不同类型草地监测与估产遥感指标和光学模型建立的研究

对１９９１－１９９３年在新疆阜康县不同草地类型上观测的牧草产量、环境资料与地面光谱资料等进行的多重相关分析和光学模型建立的研究结果表明，不同类型的草地产量与各咱光谱工值间存在着显著相关性（Ｐ〈０．０５），相关系数（ｙ）均达到０．８４以上，且通过Ｆ检验。在找出影响牧草类型地面光谱绿度值的时空变化规律，建立了最优草地监测与估产指标和模型，其模型精度较高可用于草地资源大面积监测和估产。     

大面积草地遥感估产技术研究：以内蒙古锡林郭勒草原估产为例

本文讨论了利用NOAA数据与地面同步测量的光谱与生产力资料，进行大面积草地遥感估产的技术，并以内蒙古锡盟草原为例，进行了应用，证实了该技术的可用性和可操作性。     

遥感技术在新疆阜康县草地估产中的应用研究

利用１９９１－１９９６年在阜康县不同草地类型上观测的草地产量、环境与遥感资料等,使用ＲＳ技术和ＧＩＳ系统进行了多重相关分析和遥感估产研究,并在处理,信息提取和遥感知识与草原生态结合方面有益探讨。结果表明,４个类型的鲜草产量与两种遥感绿度间存在着极显著相关性,display status     

利用MODIS-NDVI进行草地估产研究--以内蒙古锡林郭勒草地为例

MODIS较高的空间分辨率(250 m/pixel)比AVHRR(1.1 km/pixel)在空间分析方面具有更高的精度.以内蒙古自治区锡林郭勒盟的温性荒漠草原、温性沙地典型草原、温性典型草原和温性草甸草原4种具有代表性的草地类型为例,以2002年5-9月的地面测产数据和同步MODIS遥感数据为基础,分别建立每类草地的草产量与MODIS-NDVI关系模型及4类混合的总模型.所有模型均通过0.01的极显著水平的F检验,不同模型拟合效果不同,R由0.55～0.87不等,分析得出:植被覆盖度大、空间分布均匀、NPP大的模型拟合效果好,反之则差.在此基础上初步探讨了利用MODIS-NDVI进行草地估产研究的可行性.     

遥感技术在新疆阜康县草地估产中的应用研究

利用1991～1996年在阜康县不同草地类型上观测的草地产量、环境与遥感资料等,使用RS技术和GIS系统进行了多重相关分析和遥感估产研究,并在图象处理、信息提取和遥感知识与草原生态结合方面做了有益探讨.结果表明,4个类型的鲜草产量与两种遥感绿度值间存在着极显著相关性(p＜0.01),r值均在0.679以上,且通过F检验和精度分析.一般在类型Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ,是鲜草产量与RVI相关性好于NDVI,而在类型Ⅰ则相反.从6种数学方程式中选优,建立了非线性遥感估产模型,并在实际估产中加以检验,使大面积估产精度达到75%以上,实现了遥感估产目标和生态学意义.     

草地遥感估产的原理与方法

在介绍草地遥感估产的原理和方法的基础上,分析了单纯的遥感模型、遥感模型与地学模型相结合等不同估产方法及草地面积动态监测的特点和存在问题,并对草地遥感估产方法发展趋势做了总结。随着遥感技术的发展,草地遥感估产技术和方法也将继续发展,基于遥感数据和方法的草地估产模型更加趋于成熟,其应用也将向草原生态系统、草地退化监测、草地植被生长监测等领域扩展。     

草地遥感应用动态与研究进展

在全面掌握了国内外草地遥感最新研究成果和多年实践的基础上，系统阐述了遥感技术在草地资源的调查与制图，动态监测与估产，管理与评估，常见自然灾害预测预报中的应用动态研究进展，为人们系统地了解近年来草地遥感研究进展和发展态势提供了参考。     

肃南县草地资源生产能力研究

通过在不同草地类型中,有代表性的设立草地监测点,将连续多年进行定点监测的地面数据与遥感数据结合,通过研究二者关系,建立草地估产模型,利用估产模型对监测区草地产草量的时空分布格局进行研究,为草地合理利用、可持续发展提供了科学依据.     

北疆典型牧区草畜平衡动态监测生产力估产模型的初步研究

应用MODIS／TM数据初步探讨了北疆典型牧区草畜平衡遥感监测估产模型的建立,认为：在低盖度荒漠带草地,NDVI受土壤基质影响大,获得的相关系数普遍较低,采用线性模型能很好地反映牧草产量的变化;对于中、高盖度草场的草原类型,产量与NDVI的线性与非线性相关性都较好,采用指数模型能很好地反映牧草产量的变化。     

草地资源遥感调查方法的初探

一是作为全疆的草地资源采用多源信息复合集成变更的技术方法，即以前人已有资源调查数据(纸介质)为基础，利用GIS的输入编辑形成带有属性信息的地理信息数据，结合专业调查成果与部分卫星数据的判读分析成果，确定资源的现状及动态变化。二是重点区的草地遥感调查采用遥感区划调查。三是草地生产力动态监测，利用NOAA卫星资料提取试验区专题信息，实现草地生产力的遥感动态监测。     

锡林郭勒盟草地植被生物量遥感监测模型的研究

以锡林郭勒盟为研究区域,将遥感技术用于草地地上生物量估算,分析了遥感植被指数与草地地上生物量之间的相关关系,比较和分析了三种植被指数的应用范围,研究了草地地上生物量遥感监测的方法,并利用遥感植被指数建立了草地地上生物量估算模型.研究表明:锡林郭勒草地地上生物量估产的植被指数是NDVI,其估产模型是"S"曲线,回归模型Y=e5.983-0.479/x(R=0.828, R2=0.685).     

