基于MODIS和Landsat的青藏高原两代GIMMS NDVI性能评价

由于AVHRR NDVI数据集本质上具有动态变化的特点,使得数据重叠时段(1981-2006年)的第1代GIMMS NDVIg(简称NDVIg)数据集与第3代GIMMS NDVI3g(简称NDVI3g)数据集也不完全相同。如何理解、对待这些差异,是综合利用两代数据集的研究成果、科学客观地评估地表植被历史变化状况、预测未来变化趋势、指导生态保护与建设工作的前提和基础。该文利用MODIS NDVI和Landsat数据,评估了青藏高原两代GIMMS数据集的性能,并对比分析了区域尺度和像元尺度两代数据集在监测植被长期动态变化方面的异同。结果表明,NDVI3g捕获植被物候变化的能力与NDVIg相当,但NDVI数值明显大于NDVIg,甚至大于MODIS NDVI;与NDVI3g相比,在NDVI分布格局和动态变化方面,NDVIg与MODIS NDVI和Landsat更为相似;尽管两代GIMMS数据集1982-2006年生长季NDVI变化趋势类似,但GIMMS NDVIg倾向于检测到更多的显著变化区域;夏季和秋季的结果与生长季类似,但春季GIMMS NDVI3g则检测到了更大范围的NDVI显著增加,与NDVIg结果的差异主要集中在青藏高原腹地。NDVI数据集是众多生态模型的基础数据,NDVI数据集之间的差异可能会导致模拟结果出现偏差。在使用NDVI数据之前,对NDVI数据的适用性进行评估,是获取更符合当地实际情况、更为客观真实结果的前提。     

基于MODIS数据的北京市植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以北京市为研究区域,应用基于MODIS NDVI的像元二分模型估算北京市2014—2016年植被覆盖度,分析不同年份、不同分级植被覆盖度的变化情况,结果表明:北京市植被覆盖度整体较高,高植被覆盖度区域在全市范围占了很大的比例,山区植被覆盖度明显高于平原区;植被覆盖状况总体较为稳定,呈现改善趋势,低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中等植被覆盖度、中高植被覆盖度面积连续2年均出现了不同程度的减少,其覆盖度等级逐渐向高植被覆盖度演进。     

张掖地区植被覆盖变化及其预测研究

基于MODIS—NDVI数据,运用植被重心法、一元线性回归及R/S分析法对张掖地区2000—2008年204幅遥感图像进行了分析。结果表明：（1）2000—2003年植被重心向东移动,说明东部植被增加或西部植被减少;2006—2008年向北移动,说明北部植被增加或南部植被减少。植被重心年内变化表现为以5月和11月为界的不稳定—稳定—不稳定变化趋势。（2）近10a来植被覆盖呈增加趋势,植被改善区域占整个研究区面积的75.98%,分布于山丹、民乐和张掖盆地,主要土地类型为旱地和人工草地;人工植被增加速度高于天然植被;退化地区零星分布于人类活动强的张掖盆地和祁连山地北部。（3）生长季平均NDVI值的Hurst指数集中分布在0.4～0.6之间,以弱持续性和反持续性为主,但生长季各月则有一定的差异性,从5,6月份以持续性趋势为主到7月份的持续性减弱,反持续性增强,再到8,9月份的反持续性趋势减弱,持续性增强;不同土地利用类型的Hurst值排序为：其它未利用土地〈建设用地〈草地〈耕地〈未利用土地〈林地〈水体。     

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区,利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟,并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2,1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异,落叶阔叶林NPP值最高,年均NPP达513.0gC?m-2,其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看,在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年）,黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著,增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上,66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势,主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施,使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性,但与气温相关性不大,说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。     

