华北平原冬小麦总初级生产力的遥感监测

该文以华北平原冬小麦为研究区,验证MODIS-GPP产品数据在下垫面复杂的农田生态系统的适用性,及农田生态系统的碳源/汇功能。首先采用MODIS-NDVI产品数据,根据冬小麦物候特征,解译出冬小麦种植面积;然后与经过验证并校正后的MODIS-GPP产品数据估算华北平原冬小麦2010年生长季内的GPP总量;最后,由涡度相关实测数据估算出冬小麦的生态系统呼吸量（RE）和净生态系统生产力(NEP)。结果显示：MODIS-NDVI解译出的冬小麦面积结果与TM解译结果的用户精度高达90.6%,总体精度达87.2%;MODIS-GPP产品数据与涡度相关数据估算结果的复相关系数高达0.9227;2010年华北平原冬小麦生长季GPP约为6.24′108 kgC,约占该区所有植被GPP的21.3%;华北平原冬小麦固碳能力较强,净生态系统生产力（NEP）占GPP的58.7%。研究表明,MODIS-GPP产品数据满足华北平原冬小麦GPP统计精度需求,冬小麦生态系统对陆地生态系统起到了重要的碳汇功能。     

基于抽样调查地块实测数据的省级水稻单产遥感估算

利用统计局抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据及空间位置信息,在研究水稻种植区MOD09GA、MYD09GA EVI （enhanced vegetation index）数据结合使用可行性分析的基础上,进行湖南省省级水稻单产遥感估算。结果表明：在水稻种植区,水稻生长期间有超过50%、85%、95%的MOD09GA与MYD09GA EVI偏差绝对值分别小于0.03、0.08、0.1。水稻遥感估产模型以二次非线性模型或回归模型精度较高,且时相集中在水稻生长的孕穗期到抽穗期。在省级水平上,与实测值相比,基于统计局统计抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据的水稻单产遥感拟合结果相对误差小于2%,预测结果的相对误差接近5%,且实测值与模拟值集中分布在1∶1线附近,说明预测结果与统计值在空间分布上具有较好的一致性。     

内蒙古灌丛化草原分布特征的遥感辨识

灌丛化草原在中国内蒙古干旱、半干旱草原区广为分布。为了探究灌丛化草原的分布状况,该文利用高空间分辨率(5.8 m)卫星资源三号遥感影像,结合地面调查,研究了内蒙古镶黄旗境内灌丛化草原的分布特征。以归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)阈值法提取植被覆盖区域后,分别采用基于像元的监督分类方法(支持向量机、最大似然和马氏距离)和面向对象方法进行灌草镶嵌斑块和草地斑块的辨识,并对分类结果进行对比分析。结果表明:在3种基于像元光谱信息的监督分类算法中,支持向量机算法对灌丛化草地的识别精度相对较高,表现在这一类型的生产者精度和用户精度均大于另外2种算法,并且,该算法的总体分类精度也最高(81.15%),明显优于最大似然(73.33%)和马氏距离(61.77%)。然而,融入了空间信息进行分类的面向对象方法(合并尺度97)的总体识别精度高达89.24%,并且随着对象合并尺度的增大,灌丛化草地的错分和漏分比例明显降低。这一结果表明利用草本与灌丛像元的空间纹理属性差异,能够有效削弱噪声,提高识别精度。     

基于MODIS-NDVI的浙江省耕地复种指数监测

【目的】耕地复种指数是重要的农情信息，本文旨在运用遥感数据对于这一参数进行监测与分析，为指导农业生产提供参考。【方法】采用美国国家航空和宇宙航行局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)提供的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imagine spectroradimeter，MODIS)植被数据，利用1﹕25万浙江省土地利用现状图，设计二次差分的算法，对浙江省连续4年（2001～2004）耕地复种指数进行监测；【结果】一年内农作物播种、出苗、抽穗、成熟及收获等物理生长过程，反映在归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）时间曲线上呈现出波动变化，其波峰所对应的是农作物群体生物量最大的时相。根据此原理通过提取耕地NDVI在一年内时间序列峰值频数，得出浙江省市级耕地的复种指数。【结论】浙江省耕地复种指数在空间分布上表现为西南大于东北。在时间上，从2001年到2003年有降低的趋势；而2004年有所增加。但相对于浙江的地理位置与气候条件来说，复种指数普遍偏低，潜力很大。     

森林植被遥感监测影像最佳分辨率选择

遥感影像分辨率的高低直接影响着森林植被监测的精度、成本和效率,故选择适合森林植被监测的影像最佳分辨率具有重要的应用价值。针对森林植被监测影像最佳分辨率选择方法及结果缺乏的问题,从林业实际应用出发,提出了基于1个步长的变异函数分析空间变异并综合考虑监测精度、成本和效率来确定森林植被监测影像最佳分辨率方法。基于最新的国产高分二号（GF-2）全色影像,利用1个步长的变异函数对湖南常宁洋泉镇林区3种典型分布类型森林植被进行拟合分析,初步确定适合森林植被监测的影像最低分辨率。然后对重采样形成的不同尺度多光谱影像分别进行监督分类,并对结果进行定量定性分析,结合影像成本和数据处理时间,找到适合不同类型森林植被监测的影像最佳分辨率。研究表明:不同分布类型的森林植被,适合遥感监测的影像最佳分辨率不同:①小冠幅森林植被3.2 m;②大冠幅森林植被16.0 m;③混合冠幅森林植被8.0 m。该森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定方法和结果可为其他区域森林植被遥感监测影像最佳分辨率确定提供借鉴。     

