基于MODIS NDVI的广西喀斯特石漠化演变特征

为了研究广西喀斯特石漠化演变特征,选择2000,2004,2008,2012年MODIS NDVI数据,结合研究区的土地利用数据和土壤数据,采用基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型估算了研究区的植被覆盖度,根据石漠化与植被覆盖度的对应关系,反演了研究区不同时相的石漠化信息,分析了石漠化总体演变特征、演变轨迹,并探讨了石漠化演变与环境背景因素、气候因素、社会经济因素、石漠化治理政策因素的关系。结果表明:1)2000—2012年研究区石漠化面积总体呈先迅速减少后又略有回升的趋势,石漠化改善与恶化并存,石漠化演变动态度最快的为轻度石漠化,动态度为3.73%;2)13a间,石漠化演变轨迹为改善型的面积占喀斯特总面积的11.60%,反复型的占9.54%,恶化型的占3.69%,4个研究时段均为石漠化的面积仅占1.59%,改善面积大于恶化面积;3)石漠化演变过程受环境背景因素、气候因素、社会经济因素、石漠化治理政策因素的共同影响。     

鄂尔多斯植被的NDVI 3g动态及气候响应

[目的]研究鄂尔多斯地区生态格局以及在全球变化下的自然演变规律,揭示中国西部矿区人工扰动生态环境的时空变化。[方法]利用1982—2012年GIMMS NDVI 3g数据集和年均气温、降水量等气象数据,分别进行最大值合成、反距离加权法插值、线性回归与变化率分析、相关性分析等处理,揭示植被覆盖的时空变化趋势下蕴含的植物生理学机理,及其对气温和降水变化趋势的响应特征。[结果]鄂尔多斯地区植被返青期(start of season,SOS)始于4月下旬,枯黄期(end of season,EOS)结束于11月上旬,植被生长期(duration of season,DOS)NDVI初始阈值为0.12,平均生长期为198d;31a间鄂尔多斯地区植被绿度变化率(slope)为0.0023,植被变化趋势逐像元回归分析表明研究区80.8%的植被有轻微改善;31a间鄂尔多斯地区NDVI变化与年均气温和降水量的相关性分别为0.054和0.400。[结论]31a间鄂尔多斯地区植被返青期有提前趋势,枯黄期有滞后趋势,生长期有延长趋势;研究区大部分区域植被均有轻微改善;年均气温与降水量均呈现升高趋势,NDVI变化受温度和降水的共同作用,且NDVI最大值增高与年均降水量增加相关性较高,与年均气温升高相关性较低。     

基于MODIS和NOAA数据尺度转换的若尔盖植被变化研究

为获得若尔盖地区较长时间序列的遥感植被指数,采用重采样技术和一元线性回归方法实现了GIMMS NDVI和MODIS NDVI的空间尺度转换和时间尺度外推。结果表明:（1）不同重采样方法对MODIS NDVI数据的影响与空间尺度有关,对GIMMS NDVI数据的影响则与空间尺度关系不大;（2）空间分辨率2.5 km,对不同植被类型可建立GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据的一元线性转换关系,利用GIMMS NDVI拟合的结果与MODIS数据的差值统计符合正态分布;（3）1982—2013年,以1998年为节点若尔盖地区的植被先退化后逐渐恢复,尽管近几年植被指数平均水平高于研究初期,但局部地区的植被退化形势仍然比较严峻。     

基于NDVI象元二分法的植被覆盖变化监测

研究了NDVI象元二分法计算植被覆盖度的精度,并对其适用范围进行了分析。利用2002年、2007年合肥市的TM数据,针对于城市地区的特点,选择合适的NDVIsoil 和NDVIveg,计算各自时相的植被覆盖度,然后采用差值运算方法得到该时段合肥市区植被覆盖度变化数据。对于合肥市来说,在研究时段,植被覆盖度总体呈下降的趋势,下降最为明显的是滨湖新区和包河工业区,下降值分别为16.7%和21.4%,植被覆盖的锐减是由于城市扩张造成的,是一个值得注意的生态问题。与航片调绘结果进行比较,NDVI二分法得到的植被覆盖度对于低植被覆盖区偏高,对于高植被覆盖的林区偏低,两个时相植被覆盖度差值可以消除部分系统误差的影响,具有更高的精度,可以作为植被覆盖监测的重要手段。     

北运河地区植被覆盖的遥感估算及变化分析

植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,是计算土壤侵蚀模数、分析土壤侵蚀的必要参数。根据1994年和2004年两期同时相的Landsat TM遥感图像资料,处理和分析并提取北运河地区的NDVI指数,利用像元二分模型原理定量估算植被覆盖度,得出其植被覆盖分类图。在此基础上分析了北运河地区10年来的植被覆盖变化特征。     

