FY-3A/MERSI数据在重庆市伏旱监测中的应用

利用FY-3A/MERSI数据基于植被供水指数法(VSWI)对2010年夏季重庆地区干旱进行监测,并结合综合干旱指数CI,建立了新的拟合干旱指数(VSWIC)。反演结果与全市同期170个土壤墒情监测站的土壤湿度资料进行了对比。结果表明:FY-3A/MERSI卫星资料能够客观反映重庆地区旱情的空间分布和动态发展过程,植被供水指数和对应实地观测的10、20 cm土壤持水百分含量之间有较好的负相关关系,其中VSWI和10 cm深度处的土壤持水百分含量之间的相关关系更为稳定。利用FY-3A卫星资料进行重庆地区干旱监测是可行的。     

基于FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI差异性分析

为了实现FY-3A/MERSI数据产品与Terra/MODIS数据产品的衔接,利用统计方法,对FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的红光、近红外波段反射率和NDVI的相关性进行了分析。结果表明:FY-3A/MERSI和Terra/MODIS数据中红光、近红外波段反射率和NDVI值具有极显著的相关性,相关系数均超过0.93;在不同的土地覆盖类型中,FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI值不同,但FY-3A/MERSI计算的NDVI值均小于Terra/MODIS计算的NDVI值,并且NDVI平均值的日变化大于红光和近红外波段反射率平均值的日变化。     

基于FY-3/MERSI数据监测棉花完整生长季长势的计算方法

[目的]采用归一化植被指数(NDVI)监测棉花完整生长季长势,为棉花管理决策提供参考.[方法]使用FY-3/MERSI数据计算NDVI,旬最大值合成,分别使用归一化权重法和均值法计算石河子地区143团2009 ～2012年棉花生长季NDVI,结合实测光谱数据对比分析归一化权重法和均值法计算结果的差异及143团棉花长势分布特征.[结果](1)石河子143团棉花长势2009年＞2011年＞2010年＞2012年;大面积棉田斑块中北部、西部长势较好;小面积棉田斑块和大面积棉田斑块的南、西部边缘长势较差.(2)在监测棉花生长季长势上,归一化权重法＞均值法.(3) FY-3/MERSI数据在监测大面积棉花长势时效果较好,对小面积棉田以及大面积棉田的边缘监测时效果较差.[结论]在计算棉花整个生长季NDVI,归一化权重法优于均值法.     

基于FY-3A/VIRR数据的重庆市干旱监测研究

利用FY-3A/VIRR数据,基于植被供水指数法(VSWI),监测重庆市2011年盛夏干旱演变过程.利用全市 150个土壤水分观测站点的数据和同期遥感反演结果进行相关分析,均达到极显著性相关;监测显示8月中下旬重 庆市出现比较严重的干旱,特别是中部和西南部重旱一直持续.结果表明,FY-3A/VIRR 遥感反演数据能够客观 反映重庆地区的干旱演变过程,可应用于干旱监测业务.     

应用FY-3A/MERSI数据反演土壤水分的研究

在分析应用遥感资料测量土壤水分方法的基础上,运用反演土壤水分的表观热惯量模型,研究了一种可以应用FY-3A数据反演土壤水分的方法。根据一实例,结合实测数据,拟合出表观热惯量与土壤含水量的关系模型,并验证该方法的可行性。结果表明:应用此种方法反演辽西地区春季的土壤水分状况,在0~20 cm土层内具有较高的精度,而在30 cm以下土层的精度较低。据此找到一种适用于FY-3A数据的土壤水分实时监测方法,可为今后运用FY-3A数据反演土壤水分提供一套可用方法。     

FY-3C/MERSI卫星影像水稻信息自动提取的决策树方法研究

为了推进风云三号系列卫星资料在水稻信息提取中的应用,分析了FY-3C/MERSI影像中江西省区域水稻及其他典型地物的光谱特征及通道间的关系,并讨论了各地物在光谱特征上的可分性。研究发现:除植被外,其他地物均可依据适当的阈值与水稻分开;水稻与其他植被在各单通道上的光谱特性相似,因此引入归一化植被指数来提高水稻提取的精度。根据以上研究结果,建立了决策树模型对水稻信息进行自动提取。目视检验结果表明,该方法的提取效果较好,只是在水稻与其他植被交界处有误判现象。提取精度评价结果显示,该方法的总体提取精度较高,基本上可以满足水稻生育期面积遥感监测与产量预报的需求。     

