伊犁绢蒿荒漠草地土壤养分和植被指数的空间异质性研究

[目的]土壤养分与植被分布格局之间的关系.[方法]应用地统计学方法,研究伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地土壤养分与植被指数的空间异质性.[结果](1)绢蒿荒漠土壤碱解氮、速效钾含量空间自相关性较差,而有机质、全磷、速效磷、全钾、全氮、植被指数(NDVI)自相关性较好.(2)通过半方差分析各项目都能用很好的模型来拟合,有机质符合线形模型,全钾、全磷、全氮、速效磷、碱解氮、速效钾和植被指数均符合高斯模型.(3)土壤养分元素和植被指数的变程在23.58～110 m,相差比较大.[结论]通过普通克立格插值,绘制了植被指数与土壤有机质和土壤养分的等值线分布图.对绢蒿蒿类荒漠草地土壤养分与植被指数空间异质性分析有助于分析植被指数的空间异质化程度与土壤元素伊犁(OM,N、P、K)空间异质化的相关性.     

1982-2013年新疆不同植被生长时空变化

基于逐像元一元线性回归模型,应用MODIS NDVI数据对AVHRR-GIMMS NDVI 数据进行时间序列拓展,建立了1982-2013年间长时间序列生长季最大NDVI数据集,分析了新疆不同分区的生长季植被NDVI变化及其对气候变化的响应。结果表明,1)北疆平原地区、南疆平原地区和南疆山地地区的植被NDVI变化呈显著增长趋势,北疆山地地区的植被呈下降趋势。2)水分条件和最低气温是影响新疆植被生长的重要因素,但不同分区的影响程度不同。北疆平原地区植被受水分条件影响较大,其中最低气温对农田植被影响较大;南疆平原地区植被受气温和降水的双重作用;山地地区植被受水分条件影响较大。3)从不同植被类型来看,水分条件对草地的影响最大,其次是林地,农田植被受水分条件的限制较小,与灌溉有着直接关系。4)增温增湿的气候条件有利于植被生长;北疆山地地区植被退化趋势受气候变化、火灾、平原草地围栏保护后放牧压力向山地转移等综合因素的影响。     

EOS-MODIS数据在草地资源监测中的应用进展综述

简要介绍了美国对地观测系列卫星(Earth Observing Satellites, EOS)及其中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)数据在遥感方面的应用,总结了近年来MODIS数据在草地资源监测领域的研究成果,指出了利用MODIS数据进行监测与其他遥感卫星监测有不可比拟的优越性,着重介绍了MODIS数据在草地上进行植被动态、雪灾监测、火灾监测、病虫害监测等领域监测中应用的一般原理,并与应用甚高分辨率辐射仪(The Advanced Very High Resolution Radiometer, AVHRR)遥感监测进行对比.从理论上、技术上和实践上证明MODIS数据在各领域监测中的监测能力及可行性,目的在于为MODIS遥感监测工作提供一种有益的启示,以期为及时、准确监测预报提供借鉴和参考.     

基于MODIS数据用两步法构建四川省地面太阳辐射计算模型

以MODIS遥感资料为基础数据,采用统计模型反演的方法,构建了两步法计算高分辨率地面太阳辐射量的计算模型。第一步基于遥感云量与地面日照百分率的相关关系,计算格点各月日照百分率值;第二步基于日照百分率与太阳辐射量的相关关系,计算格点太阳辐射量。应用本方案对四川省1km格点分辨率地面太阳辐射量进行计算,并利用6个辐射站总辐射实测值对计算结果进行检验。结果表明：四川省年总辐射量在3102～6659MJ·m^-2,最低值出现在四川盆地东南部,最高值出现在川西高原西部。利用地面辐射站观测资料进行检验,结果表明各站各月太阳辐射量计算值与实际观测结果基本一致,年辐射量计算绝对误差均小于100MJ·m^-2,相对误差均小于2%,表明该模型模拟精度较高,可用于四川省地面太阳辐射量计算。     

