MODIS/NDVI和MODIS/EVI在耕地信息提取中的应用及对比分析

MODIS植被指数数据是区域土地利用信息提取的重要数据源.为了对比MODIS两种主要植被指数(NDIV、EVI)在耕地信息提取中的应用,采用通过时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS),对2006年全年MODIS 16天250m的NDVI和EVI时间谱数据进行了重构,从而进行了河西走廊绿洲中东部样区一系列耕地信息的提取实验,包括耕地、休耕地识别以及耕地复种指数、作物种类提取.在此基础上,对MODIS的NDVI与EVI数据的应用进行了对比分析.结果显示:(1)利用傅立叶谐波变换得到的EVI和NDVI时间谱曲线的谐波余项及谐波振幅对耕地进行识别,从识别精度来看,EVI要优于NDVI,识别精度分别为97.17%和95.99%,Kappa系数分别达到0.7938和0.6518;(2)通过计算时间序列曲线的波峰数能够提取耕地的复种指数,并且在EVI和NDVI曲线波峰阈值分别设为0.20和0.25时,休耕地能较为准确地被识别出来;(3)通过提取作物生长期内曲线的Ⅵ最大增长速率时间点以及峰值时间点等信息,作物种类能被初步识别,并且EVI较NDVI具有更强的识别能力.     

基于MODIS NDVI数据的复种指数监测--以环渤海地区为例

复种指数反映了耕地的实际利用强度,提高农田复种指数是区域粮食增产的重要途径之一,因此,监测和分析复种指数在时间和空间上的变化对粮食安全评估、农业发展规划科学决策有重要意义。NDVI的时间序列蕴涵着植被生长的年循环节律,耕地NDVI时间序列曲线的峰值个数和耕地的种植收割次数相对应,因此耕地的复种指数可通过分析NDVI时间序列曲线来获取。本研究以环渤海地区2000—2009年MODISNDVI时间序列数据为数据源,采用邻域比较法提取耕地NDVI年时间序列曲线的峰值频数,进而计算环渤海地区2000—2009年的复种指数,并对复种指数的时空变化及变化原因进行初步分析。结果显示,在环渤海地区,一年两熟的耕种模式主要分布在长城以南,长城以北基本上为一年1熟;环渤海地区各省份中,山东省具有最高的复种指数,辽宁省的复种指数最低;平原地区的复种指数远高于其他地形条件下的复种指数;区域复种指数存在明显的年际变化,主要是受耕地收益和农作物轮作的影响;混合像元的存在会影响复种指数提取结果。     

陕北黄土高原地区土地利用/覆被分类及验证

陕北地区自退耕还林工程实施以来,区域土地覆被发生巨大变化,退耕后土地利用/覆被分类有利于实现退耕前后土地利用/覆被动态监测,评价退耕还林工程进展程度。该文在前人分类系统的基础上,通过对研究区不同土地覆被类型分布特征的实地调查,首先构建了适合陕北地区的土地覆被分类系统;其次依照上述分类系统,以MODIS/NDVI数据、DEM数据和陆面温度数据为依据,采用决策树分类方法对2008年陕北地区土地覆被进行分类;最后采用野外调查数据和Google Earth高分辨率遥感数据,利用误差矩阵的方法对分类结果的整体精度和典型区域不同土地覆被类型的区分精度进行验证。结果表明,基于上述方法的土地覆被分类不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且不同的土地覆被类型之间也得到较好的区分。     

基于MODIS数据的福建省农作物低温监测分析与风险评估

利用MODIS数据分别对福建省地表温度和农作物用地信息进行反演,建立基于分裂窗法的福建省地表温度反演模型,构建福建省土地利用信息的专家决策树分类体系,并在Surfer和ArcGIS辅助下提出基于遥感的福建省农作物地表低温风险评估法.结果表明,基于分裂窗法的地表温度监测精度较高,达到83.56％.通过与气象站实测温度对比分析,其高低温分布趋势基本一致,并能精细反映地形条件下的温度差异,弥补了气象站数量不足的缺陷.利用专家决策树分析法灵活构造NDVI、NDWI等不同判读因子,能较准确地提取福建省农作物土地利用信息.经过归一化处理建立的福建省主要农作物用地低温风险等级分为:轻度(0.45～1.00)、中度(0.24 ～0.45)和重度(0～0.24),能够细致反映出福建省地表低温分布和农作物所处的风险格局,为农作物合理区划和低温灾害风险评估等提供参考依据.     

