潮滩植被调查IKONOS影像融合方法

像素级融合应用广泛,但不同的融合数据、应用对象不同的融合方法融合效果不同.以IKONOS影像为数据源,以潮滩植被分类为应用对象,采用HIS变换、Pan Sharp、主成分、葛兰-斯密特、小波变换等方法进行数据融合.通过主观、客观多方面评价融合效果.结果表明,在潮滩植被分类中,小波融合方法是权衡IKONOS低空间分辨率光谱信息和高空间分辨率空间信息的最佳方法.     

基于MOD13Q1的塔里木盆地植被覆盖度时空变化

植被覆盖能客观的反映植被基本情况,为区域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据和决策参考。基于此,以新疆塔里木盆地为研究区,利用MOD13Q1产品数据获取研究区植被覆盖度信息,采用转移矩阵的分析方法,分析了2000—2015年塔里木盆地植被覆盖度的时空变化特征和发展趋势。结果表明:塔里木盆地植被覆盖度类型主要为极低覆盖度,其次是低覆盖度,而中等植被覆盖度、高植被覆盖度和极高植被覆盖度在塔里木盆地分布较少;2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年3个时期塔里木盆地的植被覆盖度呈现由低向高转移的趋势,虽然转换比重不大,但还是向着好的方向变化。其中,在2005—2010年期间各类型植被覆盖度数据向好转移趋势最为显著,但部分极高的植被覆盖度地区出现了植被退化现象,这表明塔里木盆地极低植被覆盖度有改善的趋势,极高植被覆盖度出现退化。     

湖南省植被覆盖度动态变化监测及影响因素分析

利用MODIS NDVI月平均数据及湖南省标准气象站的气象数据,采用像元二分模型对湖南省的植被覆盖度进行估算,并对其时空变化及影响因素进行分析。结果表明,湖南省植被每年3月进入生长季,9月结束。植被覆盖度总体呈上升趋势,上升趋势率为0.59%/a;湖南省89.16%的区域植被覆盖度呈上升趋势,仅1.29%的区域呈下降趋势。植被覆盖度减少最为严重的区域主要集中在长沙、岳阳等城市的周边地区;气温是影响植被覆盖度的主要气候因子。     

基于遥感与GIS的黄冈市植被覆盖时空特征研究

利用遥感和GIS技术处理黄冈市2000-2013年共14年的同时相的MODIS影像,获得其植被覆盖度,并对植被覆盖度进行分级。同时对植被覆盖度进行地形统计和分区统计,较清晰地反映了黄冈市植被覆盖度的时间变化和空间三维分布状况。研究结果表明,从2000年到2008年黄冈市植被覆盖度处于上升趋势,从2008年到2013年黄冈市植被覆盖度则处于下降趋势,但总体而言黄冈市的植被覆盖度良好;从2000年到2013年黄冈市植被覆盖度年际变化中变化不明显、上升所占比例较大,下降、急剧下降和快速上升的比例很低;植被覆盖度较高的县市主要有英山县、罗田县、麻城市,植被覆盖较低的县市主要有黄州区、武穴市、黄梅县。     

黄土高原地区植被净初级生产力遥感监测及其动态变化分析

利用经改进的CASA模型,模拟分析了1999～2008年黄土高原地区植被净初级生产力（NPP）的变化趋势及其时空分布,并对其拟合可信度进行了分析。结果表明,在黄土高原地区水热条件较好的地区,实施退耕还林（草）工程对植被生长的变化及不同植被生态系统的生产力有着较明显的积极作用。     

2010-2019年甘肃省植被NDVI时空变化特征分析

[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据.     

