基于3S技术的甘南草地覆盖度动态变化研究

以像元二分法模型为基础,构建了基于改进归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS卫星遥感数据,基于3S技术(GIS,RS,GPS)空间分析功能,分级计算得到了甘南2002,2004,2006,2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2002-2008年植被覆盖度变化的空间动态演变过程和趋势。结果表明,2002-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被的退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖(一、二级)向低等植被覆盖(四、五级)演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况日趋严重的事实,为相关研究和政府草地管理提供了有效依据。     

中国新疆及中亚五国干旱区草地覆盖度反演与分析

干旱区的草地覆盖度较低,在光谱信息中表现较弱,增加了反演的难度。本研究在中国新疆及中亚五国干旱区对比4种植被覆盖度反演模型发现,像元二分模型能够较好地提取大范围内的植被覆盖度信息。在此基础上,反演2000―2013年中国新疆及中亚五国干旱区草地覆盖度并分析草地状况。研究发现,中国新疆及中亚五国草地覆盖度区域性差异较大,整体呈现退化趋势,退化区域主要分布在哈萨克斯坦的北部和西北部地区以及部分流域地区。不同等级草地覆盖度变化趋势为中等、中高和高植被覆盖度的草地有向低、中低植被覆盖度的草地转换。从国家及地区角度分析,哈萨克斯坦草地显著退化,而中国中国新疆的草地覆盖度均值在平稳中显著增长。     

2005～2015年三江源国家公园植被覆盖度动态变化研究

为了研究三江源国家公园2005～2015年植被覆盖状况在时空上的变化特征,本文运用地理空间数据云提供的MODIS—NDVI遥感影像数据,利用GIS空间分析功能、ENVI波段运算功能,计算三江源国家公园2005～2015年年均植被覆盖度,从时间和空间上对三江源国家公园植被覆盖度的变化情况做出了分析。结果表明,2005～2015年三江源国家公园植被覆盖度除澜沧江源园区外整体呈缓慢波动上升的趋势,植被覆盖度从西北向东南逐渐增大。分园区来看,澜沧江源植被覆盖度最高,黄河源次之,长江源植被覆盖度最差。     

基于小型无人机与MODIS数据的草地植被覆盖度研究——以甘南州为例

以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆盖度数据的获取;2)与NDVI相比,用EVI估算草地覆盖度更优,因此确定基于EVI构建的对数模型为甘南州草地植被覆盖度最优反演模型,模型精度可达88.00%;3)研究区2015年生长季草地植被覆盖度除了低平地草甸在8月达到最大值外,其它草地类型均在7月达到最大值;4)甘南州以中高植被覆盖度为主,主要分布在玛曲、碌曲、夏河以及合作四县市。整体而言,中西部和西南部区域草地覆盖度高于东部。通过精确草地植被覆盖度模型的建立,不仅有利于及时准确的了解草地植被覆盖度的时空分布状况和季节性动态变化,也有利于维护甘南州草地生态系统的持续稳定发展。     

２００１－２０１１年甘南草地植被覆盖度动态变化分析

 植被覆盖度是衡量草地植被生长状况的重要指标,对评价分析植被恢复状况具有重要意义。利用２００１－２０１１年每年５－１０月的Ｔｅｒｒａ／ＭＯＤＩＳ月植被指数数据,结合２００６－２００９年甘南草地调查资料建立了甘南州草地生长季的植被覆盖度遥感反演模型,对比研究了不同草地植被覆盖度模型的精度,模拟分析了甘南州２００１－２０１１年草地生长季期间不同等级的草地植被盖度时空分布特征及面积变化动态。研究结果表明,ＭＯＤＩＳ－ＥＶＩ可以 最大限度地减少环境因子的影响,在植被覆盖度高的地区使用更具优势,能很好地反映各类植被覆盖度的空间和时间差异性。ＭＯＤＩＳ增强型植被指数ＥＶＩ的对数函数（y ＝３３．６５８ｌｎx＋１１２．６５）可以较好地模拟甘南州草地植被盖度分布状况,总精度可达９３．３１％。近１１年甘南州的草地植被盖度总体呈波动上升趋势,其中２００１年、２００３年和２００８年草地植被覆盖明显偏低,２００５年植被覆盖度最高,平均达７８．４３％。甘南州中西部及西南部地区的草地植被覆盖度较东部更好。甘南州近１１年以来草地植被均以高和较高植被覆盖度为主,其余等级的草地植被覆盖度所占比例相对较小（６．９８％）且稳定。总体上,甘南草地具有由高植被盖度向较高植被盖度转换的趋势。     

