基于普通克里格的遥感数据尺度下推研究

遥感数据作为地学研究和工作的重要信息源,其不同的测量方法所获取的遥感数据存在着尺度差异。尺度差异在极大程度上会制约着遥感数据的应用,因此,在应用不同尺度的遥感数据时,对其进行尺度转换显得极为重要和必要。本文以基于Landsat TM影像计算的NDVI为例,用普通克里格的方法对其进行尺度下推,结果证实普通克里格是一种有效可行的NDVI尺度下推方法。最后与反距离加权尺度下推的结果对比分析,相较而言,普通克里格尺度下推成果具有更多优点:(1)与真值拟合的趋势线的斜率更接近1,截距更接近0,决定系数更接近1;(2)均值更接近真实值的均值;(3)均方根误差更小。分析结果说明普通克里格尺度下推法要优于反距离加权法尺度下推法。     

基于模型模拟的NDVI对叶片生化组分参数的敏感性及叶绿素估算

归一化植被指数(NDVI)能够反映绿色植物的生长状况、监测作物长势,并与叶片尺度和冠层尺度的植被生化参数密切相关。研究方法主要是通过PROSAIL模型来分析NDVI的敏感性。在叶片尺度上,对NDVI变化的敏感性最高的参数是叶绿素含量(Cab),其次是叶肉结构参数(N);而干物质含量(Cm)和含水量(Cw)变化的敏感性较弱。在冠层尺度,NDVI对叶面积指数(LAI)的敏感性最高,其次是观测天顶角(VZA);叶倾角分布(LAD)和太阳高度角对NDVI的敏感性也较大。2017年5月16～18日野外实验采集数据及冬小麦叶片,通过实验室测得叶绿素浓度,结合2017年5月15日河北省石家庄市栾城区Landsat OLI影像,计算出采样点小麦的NDVI,建立叶绿素含量估算模型,生成栾城区冬小麦叶绿素含量分布图,得到研究区叶绿素浓度大部分在30～70μg·cm~(-2)。     

基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类

以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的.     

基于MODIS NDVI数据的东北森林物候期监测

物候是指示气候与自然环境变化的重要指标。遥感技术的发展为物候监测和研究提供了新的手段。本文研究对象是中国东北森林,森林分布范围由Landsat TM影像解译得到的2000年土地利用数据确定。遥感数据源是2003年500m空间分辨率的MODIS NDVI 8天合成时间序列数据。通过分析东北主要森林树种的NDVI时间序列特征,表明不同树种的同一遥感参数时间序列基本形状近似,在关键物候期和变化振幅上存在差异,这为根据遥感参数时间序列曲线监测森林物候期奠定了理论基础。将MODIS NDVI 8天合成时间序列数据应用时间序列谐波分析法（HANTS）重构成每天的NDVI时间序列数据影像。基于每天的NDVI时间序列数据,研究采用动态阈值法获取了东北森林物候期及其空间分布格局。研究表明东北大部分地区树木在第100天～150天开始生长,到第260天～290天逐渐停止生长,生长季长度集中在140天～180天。通过与部分物候观测数据的比较验证,表明基于MODIS NDVI数据获取的树木生长始末日期与调查资料具有可比性,获取的森林物候期具有一定的可靠性。     