基于MODIS温度/植被指数的东北地区土地覆盖分类

该文采用MODIS NDVI时序数据对东北区土地覆盖分类进行研究,以验证MODIS区域土地覆盖制图的可靠性。通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理能有效去除云、缺失数据及异常值的影响,使得NDVI时序曲线能更好的反映植被季相变化特征,分类结果表明NDVI时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,混分现象比较严重。该研究通过添加地表温度(land surface temperature, LST)数据解决这一问题,利用所得温度/植被指数TVI对研究区进行土地覆盖分类。所得结果用363个野外调查样区进行验证,NDVI及TVI时序数据的分类精度分别为62.26％与71.63％。结果表明TVI比NDVI对土地覆盖类型中的植被类型识别更有效。     

基于PROSAIL模型及TM与实测数据的MODIS LAI精度评价

利用PROSAIL模型和TM影像反演的叶面积指数LAI及地面实测数据,从空间和时间序列上分别对吉林省主要玉米种植带的MODIS LAI产品精度进行验证分析,为准确评价和科学准确应用MODIS数据提供科学依据。研究结果表明,MODIS LAI产品精度因玉米生长时期和植被类型而异,混合像元是造成MODIS LAI产品低估玉米作物LAI值的主要原因之一;不同年份不同生长时期,MODIS LAI和实测数据表现出不同的关系;在玉米生长灌浆期之后,MODIS LAI产品与同期地面实测玉米LAI相比,约低估了33%～53%左右,MODIS LAI产品值明显低于TM影像反演的LAI值,约低估玉米LAI值约30%～69%左右。因MODIS LAI产品值与实际值有较大偏差,非常有必要对农作物MODIS LAI产品值进行验证分析,研究结果可为准确利用MODIS LAI产品及其算法改进后产品精度提供一种评价途径。     

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。     

利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析

利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明：4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。     

中国区域多源土地覆被遥感产品精度分析与验证

国家及区域尺度的土地覆被信息对于解决环境演变、生物多样性保护、生态系统评价及环境建模等一系列问题起着至关重要的作用。该文以中国科学院CHINA2000数据为参考,从国家尺度比较了当前全球4种土地覆被遥感产品的分类精度,以便解释验证数据与参考数据在空间及专题上的一致性和异质性。结果表明:与参考数据相比,4种遥感产品的土地覆被类别的空间分布,从整体上表现出较高的一致性,但在局部区域差异性较大,特别是在景观异质性较强的西南和东南地区;GLC2000遥感产品从相关系数和总体精度方面都表现出与参考数据较好的一致性,其相关系数为0.92,总体精度为55.86%,GLOBCOVER产品则表现出与参考数据较差的一致性;4种产品与参考数据在空间上表现出明显的混淆现象,混淆主要发生于林地、灌木、草地和耕地之间,这表明粗空间分辨率遥感产品在识别叶类土地覆被类型的能力上仍需要改进,该文为中国用户合理利用遥感产品提供了科学合理的依据。     

利用MODIS监测高原水稻生育期和长势的方法

用GIS技术分离提取贵州高原上坡度〈6°、面积〉667hm^2大坝子的地理信息，选择其中栽培水稻的大坝子为遥感监测区域，用2005—2006年MODIS的旬合成NDVI序列与地面农业气象观测站数据，分析水稻生育期、长势与NDVI值的关系。结果发现，水稻各生育期与NDVI有很好的对应关系，水稻返青后的NDVI在0．60左右，分蘖-拔节期NDVI迅速上升到0．70，孕穗-抽穗期NDVI到达峰值0．75左右，乳熟-成熟期则下降到较低点，NDVI=0．70可以作为水稻生殖生长开始点的指标。通过NDVI与同期气温资料对比分析，可以对水稻的长势进行定性预测和长势评估。     