柴达木盆地典型地貌单元归一化植被指数变化特征

[目的]探究柴达木盆地不同地形地貌单元植被空间分布特征及生态环境的变化趋势,为当地制定有针对性的生态环境保护策略提供决策支持与数据依据。[方法]利用1998—2018年柴达木盆地的5期Landsat遥感影像,采用趋势线及相关分析等方法,研究近20 a来该区不同地貌单元的归一化植被指数(NDVI)的变化特征,并分析了其驱动力。[结果](1)柴达木盆地NDVI总体上表现为东南高,西北低,1998—2003年,受崩塌、滑坡、泥石流等自然灾害的影响,NDVI呈现出显著下降趋势;2003—2008年,随着国家生态环境治理力度的加强及公众环保意识的提高,NDVI表现出显著增加趋势,2008年以后,NDVI趋于稳定,生态环境保持良性发展;(2)不同地貌分区下,水源是限制植被生长的关键因子,冲积扇和洪积扇地区植被生长较茂盛;人类活动对生态环境的影响表现出两面性,在德令哈中海拔流水作用丘陵台地平原区(Ⅱ_2),人类改造土地利用类型,种植枸杞等经济作物,使该区域NDVI增加明显,在达布逊中海拔、盐湖沉积平原区(Ⅱ_3)湖泊周边,受人类采盐活动影响,NDVI表现出显著下降趋势;(3)受到气候、人类活动和植被类型的影响,NDVI和海拔高度表现出明显的正相关特性;(4)NDVI受坡度影响明显,坡度在2°～35°时,NDVI普遍较高。[结论]水源和气候是影响植被变化的关键因子,人类活动和地形的改变,同样会导致生态环境的变化。     

利用MODIS遥感数据探测长江口及邻近海域赤潮初步研究

针对2004年6月11日和2005年5月25日发生在长江口及邻近海域的赤潮,利用EOS/MODIS遥感数据进行监测研究。采用海表温度19°C及叶绿素a浓度6mg/m3经验数据作为阈值,结合多波段差值比值法对MODIS遥感图像中长江口及邻近海域的赤潮进行综合检验。研究结果表明,利用MODIS遥感数据探测赤潮是可行的,并建立了运用多波段差值比值法、海表温度及叶绿素a浓度的阈值综合判定法对赤潮灾害进行探测的方法。     

基于NDVI时序数据的不同水源灌溉面积分类研究--以人民胜利渠灌区为例

灌溉面积是水土资源利用的重要指标,灌溉面积监测是灌区和农业水资源管理的基础。【目的】探索不同水源的灌溉面积的遥感分类方法。【方法】基于人民胜利渠灌区2017年的Landsat8卫星数据和2012年的MODIS卫星数据,提取了灌区NDVI时序数据曲线,分别采用监督分类和非监督分类方法对灌区不同水源的灌溉面积进行分类,并结合实地调查资料对分类结果进行验证。【结果】非监督分类方法并不适用于灌区尺度的灌溉水源分类;基于MODIS数据的分类效果较差,分类精度为57.14%;基于Landsat8数据的NDVI时序数据和监督分类的结果较好,分类精度达到73.58%。【结论】空间分辨率较高的NDVI时序数据可对灌区灌溉水源进行分类。     

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。     

Assessment of desertification in Eritrea: land degradation based on Landsat images

Remote sensing is an effective way in monitoring desertification dynamics in arid and semi-arid regions. In this study, we used a decision tree method based on NDVI(normalized difference vegetation index), SAVI(soil adjusted vegetation index), and vegetation cover proportion to quantify and analyze the desertification in Eritrea using Landsat data of the 1970 s, 1980 s and 2014. The results demonstrate that the NDVI value and the annual mean precipitation declined while the temperature increased over the past 40 a. Strongly desertified land increased from 4.82×10~4 km~2(38.5%) in the 1970 s to 8.38×10~4 km~2(66.9%) in 2014: approximately 85% of the land of the country was under serious desertification, which significantly occurred in arid and semi-arid lowlands of the country(eastern, northern, and western lowlands) with relatively scarce precipitation and high temperature. The non-desertified area, mostly located in the sub-humid eastern escarpment, also declined from approximately 2.1% to 0.5%. The study concludes that the desertification is a cause of serious land degradation in Eritrea and may link to climate changes, such as low and unpredictable precipitation, and prolonged drought.     

基于光谱混合分析的荒漠化信息提取--以毛乌素沙地为例

采用光谱混合分析(SMA)技术,选取农地、裸沙、沙生植被、水和盐碱地作为基本组分,以位于半干旱区的毛乌素沙地的典型地区为例,进行了荒漠化土地混合像元分解和荒漠化信息提取的尝试,并与穗帽变换和监督分类的结果进行了比较,最后采用实地调查数据和NDVI方法进行了精度验证.研究结果表明:光谱混合分析技术用于荒漠化信息提取具有比较好的效果,效果明显优于常用的NDVI方法.