基于遥感和GIS技术的青海湖北岸植被覆盖动态变化监测

利用两个时相的TM和ETM数据,分别提取了青海湖流域的植被指数,根据植被指数转化模型,通过植被指数计算植被覆盖度。将植被覆盖度划分为4个不同的盖度等级,根据盖度级的空间分布特征,比较分析了试验区植被覆盖变化情况,分析引起植被覆盖变化的因素,为青海湖流域生态环境保护提供参考依据。     

秦岭山地NPP遥感估算及其时空变化特征研究

基于2000²013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算。结果表明:20002013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算。结果表明:2000²013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m2013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m²·a);不同类型植被的NPP表现为栽培植被<草丛<草甸<针叶林<灌丛<阔叶林;各季植被的NPP表现为夏季>春季>秋季>冬季;秦岭山地植被NPP与当月气温及前1个月、2个月、3个月气温均呈显著正相关,但受当月气温的影响最大。     

津巴布韦近20年植被覆盖度时空动态变化特征研究

植被覆盖度是反映生态环境的重要指标,津巴布韦是中国“一带一路”上重要合作伙伴,对津巴布韦植被覆盖度进行监测对区域内生态环境经济建设具有重要意义。基于MODIS NDVI数据,采用像元二分法、趋势分析、Hurst指数等方法从时空角度分析了津巴布韦近20年植被覆盖度动态变化特征。结果表明,总体上津巴布韦植被覆盖度较高;2001—2009年、2015—2017年植被覆盖度呈波动上升趋势,2009—2015年、2017—2019年呈现波动下降趋势;从空间上,存在明显的区域差异性,植被覆盖度北部高,西南和中部地区低。津巴布韦植被覆盖度变化趋势主要以不显著变化为主（占81.70%）,11.52%的地区呈增加趋势,6.78%的地区呈减少趋势。津巴布韦地区植被覆盖度反向持续性强于正向持续性,增加趋势占7.44%,减少趋势占9.69%。津巴布韦植被覆盖度受降水量、气温共同影响,主要受降水量因素的影响。植被覆盖度受夜间灯光数据影响,呈负相关区域主要在哈拉雷和布拉瓦约,正相关区域主要在马邵纳兰省。     

秦岭山地NPP遥感估算及其时空变化特征研究

基于2000~2013年的MODIS-NDVI数据和气象数据,利用CASA模型对秦岭山地植被净第一生产力(NPP)进行了模拟估算。结果表明:2000~2013年秦岭山地植被年均NPP为833.87 g C/(m~2·a);不同类型植被的NPP表现为栽培植被草丛草甸针叶林灌丛阔叶林;各季植被的NPP表现为夏季春季秋季冬季;秦岭山地植被NPP与当月气温及前1个月、2个月、3个月气温均呈显著正相关,但受当月气温的影响最大。     

辽河口潮滩湿地景观格局空间演变的动态分析

为解析辽河口潮滩景观格局的动态变化特征,以Landsat5 TM影像和Landsat8 OLI影像为主要数据来源,基于eCognition和ArcGIS软件,采用面向对象的方法对遥感影像进行解译,从类型水平和整体水平对景观格局进行了长期(1986—2018年)分析。结果表明:2018年辽河口潮滩自然景观面积缩减至1986年的41.58%,消失的自然景观主要转化为养殖池、水利工程设施和农田等人工景观;研究区域岸线长度波动增长且向南部海域扩张,岸线的主要类型由自然岸线向养殖区、城镇工业区、港口与码头岸线转换;在景观类型水平上,辽河口潮滩自然景观优势景观地位丧失,斑块形状向简单化、规律化方向发展,辽河口潮滩湿地景观格局整体破碎化严重;辽河口潮滩的工程建设直接影响各景观类型的面积大小与空间分布,并加速了芦苇演替翅碱蓬植被的进程。研究表明,养殖业及水利工程建设等人为活动对辽河口潮滩景观格局影响较大,进一步加强对辽河口潮滩养殖池的退养还滩工程可切实改善辽河口滨海湿地生境,实现盐沼植被的逆向演替。     

Mapping within-field variability in wheat yield and biomass using remote sensing vegetation indices

Precision Agriculture - This paper explored the ability of remote sensing (RS) and meteorological data to map the variability of yield/biomass in cultivated wheat (Triticum aestivum). The...     