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。     

基于NDVI和scPDSI研究1982－2015年中国植被对干旱的响应

随着气候变化与人类活动的加剧,中国干旱频繁发生且影响不断加剧,探索干旱对植被生长的影响对研究生态系统如何应对干旱具有重要意义。基于中国1982-2015年改进帕尔默干旱指数（scPDSI）与归一化植被指数（NDVI）数据,分析植被对干旱的响应规律及敏感性。结果表明：1）在中国西北地区、内蒙古地区、东部地区及青藏高原南部地区,短滞时（1-3月）scPDSI与NDVI的相关性较大（Rmax>0.4）,南方湿润地区降水充沛,植被对干旱的响应不敏感（Rmax<0.3）,其生长主要受能量因素控制;2）年均水分盈亏量、降水量、日照时数和气温对植被与干旱的关系影响较大,其中年均水分盈亏量是主要控制因子;3）不同植被类型对干旱的敏感性有较大差异,敏感排序为草地>林地>耕地。研究结果可为中国不同区域干旱对植被生长影响评估提供科学依据。     

基于GIMMS NDVI的黄土高原地区荒漠化时空特征分析

气候暖干化发展趋势使干旱半干旱地区生态环境受到荒漠化发展的胁迫,植被覆盖度能有效地表达研究区植被分布状况及荒漠化程度。利用遥感技术手段监测区域植被覆盖和荒漠化发展趋势是非常有效的途径。为了给黄土高原地区生态环境建设和荒漠化治理提供科技信息,利用1986—2006年的GIMMS AVHRR NDVI数据,采用像元二分法估算植被覆盖度;借鉴水蚀风蚀研究成果确定植被覆盖度和荒漠化关系并进行分级,对黄土高原地区荒漠化程度及时空变化进行分析。结果表明:1)黄土高原约64%的地区为植被覆盖度为10%~50%的中度和重度荒漠化区;约1/3的地区为植被覆盖度在50%以上的轻度和非荒漠化区;约3%的地区为植被覆盖度<10%的强烈荒漠化区。2)1986—2006年间,黄土高原地区整体上荒漠化程度表现为降低趋势,期间,中度和重度荒漠化面积显著减少,非荒漠化面积明显增加,而强烈荒漠化面积扩大。荒漠化程度的时间变化具有10年尺度特征。3)中度和重度荒漠化的区域具有转化频繁和连片性特征,轻度和非荒漠化区域空间转化零散破碎,强烈荒漠化扩大区域主要在宁夏甘肃的沿黄两岸。     

基于连续时间序列NDVI数据的中国生态状况时空变化特征

植被是表征生态环境的重要指标,NDVI则是反映植被状况的重要指标,通过NDVI的时空变化特征可以揭示区域生态环境状况.基于1981—2015年的GIMMS NDVI3g和2000—2018年MODIS NDVI数据,利用二者相同时间段内的数据建立拟合方程,对1981—2000年GIMMS NDVI3g进行拟合修正,构建...     

基于NDVI的农牧交错区植被覆盖度变化研究——以宁夏盐池县为例

为了解农牧交错区植被覆盖度变化,以宁夏盐池县为例,基于NDVI和植被覆盖度遥感定量模型,提取了植被覆盖等级图。在此基础上对盐池县1989年、1999年、2003年的植被覆盖度等级图进行对比分析,结果表明两个时间段的植被盖度都呈增加趋势,后期（1999~2003年）年均变化明显高于前期（1989~1999年）年均变化,这主要归功于荒漠化治理措施（包括退耕还林、禁牧封育等）以及降水增加等多种因素。与此同时,在生态环境建设过程中,原有中、高覆盖度植被发生退化。因此,今后的治理工作应该加大对中、高盖度植被地区的保护工作。     

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。     

利用NDVI资料估算中国北方草原区牧草产量

该文利用NOAA/AVHRR归一化植被指数（NDVI）资料和牧草地面观测资料,分5种草地类型建立了牧草产量遥感模型,所有模型的相关系数均大于0.7,说明这些模型可以较好地估算中国北方草原区牧草产量。由于牧草产量地面观测资料来自于北方主要草原省,数据具有较好的代表性,利用牧草产量遥感估算模型能够将过去小区域牧草产量估算扩展到整个北方草原。通过对模型结果的空间分析表明,中国北方高产草原位于内蒙古东部、甘肃祁连山区、新疆天山和阿尔泰山地区、青藏高原东部,同时也表明遥感模型对草地资源清查也是一种很好的手段。通过对模型结果的时间分析表明,牧草产量遥感模型可以表现出牧草产量随气象条件变化的波动性,这个性质表明牧草产量遥感模型可以用于气象灾害造成的损失评估。     

