基于树木年轮的呼图壁河流域草地归一化植被指数重建

利用天山北坡中部呼图壁河流域6个标准化年表,结合NOAA/AVHRR-NDVI资料提取研究区1981—2001年生长季草地各月最大INDV(归一化植被指数)值。结果表明:当年生长季草地最大INDV与树木年轮指数有较好的相关关系,夏末、秋初草地月最大INDV与树轮指数的相关性较好。将呼图壁河流域草地9月最大INDV与相关较好的3个标准化年表序列进行多元回归分析,重建了研究区1662—2001年9月草地最大INDV值,重建方程的相关系数达到0.86,重建值对实测值的方差解释量分别为73.0%,达到0.000 012的显著性水平,重建结果是可靠的。     

高速公路边坡植被修复对土壤微生物群落的影响

以千黄高速淳安段为例,利用高通量测序技术比较了地表裸露区域和植被修复区域土壤微生物群落多样性差异.结果表明:(1)植被修复显著提高了土壤有机质含量;(2)地表裸露区域土壤细菌OTU数目和Shannon指数显著低于植被修复区域,两区域之间土壤细菌群落结构无显著性差异;(3)地表裸露区域土壤真菌OTU数目显著高于植被修复区域,但是Shannon指数显著低于植被修复区域,两区域之间土壤真菌群落结构具有显著性差异;(4)CCA分析结果显示土壤有机质含量是影响土壤真菌群落结构的主要因素.综合分析表明:植被修复过程中可能会增加土壤有机质含量,进而影响土壤微生物群落结构.     

不同荷载作用下老采空区地表残余变形数值模拟研究——以淮南某矿工业广场为例

目的针对建筑荷载对老采空区的影响,建立数值模型对地表残余变形进行研究,分析在不同荷载作用下煤矿区老采空区地表残余变形规律,并揭示老采空区二次变形机理。方法以淮南某矿工业广场为研究区,采用FLAC3D数值模拟方法反演老采空区上方地表在不同建筑荷载下残余变形特征。结果老采空区中间区域地表残余变形最小,外边缘区其次,内边缘区最大;荷载位置不变,地表残余变形随荷载增大而增大。结论在老采空区域,地表受到新建建筑位置及建筑荷载大小的影响。因此,在老采空区新建建筑物要考虑地表残余变形,选择合适位置,限制建筑物的层数,同时采用适当的抗变形技术措施。     

马尾松林地土壤有机碳遥感估测

采用卡萨生物圈(CASA)模型的遥感间接估算法对长汀县河田镇马尾松林地土壤有机碳进行模型构建。结果表明:结合多种植被指数构建的综合植被指数(ICV),缓解了归一化植被指数(INDV)在植被净第一性生产力(NPP)反演的饱和现象及高估现象,拟合精度比归一化植被指数提高了17.4%,说明综合植被指数在研究区土壤有机碳(SOC)的估算上有更高的契合度;运用综合植被指数构建的随机森林回归模型,对土壤有机碳预测综合精度(R^2=0.597 2,RMSE=1.76,RM=94.85%)比其他回归模型高,适用于研究区SOC的估算。     

绿洲-荒漠交错带潜水-土壤-植被-大气连续体水热传输模型研究

该文以干旱区绿洲-荒漠交错带为研究对象,以质量守恒原理与能量平衡原理为基础,建立了潜水-土壤-植被-大气系统中水分与热量传输模式,并提出了求解潜水-土壤-植被 大气系统的数值模拟分解 协调新方法,用天山北麓三工河流域绿洲-荒漠交错带的实测资料验证了水热传输模型的可靠性.结果表明,植被冠层蒸腾量模拟值与实测值比较接近,其最大误差为11.3%,土壤含水率的模拟值与实测值的最大误差仅为5.9%,土壤温度模拟值与实测值的最大误差为8.3%,用该模型模拟绿洲-荒漠交错带潜水-土壤-植被-大气连续体水热动态传输过程、植被蒸腾量、地表蒸发量和植被的根系吸水率具有较高的精度.      

