黄土高原植被的时空变化及其驱动力分析研究

为研究气候变化及人类活动对植被的影响,本研究通过趋势分析探究黄土高原地区植被的时空变化,结合Hurst指数法以研究黄土高原植被的可持续性,采用相关分析和多元回归分析、残差分析等方法,探讨气候变化和人类活动对区域植被变化的影响。结果表明:1)黄土高原的植被在空间上由东南向西北呈现递减趋势,1982—2015年NDVI变化总体上呈弱上升趋势,2000年是NDVI时间序列的转折点,NDVI上升速度加快;2)Hurst指数表明研究区NDVI的未来变化趋势呈现持续性和反持续性的区域分别占13.70%和86.30%;3)相关分析和偏相关分析表明平均温度和降水对黄土高原NDVI均有显著影响,并且平均温度和降水对NDVI的综合影响更加明显;4)根据残差分析发现人类活动对植被的变化也有影响,改善和破坏作用并存。因此,1982—2015年黄土高原植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,其中主要影响因素为人类活动,黄土高原地区气候因子对植被恢复的贡献率4.56%,非气象因子(人类活动)对植被恢复的贡献率为32.74%。     

品种和生育时期对冠层光谱指数(NDVI)估测马铃薯植株氮素浓度的影响

NDVI是反映作物叶绿素相对含量及氮素水平的重要参数,但是作物品种和生育时期的变化对NDVI估测氮素营养的能力有重要影响。本研究在内蒙古阴山北麓马铃薯主产区进行了多年多品种田间试验,于2014—2016年7月上旬至8月中旬马铃薯关键生育时期,利用便携式主动作物传感器GreenSeeker获取马铃薯冠层光谱指数NDVI,对比了品种和生育时期对NDVI估测结果的影响。结果表明,块茎形成期NDVI与马铃薯植株氮素浓度相关性较差,随着生育时期的推进, NDVI与植株氮素浓度的线性相关性增强,块茎膨大期与淀粉积累期组合会显著提高NDVI与植株氮素浓度的线性建模效果。品种混合会降低NDVI的灵敏性,增加数据的离散性,基于时间序列归一化的光谱指数TNDVI能够克服这些问题,尤其是在块茎膨大期TNDVI与植株氮素浓度的拟合决定系数(R2)能够由原来的0.13提高到0.47。TNDVI对块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期组合的线性估测建模R2为0.76,显著高于NDVI。株型展开型的品种在块茎膨大期和淀粉积累期更具线性拟合趋势。研究表明,马铃薯生育时期和品种对NDVI估测植株氮素浓度有显著影响,且生育时期的影响更大。构建的TNDVI光谱指数能够克服品种差异导致的块茎膨大期、淀粉积累期数据分异及饱和现象,为NDVI在马铃薯植株氮素浓度诊断应用的普适性上提供了理论依据与方法。     

马尾松林地土壤有机碳遥感估测

采用卡萨生物圈(CASA)模型的遥感间接估算法对长汀县河田镇马尾松林地土壤有机碳进行模型构建。结果表明:结合多种植被指数构建的综合植被指数(ICV),缓解了归一化植被指数(INDV)在植被净第一性生产力(NPP)反演的饱和现象及高估现象,拟合精度比归一化植被指数提高了17.4%,说明综合植被指数在研究区土壤有机碳(SOC)的估算上有更高的契合度;运用综合植被指数构建的随机森林回归模型,对土壤有机碳预测综合精度(R^2=0.597 2,RMSE=1.76,RM=94.85%)比其他回归模型高,适用于研究区SOC的估算。     

干旱遥感监测模型在中国冬小麦区的应用

温度植被干旱指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）由于其物理意义明确,且数据易于获取,因此成为近些年在遥感旱情监测中应用较多的两个模型。为更好地完成遥感监测任务,提高精度,以全国冬小麦主产区为研究区域,利用EOS/MODIS数据,构建两个干旱指数模型,对2009年冬小麦作物主要生长时期进行干旱监测应用,并将其与不同深度土壤湿度进行相关分析、线性拟合比较及应用验证,认为两指数与10 cm深度土壤湿度相关性较好,TVDI大部表现为极显著相关,VSWI的相关性表现差于TVDI。基于土壤湿度的遥感旱情监测,TVDI比VSWI更能体现区域旱情变化趋势,其优势更明显。     

基于 Modis 数据的滇中地区2008年地表热环境及变化特征研究

以 MODIS 数据资料研究滇中地区地表温度动态变化规律,旨在为研究滇中地区地表热环境的影响积累资料,为自然资源监测、保护及其相关领域提供理论数据,为相关部门制定决策提供科学依据.在总结和分析当前常用地表温度反演算法的基础上,采用分裂窗算法来反演地表温度.分析了2008年滇中地区地表热环境的变化特征,结果表明:在热量分布方面,由西北向东南递增,东部丰富、西部偏少.     