区域水土流失植被因子的遥感提取

NDVI是区域土壤侵蚀评价的最佳植被因子。基于遥感影像TM数据提取了NDVI值并将其与土地利用信息同时集成于土壤侵蚀图的每个图斑,建立了包含多种因子的空间数据库。通过每个图斑林草地面积百分比和NDVI值的统计分析,建立了NDVI与植被盖度的线性关系。多重因子数据库和NDVI-植被盖度关系,可以为区域土壤侵蚀定量评价提供支持。     

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NDVI优化选择的土壤水分数据同化

时间序列上遥感观测数据的准确性会对同化结果有较大的影响.该文以宁夏回族自治区固原市为例,通过北方生产力生态模犁模拟2008年5-7月逐日的土壤湿度,按照不同日期的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)阈值,分别利用MODIS资料计算出基于红光和近红外波段的垂直含水量指数、改进的垂直干旱指数和基于近红外波段和短波红外波段的短波红外垂直水分胁迫指数,和宁夏中南部的气象站实测土壤水分建立关系,并用不同遥感指数反演的土壤水分作为观测值进行同化.结果表明,在作物的不同生长时期,垂直含水量指数、改进的垂直干旱指数和短波红外垂直水分胁迫指数的反演效果不同,基于NDVI优化遥感反演结果,选择准确性更高的反演结果作为同化观测值,能提高同化土壤水分的精度.该研究表明在不同时间段内使用更为准确的遥感监测结果作为观测值进行同化可以提高同化的精度.     

GF-4/PMS与GF-1/WFV两种传感器地表反射率及NDVI一致性分析

2015年12月中国成功发射高分系列中首颗地球静止轨道卫星高分四号(GF-4),实现与高分一号(GF-1)近极地轨道卫星的优势互补,构成了具有多种空间和时间分辨率的对地观测体系。该文研究并分析了GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率与NDVI的一致性,结果表明:一致性研究的最优空间尺度为50 m;GF-4/PMS与GF-1/WFV地表反射率存在较好的线性关系,各波段相关系数R均在0.7以上,传感器之间反射率的系统性偏差可以通过线性回归模型校正,校正后各波段反射率的RMSE明显降低;NDVI能够消除不同波段地表反射率"同增同减"偏差的影响,在GF-4地表反射率校正前后均表现出与GF-1较好的一致性,校正前后相关系数R分别为0.74和0.77。因此,GF-4在农业和植被遥感中具有较好的高分系列数据延续性和应用潜力。     

GF-1 PMS1与ZY-3 MUX传感器NDVI数据的对比分析

中国民用对地观测卫星在近10 a得到迅速发展,2012年和2013年相继发射的ZY-3和GF-1遥感卫星已成为中国现阶段主要应用的高分影像卫星,但二者对地观测能力是否相同并不清楚。因此,基于2对同日过空的GF-1 PMS1和ZY-3 MUX影像对,利用归一化植被指数NDVI对二者的植被观测能力进行对比。结果表明,GF-1 PMS1和ZY-3 MUX的植被观测能力虽然很接近,但也存在一定的差异。主要表现在ZY-3 MUX植被指数NDVI的信息量和信号总体强于GF-1PMS1,后者的低估幅度为可达-3%;但随着NDVI的增强,GF-1 PMS1的低估会逐渐减少,在NDVI的高值区甚至可超过ZY-3 MUX。由于二者之间存在差异,因此它们如要应用于同一项目,建议要进行数据转换,以确保结果的准确对比。分析表明,这2种传感器数据之间的差异是二者在光谱响应函数、空间分辨率以及定标精度等方面的差异引起的。     

基于NDVI与物候修正的大豆长势评价方法

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index,LAI)和叶片叶绿素含量关系极为密切,可以用来评价作物的生长状况。为了降低主观因素及物候差异对大豆长势监测的影响,该研究以黑龙江红星农场主要农作物大豆为例,基于历史NDVI数据建立了该区域大豆长势评价的标准。利用NDVI时间序列拟合法提取大豆关键物候期,结合物候监测结果对大豆长势进行修正,最后利用41个地块的单产数据对长势评价结果进行了验证。物候修正前后长势与单产的一致性分别为58.5%、75.6%,容差为1个等级时分别为87.8%、95.1%,表明历史NDVI对大豆长势评价有一定参考意义,但简单同期对比不能完全反映大豆长势真实情况,物候修正可以进一步改善长势评价效果。研究可以为利用遥感进行大豆长势评价提供参考依据。