基于深度学习的湘赣鄂地区植被变化 及其影响因子关系模型

构建NDVI及其影响因子之间的关系模型是对区域植被变化进行预测的重要方法之一,然而传统的模型大多通过线性回归方法构建,且主要选取单一影响因子进行模型构建。深度学习是一种有效训练深层神经网络的机器学习算法,具有训练速度快、预测精度高的优点,近年来被应用于图像识别、回归分析等各领域。笔者引入深度学习方法,以气象、土壤、地形等多因子为模型自变量,以MODIS-NDVI为因变量构建关系模型,应用于湘赣鄂地区2005—2015年植被变化的预测中,对所建模型的适用性进行了评价。结果表明:深度学习模型与线性回归模型相比预测精度更高,预测效果更好,NDVI深度学习预测值与原始MODIS-NDVI值的相关系数达到0.804。可见,深度学习具有较强的模型构建及预测能力,能够地对区域植被变化进行有效的预测,进而为作物产量估算、冻害监测、植被覆盖度监测等研究提供帮助。     

基于流域不同特征的浐灞河生态系统健康评价

【目的】根据流域不同特征,构建浐灞河流域生态系统健康评价指标体系,并对其生态系统健康状况进行评价,为河流综合治理提供科学依据。【方法】基于浐灞河流域的水资源开发利用程度、水功能定位和生态环境保护的不同特点,构建了由生态结构与功能、水文特征、水环境状况、社会经济和生态服务功能5个方面要素,11个单项指标组成的流域生态系统健康评价指标体系,并采用模糊综合评价法与层次分析法相结合的方法对浐灞河流域生态系统健康状况进行评价。【结果】影响浐灞河流域上中游区域生态系统健康的主要问题有水土流失、植被破坏以及人口增加对环境的压力,影响浐灞河下游城市段生态系统健康的主要问题有水资源过度开发和河流水质污染。浐灞河上中游区域和下游城市段生态系统健康综合评价度分别为0.803 7和0.760 9,可知浐灞河流域上中游区域生态系统处于亚健康状态,下游城市段为临界状态。【结论】浐灞河流域上中游区域生态结构与功能欠缺,下游区域受水文特征和水环境状况的影响较大,是浐灞河进行流域治理和水生态保护与修复应重点关注的问题。     

基于GM（1，1）模型的时段年平均降水量预测——以宁夏隆德县为例

利用灰色系统理论GM（1,1）模型对隆德县时段年平均降水量进行了预测,经过残差检验证明所建模型具有可行性和适应性,以及用已有的实测数据检验所建模型精度满足预报要求,并预测了未来4个时段年平均降水量．预测结果为研究区域的水资源规划提供了依据．     

黑龙江省多年冻土区植被NDVI时空变化及其与地温的响应

利用1982—2006年NOAA AVHRR-GIMMS NDVI和2002—2010年MODIS NDVI这2种数据并结合周边13个气象站的地表温度数据,分析1982—2010年黑龙江省多年冻土区生长季植被NDVI在时间和空间上的尺度变化及其与地表温度的响应关系。结果表明,黑龙江省多年冻土区生长季GIMMS NDVI和MODIS NDVI对植被NDVI具有很好的指示作用;1988—2004年植被波动较大,2004年以后植被增长趋势逐渐放缓,趋于平稳;在1982—2006年,植被NDVI与地表温度5月为显著正相关,6月相关性很弱,7、9、10月呈低度相关,8月则相关性显著。在2002—2010年,5、10月为低度相关,6月为显著相关,7—8月相关性较弱,9月为显著相关。总体来看,植被覆盖度不断变好;植被NDVI与地表温度具有较强的相关性,年际变化总趋势较为相似,具有同期性。     

吉林西部地表植被生长期的遥感监测方法

基于1998-2008年每15天的NDVI数据集,对吉林西部地表植被的生长状况进行了建模分析,由实验室内的人工判定取代传统上的回归方程分析,针对最终数学运算结果进行插值运算,得到研究区域地表植被生长期的起始与终止日期(植被绿度始期和绿度末期)以及生长期的持续天数.结果表明:吉林西部的地表植被生长期由5月上旬开始至9下旬结束,整个研究区域内植被生长期持续130 d左右,由西向东,地表植被生长期的天数逐渐减少.在空间上,地表植被生长始期由西向东越来越迟,时间相差20 d以上,生长终止期相差较小,东西趋于一致.     