潞安矿区净初级生产力和土地覆被变化及成因

净初级生产力和土地覆被变化是指示区域生态环境变化的重要指标.基于EOS/MODIS卫星遥感数据,运用地理信息系统软件ArcGIS 9.3的统计与分析模块对2001-2006年潞安矿区净初级生产力、土地覆被变化及其成因进行了研究和分析.结果表明:(1) 2001-2003年的矿区绝大部分区域净初级生产力大于0.2 kg/(m2·a),而2004-2006年的净初级生产力低于0.2 kg/(m2·a)即研究时段内矿区净初级生产力呈明显减少趋势;(2)灌丛向稀树草地,稀树草地向农用地,地表水域向裸地转换是土地覆被变化的主要特征;(3)煤炭开采,农用地开垦等人类活动和降水量减少,气温升高为特征的气候变化是研究区植被覆盖度和净初级生产力降低的两个主要原因.总之,煤炭开采和土地垦殖为主的人类活动所引起的土地覆被变化直接导致了潞安矿区净初级生产力的降低.     

基于NDVI的汶川大地震前后北川县次生地质灾害区植被破坏评估

选取北川县"5.12"大地震前后2个时相的遥感数据,利用归一化植被指数(NDVI)提取2期影像的植被信息,以此为基础,反演植被覆盖度,采用破坏指数DDI(the damage degree index)表示3种灾害类型区域震后植被破坏情况。结果表明:1)研究区内共解译滑坡103处,崩塌122处,泥石流10处,灾害面积共计17.5 km2,震前85%以上区域处于中植被覆盖度以上级别,震后中植被覆盖度以上级别土地面积减少8.01 km2,占灾害区域总面积的45.77%;2)滑坡区域植被破坏程度相对较低,中度及重度破坏的面积占总灾害面积的68.66%,崩塌区域植被破坏程度次之,中度及重度破坏的面积占总灾害面积的88.15%,泥石流区域的植被破坏最彻底,中度及重度破坏的面积占总灾害面积的99.74%;3)植被破坏与海拔、坡度有一定关系,破坏较严重的地区主要集中在海拔611～1 543 m、坡度25°～45°范围内,植被破坏主要集中在重度破坏这一级别,并随海拔、坡度增加而增加,植被破坏与坡向关系不大。     

黄河流域主要植被类型NDVI变化规律及其与气象因子的关系

以黄河流域为研究区，通过分析流域内农作物、草地、林地、灌木4种植被类型的NDVI（归一化植被指数）在20世纪80年代初-90年代末的变化规律以及NDVI与降水、温度、API（可利用水指数）的相互关系，研究了流域内植被覆盖度的变化趋势及NDVI对气候因子的敏感性。结果表明，流域内植被覆盖度有增加趋势，生态环境向好的方向发展；6月农作物的NDVI与同期降水呈正相关，说明NDVI对该月的降水变化敏感，较多的降水有利于作物生长；7月降水与8月灌木、草地的NDVI呈显著正相关关系，说明它们之间具有滞后相关，两种植被类型8月NDVI对前一个月的降水量变化敏感；春季植被NDVI与同期温度的正相关关系说明春季NDVI对温度变化敏感，春季较高的温度有利用植被生长；春季NDVI与同期API的负相关关系说明春季温度对作物生长的影响较大。研究结果对进一步了解黄河流域不同植被类型NDVI变化规律及其对气候因子的敏感性具有一定意义。     

中分辨率卫星数据分类的改进迭代聚类算法

在动态聚类算法的理论基础上,提出了一种经过改进的迭代聚类方法。该方法通过VC＋＋程序编译加以实现,在分类的过程中通过判定类间距离阈值动态分类,无需设定初始聚类中心,减少了分类前需要设定的初始参数,保证了分类结果更加客观,并且分类过程简便易操作。为了验证其实用性,本文选取了辽宁中部一区域作为试验区,应用TERRA卫星MOD IS和FY3A卫星MERSI 250m中分辨率数据进行分类,并同时与ISODA-TA法的分类结果进行比较。结果表明,使用该方法得到的分类精度好于ISODATA法,可以用于遥感数据的分类。     

基于MODIS数据的福建省干旱遥感动态监测分析

干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素之一,利用MODIS数据和气象资料,结合福建省的地形、气候和植被覆盖条件,分别反演出2004年和2006年的归一化植被指数（NDVI）,借助分裂窗法成功反演了两个时相的地表实际温度（Ts）,并建立了基于植被供水指数算法（VSWI）的干旱监测模型。结果表明,对于植被覆盖率高的福建省,利用VSWI进行遥感干旱监测是可行的,MODIS数据可很好地满足大范围的实时动态监测。福建省地表干旱存在着较明显的南北区域差异,东南沿海比中西部严重,从两个时相的对比来看,干旱有加重的发展趋势,而经济发展和城市化进程是引起干旱程度加剧的重要因素。