基于MODIS数据和植被特征估算草地生物量

准确估算草地生物量,对全球气候变化背景下的陆地生态系统碳循环研究具有重要意义。过去几十年,草地生物量估算研究大多集中在北方,而南方草地具有类型繁多和分布零散等特征,对其生物量进行评估的报道较少。本文以云南省为例,应用2012—2014年草地生物量野外调查资料和同期MODIS遥感数据,建立草地地上生物量(AGB)遥感估算模型;再引入草地植被群落特征(高度和盖度)信息对统计模型进行优化,并进行生物量空间反演。结果表明:优化后模型的估算精度由原来的35.0%提升为43.7%;反演得到云南省3年年均AGB的总量介于1 026.86万~1 408.54万t,平均为1 221.11万t;从空间分布上看,云南省草地AGB密度总体上呈现西部高东部低、南部高北部低的格局。本研究首次将遥感植被指数数据与实测植被群落特征参数结合,使估算精度比传统的纯粹光学遥感模拟方法显著提升24.9%,但精确估算大面积的草地AGB,需要进一步探索如何将激光雷达数据或遥感立体影像中提取的植被特征信息应用于草地AGB估算研究。     

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。     

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MODIS EVI数据的锡林郭勒盟植被覆盖度变化特征

锡林郭勒盟是中国华北地区的重要风沙源地之一,也是中国北方重要的生态环境保护屏障,其植被状况将直接影响着京津唐地区乃至东部地区生态环境质量的改善。该文以锡林郭勒盟为研究区,以MODIS EVI遥感数据为主要数据源,运用时间序列谐波法对2000-2013年增强型植被指数EVI(enhanced vegetation index)数据进行重构,用线性混合像元模型对该数据进行混合像元分解提取植被信息,研究植被覆盖度估算方法,构建锡林郭勒盟2000-2013年植被覆盖度数据集,完成该地区植被覆盖度的时空变化分析。结果表明:2000-2013年,锡林郭勒盟年均植被覆盖度呈现小幅下降趋势,年最大植被覆盖度有所增加。从空间分布上,研究区东部及东南部地区(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、多伦县和太仆寺旗等)植被覆盖度相对较高,西北部地区(苏尼特左旗、苏尼特右旗等)植被覆盖度则较低;从时间趋势上,2000-2013年,研究区虽开展了大规模的退耕还林(草)、植树造林和封山育林(草)等生态环境保护措施的实施,但由于受沙尘暴、干旱等气候灾害的影响,以及研究区内牧业、矿业活动程度的加剧,植被覆盖状况整体改善不明显,且局部地区植被覆盖明显降低,草场退化、沙化现象日益明显。中部地区由原本的低植被覆盖度逐渐演变成了较低植被覆盖度,中植被覆盖度从2000-2010年有所降低,而到2013年又有所回升,从2000-2013锡盟部分高植被覆盖度区渐渐变成了较高植被覆盖度区。     

基于MODIS与AVHRR数据的安徽省覆被变化比较

不同季节内绿度值的变化特征代表了地物的生物信息，不同卫星传感器所监测地表信息不可避免存在系统差异，本文以MODIS和AVHRR卫星资料为主要数据源，针对安徽省淮北平原、大别山区，进行MODIS NDVI与AVHRR NDVI数值对比及特点分析。结果表明：相同覆被类型对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI日值之间具有较好的相关性，而且在4km×4km分辨率下，研究区的NDVI相关性均比1km×1km分辨率下高；相同覆被类型特征点对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI月值在年内的变化过程基本一致；不同地表覆被NDVI波形差异明显：典型旱地、水田由于两种作物轮种其NDVI变化曲线为双峰型，山区、果林和城市的NDVI变化曲线为单峰型；不同植被覆被总体的绿度值情况是大别山和皖南两大山区最大，旱地、农田次之，城市最小。     

基于多波段MODIS遥感数据的乌审旗土壤含水量监测研究

[目的]探究内蒙古自治区乌审旗地区土壤含水量与表观热惯量的响应关系,提高土壤含水量遥感监测精度,使观测分析结果更具说服力和可靠性。[方法]选取多波段MODIS遥感数据和表观热惯量法,采用重复的地面采样方案设计,减弱单点采样代表性差的影响。[结果]该方案设计较单点采样方法相关系数有明显提高,对0—10cm,0—20cm,0—30cm土壤含水量相关系数分别为0.587,0.658和0.650。对回归模型进行精度验证,得其含水量平均相对误差为21.53%,26.67%,22.83%。[结论]重复的地面采样方案下,基于表观热惯量的乌审旗土壤含水率监测结果更加科学、可靠。     

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。     

基于MODIS的福建省植被生态环境遥感本底值研究

从MODIS数据中提取反映福建省植被生态环境的植被、湿度、热度、土壤亮度等遥感指数,与在GIS环境下生成的地形数据(高程和坡度)及趋势面拟和形成的气象数据进行复合,生成综合评价影像(共17层),按一定的数学方法对评价指标进行处理与筛选,确定最后的参评指标,通过多元线性回归方法确定各指标的权重,建立福建省植被生态环境遥感本底值模型,并利用该模型对福建省植被生态环境进行评价.     