内蒙古四大沙地植被NDVI变化及气候响应研究

为了更好掌握内蒙古四大沙地的植被长势变化及气候响应,用GIMSS/NDVI数据对1981 ～ 2001年8月的植被NDVI值进行了研究.分析结果表明,四大沙地的植被NDVI平均值从高到低的顺序为呼伦贝尔沙地、科尔沁沙地、浑善达克沙地、毛乌素沙地.NDVI变异系数从大到小的顺序为浑善达克沙地、毛乌素沙地、科尔沁沙地,呼伦贝尔沙地.对四大沙地的8月NDVI数据与5～8月累积平均气温逐月进行回归分析结果都不具有显著性.而8月的NDVI数据与5～8月累积降水量逐月回归分析结果表明,沙地植被对降水量有明显的滞后效应.浑善达克沙地和毛乌素沙地NDVI与累积降水量有正相关,呼伦贝尔沙地和科尔沁沙地NDVI与累积降水量不具有显著性.     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。     

基于MODIS-NDVI的草地长势变化监测——以锡林郭勒盟为例

基于锡林郭勒盟2002-2006年MODIS的影像数据,提取植被指数NDVI,采用最大值合成法得到旬度植被指数NDVI数据,结合地面实测数据判断锡林郭勒盟的各类草地在空间上的分布情况,结果表明根据植被指数判断的植被分类情况和全盟的植被实际分布状况基本一致。在此基础之上利用两年旬度植被指数NDVI的差值研究锡林郭勒盟草地的长势变化情况,结果表明,2002-2006年植被状况在逐渐变好。这说明植被指数可以很好反映全盟的植被长势变化状况,该方法是动态监测全盟植被长势的有效方法。     

基于遥感的城市温度与植被相关性分析——以四川省内江市为例

以四川省内江市为研究区,以1988年6月23日、2007年5月6日Landsat TM数据和2000年5月10日的Landsat ETM+数据源,利用TM/ETM+热红外波段定量反演亮度温度,并计算归一化植被指数(NDVI)。在EXCEL软件中进行地表温度与NDVI之间的线性回归分析。结果表明:建成区大部分地区NDVI值较小,这是由于市区内有大量建筑、道路等硬化下垫面,植被覆盖少;部分植被覆盖较好的片区NDVI值较大;沱江水面NDVI值较小,为负值;除建成区和沱江以外的乡村区,植被覆盖良好,NDVI值较大。亮度温度与植被覆盖存在着明显的负相关,即植被覆盖越高的地方,温度相对较低,反之,温度则较高。     

基于SPOT-VGT数据的湖南省植被变化及其对气候变化的响应

目的本文旨在研究湖南省植被变化及其对气候变化的响应,以期为湖南省生态保护提供科学指导依据。方法利用2000—2015年SPOT-VGT NDVI、植被类型以及气象数据,辅以最小二乘趋势分析和相关性分析,探讨了湖南省植被生长变化特征并从年和月变化尺度分析了不同类型植被对气候变化的响应。结果(1) 近16年湖南省大部分地区植被NDVI呈增加趋势,但空间分布差异较大,NDVI高值区在湘西北和湘西南,而湘中及湘北植被覆盖较差;(2)2000—2015年湖南省植被NDVI增幅为0.004 5/a,灌丛NDVI增加趋势最大,达0.005 1/a,而沼泽最小,仅为0.002 6/a;(3)湖南省植被NDVI与气温、降水正负相关共存,与气温的相关性较好。从不同类型植被来看,各类型植被NDVI与气温呈正相关的面积占绝大部分,灌丛和针叶林NDVI与降水呈正相关的面积较大,而草丛、草甸和沼泽NDVI与降水呈负相关的面积较大,阔叶林和栽培植被与降水呈正负相关的面积约各占一半;(4)时滞性分析表明,植被对降水的响应存在2个月滞后,且7月NDVI与6月降水、9月NDVI与同期降水的相关性显著,但逐月NDVI与前0~3个月气温的相关性均不显著。结论近16年湖南省植被覆盖呈增加态势,但空间分布差异较大;不同类型植被对气候要素变化响应也各异。      

基于Quick Bird的阿其克苏河植被覆盖度研究

[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度.     