呼伦贝尔天然打草场分布及生物量遥感估算

天然打草场在中国草地畜牧业中具有非常重要的功能,是保障草畜季节平衡、确保家畜安全过冬,灾后应急救援的饲草储备资源。目前关于天然打草场的资源分布与生物量高低等信息的研究欠缺,限制了区域性饲草储备资源的有效利用。该研究利用遥感技术和实地调查相结合的方法对陈巴尔虎旗天然打草场的资源分布及生物量估算进行了全面调查。结果表明:陈巴尔虎旗天然打草场面积达80.28×104 hm~2,其中鄂温克民族苏木打草场面积居首位,为22.69×104 hm~2,巴彦哈达苏木、东乌珠尔苏木、呼和诺尔镇及西乌珠尔苏木的打草场面积次之,面积均大于9.00×104 hm~2,宝日希勒镇面积最小,为0.64×10~4 hm~2。基于MODIS-NDVI与打草场实测量建立的反演模型相对误差为20.56%,能够比较准确地估算牧草产量;陈巴尔虎旗天然打草场平均生物量为1.24×10~3 kg/hm~2,总生物量为992.90×106 kg,生物量空间分布呈东高西低,鄂温克苏木打草场总生物量较高,为304.21×10~6 kg,巴彦哈达苏木次之,为221.01×10~6 kg,其他苏木占47.10%;研究区天然打草场面积和生物量主要分布在温性草原和温性草甸草原,少量分布在低地草甸草原、山地草甸草原及沙地草原。该研究结果可为将来分析典型牧区陈巴尔虎旗天然打草场变化提供数据支撑。     

基于遥感的中国草地生产力初步计算

草地生产力研究对于评估草地生态系统食物供给具有重要意义.在基于MODIS的2001年l km中国陆地生态系统土地覆盖类型产品和植被净初级生产力(NPP)产品,运用各种草地生产力计算模型,初步计算了当年中国各草地生产力指标.计算得到:2001年,中国草地生态系统产干草1.44亿t,理论载畜量为1.08亿个羊单位,潜在食物供给为羊肉308.92万t.结果表明,基于遥感的草地生产力计算方法机理性较强,现势性好,可在较短时间内获取大范围年度草地生产力指标,其计算结果较为符合中国草地生产力的实际分布情况.     

基于MODIS数据的松嫩草原产草量遥感估算模型与空间反演

根据NASA/MODIS遥感数据获得NDVI、RVI、MSAVI和EVI 4种植被指数,结合草原产草量地面实测数据,利用统计分析方法建立松嫩草原产草量遥感估算模型,并进行产草量空间反演和验证,为该区草原产草量合理估算和草原资源管理提供科学依据。相关分析结果表明,前期和同期的4种植被指数均与草原产草量显著相关,其中NDVI相关性最高,EVI相关性最低;松嫩草原产草量最优模拟模型为基于NDVI的S曲线模型,模拟精度达78%。利用该模型反演得到2009年松嫩草原平均鲜草单产为5 717 kg/hm2,折合干草单产1 687 kg/hm2,鲜草总产量为1 885万t,干草总产量为589万t。其中,黑龙江省部分的鲜草总产量为1 356万t,折合干草424万t;吉林省部分的鲜草和干草总产量分别为531万t和166万t。利用植被指数预报未来16 d草原产草量效果较好,其中基于NDVI的幂指数模型预报精度为74%。研究表明,基于植被指数进行松嫩草原产草量研究是可行的。     

2000－2008年内蒙古草原MODIS NDVI时空特征变化

该文选用2000－2008年的MODIS NDVI数据,采用统计学的分析方法,研究了内蒙古草原中温性草原、温性荒漠、低地草甸、温性荒漠草原、温性草甸草原、温性草原化荒漠、山地草甸7类主要植被类型9 a来年度NDVImax空间变化趋势、波动程度、出现时间等植被指数时空特征。结果显示,2000－2008年间,内蒙古草原植被总体趋于恢复。各类型草原年度NDVImax平均值趋于增加,NDVImax介于(0,0.4]之间的低盖度草原植被面积趋于减少,NDVImax介于(0.4,1]之间的高盖度草原植被面积趋于增加。在空间上,67.15%的草原面积植被状况趋于好转,32.85%的草原面积植被状况趋于恶化,2008年植被状况是9年来最好的一年。除温性荒漠外,内蒙古草原各植被类型NDVImax从6月底开始集中出现,至9月底结束,其中8月是温性草原和草甸类草原NDVImax集中出现的重要时期。     