FY-3C/MERSI卫星影像水稻信息自动提取的决策树方法研究

为了推进风云三号系列卫星资料在水稻信息提取中的应用,分析了FY-3C/MERSI影像中江西省区域水稻及其他典型地物的光谱特征及通道间的关系,并讨论了各地物在光谱特征上的可分性。研究发现:除植被外,其他地物均可依据适当的阈值与水稻分开;水稻与其他植被在各单通道上的光谱特性相似,因此引入归一化植被指数来提高水稻提取的精度。根据以上研究结果,建立了决策树模型对水稻信息进行自动提取。目视检验结果表明,该方法的提取效果较好,只是在水稻与其他植被交界处有误判现象。提取精度评价结果显示,该方法的总体提取精度较高,基本上可以满足水稻生育期面积遥感监测与产量预报的需求。     

昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据

以昆明市主城区及呈贡新区为研究区域,其于1992年Landsat 5 TM、2001年Landsat 7 ETM+、2014年Landsat 8遥感影像数据,运用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,在ENVI 5.1、ArcGIS10.1软件的支持下,提取3个时相的植被覆盖度等级,定量分析了该地区的植被覆盖度变化情况.结果表明,昆明市主城区及呈贡新区植被覆盖等级以高植被覆盖为主;1992 ～ 2014年植被覆盖以高→中等、高→中高为主要转换类型;植被覆盖等级与环境、农业、城市建设政策息息相关.     

基于NDVI的贵州省2006-2015年植被覆盖变化分析

为了探究贵州省2006—2015年总体植被覆盖状况在时空上的变化特征,该文利用地理空间数据云提供的MODIS-NDVI影像数据,运用GIS空间分析法计算了贵州省近10年的植被覆盖度,从时间和空间上对贵州省植被覆盖的变化情况做出了分析.     

基于NDVI数据的宝鸡市和西安市植被覆盖情况对比分析

植被指示着区域小范围内的气候及环境变化,研究植被覆盖情况对于全面分析区域发展至关重要。文章以陆地卫星遥感作为源数据,利用像元二分法,对2018年宝鸡、西安两市的植被覆盖度的空间和数量特征进行定量化研究。结果表明:宝鸡市整体植被覆盖优于西安市;两市的植被覆盖空间分布都以中高植被覆盖为主,并且分布在山区,城区植被稀疏。为此,必须加强区域生态环境建设,促进区际协同发展。     

NDVI和EVI的云南省植被覆盖变化比较分析

云南省被誉为天然的植物王国,植被种类和植被覆盖度居全国之首,是我国乃至世界生物多样性集聚区和物种遗传基因库,森林覆盖率等指标长期处于前列.文章选取云南省2006～2010年的5、7、9月三期的NDVI与EVI数据进行分析比较,发现NDVI对高植被地区的值趋于饱和;并且NDVI的值始终大于EVI的值.EVI能减少大气...     

基于NDVI的太原盆地植被覆盖度变化初步分析

笔者在ENVI软件支持下,通过432波段假彩色合成方法对黄土高原经济带山西太原盆地的土地类型进行影像判读,区分出类别。利用1990年TM和2000年ETM影像对黄土高原经济带山西太原盆地影像计算NDVI值,求解植被覆盖度,通过对比,得到植被覆盖度10年间的各个土地类型上变化。     

基于 FY3B／MERSI水稻长势监测及其与 AQUA／MODIS数据对比分析

为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明：（1） FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;（2）水稻的提取精度总体达到了92％,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;（3） FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。     

广东省植被覆盖度时空变化及驱动因素分析

以南方重点林区广东省为研究对象,以2000—2010年MODIS NDVI月度合成数据、2000—2010年全球辐射定标夜间灯光数据DMSP/OLS为主要信息源,在植被覆盖度计算基础上,进行了植被覆盖度时间系列分析、空间趋势面分析、驱动因素分析。结果表明：2001—2010年间,广东省的年均植被覆盖度呈现围绕78.6%均线上下波动、总体趋势保持基本不变的时间系列变化格局;在空间格局上,广东省植被覆盖度从高到低,总体呈现由北向南逐渐降低的带状分布格局;年均植被覆盖度与年降水日高度负相关,与年日照时数低度正相关,与年平均温度、年平均降水量、灯光指数不相关。     

