2000-2012年陕西省复种指数时空分布及潜力分析

利用MODIS数据,经过去云和Savitzky-Golay平滑处理,根据农作物生长曲线变化特征剔除干扰峰,结合陕西省土地利用数据、统计数据和气象数据,运用地统计趋势分析、年际变化分析和标准差的方法,获取陕西省2000-2012年复种指数时空分布及潜力分布.结果表明:陕西省复种指数地域差异显著,由北向南先增后减,呈现一定的纬度特征.复种指数年际变化也存在地域差异,与地貌类型和农业现代化水平密切相关.陕西省平均复种指数为160.32％,平均复种潜力为184.29％,陕南地区可挖掘潜力最大,其次是陕北地区和关中地区.研究结果可为陕西省农业政策制定及粮食估产提供依据.     

华北平原冬小麦总初级生产力的遥感监测

该文以华北平原冬小麦为研究区,验证MODIS-GPP产品数据在下垫面复杂的农田生态系统的适用性,及农田生态系统的碳源/汇功能。首先采用MODIS-NDVI产品数据,根据冬小麦物候特征,解译出冬小麦种植面积;然后与经过验证并校正后的MODIS-GPP产品数据估算华北平原冬小麦2010年生长季内的GPP总量;最后,由涡度相关实测数据估算出冬小麦的生态系统呼吸量（RE）和净生态系统生产力(NEP)。结果显示：MODIS-NDVI解译出的冬小麦面积结果与TM解译结果的用户精度高达90.6%,总体精度达87.2%;MODIS-GPP产品数据与涡度相关数据估算结果的复相关系数高达0.9227;2010年华北平原冬小麦生长季GPP约为6.24′108 kgC,约占该区所有植被GPP的21.3%;华北平原冬小麦固碳能力较强,净生态系统生产力（NEP）占GPP的58.7%。研究表明,MODIS-GPP产品数据满足华北平原冬小麦GPP统计精度需求,冬小麦生态系统对陆地生态系统起到了重要的碳汇功能。     

黄土高原植被净初级生产力时空变化及其影响因素

为了探明黄土高原地区植被生产力变化的驱动机制,该文基于MODIS传感器获得的MOD17A3数据,分析了黄土高原2000-2010年间植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空变化及其主要影响因素,并借助多元统计分析方法对引起NPP变化的自然和人为因素进行量化分析。结果表明:黄土高原植被总NPP从2000年的119 Tg(以C计)增加到2010年的144 Tg(以C计),年增速4.57 g/(m2·a)(P0.05)(以C计)。黄土高原约91%的区域NPP呈增加趋势,37%的区域增加趋势显著,主要分布在陕西、青海大部分地区、甘肃南部及宁南山区。整个黄土高原近11 a间NPP变化受自然和人为因素共同影响,其中退耕还林还草累计面积、帕尔默干旱指数(palmer drought severity index,PDSI)、耕地面积和人口数量是影响NPP变化的主要因素。退耕还林还草累计面积占四者总贡献率的43%,PDSI占40%,耕地面积和人口数量分别占13%和4%。对区域而言,由退耕还林还草工程引起的土地利用覆被变化是退耕区(陕北、甘肃东南部等)NPP增加的主要因素,而近年来干旱情况的缓解(PDSI呈上升趋势)则是青海、内蒙古等地NPP增加的主要因素。该研究对于黄土高原各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。     

利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析

利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明：4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。     

基于MODIS遥感数据和GIS的山东省生态环境状况评价

本文利用山东省MODIS遥感影像,以监督分类方法进行了土地利用／覆被分类,通过GIS的空间分析功能提取出生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数、环境质量指数等评价信息,利用构建的生态环境状况指数（EI）模型,进行了山东省生态环境状况的评价。研究结果表明,山东省生态环境状况整体较好,优、良面积占总面积的61．1％,但同时存在环境污染、土地退化、水资源短缺等问题,生态环境较差、差的面积占16．2％。该研究探索了MODIS数据和GIS技术相结合的生态环境状况评价方法,对区域生态环境的保护和改善具有积极意义。     

Evaluating Beech Tree Phenology in a Deciduous Broadleaf Forest in Northern Iran Using Ground Observation and MODIS Images

