An improved algorithm for mapping burnt areas in the Mediterranean forest landscape of Morocco

The identification of burnt forests and their monitoring provide essential information for the suitable management and conservation of these ecosystems. This research focuses on the use of remote sensing with MODIS sensor data in a Mediterranean environment, precisely in the Rif region known for its high occurrence of forest fires and the largest burnt areas in Morocco. It mapped the burnt areas during the summer of 2016 using spectral indices from MODIS images, namely the Normalized Burn Ratio (NBR) and the Burnt Area Index for MODIS (BAIM). Two field surveys were used to calibrate spectral indices and validate the maps. First, a monotemporal analysis using a single pre-fire image determined the appropriate threshold of the spectral indices (BAIM and NBR) for burn detecting. Secondly, a multitemporal method was applied based on dBAIM and dNBR images which represented pre-fire and postfire differences of the BAIM and NBR images, respectively. The results show that separate use of monotemporal postfire and multitemporal methods produced an overestimation of the burnt areas. Finally, we propose a new algorithm combining both methods for burnt area mapping that we name Burnt Area Algorithm. MCD45A1 and MCD64A1 MODIS burnt area products were compared to the proposed algorithm. Validation of the estimated burnt areas using reference data of the Moroccan High Commission for Water, Forests and Fight against Desertification showed satisfactory results using the proposed algorithm, with a determination coefficient of 0.68 and a root mean square error of 44.0 ha.     

Assessment of biomass and net primary productivity of a dry tropical forest using geospatial technology

This study quantifies biomass, aboveground and belowground net productivity, along with additional environmental factors over a 2-3 year period in Barnawapara Sanctuary of Chhattisgarh, India through satellite remotesensing and GIS techniques. Ten sampling quadrates20×20, 5×5 and 1×1 m were randomly laid for overstorey (OS), understorey (US) and ground vegetation(GS), respectively. Girth of trees was measured at breast height and collar diameters of shrubs and herbs at 0.1 m height. Biomass was estimated using allometric regression equations and herb biomass by harvesting. Net primary productivity (NPP) was determined by Ssumming biomass increment and litter crop values. Aspect and slope influenced the vegetation types, biomass and NPP in different forests. Standing biomass and NPP varied from 18.6 to101.5 Mg ha^-1 and 5.3 to 12.7 Mg ha^-1 a^-1, respectively,in different forest types. The highest biomass was found in dense mixed forest, while net production recoded in Teak forests. Both were lowest in degraded mixed forests of different forest types. OS, US and GS contributed 90.4, 8.7and 0.7%, respectively, for the total mean standing biomass in different forests. This study developed spectral models for the estimation of biomass and NPP using Normalized Difference Vegetation Index and other vegetation indices.The study demonstrated the potential of geospatial tools for estimation of biomass and net productivity of dry tropical forest ecosystem.     

京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究

长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001—2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。     

基于MODIS数据的山东省2014-2016年干旱监测分析

针对近年频发的干旱情况不能准确及时监测评估的问题,以山东省为研究区,基于温度植被干旱指数方法（TVDI）,利用S-G加权滤波对MODIS地表温度产品MOD11A2和植被指数产品MOD13A2数据进行了重建,根据重建后的数据计算2014—2016年山东省的温度植被干旱指数,在比较NDVI-LST与EVI-LST构建的温度植被指数干旱模型（TVDI）的基础上,利用效果更好的EVI-LST构建的TVDI模型反演山东省2014—2016年的干旱情况,最后利用气象站观测数据对TVDI结果进行了相关性分析。研究表明,山东省在2014—2015年全年平均干旱面积占比分别为37.62%,41.7%,2016年基本无旱情发生。气象站观测的降水、温度与TVDI的相关性均在0.32以上,且均通过显著性检验,说明植被覆盖信息和陆地表面温度信息相结合反演的TVDI空间和时间分布能够较好地反映表层土壤水分变化趋势,其作为旱情评价指标是合理的。     

甘肃省草地植被NDVI时空变化特征及驱动因素研究

本文基于甘肃省2000—2019年归一化植被指数（normalized different vegetation index，NDVI）数据及气象数据，研究了甘肃省草地NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明：近20年，生长季草地NDVI整体水平较低但呈波动上升趋势，增速为0.030·（10a）^-1，草地NDVI分布呈现东南高西北低的格局；20年间生长季NDVI呈显著增加趋势的面积占甘肃省草地的19.08%，主要分布在陇中黄土高原；甘南高原和祁连山地生长季NDVI保持稳定，其中高寒草甸NDVI整体较高且稳定性较强；生长季草地NDVI受夏季降水量的影响较大；人类活动主要促进了草地NDVI的增长。整体而言，甘肃省草地NDVI呈现增长趋势且稳定性较高，降水量对草地NDVI的影响较强。另外，生态工程也促进了草地NDVI增长，需长期实施。     

银杏落叶期叶片NDVI值2种拟合方法比较

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。     

基于EOS/MODIS的亚像元火情监测方法

利用对比监测卫星(Earth Observing Satellites,EOS)和中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)资料多波段和多空间分辨率的优势,研究了在混和像元中分解出亚像元火点,建立不同红外波段混和像元二元非线性方程表达式,利用牛顿迭代法求解亚像元火点的面积和亮度温度.通过对2002-2004年的我国西北地区典型火情进行估算,可以认为,该方法为小火点和扑灭后的余火估算提供了一种有效的途径.     

基于NDVI的植被覆盖度的变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例

为了分析张掖市甘州区自1987-2006年19年间的植被覆盖的变化,以归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型为基础,以1987年、2006年2期的TM影像和张掖市1∶10万地形图为数据基础,提取两期的植被覆盖等级图,定量的分析该地区植被覆盖度的变化情况。结果表明：近19年来,该区的植被盖度总体略呈下降趋势,荒漠化草地等植被覆盖状况较差的地区植被退化较为严重,绿洲地区的植被覆盖较为稳定,部分地区植被盖度呈上升趋势。     

西藏那曲地区植被覆盖状况与气象条件分析

本研究利用2004和2005年4-10月极轨气象卫星的AVHRR逐月归一化植被指数资料和同期西藏那曲地区气候资料,分析研究了该区域内的草原、草甸、灌丛植被覆盖特征以及长势与气候因子间的相关关系。结果表明,不同区域植被覆盖度、长势与降水、气温因子有显著的正相关关系,植被覆盖度越低,对降水的依赖性越强,那曲东部各等级植被覆盖面积与温度和累积降水的相关系数都大于中部和西部。