近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征

以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。     

基于NDVI的黄冈市植被覆盖度时空变化特征分析

利用2000年9月、2005年8月和2010年10月3个时相的陆地资源卫星遥感图像,在计算NDVI的基础上,提取湖北省黄冈市近10年来植被覆盖度的时空变化信息。结果表明:黄冈市植被覆盖度总体较好,覆盖率较高,但从2000年到2010年有一个先上升后下降的过程,表明植被覆盖度近期有下降的趋势,应该引起相关部门的重视。     

甘肃省高寒草甸植被覆盖度反演及其时空变化研究

本研究以甘肃省高寒草甸为研究区,基于2000—2019年遥感数据和2014年实测数据,采用经验回归模型法构建植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)估算模型,并研究了过去20年高寒草甸FVC时空变化规律、稳定性及变化原因,以期为FVC动态监测提供科学依据.结果表明:在6种植被指数(v...     

草地改良对高寒退化草地植被影响的研究

针对近年来高寒草地退化问题,进行了围栏封育、划破草皮和施肥三种改良试验研究。结果表明,三种改良措施都增加草群高度、盖度、密度、频率和产量,施肥改良使可食牧草产量增加４５．９％～１９１．１％;围栏封育使可食牧草产量增加６０．５％～１５８．３％;划破草皮使可食牧草产量增加３２．７％～１１３．９％。由此可知,施肥和围栏封育是草地改良的有效途径。     

基于MODIS植被指数的甘南草地净初级生产力时空变化研究

利用甘南地区2006-2007年的外业实测样方草地干物质产量和MODIS植被指数数据,建立了草地地上部分干物质产量遥感反演模型,根据根冠比和干物质转碳率对2006-2008年甘南地区草地净初级生产力(NPP,net primary productivity)进行了估算,绘制了甘南草地NPP年累积量空间分布格局图和NPP月度变化动态图,对不同草地植被类型的NPP差异进行了评价。研究结果表明,2006-2008年甘南草地年NPP分别达637.04,599.98和566.59 g C/m²,其空间分布具有自西南向东北逐渐减少的趋势;年内不同草地类型的NPP均在7-8月达到最大累积量;NPP累积量最高的3种草地类型是沼泽、高寒灌丛草甸和高寒草甸,3年中最大月NPP的平均值分别达到1 137.28,553.76和527.66 g C/m²;2006-2008年甘南草地NPP持续下降,年草地NPP总量的减少速率为1.2 Tg/a,尤其是沼泽湿地的NPP下降明显,年平均减少速率达到了125.92 g C/m²。     

基于UAV技术和MODIS遥感数据的高寒草地盖度动态变化监测研究—以黄河源东部地区为例

利用黄河源东部地区野外实测样地数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)、普通数码相机(Canon)、无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等设备获取的高寒草地盖度数据,构建了基于MODIS NDVI、EVI的草地盖度反演模型,比较分析了不同草地盖度监测方法的精度,确立了黄河源区草地盖度遥感监测的最优反演模型,并分析了研究区近16年草地植被盖度的动态变化。结果表明,1) MODIS NDVI与基于UAV相片计算的草地盖度间的相关性优于MODIS EVI,而MODIS EVI与ADC和Canon照片计算的草地盖度之间的相关性则优于MODIS NDVI;2) 就Canon和ADC方法构建的草地盖度反演模型而言,前者精度远高于后者,普通数码相机方法更适宜于高寒草地植被盖度的估算;3) 对比分析两种植被指数与Canon相机、ADC和大疆(DJI)无人机航拍(航高30和100 m两种方法)相片计算的草地盖度之间的关系表明,MODIS NDVI对航高30 m UAV航拍相片计算的盖度数据的响应最敏感,基于UAV航高30 m的相片和NDVI构建的草地盖度反演模型最优;4) 黄河源东部地区2000-2015年间草地盖度稳定不变的区域达71.46%,多分布在东南部;呈增加趋势的区域占研究区草地面积的22.01%,由西向东、由北向南增加幅度呈减少趋势;盖度减少区域零星分布在黄河源北部和南部的部分地区,仅占研究区草地面积的6.53%。     

