2000-2015年阜康林区植被覆盖变化及其对气候因子的响应

[目的]分析阜康林区天保工程实施以来的植被覆盖变化、气温和降水变化及植被覆盖与气温和降水间的响应关系,为天保工程实施生态效益评价提供数据支持。[方法]基于2000-2015年MODIS/NDVI数据及阜康林区气温和降水数据,结合均值法、回归分析法、距平波动法和相关分析法等方法,探讨阜康林区天保工程实施以来林区内植被覆盖特征、气候变化状况及二者间的响应关系。[结果]①2000-2015年,阜康林区植被覆盖整体处于较低水平且呈不明显的波动下降趋势。阜康林区植被覆盖在近16 a变化最为明显的为NDVI>0.65部分,是阜康林区NDVI下降的主要部分;"低"和"较高"水平NDVI虽有上升但不明显,而"中等"水平NDVI上升明显且占比较大。②天保工程实施以来,阜康林区年平均气温总体呈波动下降趋势,整体下降幅度不明显。年降水量总体呈显著的波动上升趋势,降水量表现为显著的上升趋势。③天保工程实施以来,植被覆盖变化与气温变化的相关系数仅为0.0539,而与降水变化显著相关。植被覆盖变化受气温变化影响强度小于受降水的影响。[结论]天保工程实施以来,阜康林区植被覆盖总体呈波动下降趋势,但下降幅度并不显著;林区内气候总体由暖干向冷湿趋势发展,但变化趋势不明显;植被覆盖的波动与降水波动的关系要强于气温。阜康林区天保工程实施对周边气候改善具有一定作用,但仍需加强林区内植被保护与恢复工作。     

光学与微波遥感协同反演藏北表层土壤水分研究

表层土壤水分是定量干旱监测的重要参量,对干旱区生态环境具有十分重要的意义。在采用归一化植被指数阈值法划分地表覆盖类型的基础上,利用MODIS数据选择适用的光学遥感算法估算土壤水分基准值,以及利用风云三号B星搭载的微波成像仪(Fengyun-3B/MicrowareRadiationImagery,FY3B/MWRI)数据采用微波遥感算法反演土壤水分日变化量,最后构建藏北表层土壤水分协同反演的遥感模型并应用于区域土壤水分的估算。结果表明:光学遥感与微波遥感协同反演的土壤水分含量与实测数据呈显著相关,决定系数达到0.89,均方根误差为0.97,协同反演模型具有较高的反演精度,并且协同反演的结果优于单一遥感源的反演结果。该模型可以较好地适用于藏北地区表层土壤水分的动态监测。     

近20年来江汉平原耕地种植强度的空间格局

【目的】耕地是人类在长期农业生产活动下形成的一种重要资源,是人们赖以生存的基础和保障。目前,我国耕地资源总量不断减少,利用程度不高,集约化利用面临着严峻挑战。掌握耕地的种植强度及其分布特征,对于提高区域耕地资源的利用效率和优化农作物种植结构十分重要,同时也有利于缓解日益严峻的粮食安全问题。【方法】文章以江汉平原为研究区,利用2000—2017年MODIS植被指数产品数据MOD13Q1,通过定义双季种植强度、平均种植强度和总体种植强度等3个指标,分析了近20年间江汉平原耕地种植强度的分布特征,并运用SOM自组织神经网络分析法对3个指标进行非监督聚类分析,得到了江汉平原耕地种植强度的分区情况。【结果】江汉平原绝大部分地区具备良好的农业生产条件,农业活动强度高。传统的双季农作物种植分布区的耕地种植强度较高,传统的单季农作物种植分布区的耕地种植强度较低,种植频率与种植强度之间存在显著的相关关系。【结论】该文得到的耕地种植强度数据集,可以实现对耕地集约利用状况进行及时、精确的监测和评价,对于指导制定农业生产政策、保障国家粮食安全具有重要意义。     

GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来, 作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数, 如归一化植被指数(NDVI, normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI, leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系, 尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1 的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R ²=0.8961), 而与其他指标相关性较弱; MODIS的 NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R ²=0.4432), 对作物长势的遥感监测精度较低。统计MODIS冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值, 并与MODIS的NDVI对比, 发现两者之间的相关性较低(R ²=0.3944); 在消除MODIS与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后, MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R ²=0.4633)。对MODIS像元内GF-1 NDVI标准差排序发现, MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, MODIS的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数, 且卫星影像分辨率越高, NDVI值越能反映实际的作物长势。MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, 基于NDVI的MODIS与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看, 尽管MODIS与GF-1数据的监测结果趋势较为一致, 并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性, 但MODIS NDVI长势监测总体精度较低, 为满足作物长势精细化监测的业务需要, 应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测, 并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。     

我国退牧还草工程重点县草原植被长势遥感监测

利用遥感和地理信息系统等先进技术手段,基于MODIS数据,对我国4大主要草地类型区的退牧还草工程县的草原植被长势进行了监测,主要结论如下:1)内蒙古东部退化草原区2005年草原植被长势虽然差于2004年的面积有上升趋势,但是总体长势良好,明显好于2004年;2)蒙甘宁西部荒漠草原区2005年草原植被长势较差,虽然生长季节草原植被长势差于2004年的面积呈上升趋势,但总体相对比较稳定;3)新疆北部退化草原区2005与2004年相比长势持平的草地面积所占比重大,比较稳定,呈现出长势好差交替的时序变化格局;4)青藏高原东部江河源草原区2005年草原长势好于2004年的草地面积占本区总草地面积的48.07%,长势差于2004年的草地面积占本区草地总面积的32.56%,与2004年持平的占19.37%,由此表明青藏高原东部区草原长势明显好于2004年同期,长势差和长势好于2004年的草原面积波动较为明显。     