基于多时相遥感的露天铁矿及其周边植被动态变化特征分析

以新疆某铁矿及其周边区域作为研究对象,运用2007—2016年多时相TM/ETM+、OLI影像,分析铁矿及其周边区域植被覆盖度指数(fractional vegetation cover, FVC)及植被生长状况指数(vegetation condition index, VCI),评价研究区植被覆盖度、植被生长状况时空变化特征及铁矿开采对周边环境的影响,为矿区环境治理提供决策支持。结果表明,FVC及VCI指数能够较好地反映出研究区植被覆盖度及植被生长状况等级不高且铁矿区域几乎无植被生长的实际状况,为研究区生态风险防范提供理论支持。2007—2016年,研究区整体植被覆盖度及植被生长状况呈波动上升趋势,较低植被覆盖度等级和植被生长状况较差等级同时向较好等级发展。FVC及VCI较高等级主要分布在南坡及西南坡。但铁矿面积逐年增大,铁矿开采对其所在区域及周边区域造成了严重的植被退化和生态破坏,极易导致水土流失及山体滑坡等灾害的发生,应及时采取防控措施。     

基于遥感技术的盐池县草场植被覆盖度变化监测

利用盐池县2000年、2007年与2012年三期卫星影像数据,通过植被指数(NDVI)提取,并且与实地植被调查资料相结合,对该地区植被覆盖度变化进行了监测.结果表明,随着近年来封山禁牧和退耕还林还草政策的实施,盐池县草场植被覆盖度状况明显好转.     

Retrieval of biophysical vegetation parameters using simultaneous inversion of high resolution remote sensing imagery constrained by a vegetation index

This study proposes a new method for inverting radiative transfer models to retrieve canopy biophysical parameters using remote sensing imagery. The inversion procedure is improved with respect to standard inversion, and achieves simultaneous inversion of leaf area index (LAI), soil reflectance (ρ_soil), chlorophyll content (C_a+b) and average leaf angle (ALA). In this approach, LAI is used to constrain modelling conditions during the inversion process, providing information about the phenological state of each plot under study. Due to the small area of the vegetation plots used for the inversion procedure and in order to avoid redundant information and improve computation efficiency, existing plot segmentation was used. All retrieved biophysical parameters, except LAI, were assumed to be invariant within each plot. The proposed methodology, based on the combination of PROSPECT and SAILH models, was tested over 16 cereal fields and 51 plots, on two dates, which were chosen to ensure crop assessment at different phenological stages. Plots were selected to provide a wide range of LAI between 0 and 6. Field measurements of LAI, ALA and C_a+b were conducted and used as ground truth for validation of the proposed model-inversion methodology. The approach was applied to very high spatial resolution remote sensing data from the QuickBird 2 satellite. The inversion procedure was successfully applied to the imagery and retrieved LAI with R ² = 0.83 and RMSE = 0.63 when compared to LAI2000 ground measurements. Separate inversions for barley and wheat yielded R ² = 0.89 (RMSE = 0.64) and R ² = 0.56 (RMSE = 0.61), respectively.     

Low altitude remote sensing technologies for crop stress monitoring: a case study on spatial and temporal monitoring of irrigated pinto bean

Site-specific crop management is a promising approach to maximize crop yield with optimal use of rapidly depleting natural resources. Availability of high resolution crop data at critical growth stages is a key for real-time data-driven decisions during the production season. The goal of this study was to evaluate the possibility of using small unmanned aerial system (UAS)-based remote sensing technologies to monitor the crop stress of irrigated pinto beans (Phaseolus vulgaris L.) with varied irrigation and tillage treatments. A small UAS with onboard multispectral and infrared thermal imaging sensors was used to collect data from bean field plots on three growth stages in 2015 and 2016, respectively. Indicators including green normalized vegetation index (GNDVI), canopy cover (CC, ratio of ground covered by crop canopy to the total plot area) and canopy temperature (CT, °C) of crops were extracted from imaging data and correlated with ground-reference crop yield and leaf area index (LAI) estimated with a handheld ceptometer. Results show that GNDVI, CC and CT were able to differentiate crops with full and deficit irrigation treatments at each of the three growth stages in both years. Developed indicators were strongly correlated with to the crop yield with Pearson correlation coefficients (r) of approximate 0.71 and 0.72 for GNDVI and CC, respectively, in the early growth stage (54 days after planting) in both years. Canopy temperature showed even stronger correlation (r > 0.8) with yield at early growth stage. Performance of small UAS-based imagery-based indicators in crop stress monitoring and crop yield estimation was better than or comparable to that of the ground-based LAI estimates, indicating the potential of such remote sensing tool in rapid crop stress monitoring and management.     