FY-3A卫星数据在辽宁西部地区旱情监测的应用研究

农业旱灾是人类面临的最主要的自然灾害之一。利用我国自主研发的FY-3A卫星的MERSI数据计算归一化植被指数(NDVI),将MERSI数据与MODIS数据结合,利用单通道普适算法计算陆地表面温度(LST),将归一化植被指数(NDVI)与陆地表面温度(LST)结合构建NDVI-Ts特征空间,依据该空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2009年辽宁西部地区的土壤湿度状况。利用气象站点采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI与实测土壤湿度数据显著相关,能很好地反映表层土壤湿度。并结合往年作物产量数据进行灾害评估,计算出的作物产量与干旱胁迫下的实际产量的误差在10%以内。表明该方法对辽西地区的作物产量评估具有较好的参考价值。     

基于MODIS数据的宝鸡地区植被覆盖时空变化及影响因素分析

基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区2001~2013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:2001~2013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982~2006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且2001~2002、2003~2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。     

基于MODIS数据的宝鸡地区植被覆盖时空变化及影响因素分析

基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区2001²013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:20012013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:2001²013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区19822013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982²006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且20012006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且2001²002、20032002、2003²004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。     

基于MODIS NDVI的陕西省植被覆盖变化分析

【目的】分析2000-2009年陕西省植被覆盖的时空变化规律,为区域人地关系协调发展和生态建设政策的制定与实施提供理论依据。【方法】在对2000-2009年MODIS NDVI数据进行时序重建的基础上,采用最大值合成法、差值法获取NDVI时空变化信息,并结合DEM分级数据提取不同高程地区的NDVI变化信息,分析陕西省植被覆盖情况的时空变化规律。【结果】1)陕西省植被覆盖空间分布存在明显的地域特征,表现为NDVI值陕南秦巴山区>关中平原区>陕北黄土高原区。2000-2009年陕西省植被覆盖呈现改善趋势,植被覆盖变化速率表现为陕北黄土高原区高于关中平原区,关中平原区高于陕南秦巴山区。2)陕北黄土高原区不同高程地区,植被覆盖以明显增加为主。关中平原区高程<500m地区的城市附近区域,植被覆盖表现为严重退化。陕南秦巴山区高程<500m与高程>1 500m地区,植被覆盖表现为轻微减少,而500m≤高程≤1 250m地区,植被覆盖明显增加。3)2000-2009年,陕西省植被覆盖增加地区面积占全省总面积的27.8%,减少地区面积占17.0%。【结论】2000-2009年,陕北黄土高原区植被覆盖增加,是国家退耕还林还草工程实施效果的体现;关中平原区受城市化影响较大,城市周围植被覆盖出现严重退化;陕南秦巴山区植被覆盖较高,并保持稳定。     

基于偏相关分析的区域植被覆盖变化

利用西北地区植被数据(GIMMS-NDVI),以绿度变化率和偏相关分析法为基础,分析了西北地区不同生态分区NDVI的年际变化,并研究了植被覆盖变化对气候要素在空间上的响应。结果表明,西北地区的东部和西北部植被覆盖较好,研究区的西部盆地区和西南部的高寒区,植被覆盖较差;不同生态分区NDVI的变化与气温的相关性明显高于与降水的相关性,但降水是限制性因子,决定着ND-VI与降水相关的密切程度;水热条件较好的区域主要分布在西北地区中东部,NDVI与水热要素的相关性由草原、草甸、阔叶林向荒漠逐步减弱,极端干旱荒漠区相关性最小。     

基于ERDAS与GIS的滁州市植被NDVI时空变化特征研究

[目的]研究滁州市归一化植被指数(NDVI)时空分布规律,为今后有针对性地改善滁州市的植被资源乃至生态系统提供理论依据。[方法]运用ERDAS和GIS技术,选取2001~2010年滁州市MODIS影像数据,得到2001~2010年滁州市的NDVI,并分析了NDVI时空变化的特征。[结果]从时间上看,2001~2010年滁州市植被NDVI平均值整体呈上升趋势,其中2001年植被NDVI平均值为0.468 1,2010年达0.681 3,年均增加率5.06%;从空间上看,滁州市植被NDVI的空间分布格局产生了较大变化,呈现东部和东北部增加,北部和西南部减少的趋势,中部和南部较为稳定。[结论]2001~2010年滁州市植被NDVI总体呈上升趋势,且植被起伏较大,区分较明显。