基于空间分析与两维图论聚类的湖南水稻遥感估产分区

为了提高水稻遥感估产精度,该文在分析湖南省水稻种植制度及地形等特征的基础上,进行水稻遥感估产分区研究。选择水稻种植制度、稻土比、水稻单产水平、平原面积占总面积比、以及空间位置作为分区因子,采用基于GIS技术的空间分析与两维图论树相结合的方法。分区结果显示,湖南省共分为2个一级区,即一季稻区与双季稻区;在一级分区的基础上得到5个二级区,即2个一季稻区二级分区,3个双季稻区二级分区。此分区结果保持了区块的连续性与行政区划的完整性,以及分区内自然与经济条件的相对一致性;同时各分区之间在种植结构、水稻单产、地形等方面又存在着独立性,此分区结果有利于进行水稻遥感估产研究。     

基于Terra与Aqua MODIS增强型植被指数的县级水稻总产遥感估算

以湖南省醴陵市为研究区域,在比较分析Terra卫星与Aqua卫星中分辨率成像光谱仪增强型植被指数的基础上,结合这两个卫星提供的空间分辨率为250m、时间分辨率为16d的植被指数产品,建立水稻各主要生育期增强型植被指数平均值乘以水稻面积的结果与乡镇级水稻总产的一次线性、二次非线性及逐步回归模型。通过误差分析,选择最优遥感拟合模型,并在此基础上,预测下一年水稻总产。结果显示,水稻种植区Terra卫星与Aqua卫星中分辨率成像光谱仪增强型植被指数有超过50%的偏差绝对值小于0.03;93.22%、99.50%的偏差绝对值分别小于0.08、0.10。水稻遥感拟合模型模拟结果相对误差小于0.1%,预测模型的估产结果比遥感拟合模型的拟合结果的误差大,但相对误差仍然小于5%。     

基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例

选择以水稻为传统优势粮食产业的江苏省作为研究区,采用MODIS09数据作为数据源,根据水稻移栽期稻田土壤湿度较大的特点,利用不同植被指数间的关系,按照一定的算法排除地表干扰像元,提取水稻像元,并在此基础上结合统计资料,分析水稻单产与提取的水稻植被指数之间的关系,并利用水稻植被指数预测全省水稻单产。研究表明,在条件时间序列插值算法(CTIF)处理的基础上提取水稻像元,并基于提取的水稻像元进行遥感估产的方法能取得较好的估算效果。拟合的2004-2006年单产平均精度高于99%,预测的2007年各地级市水稻单产精度在95%左右,全省平均单产相对误差为0·38%,精度较高,具有一定可行性,可利用该方法对不同年份和不同地区进行水稻产量估算。     

基于MODIS NDVI时间序列谱匹配的耕地信息提取研究——以浙中地区为例

    基于MODIS NDVI数据和时间序列谱匹配提取季相相似的耕地面积.选取耕地样点像元的时间序列作为标准时间序列谱,其他像元的时间序列作为测试时间序列谱,对匹配系数进行t测验以确定耕地像元.当匹配位置m=0时,在t测验10%显著水平时耕地的匹配精度最高,相关系数r为0.60;而对均方根误差(RMSE)评价图执行非监督分类,获得的耕地匹配精度显著提高,相关系数为0.79,优于t测验方法.该研究证实了基于时间序列谱匹配的耕地信息提取的可行性,同时匹配精度可反映研究区作物季相的一致性信息.     

蚌埠市场蔬菜硝酸盐污染现状调查与评价

对蚌埠市场上常用的 2 8种蔬菜中的硝酸盐含量进行了测定。结果显示 :其硝酸盐含量范围在 2 2 .3～ 3 0 63 .1mg/kg ,其中有 10种蔬菜的硝酸盐污染程度较轻 (1级 ) ,有 18种蔬菜 (占 64 % )硝酸盐含量超过联合国FAO和WHO规定的标准。不同种类蔬菜的硝酸盐含量有较大差异 :白菜类、根菜类、绿叶菜类较高 ,而茄果类、瓜类较低。小芹菜、小白菜、甘蓝、白萝卜、西兰花、菠菜中的硝酸盐含量严重高于食用标准。同一株蔬菜不同部位的硝酸盐含量也有较大差异 ,茎 (叶柄 )的硝酸盐含量显著大于叶片。与全国其他 18个城市比较 ,蚌埠市蔬菜硝酸盐污染程度居于较高水平。