棉花生长初期灌溉信息遥感提取与校正

为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。     

基于像元二分模型的艾比湖湿地NDVI指数对微气候的响应

本研究提取了艾比湖湿地不同年份(1998、2007、2011、2014年)的NDVI指数,并进行了实地考察,然后利用像元二分模型对研究区植被覆盖状况进行估算,并分析其在时空分布上的特征及形成原因,建立影响植被覆盖与微气候变化的线性回归模型。结果表明,1)在空间分布上,西南部冲积平原植被覆盖等级最高,东北部覆盖等级略低于西南部,无覆盖和低覆盖等级分布面积最为广泛;在时间分布上,无覆盖面积处于下降趋势,低覆盖和中覆盖面积有所增加,较高覆盖与高覆盖等级面积处于下降趋势;2)不同植被覆盖度对气候变化的响应存在一定的差异;植被覆盖对降水量变化的反应最为强烈,在时间上具有一定的滞后性,对湿度变化的响应不明显,气温与植被覆盖水平之间存在线性函数关系。     

基于AOD数据的新疆大型露天煤炭开采区PM2.5和PM10反演

MODIS气溶胶产品AOD与PM2.5、PM10浓度高度相关,已广泛应用在PM2.5、PM10浓度模拟.该研究以新疆维吾尔自治区大型露天煤炭开采区准东矿区为研究对象,结合实测的2014年5月、7月、9月、12月PM2.5、PM10质量浓度数据与经过垂直湿度订正的MODIS气溶胶产品AOD,利用多元回归进行拟合建模,从建立的40个模型中选取最优模型并据此对研究区PM2.5、PM10的质量浓度进行定量估算.结果表明:AOD与PM2.5、PM10呈极显著正相关;4个月AOD与PM2.5、PM10质量浓度估算模型最优模型均为多项式模型;其中7月AOD与PM2.5质量浓度拟合模型较好(R2=0.6258),实测值与预测值拟合趋势线R2为0.8057;9月PM10拟合模型效果理想(R2=0.7329),实测值与预测值拟合趋势线R2为0.8077;将AOD代入最优模型反演PM2.5,从空间层面上反映出各区域PM2.5浓度差异明显.研究结果可为AOD的深度利用与PM2.5、PM10浓度的遥感估算提供参考,在大气污染物空间分布、监测大气环境质量、污染预测等方面都具有重要意义.     

基于遥感的甘肃省庆阳市植被物候信息提取

以黄土高原退耕还林还草工程重点区域——甘肃省庆阳市为研究区域,利用1999—2012年的SPOT-VGT NDVI数据,采用Savitzky-Golay滤波和TIMESAT物候提取算法,得到了庆阳市近14 a返青期和枯黄期数据,详细描述了庆阳市物候期时空变化格局。结果表明:庆阳地区近14 a期间返青期日序位于90~188天,东南地区相对于西北地区返青期要早,表现出较强的空间差异性,枯黄期日序位于275~309天,南部地区相对北部地区枯黄期要晚;从时间上来讲,14 a间,庆阳市返青期日序呈降低趋势,在一定程度上呈现出返青期的提前和枯黄期的推迟;空间上来讲,55.46%的研究区返青期变化率基本不变（-1~1 d/a）,49.61%的区域出现了枯黄期的推迟（1~3 d/a）。研究结果与已有的研究较为一致,并详细描述了庆阳市物候期时空变化格局,可为中国北方农牧交错带生态环境评估和保护提供一定的参考。     

基于GIS的喀斯特区域不同岩性基底植被NDVI变化分析

为了探索喀斯特区域植被变化的一般性规律,揭示纯喀斯特与亚喀斯特区域植被效应的差异性。以1:20万地质图为岩性基底,利用2000-2013年SPOT VGT_NDVI数据,通过变化倾斜率、变异系数以及相关分析法,对比分析了不同岩性区植被,NDVI的变化规律及主导因素。研究发现:（1）不同岩性基底上的NDVI值、NDVI变化率及变异系数存在一定差异性,NDVI值表现为非喀斯特区域 > 纯喀斯特区域 ≈ 亚喀斯特区域;年际波动亚喀斯特区域 > 纯喀斯特区域 > 非喀斯特区域;呈增加趋势变化像元比重纯喀斯特区域 > 亚喀斯特区域 > 非喀斯特区域,减少趋势比重相反;各岩性区NDVI分布的差异性由土地覆被差异导致,其中森林和农用地比重贡献最大。（2）10 a时间尺度上植被NDVI变化主要受人为因素影响,与气候变化关系不显著。（3）受岩性控制,亚喀斯特区域生态环境比较敏感,与纯喀斯特相比较更易受人为作用影响。因此在喀斯特区域可持续发展过程中,“亚喀斯特”地质背景上的生态安全更应引起关注。     

