【方法】  以茎菜类蔬菜—莴苣 (Lactuca sativa L.) 为研究对象进行田间试验。设置5个化肥年施用梯度:0、108、162、216、270 kg/hm2,在莴苣幼苗期、莲座期、茎形成期和收获期,利用GreenSeeker冠层光谱仪获取冠层光谱特征值—植被归一化指数 (NDVI) 和比值植被指数 (RVI),并测定植株生物量和含氮量。评估用生育期NDVI和RVI值预测蔬菜生物量和氮素营养的可行性与准确性,并验证用移栽天数校正提高全生育期光谱值预测精度的可行性。  【结果】  NDVI和RVI与莴苣地上部生物量 (AGB)、根冠比 (RTS)、植株吸氮量 (PNU) 和植株氮浓度 (PNC) 等指标间均存在显著相关关系,尤其以NDVI相关性更高。相关性分析结果表明,NDVI与AGB和PNU呈正相关,相关系数分别介于0.779～0.945和0.819～0.938;与RTS和PNC呈负相关,相关性系数介于–0.367～–0.844和–0.328～–0.732。对比不同时期,莲座期和茎形成期的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养指标预测的准确性较高,对AGB、RTS、PNU和PNC预测准确性分别为0.76～0.92、0.37～0.71、0.77～0.88和0.34～0.54。利用两年NDVI值建立各时期莴苣生物量和氮素营养状况统一预测方程,莲座期方程最为准确,对AGB、RTS、PNU、PNC预测准确性分别为73%、48%、52%、31%。综合全生育预测方程,冠层光谱仪测定的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养预测指标的准确性较高,基于NDVI值的AGB、RTS、PNU和PNC预测方程准确度分别为54%、43%、57%和26%。引入移栽天数 (DAT) 对该预测方程进行校正后,AGB、PNU和PNC预测方程的准确度分别提高至62%、71%和34%。  【结论】  基于冠层光谱仪测定的各生育期的植被归一化指数 (NDVI) 可准确预测莴苣的生物量和氮素营养状况,尤以莲座期的预测结果最为准确。经移栽天数 (DAT) 校正后,基于全生育期的NDVI值建立的预测方程对AGB、PNU的预测准确度可分别提高到62%和71%,基本满足莴苣类低覆盖度蔬菜作物的氮素营养管理。     

RED EDGE AS A POTENTIAL INDEX FOR DETECTING DIFFERENCES IN PLANT NITROGEN STATUS IN WINTER WHEAT

Under certain conditions normalized difference vegetative index (NDVI) has low sensitivity; therefore red-edge position (REP) has been tested as an alternative vegetative index. The objective of this study was to determine if REP could be useful for detecting differences in N status for winter wheat compared to NDVI. A spectrometer, and the SPAD meter were used to measure N status. Sensitivity to plant N response and different growth stages was found for NDVI and REP, but NDVI sensitivity tended to decrease as N rate increased and REP sensitivity tended to increase with increased N rate and advancing growth stage. Both NDVI and REP were linearly correlated at all growth stages (r2 = 0.85). REP and SPAD meter readings were highly correlated (r2 = 0.62) as were NDVI and SPAD (r2 = 0.56). Overall, REP and NDVI sensitivity at high plant biomass were similar for winter wheat.     

汶川地震灾区归一化植被指数变化监测分析

提取归一化植被指数合成旬最大植被指数,研究地震重灾区域的植被状况.结果表明:1)盆地西部和北部山区,植被在4月下旬到5月底呈现自然生长规律,并且存在一条以旬最大植被指数为标记的稳定边界线来区分盆西山区和盆地农田;2)2008年地震前期,4月下旬的旬最大植被指数好于5月上旬,地震发生的5月中旬,旬最大植被指数在成都平原、德阳和阿坝州交界的山区明显减小,5月下旬,大部分区域旬最大植被指数都在减小;3)2009年5月中旬的旬最大植被指数是最好的,5月下旬,盆地中的旬最大植被指数值减小;4)地震使得在盆西山区和盆地农田之间通过旬最大植被指数表征的稳定边界被破坏.     

基于Sentinel-2影像的河套灌区作物种植结构提取

作物识别是提取作物种植结构的基础,利用遥感技术对作物进行监测识别,对优化生产布局、调整农业生产模式有着重要意义。文中选取河套灌区杭锦后旗为研究区域,基于2019年覆盖生长周期的Sentinel-2号卫星影像数据,构建NDVI时间序列数据集,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对NDVI时间序列数据集进行平滑,分析不同作物不同发育期的光谱曲线特征,计算各主要作物识别关键期的光谱阈值,构建基于决策树分层分类的农作物种植面积提取模型,并用验证样本对分类结果进行精度验证。结果表明:利用整个生育期内的NDVI最大合成影像确定植被地表覆盖,NDVI曲线变化区别林地与耕地,逐层提取地物,简便易行;采用S-G滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,研究证明重构后曲线更加平滑符合作物生长趋势;基于Sentinel-2号遥感数据和整个生育期NDVI时序数据,构建分层分类决策树模型,作物分类总体精度达92.1%,Kapppa系数精度达0.857。本研究采用的方法满足遥感观测应用化需求,也为县级区域农作物分类提供重要参考价值。