基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别

为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。     

西北农牧交错区草地类型遥感划分方法

草地是西北农牧交错区最大的生态屏障。为使各类型草地在生态环境建设中发挥最大的效应,以甘肃省为典型研究区,综合运用遥感技术,研究了西北农牧交错区草地类型的划分方法。利用草地生长期（4－9月）内11个时相的中分辨率成像光谱仪（MODIS）增强型植被指数（EVI）数据构建时间序列数据集,根据同期的野外采样点,提取各类型草地生长期内的典型时间谱特征曲线。在西北农牧交错区,要结合数字高程（DEM）信息和以黄河分界的东西两区域为主要自然因子,将研究区分成若干自然子区域。在各子区,分别根据各像素时间谱特征曲线与典型时间谱特征曲线的相似度,构建决策树完成分类。以1︰500 000草地资源类型图资料为真值样本,验证表明,分类结果精度总体一致性为71.41%,Kappa系数为0.66,各类型面积所占比例非常接近样本值。MODIS EVI时间序列影像弥补了其空间分辨率低的不足,草地类型生长季时间谱特征曲线增强了各草地类型之间的差异性,使得MODIS数据适合于草地二级类型的划分。加之MIODIS数据免费获取,且适合用于大区域遥感监测,使得低成本高精度且宏观的遥感草地类型划分成为可能。     

利用MODIS数据计算地表蒸散

地表蒸散影响着地表水分和能量的输送,在水文、气象、地理等诸多领域占有重要地位。该文首先基于大气辐射传输原理,利用MODIS大气产品提供的臭氧、水汽以及550 nm气溶胶含量,运用大气透过率计算模型,进行了太阳总辐射的计算,均方根误差（RMSE）为61.4 W/m2,相比FAO-56透过率模式112.1 W/m2的误差有了明显改进。在此基础上结合MODIS的地表温度、植被指数产品进行了地表蒸散的计算。瞬时显热通量与郑州市大孔径闪烁仪（LAS）观测相比,有较好的一致性,RMSE为29.9 W/m2。应用本文的透过率模型计算得到的日蒸散与观测值相比,RMSE为0.69 mm,应用FAO-56透过率计算式得到的日蒸散RMSE为1.42 mm。从验证结果来看,透过率的准确计算能够比较明显的提高地表蒸散计算精度。     

基于MODIS指数和随机森林的江西省早稻种植信息提取

尽早获取双季早稻的种植信息,对政府部门掌握全省水稻生产形势及制定粮食安全保障的相关政策方针具有重要意义。传统业务服务中,通常将水稻生长早期的多时相MODIS指数与阈值法相结合,对种植信息进行提取,但该方法主观性强,受人为及不同地区水稻物候期差异影响大,且存在混合像元等限制,机器学习算法可以较好解决此问题。因此,该研究提出一种结合水稻生长早期MODIS指数和随机森林的种植信息提取方法,基于江西省早稻生长早期多时相MODIS增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和地表水分指数（Land Surface Water Index,LSWI）的变化特征,利用随机森林算法构建早稻种植区域提取模型与丰度反演模型,提取全省早稻种植信息,并利用Sentinel-1A提取的验证样区与统计资料验证。结果表明,早稻种植区域及丰度的空间分布特征与Sentinel-1A提取的验证样区的空间特征基本一致,提取模型的分类精度为93.18%,丰度反演模型与样本数据的平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.07、0.10与0.86,且在高丰度种植区反演效果更优。与统计资料相比,全省早稻面积识别精度为92.33%。该研究解决了水稻种植信息提取中阈值选取合理性、混合像元与时效性限制等问题,为水稻生长早期种植信息的业务化提取提供一种参考方法,具有一定应用价值。     

Study on baseline vegetation coverage of desertification grassland in northern sand-fixing region based on remote sensing

为推动北方防风固沙生态功能区稳定维持生态健康安全,满足草地资源适度利用协调发展,该文选择北方防风固沙生态功能区的正蓝旗为典型研究区,利用TM遥感影像的NDVI,结合大量的野外地面调查数据,建立植被盖度遥感反演模型,提取区域植被盖度,并按照沙地类型划分标准划分沙地类型,提取半固定沙地和固定沙地过渡带处的平均植被盖度,开展防风固沙功能基线盖度评估研究。以基线盖度为基准,划分非利用区和可适度放牧利用。结果显示,提取正蓝旗草地资源利用基线盖度为30.47%,并通过基线盖度地面调查验证,与基线盖度地面调查结果一致。确定了可适度利用的草原范围及面积为396 927.3 hm2,占正蓝旗草原面积的39%,建立了生态保护约束下的草地资源利用格局。该研究可为沙化草地合理利用提供参考。