基于遥感生态指数的上海南汇东滩海岸带湿地生态格局变化评价

海岸带湿地作为海陆系统的交错地带,生态功能日益凸显。然而,近年来沿海发达城市为满足经济的高速发展,大规模围垦开发严重挤压了海岸带区域的生态空间。以上海南汇东滩湿地为研究对象,取2000、2006、2012和2018年共4期的Landsat遥感影像,借助遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)对研究区生态格局进行客观、定量、可视化的监测与评价。结果表明:(1)2000、2006、2012和2018年RSEI指数均值分别为0.295、0.227、0.405和0.489,进一步分级处理后,发现研究区生态环境质量主体由"较差"上升为"良好","优"与"较优"等级均有所增加,湿地生态环境质量略向好的方向发展;(2)对2000—2018年间RSEI指数进行差值变化检测,研究区内生态环境状况"变差"、"不变"、"变好"的面积占比分别为12.41%、53.32%和34.27%,以"不变"为主;(3)RSEI可以较好地反映2000—2006与2012—2018年间人类活动造成的海岸带生态频繁变化的现象,具体表现在RSEI指数明显减小与增大,该结果显示RSEI指数对南汇东滩湿地生态分析具有一定适用性。通过生态格局变化的可视化表达,可以较好揭示城市海岸带湿地生态演化进程,避免生态风险,实现城市可持续发展和科学管理。     

大气校正对九连山植被覆盖度。感估算的影响

以江西九连山保护区为例,利用基于归一化差异植被指数（NDVI）的像元二分法模型分别在TM 影像的 原始DN 值、表观反射率以及经过基于MORTRAN 辐射传输模型和经过简单传输模型的黑暗像元法校正后的地面 反射率的基础上对研究区的植被覆盖度进行提取,将所得4 类植被覆盖度的估算值与实测值进行比较,分析大气校 正对植被覆盖度。感估算的影响。结果表明,FLAASH 和DOS 两种大气校正方法虽校正原理不同,但通过对样地实 测值的拟合度来看,均能有效消除大气影响,有效提高植被覆盖度。感估算的精度;而辐射定标后的表观反射率却 与原始影像DN 值估算的植被覆盖度差异不明显,说明植被覆盖度估算精度的提高来源于大气校正作用,辐射定标 影响甚小。因此,在植被覆盖度较高的亚热带区域,有必要进行大气校正,以改善估算精度。     

岔口小流域植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]本研究旨在为岔口小流域的生态环境评价和改良提供参考,同时为该地区的坡改梯、荒坡绿化等工程提供决策依据。[方法]基于Landsat-7ETM影像数据反演2001-2010年岔口小流域植被覆盖度时序变化与空间格局,并结合流域同时期的气象数据和地形数据,分析流域植被覆盖度的年际变化对气候变化的响应及空间分布对地形变化的响应。[结果]结果表明:(1)2001-2010年研究区的平均植被覆盖度为0.51。研究区西部的植被覆盖度普遍高于东部,林地、沟川地和沟坝地的植被覆盖度相对较高。(2)2001-2010年研究区植被覆盖度总体上呈上升趋势,平均变化速率为0.013/年。研究区东部和南部地区植被覆盖度升上趋势较为明显。(3)研究区植被生长与温度和降雨量之间均呈正相关,并且降雨量是限制植被生长的主要气候因子。温度对植被生长的影响无明显的时滞性,而降雨量对植被生长的影响存在时滞效应。(4)研究区的最高海拔并未达到限制植被生长的临界值,随着海拔的升高,植被覆盖度增加。研究区植被覆盖度随着坡度的升高而增加,达到一定坡度时,随着坡度的升高而减少。[结论]2001-2010年岔口小流域植被覆盖度呈上升趋势,气候变化和退耕还林工程的实施是其增加的主要原因,地形变化则影响其分布。     

Comparison between vegetation indices for detecting spatial and temporal variabilities in soybean crop using canopy sensors

Precision Agriculture - Crop monitoring through remote sensing techniques enable greater knowledge of average variability in crop growth. Canopy sensors help provide information on the variability...