基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0     

基于GIS和RS的中国西北NDVI变化特征及其与气候变化的耦合性

整合遥感和地理信息技术,对中国西北地区近25 a来NDVI时空变化特征及其与气候变化的耦合关系进行了研究,结果表明：高寒草甸和落叶针叶林的NDVI增加趋势较明显,线性倾向率p=0.2%/10 a。枯黄期推后导致NDVI明显增加,线性倾向率达0.27%/10 a;青藏高原、天山南脉的春季气温和北疆、汉中地区的秋季气温上升较明显,半湿润和半干旱过渡地区降水变幅较大;江河源地区NDVI和气温的相关系数达到0.6,河西-阿拉善、南疆等干旱地区NDVI和降水的相关性较高,相关系数为0.65。夏、秋季汉中、祁连和天山     

湖南省主要森林类型植被指数动态变化分析

植被指数具有明显的季节性,能客观反映植被物候信息.利用湖南省2006年MODIS/NDVI与MODIS/EVI数据,对不同森林类型的NDVI和EVI变化进行了对比与相关性分析.研究表明:(1)常绿针叶林、常绿阔叶林、竹林及灌木林NDVI季节变化不明显,曲线较平;EVI则有明显季节性,表现为钟形曲线.(2)落叶阔叶林的NDVI与EVI变化趋势一致,均呈钟形曲线.EVI能较好地描述各森林类型在不同季节的差异,适宜用作森林类型信息提取的基础数据.     

镇平县植被指数变化和气象要素的关系

研究气候变化和植被覆盖的相互关系是全球变化研究的重要内容之一。利用2000～2010年的归一化植被指数(NDVI)和气候数据,研究了天山北麓各地区不同植被类型NDVI的年际变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:(1)近30年来镇平县植被指数均在波动中有所增长;(2)不同地区所生长的主要植被类型不同;(3)不同植被类型对气候因子的响应不同;(4)平原区植被指数增幅大于山区植被指数增幅,说明植被生长不仅受自然因素影响,也受人为因素影响。     

冬小麦不同株型品种光谱响应及株型识别方法研究

以直立和平展2种株型的冬小麦品种为材料，研究了它们的光谱响应以及田间植被覆盖度的差异，探讨了利用冠层光谱反射率、光谱特征参量NDVI及植被覆盖度识别小麦株型的方法。结果表明，（1）小麦不同株型品种在近红外波段（700～1300 nm）光谱反射率有明显差异，生育前期平展型品种高于直立型品种，并以拔节期的差异为最显著，随着生育进程差异逐渐变小。拔节期是进行株型识别的最佳时期，并且此期冠层的敏感波段680 nm和760～900 nm的反射率在2种株型品种之间差异明显。（2）小麦冠层叶面积指数（LAI）与归一化差异植被指数NDVI(680,890)呈正相关，并且不同生育阶段其相关程度有差异，这是利用NDVI和植被覆盖度(COV)识别不同株型的基础。（3）相同COV条件下，直立型品种的NDVI高于平展型品种的NDVI，并且随着COV的增加，差异逐渐变小，二者的变化关系体现了直立型品种株型紧凑和平展型品种株型披散的特点，利用NDVI和COV的关系可以对株型进行识别，以小麦拔节期为最佳识别阶段，此期2种株型品种的NDVI具有显著差异（P＜0.05）。     

应用MODIS数据监测大范围病虫害植被指数变化——以2010年澳大利亚蝗灾为例

为了分析2010年澳大利亚新南威尔士州大范围蝗灾的发生范围和受灾程度,利用2008—2010年MODIS/Terra数据,通过植被生长期内前后同期的NDVI差值图像△NDVI判断2010年植被长势情况。研究结果表明:从整体上看,监测到的受灾范围与受灾程度上基本一致,能较好的反映出新南威尔士州的受灾情况;2010年9月新南威尔士州未受灾面积约为41万km2;受灾较轻区域面积约为5万km2;受灾较重区域的面积约为34万km2;受灾总面积约为39万km2,约占总面积的49%。通过与官方统计数据对比,监测到的受灾面积与官方统计数据相对误差为22%,造成误差的主要原因是像元的缺失与个别错误的像元点,导致受灾区域缺失的像元不能统计在受灾面积中和降低了受灾情况分类的精度。可得出结论,此方法适用于在对蝗灾发生范围和受灾程度的研究中。     

基于遥感技术的气象因素变化影响水稻单产定量研究

以黑龙江省五常市为研究区域，应用在水稻移栽期至成熟期选择的系列MODIS影像反演NDVI，通过NDVI间接反演LAI，并逐日拟合水稻全生育期的LAI，结合SIMRIW模型，计算研究区域2006年低温影响下的水稻单产。经演算，水稻单产值为5411．74kg／hm^2，是实际值的84％。研究结果表明应用高时间分辨率MODIS图像能够准确反演并拟合逐日LAI，可以为冷害影响下水稻单产的研究提供参考。     

MODIS数据的积雪密度遥感监测分析

基于中分辨率成像光谱仪(MOD IS)影像数据,对选取的样本点的各个波段的反射率进行运算,结合该点的积雪密度建立各积雪密度ρ与各波段的积雪反射率计算值的回归模型。结果表明,实测数据与理论值的绝对误差的平均值为0.035 243,平均相对误差为15.30%,模型精度较高。此模型的建立,对实时进行积雪信息分析处理,及时、准确地提供雪情报告,合理利用水资源,支持社会经济的发展以及防灾减灾都具有重要意义。     

黄土丘陵区退耕地植被景观时空变异特征

对黄土丘陵区退耕地植被特征的时空变异性进行了研究.结果表明,不同植被类型区植被特征之间差异不是很显著,仅延安与安塞在物种丰富度之间和安塞与吴旗在物种多样性之间存在较显著的差异(0.01＜p＜0.05),其它的两两之间的差异并不明显.延安森林带北缘→安塞森林草原带植被指数呈下降趋势,降幅最大为17.65%,变异系数呈增大趋势,增幅最大为21.49%;安塞森林草原带→吴旗草原带物种丰富度指数及其变异系数都呈增大趋势,而物种多样性和均匀度指数呈减小趋势,其变异系数呈增大趋势.植被指数随退耕年限的变化趋势图都有两个明显的峰值,并在退耕20年左右后植被群落逐渐稳定.     

利用MODIS数据反演森林生物量的方法研究

以东北三省为试验区,利用MOD IS时间序列上的植被指数NDVI,结合森林资源清查样地数据测算的林分生物量,以及年均降水量、年均蒸散量、年均湿润度、年均积温、经度、纬度等地理环境因子,采用多元线性回归的方法构建森林生物量遥感估测模型。通过样本检验,该模型对东北三省的森林生物量密度估测精度较高,与检验样本的平均每公顷生物量平均相差1.30%;通过样本定位检验,平均相差21.87%。该模型适宜在宏观尺度上估测森林生物量。