滇东南喀斯特地区植被覆盖变化及其影响因素

利用MODIS NDVI数据资料集、标准气象站点的气候数据及社会经济统计数据,辅以叠置分析、空间统计分析和相关分析等方法,探讨了滇东南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系。结果表明:滇东南喀斯特地区植被4月上旬进入生长季而9月中旬结束,2001—2010年植被覆盖呈现出上升的趋势,NDVI增加速率为0.03/10 a;滇东南喀斯特地区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占总面积的70.03%和29.97%,植被NDVI减少最为突出的区域主要集中在人口聚集的城镇周围及河流沿线,而增加的区域主要集中在高海拔山区;气候影响因素中的水分类因素即平均相对湿度、最小相对湿度和降水是滇东南喀斯特地区植被NDVI年内变化主要的影响因素,其影响有2个月左右的滞后期,温度类气候因子的滞后期为3个月左右,其他类型的气候因子滞后期约为2个月;滇东南喀斯特地区实施的退耕还林工程,极大地提升了植被覆盖度,而城镇化过程则使得城镇周边的极低、低植被覆盖度区面积增加。     

基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0     

1982—2006年黄南州NDVI年际变化及其与气候的关系

在小尺度上研究植被对气候变化的响应,辨析起关键作用的气候因子,对于区域植被恢复与生态重建具有重要指导意义.利用NASA GIMMS 1982-2006年的NDVI数据集和黄南州4个气象站的气候资料,计算了NDVI和气候的变化趋势及其相关系数,探讨了影响NDVI的主要气候因子.结果表明,尖扎县NDVI略有下降,同仁县和泽库县下降趋势显著,河南县呈增加趋势;气候向于暖化方向发展,4县平均的气温倾向率高达0.67℃/10 a,同仁县降水量略有减少,其它3县降水量快速减少,降水量倾向率平均为24.82 mm/10 8.尖扎县、同仁县NDVI与降水量和气温具有较好的相关性,与降水量呈正相关,与气温呈负相关;泽库县NDVI主要受蒸发量、冰雹期和无霜期共同作用;河南县NDVI主要与日照时数正相关.建议植被恢复时,尖扎县和同仁县应注重保湿工作;在小尺度上开展类似研究针对性更强,对生态建设的指导意义显著.     

基于MODIS-NDVI的连江流域植被覆被及空间格局变化分析

利用2001-2008年250 m分辨率的MODIS-NDVI数据与景观格局分析软件,对8 a来连江流域的植被覆盖与空间格局变化进行动态分析。结果表明:近8 a来连江流域的较高与高植被覆盖区面积减少而中度与较低植被覆盖区面积增加,即植被覆盖呈总体退化趋势;流域景观破碎程度减少、连通性增强,景观异质性提高,景观趋于多样化和均匀化;流域内各类景观要素在破碎化程度、复杂性和稳定性、空间分布关系、聚集性变化差异明显,其中较高与中度植被覆盖区的空间特征变化对整个流域空间格局动态起主导性作用。     

丝绸之路经济带沿线典型地区荒漠化动态变化遥感监测

在高强度人类活动影响下,“丝绸之路经济带”的资源环境面临严峻问题与挑战,而对研究区的荒漠化动态变化进行遥感监测可为荒漠化的防治和治理提供理论基础和数据支持.以2000-2014年的250 m分辨率MOD13Q1为数据源,利用归一化植被指数和决策树分类进行荒漠化程度划分,得到丝绸之路经济带荒漠化土地动态变化和转移面积矩阵.结果表明:2000-2014年研究区荒漠化土地面积增加,其荒漠化土地增长量为98 912.26km2和增长率为0.11％.其中,非荒漠化向荒漠化共转移308 289.73 km2,大于荒漠化向非荒漠化的转移面积266 497.67 km2.在空间分布上,中亚荒漠化土地由西南的严重荒漠化向东北的轻度荒漠化逐渐减轻,且向哈萨克斯坦北部地区不断推移;中国的荒漠化土地多集中分布在塔里木、吐鲁番和柴达木三大盆地中,且以宁夏陕西甘肃北部地区的减少为主.总体上,丝绸之路经济带沿线地区总荒漠化面积增加,程度趋于严重,荒漠化问题日益突出.     

Site-Specific Nitrogen Management in Rice Using Remote Sensing and Geostatistics

Proper doses of nitrogenous fertilizer are most important for rice production system because a large part of the nitrogen may be lost if it is not applied judiciously. A study was conducted covering five blocks of Balasore and two blocks of Bhadrak districts. Soil samples were collected randomly, and field visit was conducted during peak vegetative stage of rice. Two approaches have been used in this study for estimating the site-specific nitrogen (N) requirement in the study area. In one approach, geostatisical analysis and kriging was used to develop the soil test–based N recommendation map by which a minimum of 72 kg N ha^?1 and maximum of 94 kg N ha^?1 were recommended. In a second approach, remote sensing was used and N recommendation map was developed using the moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) leaf area index (LAI) and normalized difference vegetation index (NDVI) satellite data, and a minimum requirement of 60 kg N ha^?1 and maximum of 120 kg N ha^?1 was estimated through this approach.     

引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。     

基于MODIS遥感资料估算高原地表潜热通量

利用2014年夏季青藏高原9个观测站的实测资料,首先分析了夏季高原地区的湍流输送特征,并对MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)地表潜热产品在高原地区的适用性进行检验,进一步在潜热模型中引入MODIS昼夜地表温度来估算研究区的地表潜热,并将估算值与实测值进行对比。结果表明:下垫面以裸土/稀疏植被为主的阿里站能量输送以感热为主,其他观测站的湍流输送则以潜热输送为主;MODIS潜热产品在高原各地区的适用性存在差异,产品在高原东部偏东地区适用性较好,其他地区适用性较差,且高原西部的潜热有效数据大量缺失;而新提出的方法不仅可以弥补高原西部地表潜热的缺失,还可以提高地表潜热的估算精度,估算值与实测值之间相关系数达到0.77,均方根误差仅为29.8 W/m2,相对误差为35.59%;模型给出的高原地区地表潜热区域分布特征与高原的地表覆盖类型吻合较好,说明模型给出的高原地表潜热分布是合理的。     

锡林郭勒草原蒸散发月季动态及相关因子分析

蒸散发(Evapotranspiration,ET)的时空动态对理解水热对植被的影响具有重要作用。利用MODIS MOD16A2和MOD13A3月产品数据及气象数据,通过回归分析和相关分析等方法,研究了锡林郭勒草原不同类型草地近15年(2000—2014年)的ET月季动态及相关因子。结果表明:3—10月的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原,1—2月和11—12月的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原。荒漠草原11月ET最大,其余各类草原均在7月达到最大值;各类草原的最小ET均为5月。各类草原3—5月和10月的ET均为下降趋势,而1月、6月、7月和12月的ET均为上升趋势。春季、夏季和秋季的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原,而冬季的ET表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原。荒漠草原冬季ET最大,其余各类草原的ET均在夏季达到最大值。各类草原春季和秋季的ET均为下降趋势,而夏季和冬季的ET均为上升趋势。Pearson相关分析表明3—10月及春季、夏季和秋季的ET与NDVI和降水量显著正相关,与平均气温显著负相关(p0.05);相反,1—2月、11—12月及冬季的ET与降水量负相关,而与平均气温显著正相关(p0.05)。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。