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1.
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。  相似文献   
2.
Coal mining has led to serious ecological damages in arid desert region of Northwest China. However, effects of climatic factor and mining activity on vegetation dynamics and plant diversity in this region remain unknown. Wuhai City located in the arid desert region of Northwest China is an industrial city and dominated by coal mining. Based on Landsat data and field investigation in Wuhai City, we analyzed the vegetation dynamics and the relationships with climate factors, coal mining activity and ecological restoration projects from 2000 to 2019. Results showed that vegetation in Wuhai City mostly consisted of desert plants, such as Caragana microphylla, Tetraena mongolica and Achnatherum splendens. And the vegetation fractional coverage(VFC) and greenness rate of change(GRC) showed that vegetation was slightly improved during the study period. Normalized difference vegetation index(NDVI) was positively correlated with annual mean precipitation, relative humidity and annual mean temperature, indicating that these climate factors might play important roles in the improved vegetation. Vegetation coverage and plant diversity around the coal mining area were reduced by coal mining, while the implementation of ecological restoration projects improved the vegetation coverage and plant diversity. Our results suggested that vegetation in the arid desert region was mainly affected by climate factors, and the implementation of ecological restoration projects could mitigate the impacts of coal mining on vegetation and ecological environment.  相似文献   
3.
[目的] 研究塔里木盆地北缘绿洲区植被覆被变化与环境要素的相互关系,旨在为该区生态治理与恢复提供科学参考。[方法] 以2000—2018年MODIS/NDVI数据为基础,结合时序内气象因素与人类活动数据,运用趋势线分析法、相关分析法、ArcGIS空间叠加与通径分析方法,总结塔里木盆地北缘绿洲时空变化特征,并探讨环境要素对绿洲区植被NDVI变化的影响。[结果] ①2000—2018年塔里北缘绿洲不同植被类型总体处于波动上升态势,增长速率为0.033/10 a;植被覆盖类型的增长速率由高到低依次为栽培植物、灌丛、阔叶林、草甸、荒漠、草原、湿地、针叶林和高山植被;②在气象因素中,气温与绿洲区植被主要呈负相关,负相关区域面积占绿洲区72.15%。③在人为环境要素中,林业总产值和牧业总产值是影响植被NDVI的主控因子。[结论] 在所选环境要素中,气温对NDVI的综合作用最强,林业总产值次之,牧业总产值对NDVI作用较弱。剩余通径系数为0.26,说明还有部分因素对NDVI增加有较明显的影响,今后需要进一步研究。  相似文献   
4.
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。  相似文献   
5.
甘肃省草地植被NDVI时空变化特征及驱动因素研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文基于甘肃省2000—2019年归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)数据及气象数据,研究了甘肃省草地NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:近20年,生长季草地NDVI整体水平较低但呈波动上升趋势,增速为0.030·(10a)-1,草地NDVI分布呈现东南高西北低的格局;20年间生长季NDVI呈显著增加趋势的面积占甘肃省草地的19.08%,主要分布在陇中黄土高原;甘南高原和祁连山地生长季NDVI保持稳定,其中高寒草甸NDVI整体较高且稳定性较强;生长季草地NDVI受夏季降水量的影响较大;人类活动主要促进了草地NDVI的增长。整体而言,甘肃省草地NDVI呈现增长趋势且稳定性较高,降水量对草地NDVI的影响较强。另外,生态工程也促进了草地NDVI增长,需长期实施。  相似文献   
6.
【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。  相似文献   
7.
8.
  【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。  相似文献   
9.
王家录  李维杰  王勇  任娟  高敏 《水土保持研究》2021,(2):217-223,F0003
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。  相似文献   
10.
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.  相似文献   
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