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.     

基于MODIS数据的山东省森林植被与水汽相关分析研究

以山东省森林为研究对象,利用MODIS的大气水汽产品、山东森林分布图等对大气水汽与森林植被的关系进行了研究,结果表明：水汽的变化很快,有明显的运动、传输过程;水汽含量的分布与当时的风速、风向、天气状况、地形等有着密切的联系;下午各地水汽含量差异不明显,夜间各地水汽含量比白天低;林区分布的对大气水汽含量的日变化影响不显著,下午森林对大气水汽的调节作用比较强。     

Evaluation of spatial-temporal dynamics in surface water temperature of Qinghai Lake from 2001 to 2010 by using MODIS data

Lake surface water temperature(SWT) is an important indicator of lake state relative to its water chemistry and aquatic ecosystem,in addition to being an important regional climate indicator.However,few literatures involving spatial-temporal changes of lake SWT in the Qinghai-Tibet Plateau,including Qinghai Lake,are available.Our objective is to study the spatial-temporal changes in SWT of Qinghai Lake from 2001 to 2010,using Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) data.Based on each pixel,we calculated the temporal SWT variations and long-term trends,compared the spatial patterns of annual average SWT in different years,and mapped and analyzed the seasonal cycles of the spatial patterns of SWT.The results revealed that the differences between the average daily SWT and air temperature during the temperature decreasing phase were relatively larger than those during the temperature increasing phase.The increasing rate of the annual average SWT during the study period was about 0.01℃/a,followed by an increasing rate of about 0.05℃/a in annual average air temperature.The annual average SWT from 2001 to 2010 showed similar spatial patterns,while the SWT spatial changes from January to December demonstrated an interesting seasonal reversion pattern.The high-temperature area transformed stepwise from the south to the north regions and then back to the south region from January to December,whereas the low-temperature area demonstrated a reversed annual cyclical trace.The spatial-temporal patterns of SWTs were shaped by the topography of the lake basin and the distribution of drainages.     

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。     

基于植被指数对望奎县粮食作物产量预测方法的研究

以望奎县为研究区,利用TM影像确定望奎县土地利用现状,根据当年农作物生长季节内累积植被指数的平均值之和与农作物产量存在的关系,建立了最大植被指数遥感估产模型。并使用2007～2010年的MODIS遥感资料和该估产模型,对2007～2010年的望奎县粮食总产进行了估测,其中,前2个年度的估产误差都接近3%。此方法在大范围粮食总产预测中值得借鉴。     

艾比湖面积动态变化与气象要素的关系研究

利用2005—2010年250 m×250 m的EOS-MODIS卫星资料,通过预处理、几何校正,在C++环境下,进行水体判识与面积计算,对艾比湖湖区水域面积进行计算,得到逐旬的遥感动态监测数据,将其与同期气象台站的观测资料(温度、降水、风速、蒸发量)相结合,在SPSS中进行统计分析.结果表明:①艾比湖面积有显著的季节性变化,同一年内,由春到秋,艾比湖湖区水体面积总体呈现逐渐减少的趋势;湖区水域面积年内最大值多出现在春季,年内最小值多出现在秋季,但秋末湖区水域面积相对秋初又有所增加.②从年际变化来看,2005—2010年,艾比湖湖区水域面积呈现逐年减少的趋势;旬平均最高峰出现在4月中旬,且5月下旬湖区面积会出现次高峰,旬平均最小值出现在10月上旬,旬平均最高峰主要是山区融雪和降水的共同作用所致,次高峰主要是由降水所致.③相关分析表明,湖泊面积变化与温度、降水相关性不显著,但与风速有显著的正相关,与蒸发量有显著的负相关.     

基于MODIS数据的海南岛干呈监测研究

利用NASA提供的MODIS陆地产品NDVI和LST,采用植被供水指数法对海南岛2010年1～4月的地表干旱情况进行遥感监测,将监测结果与同期的综合气象干旱指数对比分析。结果表明:对于植被覆盖度较高的热带岛屿海南岛,利用植被供水指数进行干旱的动态监测是可行的,MODIS数据可很好地满足大范围的实时动态监测。2010年1～4月间VSWI遥感监测分析显示海南岛地表干旱存在着明显的区域差异,西南沿海比中东部严重,在此期间干旱有持续加重的发展趋势。     

基于时间序列MODIS LST产品的重构研究

利用遥感数据可以对地球资源环境进行大面积连续监测,得到更为精确的研究结果,MODIS LST数据因其优化的时空分辨率成为较理想和常用的数据源。同时,遥感数据由于受到云、气溶胶以及传感器角度等影响均存在不同程度的噪声污染、数据缺失等问题。针对该现象,以河南省为研究区域,以MODIS LST数据为研究对象,利用谐波分析方法对河南省2011年全年每天四个时刻的MODIS LST 时间序列数据进行重构。结果表明,利用该方法重构的数据可对MODIS缺值70%以上的影像进行弥补,并且60%以上影像误差可控制在3℃以内,能得到较好的重构结果;同时重构LST数据与相应气温数据相关性大部分在0.8左右,能够较好拟合LST的变化趋势。     

基于温度植被干旱指数的黑龙江省旱情动态研究

2015年黑龙江省发生大面积干旱,为了对此旱情进行动态监测,采用6—9月的MODIS数据,计算温度植被干旱指数(TVDI);以过去15年(2000—2014年)的全省40个旱作农业站点以旬为单位的TVDI为研究对象,根据土壤相对湿度的农业干旱等级划分标准,制定TVDI的干旱监测等级,利用2011年实地测取土壤相对湿度数据对该等级进行验证,结果表明,验证结果准确度达到83%。结果显示:TVDI被分为5个等级,TVDI0.46为无旱,TVDI在0.46~0.57之间为轻旱,TVDI在0.57~0.76之间为中旱,TVDI在0.76~0.86之间为重旱,TVDI0.86为特旱,用此标准对黑龙江省2015年的旱情进行分析,能够较好地反映出黑龙江省整体的实际旱情。在监测中2015年7月份全省旱情最为严重,持续到8月中旬,到8月下旬省内各地陆续降雨,重旱区域减少,整体旱情减轻。     

A remote sensing-based agricultural drought indicator and its implementation over a semi-arid region,Jordan

The objective of the study was to develop a remote sensing(i.e., Landsat-8 and MODIS)-based agricultural drought indicator(ADI) at 30-m spatial resolution and 8-day temporal resolution and also to evaluate its performance over a heterogeneous agriculture dominant semi-arid region in Jordan. Firstly, we used principal component analysis(PCA) to evaluate the correlations among six commonly used remote sensing-derived agricultural drought related variables. The variables included normalized difference water index(NDWI), normalized difference vegetation index(NDVI), visible and shortwave drought index(VSDI), normalized multiband drought index(NMDI), moisture stress index(MSI), and land surface temperature(LST). Secondly, we integrated the relatively less correlated variables(that were found to be NDWI, VSDI, and LST) to generate four agricultural drought categories/conditions(i.e., wet, mild drought, moderate drought, and severe drought). Finally, we evaluated the ADI maps against a set of 8-day ground-based standardized precipitation index values(i.e., SPI-1, SPI-2, …, SPI-8) by use of confusion matrices and observed the best results for SPI-4(i.e., overall accuracy and Kappa-values were 83% and 76%, respectively) and SPI-5(i.e., overall accuracy and Kappa-values were 85% and 78%, respectively). The results demonstrated that the method would be valuable for monitoring agricultural drought conditions in semi-arid regions at both a reasonably high spatial resolution(i.e., 30-m) and a short time period(i.e., 8-day).