利用归一化植被指数评价酿酒葡萄生长状况的研究

 以生长势不同的酿酒葡萄品种赤霞珠和梅鹿辄为试材, 采用基于地物光谱特性的遥感技术获得地块内不同生长势(包括新梢长度、新梢日生长速度、单株叶面积、N-Tester指数) 小区的归一化植被指数(NDVI) 间存在显著差异, 并且NDVI与葡萄新梢长度、新梢日生长速度、植株叶面积以及N-Tester指数间具有显著或极显著的相关性。因此, 采用NDVI评价地块内葡萄长势差异性具有应用前景。     

区域归一化植被指数(NDVI)对植被光合作用响应的研究

本文通过分析 NOAA- AVHRR数据 ,对研究区冬小麦各生育期的归一化植被指数 ( NDVI)进行计算 ,表明随冬小麦生育期发展 NDVI值呈现两头低 ,中间高的情形 ,这与冬小麦生长发育状况相一致 ,也即与冬小麦群体光合作用的响应。通过理论探讨进一步分析了NDVI与植被光合速率的关系 ,表明其存在某种程度的正相关。由此可更好地为从遥感信息建立估测植被生物量的机理模型提供依据。     

Long-Term Declining Trends in Chihuahuan Desert Forage Production in Relation to Precipitation and Ambient Temperature

Rising temperatures and more frequent droughts are posing new challenges to range livestock producers in the southwestern United States and many other parts of the world. We analyzed a 52-yr time series (1967 ? 2018) of precipitation, ambient temperature, and perennial grass production (PGP), as well as 14 yr (2001 ? 2014) of Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS)-derived vegetation phenometrics at a site in the Chihuahuan Desert of New Mexico. PGP was positively associated with December through September precipitation (r = 0.69; P < 0.01) but negatively associated with spring and summer (May ? September) maximum average ambient temperature (r = ? 0.47; P < 0.01). PGP decreased by 43% in the second (1993 ? 2018) compared with the first half (1967 ? 1992) of our study (165 vs. 94 kg dry matter ? ha^{? 1}; P < 0.01). Precipitation was lower and more erratic in the second half of the time series, decreasing by 18.6% (265.2 ± 15.0 vs. 215.8 ± 15.8 mm; P = 0.01). Conversely, mean maximum and mean ambient temperatures were higher during the 1993 ? 2018 period (max T: 24.5 ± 0.1 vs. 25.3 ± 0.1°C; P < 0.01; mean T:14.4 ± 0.1 vs. 15.3 ± 0.2°C; P < 0.01). MODIS-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) analysis showed that growing seasons began and ended later and became shorter (P < 0.05) over the 14 yr analyzed. During this period, increasing maximum spring and summer (May ? September) ambient temperatures were associated with decreasing growing season NDVI values (P < 0.01). Over the 52-yr study period, Chihuahuan Desert rangelands at our research site lost 43% of grazing capacity based on PGP. Nine drought yr occurred in the second half of our study compared with 2 yr in the first half. Our research supports predictions by climate scientists that higher temperatures, more frequent droughts, and lower, as well as more erratic, precipitation will adversely impact grazing capacity of rangelands in the southwestern United States.     

2005～2015年三江源国家公园植被覆盖度动态变化研究

为了研究三江源国家公园2005～2015年植被覆盖状况在时空上的变化特征,本文运用地理空间数据云提供的MODIS—NDVI遥感影像数据,利用GIS空间分析功能、ENVI波段运算功能,计算三江源国家公园2005～2015年年均植被覆盖度,从时间和空间上对三江源国家公园植被覆盖度的变化情况做出了分析。结果表明,2005～2015年三江源国家公园植被覆盖度除澜沧江源园区外整体呈缓慢波动上升的趋势,植被覆盖度从西北向东南逐渐增大。分园区来看,澜沧江源植被覆盖度最高,黄河源次之,长江源植被覆盖度最差。     

Optical chlorophyll measurements as predictors of total nitrogen,nitrogen fractions and in vitro ruminal nitrogen degradability in tropical grass forages

This study evaluated whether the FieldScout CM 1000 NDVI and Yara N–Tester models can produce accurate and reliable estimates of nitrogen (N), buffer-soluble nitrogen (BSN), buffer-insoluble nitrogen (BISN), non-protein nitrogen (NPN) and in vitro ruminal nitrogen degradability after 3, 12 and 24?h incubation (ND3, ND12 and ND24) in three tropical grasses: Brachiaria hybrid, Megathyrsus maximus and Paspalum atratum. Correlation between the Yara N-Tester and N, BISN and in vitro ruminal N degradability of the Brachiaria hybrid and M. maximus were high (r 0.67–0.83). The Yara N-Tester accounted for 81% and 86% (p 0.000) of N variability in the Brachiaria hybrid and M. maximus, respectively. The Yara N-Tester prediction models explained 72% and 70% (p 0.000) BISN variability in the Brachiaria hybrid and M. maximus, respectively. In vitro ND24 of the Brachiaria hybrid (R?2 0.75) and M. maximus (R?2 0.75) was also best predicted with the Yara N-Tester. Model validation showed generally low (≤0.90) concordance correlation coefficients except for Yara N-Tester N and ND24 in M. maximus. Random error was the main source of error. We conclude that the accuracy of the Yara N-Tester prediction models was superior to that of the FieldScout CM 1000 NDVI models, and that the Yara N-Tester can produce accurate and reliable estimates of Brachiaria hybrid and M. maximus N and M. maximus ND24.