基于MODIS数据的内蒙古地形因子对火灾分布的影响分析

了解火灾与地形因子的关系是深入研究火灾空间分布格局、火灾风险科学管理的重要前提。本研究基于MOD14A1/MYD14A1热异常产品数据集提取内蒙古2000—2015年的火点信息,结合研究区DEM数据,提取相关地形因子,并在此基础上分析区域尺度背景下的地形因子与火灾分布关系。结果表明:1)采用均值变点分析法,确定内蒙古地形起伏度的最佳统计单元为0.52 km2;2)火灾分布在地形因子的作用下表现出一定的地形梯度性。火点个数随高程的升高呈现先增大后减小的变化趋势,而火点个数随坡度和地形起伏度的增大呈现逐渐下降的趋势;3)火点分布最多的高程、坡度、地形起伏度区间分别为80~700 m、0°~7°、1~70 m,火灾多发生在高程低、地形平坦、起伏小的地区,这类区域一般人类活动频繁,为火灾的发生提供了机会;4)在火点分布最多的地形区间内,不同土地利用类型上的火点个数分布排序为草地>耕地>林地>其他类型。      

黄河源区青海省玛多县2000—2014年NDVI变化及气候驱动因子

[目的]研究黄河源区青海省玛多县2000-2014年NDVI的变化及其驱动因子气候的变化,为玛多县生态环境保护和土地资源规划提供决策依据.[方法]利用玛多县及其周边地区9个气象站生长季气象资料和MOD 13Q1/NDVI遥感影像数据集,采用最大值合成法、趋势分析法和相关分析方法,分析NDVI的变化及气候驱动因子.[结果]近15 a玛多县NDVI整体上呈增加趋势,增速为0.012/10 a;玛多县65.84％区域的植被覆盖保持在基本不变状态,改善区域(27.47％)大于退化区域(6.69％);NDVI与生长季气温和降水均呈正相关关系,其中生长季降水对NDVI的影响更大;研究区内NDVI变化主要受非气候因子驱动影响,占研究区面积的83.61％,受气候驱动影响的面积仅占16.39％,其中,气温降水综合驱动型占3.93％,气温驱动型占2.74％,降水驱动型占9.72％.[结论]2000-2014年非气候因素是影响玛多县植被NDVI变化的决定性因素.     

基于SPEI和TVDI的河南省干旱时空变化分析

近年来干旱在中国频发且影响不断加剧,因此监测干旱对气候变化、农业生产都有重要意义。基于1961-2016年56年的气象资料,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)定量地分析了河南省不同时间尺度(1、3、6和12个月)的干旱发生的时空变化特征和强度;另外采用温度植被干旱指数(TVDI)分析了河南省的区域面积上的干旱空间变化,并探讨了SPEI和TVDI的相关性。结果表明:1961-2016年56 a间,SPEI值在各时间尺度上都呈微弱的湿润化,随着时间尺度的增大,SPEI值波动幅度减小;河南省各地区干旱分布不均匀,发生干旱年的是1961、1965、1966、1968、1972、1976、1978、1981、1986、1988、1997、2001、2013共13年,与实际情况较为一致。在月时间尺度上,SPEI与TVDI的相关性分析表明,SPEI-1与TVDI呈负相关关系,即TVDI越小,SPEI的值越大,干旱程度越轻;TVDI越大,SPEI的值越小,干旱程度越严重。研究结果可为河南省干旱影响评估提供参照标准。     

河套灌区沈乌灌域GF-1/WFV遥感耕地提取

为提高基于遥感影像的灌区耕地自动快速提取,该文针对河套灌区沈乌灌域种植结构特点,利用实地调查结果、Google earth和GF1-WFV遥感影像构建了研究区主要作物及土地利用类型的NDVI时间序列,并利用HANTS滤波法对NDVI时间序列进行了平滑处理。分别采用基于遥感与Google earth的目视解译、监督分类(支持向量机)、基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法、基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法对灌区耕地进行提取。利用基于Google earth与目视解译的10 000个随机验证点以及正确率(用户精度)、完整率(生产者精度)和整体精度(提取耕地面积与实际面积的比值)3个指标对提取结果进行了评价。验证结果表明:监督分类(支持向量机)提取结果的正确率、完整率和总体精度仅为84.82%、64.4%和75.68%;基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度分别为94.28%、84.21%和89.1%;基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度进一步提高,3个指标分别达到94.47%、87.32%和92.24%。在作物种类繁多的大型灌区,时空分辨率优异的GF1-WFV数据在耕地面积提取上具有很强的实用性;结合作物生长规律与遥感信息的联合方法能够有效提高耕地面积的提取精度。