基于MODIS数据的松花江流域土地利用信息提取研究

以松花江流域为研究区域,利用单时相MODIS数据进行大范围区域土地利用信息提取;结合地表反射率、植被指数（NDVI）、土壤湿度指数（NDMI）、归一化水体指数（NDWI）等特征变量试验决策树分类法,与传统分类方法相比较,分析松花江流域土地利用变化情况。结果表明：决策树法优于传统的最大似然法,分类精度分别为83.48%和75.51%;2001～2006年,整体上松花江流域耕草地面积增加,林地面积减少;中国部分,耕草地面积增加,林地面积减少,而俄罗斯部分耕草地面积减少,林地面积增加。     

1981-2003年黑龙江省植被变化及其对气候的响应

基于遥感方法监测植被变化以及分析植被对气候变化的响应与反馈机制已经成为全球变化研究的一个重要领域(马国明等,2006;Mark et al．,2001).尽管归一化植被指数(NDVI)在高植被区的饱和性使其与一些植被生理参数之间的关系往往是非线性的(Carlson et al．,1990;Gillies et al．,1997),并且容易受到土壤背景的影响(Huete,1997),但由于NDVI与叶面积指数、光合有效辐射吸收率、生物量、初级生产力和植被盖度等植被生物物理特征的高度相关性(马国明等,2006;Veroustraete et al．,2002),使其成为研究大尺度植被变化的重要指标.     

环青海湖区沙漠化土地景观格局自相关分析

以环青海湖区1.49 x 104 km2为研究区,选取轨道号为132/34,133/34,133/35,134/34的1987年和2006年2个时期的Landsat-5 TM影像,并以全球数字高程模型(GDEM)为数据源,结合1:50 000地形图、植被类型图等数据,获取了该区14种土地利用/覆盖类型,遥感解译的总体分类精度为81.81%和79.37%,Kappa系数为0.80和0.78.再根据青海湖区各地风沙活动的强度,参考已有的划分标准,得到环湖区沙漠化土地景观结果;以不同时期各沙漠化土地景观的归一化植被指数(NDVI)均值和坡向均值、高程均值等为区域观测值,计算了各种沙漠化土地景观类型之间空间自相关性Moran指数和NDVI均值与坡度、坡向、高程均值、出现频率最高的高程值之间的多变量自相关指数,分析了在20年间的动态变化特征.最后,基于各沙漠化土地景观的空间集聚分布特点及其生态意义,得出研究区景观结构稳定性分级图,提出了相应的生态保护措施.     

典型干湿区植被与气候因子的相互响应关系研究

根据中国干湿区分布图,选取典型的干旱地区（额济纳地区）、半干旱/半湿润（关中盆地/黄土高原）和湿润地区（鄱阳湖地区）为研究区域。基于1982～2000年的NDVI数据和1981～2000年3个研究区气象观测资料,探讨了不同干湿分布区植被NDVI与气候因子（温度、降水）之间相互响应关系。结果表明,植被对气候因子的响应关系中,干旱地区（额济纳地区）植被对降水的变化较为敏感;半湿润/半干旱地区（关中盆地/黄土高原地区）植被对温度和降水的变化均较为敏感;而湿润地区（鄱阳湖地区）植被对温度的变化敏感;植被对气候因子的影响中,干旱地区（额济纳地区）前一年冬季植被NDVI与当年夏季温度、降水的分别呈显著的负、正相关;而半干旱/半湿润地区（关中盆地/黄土高原地区）当年植被NDVI与当年温度呈显著正相关。     