We selected 15 beech trees (Fagus orientalis) from the study area in a mountainous region from 520 to 1310 m above sea level. Ground observations of the beech tree growth process from January to December 2004 in 7- to 15-day intervals were performed both visually and by measuring leaf chlorophyll concentration (chlorophyll meter SPAD-502). Results for the regression analysis showed that the leaved period positively correlated with the air temperature (r?=?.894). Anthesis and SPAD measurements have a negative relationship with air temperature and as temperature increases they appear earlier in the year. Anthesis and SPAD measurements had correlation coefficients of r?=??.883 and r?=??.855, respectively. The anthesis and bud bursting and leaf tip appearance have a negative relationship with increasing altitude from sea level and as altitude increases they appear later in the year. To make phenological events in deciduous broadleaf forests recognizable, we used a seasonal 8-day composite Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer/Normalized Difference Vegetation Index (MODIS/NDVI). Prior to leaf expansion, NDVI increased from the 109th day of the year or earlier. Existence of the evergreen plants (Ruscus hyrcanus) on the ground and snow-melting exert an influence on inconsistency of phenology monitoring of MODIS/NDVI images. Regression analysis showed that there is a positive relationship between NDVI and SPAD measurements (chlorophyll content) in beech trees.     

基于MODIS数据的黄河三角洲地表温度研究

指出了地表温度作为地表能量平衡中的异常重要的参数之一,它在地表与大气相互作用过程当中发挥着非常重要的作用,在地表能量平衡的研究也扮演着重要角色,特别在气象、水文、地质、生态等众多领域有着非常广泛的应用需要。对现有的地表温度反演的4种算法进行比较,最终确定选择劈窗算法。根据劈窗算法的需要,对 M ODIS数据波段选取,反演出黄河三角洲地区地表温度,并且利用实测的地表温度进行反演结果精度分析。     

基于长时间序列遥感数据反演NPP的耕地质量评价

为客观获得省域耕地质量分布状况,减少时间断点引起的评价误差,构建了一种基于长时间序列遥感数据反演NPP的耕地质量评价方法。首先,在耕地图斑约束下,采用时序LSWI和EVI数据识别水稻和玉米;然后,采用2000—2010年MODIS的MOD09A1数据,结合气象站点数据,利用VPM模型分别计算水稻和玉米的净初级生产力(NPP),并得到多年NPP均值,可反映耕地种植作物的常年长势,使用距平分析法消除作物类型差异,得到表征耕地质量的评价结果;最后,以吉林省为研究区,对本文提出的方法进行了实证与分析。实验结果表明,长时间序列NPP耕地质量反演结果与耕地质量利用等别整体空间分布一致。其中,吉林省中部与北部由于耕地集中连片,反演结果准确。南部山区耕地斑块破碎,耕地与林地混合,导致反演结果偏高。本文构建的长时间序列NPP耕地质量评价方法对省域范围、集中连片耕地质量评价具有可行性,可为我国耕地质量评价提供科学依据。     

基于多生育期MODIS-NDVI的区域冬小麦遥感估产研究

以河南省开封市为研究区,采用2005—2013年种植区域冬小麦生育期内16 d合成的250 m空间分辨率的归一化植被指数(NDVI)之和,与冬小麦产量数据进行相关分析,筛选得到最佳遥感估产时相,建立单变量回归模型;同时,基于冬小麦生长的各个关键时期NDVI构建多元回归模型,再通过主成分分析方法对多元回归模型参数进行改进,得到新的估产模型;最后使用开封市2014年的产量数据对估产模型进行验证,旨在构建具有较高精度的估产模型,从而更好地指导小麦生产。结果显示,3种估产模型的估产误差均控制在10.55%内,根据3个模型得到研究区内冬小麦最佳产量预测时段为3月下旬,即拔节期;3个模型中,主成分回归估产模型的产量拟合精度最高,达93.12%,具有一定的实用价值。     

北疆不同草地类型MODIS植被指数的时空变化研究

利用卫星遥感数据TERRA/MODIS,以2004、2005年5-10月的月度变化为例,分析了北疆试验区高寒草甸、高寒草原、温性草原化荒漠、人工草地和沼泽5种草地类型植被指数(MODIS-EVI、NDVI)在各个生长阶段的变化,从而反映5种草地类型生长状况及其特性.研究结果表明,5种草地类型增强型植被指数(EVI)均比归一化植被指数(NDVI)小,两者月度变化趋势基本一致,但EVI变化幅度比NDVI小.在高寒草原、高寒草甸、温性草原化荒漠草地类型上EVI比NDVI更稳定,但在沼泽多水的自然环境和人工草地上,EVI波动幅度大于NDVI.