草地植被盖度的近距离遥感测定

盖度或者覆盖度是植物群落结构的一个重要数量指标。通常的目视估测植物群落盖度方法不仅精度低,而且因人而异。本研究采用近距离遥感方法测定草地植物群落盖度,该方法主要包括数据获取、图像处理、像元数量提取和盖度计算4个部分。精度评价表明,该方法测定的绿色植被盖度误差很小,与目视估测方法比较,它具有客观、一致和精度高的优点。     

基于Landsat 8 OLI和MODIS数据的高寒草地盖度升尺度效应研究——以夏河县桑科草原试验区为例

基于Landsat 8OLI和MODIS卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测盖度数据,对草地盖度敏感的OLI波段及其组合指数进行了筛选,构建并确立了试验区基于MODIS植被指数的草地盖度反演模型,探讨了不同空间升尺度方式对草地盖度的空间效应。结果表明,1)OLI比值植被指数r(Band7/Band5)对草地盖度的响应最敏感,基于该指数的草地盖度最优反演模型为yoli=-270.064xoli+115.987(R2=0.833,P0.001);2)基于MODIS MEVI和Landsat 8OLI比值植被指数r(30m)反演的盖度重采样数据(250m)的对数模型为最优草地盖度评估模型(R~2=0.795,P0.001),其决定系数较MODIS MEVI与基于农业多光谱照相机(agricultural digital camera,ADC)的盖度数据建立的回归模型高(R~2=0.706),绝对误差和相对误差较低;3)基于OLI和MODIS植被指数的3种草地盖度回归模型(方法1~3)精度均优于直接使用MODIS植被指数建立的回归模型(方法4);方法3利用OLI比值指数r反演盖度(30m),将其升尺度至250m,再反演盖度构建的对数模型的精度最高(R~2=0.795),其次依次为方法2构建的模型(R2=0.760)、方法1构建的模型(R~2=0.730)和方法4构建的模型(R2=0.706)。     

天山北坡草地盖度高光谱遥感估算

以天山北坡乌鲁木齐县甘沟乡为研究区,利用美国SVC HR-768便携式光谱仪采集25块样方的高光谱数据,并测定对应样方中草地盖度,分析草地盖度与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征变量之间的相关关系;采用回归统计的方法,基于高光谱位置变量、高光谱面积变量和高光谱植被指数变量构建草地盖度的估测模型,并进行模型精度评价。结果表明,研究区草地盖度与植被冠层光谱反射率相关性较强的波段范围为354-704、1 420-1 481和1 904-2 512nm;基于一阶微分光谱和高光谱植被指数构建的估测模型能更好地反演草地盖度。通过模型检验,确定基于560nm的光谱一阶微分模型y=-384.153x+72.096可作为草地盖度的最优估测模型,模型均方根误差为7.344%,估算精度为90.343%。     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。     

基于决策树方法的青藏高原温泉区域高寒草地植被分类研究

植被指数作为植被生长状态的最佳指示因子,已成为植被分类的重要手段之一。为了解青藏高原温泉区域高寒草地植被的分布状况,利用野外样方调查获得植被点数据,结合MODIS/EVI遥感影像数据及数字高程（DEM）数据,综合分析各种高寒草地植被类型的EVI时序曲线特征及其生长环境的高程、坡度和坡向等地形特征,建立知识库并采用决策树分类算法对该区域的高寒草地植被分类进行研究。结果表明,总体分类精度为72%,Kappa系数是0.6,决策树方法能有效地分类和识别具有相似EVI时序特征的高寒草地植被。     

我国退牧还草工程重点县草原植被长势遥感监测

利用遥感和地理信息系统等先进技术手段,基于MODIS数据,对我国4大主要草地类型区的退牧还草工程县的草原植被长势进行了监测,主要结论如下:1)内蒙古东部退化草原区2005年草原植被长势虽然差于2004年的面积有上升趋势,但是总体长势良好,明显好于2004年;2)蒙甘宁西部荒漠草原区2005年草原植被长势较差,虽然生长季节草原植被长势差于2004年的面积呈上升趋势,但总体相对比较稳定;3)新疆北部退化草原区2005与2004年相比长势持平的草地面积所占比重大,比较稳定,呈现出长势好差交替的时序变化格局;4)青藏高原东部江河源草原区2005年草原长势好于2004年的草地面积占本区总草地面积的48.07%,长势差于2004年的草地面积占本区草地总面积的32.56%,与2004年持平的占19.37%,由此表明青藏高原东部区草原长势明显好于2004年同期,长势差和长势好于2004年的草原面积波动较为明显。