基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究

以新疆2005年4-8月土壤墒情数据和MODIS卫星遥感数据为基础,通过对主要农作物生长季内NDVI变化、不同层次土壤相对湿度与地表亮温日较差的相关分析,构建了土壤相对湿度回归模型。所有模型均通过0.01水平的F检验。分析得出:新疆5月下旬以前利用热惯量法监测土壤墒情精度在81%以上,6月上旬-8月下旬单纯使用热惯量法监测土壤墒情精度不够理想。     

基于机器学习的东非植被变化因子重要性分析

[目的]基于机器学习算法对东非植被变化进行因子重要性分析,测度不同算法在各情况下的精度差异及适用性,为保护、恢复和促进可持续森林管理、水土流失综合防治提供科学依据。[方法]以东非9个国家2001—2020年的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)变化为研究对象,选取影响东非植被变化的2个气候因子及5个人类活动因子作为自变量,利用随机森林(random forest, RF)、BP神经网络(BP neural networks, BP)、支持向量机(support vector machines, SVM)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、径向基神经网络(radial basis function, RBF)、卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)6种机器学习算法建立NDVI预测模型,以决定系数(R²)、平均绝对误差(MAE, mean absolute error)、平均相对误差(MRE, mean relative error...     

宁夏盐池植被覆盖动态变化遥感监测

基于NDVI和植被覆盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的盐池县植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上研究了盐池县1989年和2003年两个时期植被覆盖的动态变化。研究表明,1989~2003年盐池县植被呈增加趋势,荒漠化出现转逆,并进一步分析荒漠化变化的原因。     

2002-2020年黄土高原土壤水变化及其相关性分析

土壤水作为植物耗水最主要的来源,其变化对整个生态系统都有重要影响.利用GRACE卫星数据与GLDAS-NOAH模型,分析2002—2020年黄土高原土壤水时空变化规律,并结合GEE平台2002—2020年的MODIS NDVI产品数据集、与2000—2017年降水资料对土壤水的变化进行相关性分析,使用M—K检验法对趋势...     

2000—2020年鄂尔多斯市植被NDVI变化格局及归因分析

处于农牧交错区的鄂尔多斯市生态系统较为敏感,为探究全球气候变化以及人类活动对鄂尔多斯市生态系统的影响,利用MOD13Q1 NDVI数据以及同期气象数据,分析了鄂尔多斯市2000—2020年植被NDVI变化特征,并利用偏相关分析法以及残差驱动力分析法对引起植被NDVI变化的气候和人为因素进行了分析。结果表明:(1)21年来鄂尔多斯市植被NDVI总体呈现上升趋势,植被改善明显,全市68.66%的区域植被NDVI得到改善,西南部改善幅度小于东北部;(2)鄂尔多斯市植被NDVI与气候因子偏相关性存在明显的地区差异,植被NDVI与降水的偏相关性较高,降水与温度共同影响的区域约占总面积的2.27%;(3)鄂尔多斯市植被受到人类活动与气候的共同影响,21年来人类活动对鄂尔多斯市植被NDVI变化起到主导作用,其平均贡献率为82.67%,气候变化对植被NDVI生长的影响主要体现在降水因素上。人类对鄂尔多斯市的植被影响具有两面性,城市建设对植被的生长起到制约作用,生态工程的实施则有利于植被的生长;(4)2000—2020年鄂尔多斯市以NDVI表征的植被覆盖度的增加与人类活动密不可分,但是同时鄂尔多斯地区气候条件对植被生长有很大的限制作用,实施生态工程中要切实注意到气候变化所带来的影响,切不可盲目扩大生态工程,对于毛乌素沙地等地区植被需要实行人工保护,使其形成稳定生态系统。