基于MODIS-NDVI的天山北坡中段草地动态估产模型研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,以天山北坡中段山地草原带为典型研究区,进行草地生物量变化动态监测。运用植被指数最大合成法,分析了研究区草地植被指数的时空变化特征,以及植被指数NDVI与地上生物量的相关关系,建立了MODIS NDVI在山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原上不同季节的生物量动态估测模型。结果表明：3种草地类型的最优动态估产模型分别是一元线性回归模型、二次曲线回归模型、幂函数曲线模型,估产精度分别达到83.06%、90.85%、88.06%。     

利用高光谱技术进行草地地上生物量估测

简要介绍了高光谱遥感的概念及其特点,并阐述了高光谱遥感技术估测牧草地上生物量原理.在阐述植被指数在草地科学领域运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测中的运用做了初步的探讨,并分析了不同草地类型对植被指数及草地地上生物量的影响.其结果表明,不同草地类型中使用的植被指数及估产模型各异.     

利用高光谱技术进行草地地上生物量估测

简要介绍了高光谱遥感的概念及其特点,并阐述了高光谱遥感技术估测牧草地上生物量原理。在阐述植被指数在草地科学领域运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测中的运用做了初步的探讨,并分析了不同草地类型对植被指数及草地地上生物量的影响。其结果表明,不同草地类型中使用的植被指数及估产模型各异。     

大面积碱斑草地综合治理的研究初报

根据《财政部、国土资源部关于大庆油田历年陈欠矿产资源补偿费清缴及使用有关问题的函》(财建[2001]976号)的文件精神,黑龙江省拟于2002～2005年对以核心区(大庆市区)及外围区(林甸县、杜蒙、肇州县、肇源县、安达市)为主,以影响区(齐齐哈尔市铁锋区、富拉尔基区、扎龙、泰来县、绥化市的明水县、青冈县、兰西县、肇东市、哈尔滨市的呼兰县)为辅的1333km2重点地质灾害区投资6亿元进行治理。综合治理的原则:坚持可持续发展,促进资源开发与环境保护相协调的原则;坚持综合整治,从治理“三化”入手,因地制宜,标本兼治的原则;坚持统筹兼顾,突出…     

全数字方式下对甘肃草地覆盖的遥感宏观研究

以ＴＭ影象为信息源,在全方式下运用遥感技术与地理信息系统技术建立了甘肃草地覆盖的ＴＭ影象数据库,图形数据库和属性数据库。通过对数据库的分析,得出全省现有草地面积１３８６３２８４ｈｍ＾２,其中高覆盖度草地为２５０３８４２ｈｍ＾２,占１８．０６％,中覆盖度划地为５５７２７６５ｈｍ＾２,占４０．２０５,低覆盖度草地为５７８６６７７ｈｍ＾２,占４１．７４％。     

我国草地遥感科学发展的轨迹、内涵及展望

在全面总结国内外草地遥感科学发展的成功经验和多年研究探索的基础上,提出了我国草地遥感科学的概念和体系,并系统地论述了我国草地遥感科学发展的过程、内涵与特点及前景展望,为草地遥感技术和科学的进一步发展提供了理论依据.     

光谱分析在草地地上生物量估测中的研究与应用

简要介绍了草地地上生物量估测的不同方法及其各自特点,阐述了反射光谱特征参数、植被指数与草地地上生物量之间的关系,分析了草地类型、季相条件以及植被覆盖度对植被指数、草地地上生物量估产模型的影响.     

艾比湖流域草地生态系统环境健康遥感诊断

为了能更好地了解艾比湖流域草地生态系统的健康状况,本研究以MODIS与Landsat数据为本底,引入信息熵分析艾比湖流域2001-2017年草地生态系统健康变化趋势,选用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型评价2017年草地的健康现状,结合流域草地生态系统生态环境健康变化趋势和现状,完成草地生态系统环境健康诊断。结果表明:1)2001-2017年艾比湖流域草地生态系统环境健康变化趋势为变好、基本不变、变差的区域分别占总草地面积的29.5%,59.4%和11.1%,呈现“稳中向好”的特点。2)2017年草地生态系统生态环境健康指数的范围为0.1097~0.3892,整体健康水平不高,需要加强对草地资源的保护管理。3)根据艾比湖流域草地生态系统综合治理建议图,治理区占总草地面积的39.1%,主要分布在山前草地和荒漠草地;保护区占总草地面积的34.2%,分布在部分山前草地;预防区占总草地面积的26.7%,主要在城镇较为集中的区域。