区域净初级生产力动态及其与气象因子的关系

基于MODIS遥感影像、气象数据和基础地理数据,采用CASA模型估算山东省2000-2005年净初级生产力(NPP),定性与定量相结合分析其时空格局及变化趋势,探讨温度、降水、地表太阳辐射与NPP时空分布的关系。研究表明:山东省NPP年累积碳量平均为252.1 g/m2,NPP总碳量在0.031~0.039 Pg/a,占全国总量的0.85%~1.47%;NPP年累积量在波动中上升,增加区域占研究区的78.8%,环渤海地区增势明显;NPP季节变化较大,7-9月上旬形成峰值区,占NPP年累积量的57.1%;NPP空间分布不均,除黄河三角洲为低值区外,其余地区呈现出由四周向中部递减的趋势;相关性分析表明温度和降水是研究区NPP季节分布的主导气象因子,温度在影响研究区NPP地理分布方面占据主导地位。     

甘南地区MODIS土地覆盖产品精度评价

以甘南州为研究区,参考2004年TM遥感影像目视解译分类图,评估了2004年MODIS土地覆盖产品MCD12Q1的分类精度。研究结果表明:1)MCD12Q1产品的IGBP、UMD、LAI/FPAR、PFT 4种土地覆盖分类图像中,UMD分类图像的总体精度最高,为61.03%,草地分类制图精度达91.61%,用户精度达61.53%。2)该产品分类误差主要为林地漏测误差和草地多测误差,其中LAI/FPAR图像的林地漏测误差和草地多测误差最高,分别达85.04%和38.90%。3)统计计算2001-2005年UMD分类图像的甘南州草地总面积,与甘南州统计年鉴的数据基本一致,能够反映甘南草地时空分布范围及面积的动态变化特征。     

基于MODIS数据反演辽西地区土壤水分的研究

土壤水分的遥感监测是目前遥感技术应用研究的前沿领域。MODIS数据可快速、动态地获取大区域尺度的信息,从而为土壤水分的实时动态监测提供技术支持和精度保证。利用表观热惯量模型研究辽宁西部地区春季的土壤含水状况,通过处理2006—2009年4、5月的MODIS数据,采用经验线性模型,拟合表观热惯量与土壤含水量的关系模型,结合实测数据,得出辽西地区春季土壤含水状况分布图。由此,找到一种较适合辽西地区春季土壤水分实时监测的方法,为今后反演辽西地区春季土壤水分奠定了基础。     

锡林郭勒草原休牧效果动态监测

利用遥感技术结合地面调查的方法,对锡林郭勒草原2005年返青期牧草长势及春季休牧效果进行了监测.监测结果表明,由于2005年春季低温和春旱严重,牧草返青虽然推迟了10 d左右,但较前几年,总体上多年生牧草返青生长良好,特别是针茅群落密度、盖度都有明显增加,草群结构趋于优化,稳定性增强.     

冬小麦关键物候空间分布遥感监测方法研究

物候信息对农作物生长的动态监测、田间管理具有重要意义。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)能够在大范围覆盖区域内准确地反映农作物物候信息。以河北省为研究区域,选用2000至2009年的SPOT/VEGETATION NDVI旬合成产品数据集,尝试结合气象站点的气温,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构NDVI时序曲线,以动态阈值法监测研究区冬小麦的返青期开始和抽穗期开始,并对监测结果进行了分析。空间分布上,河北省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空间分布规律,从各具体年份来看,冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果,并在因异常气候变化物候期发生变化的年份也有较好的反应,结果表明,通过NDVI时序曲线结合气温的方法可以准确监测河北省冬小麦关键物候期。     

基于遥感技术的退耕还林监测研究——以甘肃省清水县为例

利用1∶5万地形图的DRG(数字栅格图),采用二次多项式法和双线性内插法;对TM图像进行几何校正处理。以TM432为最佳波段组合。在ERDAS遥感数字图像处理系统支持下,对清水县1997年和2008年两期的归一化差异植被指数(NDVI)进行了统计计算,并获得了其植被指数分布图、植被指数差值图及统计表。结果表明:2008年的植被指数相对1979年有了很大程度的提高,植被指数大于0以上的面积增加了13.4%。全县60%土地的NDVI值都有不同程度的增加。