基于NDVI的福建省植被变化特征分析

运用中等分辨率成像光谱仪( MODIS)遥感植被指数数据,利用趋势线分析法和小波分析方法对福建省近年来的植被覆盖时空变化规律进行分析。结果表明：福建省近11 a来整体植被覆盖较好较稳定,但沿海人口较密集、城镇建设拓展较快的区域及沿海的岛屿植被覆盖较低;归一化比值植被指数( NDVI)最高值出现在8-9月,最低值出现在3月;时间尺度为12个月的年内生长季与非生长季NDVI值变化最明显;福建省年平均NDVI值、生长季平均NDVI值、非生长季平均NDVI值在2003年之前呈增长趋势,之后转为下降趋势,2005年总体上达到最低值,随后缓慢上升;福建省植被增加显著的区域是龙岩西北部、漳州东南部及莆田中部,植被覆盖状况显著变差区域是福州市区、莆田、泉州、厦门沿海城镇区域。     

东北地区地表NVDI的时空变化规律

为了分析天然林保护工程等人类活动和气候变化对东北地区地表植被的影响,依据天然林保护工程一期期间东北地区高分辨率NDVI数据,采用统计和相关分析等数学方法,计算得到1999—2008年间东北地区地表NDVI的空间分布及其随时间的变化。结果表明:东北地区年均NDVI的分布具有明显的地域性差异,人类活动的扰动是影响植被稳定性的主要原因;在天然林保护工程与气候变化的综合作用下,东北地区年均NDVI呈显著增加趋势,其中森林NDVI的增加占主导地位;东北地区不同季节NDVI的空间分布与年均NDVI的空间分布基本相似,NDVI的季节变化与植被的生物学特征和物候变化一致,夏季NDVI在1999—2008年间呈极显著增加趋势。研究表明天然林保护工程促进了东北地区地表植被的恢复性增长。      

内蒙古地区植被覆盖变化及其对水热条件的响应

目的本文以NDVI为表征,以内蒙古地区植被为研究对象,分析近32年(1982—2013年)生长期各季度植被动态变化趋势及其对气候因子的响应,旨在了解该区的生态环境变化趋势,为区域生态建设提供决策依据。方法本文基于1982—2013年内蒙古地区GIMMS3g NDVI数据集,结合该地区的降水和平均温度数据,运用线性回归、相关性分析和ANUSPLIN插值等方法分析了近32年来生长期各季度植被动态变化趋势及其对气候因子的响应。结果1982—2013年内蒙古地区植被总体上呈上升趋势,内蒙古NDVI与各气候因子的相关性不同,生长期各季度(春、夏、秋)NDVI与降水量多呈显著正相关关系,但与前期降水的相关性更密切;NDVI与温度的相关性以负相关为主。相比于温度,NDVI与降水的相关性更高。结论内蒙古地区植被呈持续好转态势,该区植被在不同生长阶段对水热的响应程度不同。总体上,生长季初期(春季),东北地区(呼伦贝尔市东部及东北部和锡林郭勒市东南边缘),植被对热量变化的响应较为敏感,主要体现在对同时期温度的响应;夏秋季节,中部地区(呼伦贝尔市西南部、锡林郭勒盟大部分地区、乌兰察布市北部、鄂尔多斯市大部)植被动态变化对降水的依赖性较强,突出表现为植被生长对降水的迟滞反应。研究建议,在未来生态恢复与重建工程中,要充分利用自然修复的方式恢复在当地条件下更具有持续性的植被生态系统;同时为避免盲目大规模人工造林导致土地退化,既要考虑目前的水资源承载力,还要考虑未来气候变化背景下,水资源的供给能力。      

利用气象卫星遥感进行哈尔滨地区作物生长状况监测及产量预报

文章通过对近几年的极轨气象卫星实时接收到的AVHRR/HRPT资料进行处理,数据经校正生成哈尔滨地区归一化植被指数灰度图像,利用种植作物结构不同造成绿度值不同的基本原理,进行作物生长状况监测及产量预报。研究表明,利用气象卫星资料进行作物生长状况监测及产量预报,具有客观、及时和动态跟踪等优点,结合传统气象产量预报方法,使产量预报水平有所提高,准确率可达98%以上。