太白山地区7月NDVI多尺度周期变化及其对气候因子的响应

多尺度周期变化是植被研究的重要前沿问题之一,对揭示植被系统变化规律及其复杂性具有重要意义。本文基于太白山地区树轮宽度年表重建的近172年的7月NDVI资料数据,采用集合经验模态分解法（EEMD）对其在不同时间尺度上的变化特征及其对气候因子的响应进行了分析,结果表明：①太白山地区南北坡7月NDVI呈微弱的非线性上升趋势,北坡/南坡NDVI分别具有3.3 a/3.5 a、8.1 a/8.8 a的年际尺度周期,以及18 a/19.1 a、36 a/34.4 a和64.8 a/68.8 a的年代际尺度周期。②重构的年际尺度变化较好地呈现了NDVI原始序列的波动细节,而年代际尺度变化则揭示了不同时期内NDVI的增减交替变化。北坡NDVI的年际尺度波动较大,而南坡NDVI的年代际尺度波动略强。③在年际尺度上影响NDVI的主要因素是降水,年代际尺度上影响NDVI的主要因素是气温。④北坡NDVI变化主要受水分因素控制,而南坡NDVI则受热量因素影响更为明显。分析太白山地区NDVI的多尺度变化及其影响因素对研究太白山地区植被生长的变化特征具有重要意义。     

新疆阜康绿洲生态系统生物量遥感估算分析

利用阜康绿洲地区2003年8月野外实测53个样方的生物量干重数据和同期的陆地卫星MODIS的1通道,2通道250m遥感图像数据,分析了植被指数NDVI与绿洲植被生物量的相关关系,进而建立该遥感植被指数与绿洲生物量的一元线性和非线性回归模型,并对不同回归模型进行分析比较.研究表明:植被指数NDVI与绿洲生态系统植被生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与绿洲植被生物量的回归模型中,三次方程得到的非线性回归模型(y=-5 593.3NDVI3 7 509.7NDVI2-1 268.9NDVI 191),是最适合用于监测阜康绿洲生态系统植被生物量的监测;利用该模型进行反演同年4月～9月研究区的生物量,并分析得出阜康绿洲生态系统内不同植被生物量在同一时期的空间分布特征;阜康绿洲生态系统内不同植被生物量在不同时期生物量的独特时空分布特征.     

伊犁河谷草地植被NDVI变化及其降水敏感性特征

作为西北干旱区的重要绿洲,伊犁河谷草地动态监测及其对降水的敏感性研究,对该区域草地应对气候变化带来的影响和实现可持续发展具有重要意义。基于2000-2010年的MODIS NDVI数据,采用像元尺度的线性回归方法,分析了伊犁河谷草地NDVI的时空变化特征,结合同期遥感降水数据产品,采用相关系数法和降水敏感性指数定量刻画不同类型草地NDVI的降水敏感性及其时空特征。结果表明,2000-2010年伊犁河谷草地植被整体呈显著的退化趋势,NDVI值下降速度为1.5%/10a,其中高寒草地和山地草甸的NDVI下降趋势显著,而改善区主要为温性草原、温性荒漠草原和温性荒漠。随着草地改善程度增加,草地覆被变化的降水敏感性越强,表明降水是草地改善的主因。草地植被的降水敏感性与草地类型、降水的空间分异和年际特征有关。较为稀疏、生产力较低的草地类型(温性草原、温性荒漠和温性荒漠草原)的降水敏感性较强。降水敏感性与河谷降水时空分布有关,主要体现为越干旱的地方草地覆盖对降水的敏感性越高;年际特征上表现为越干旱的年份,草地覆被对降水的敏感性越高。     

动态时间弯曲技术支持下时序NDVI数据的耕地分布信息提取

我国耕地保护形势十分严峻,及时获取耕地现状信息对耕地保护工作的开展具有重要参考意义。文章探讨了动态时间弯曲技术在时序NDVI数据的耕地分布信息提取中的可行性,并以江苏省苏南地区为实验区,用2010年MODIS NDVI时间序列数据进行耕地提取实验。首先使用频域低通滤波对时序NDVI数据进行重构,抑制大气、光照等噪声的影响,接着选取耕地训练样本,构建耕地参考时间序列,然后根据动态时间弯曲（DTW）方法计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列的相似性程度,对计算结果使用阈值分割,得到研究区耕地信息。实验中耕地提取结果正确率达84.08%,完整率达85.68%,证实了该方法的适用性。研究表明,基于时序NDVI数据相似性分析可以快速有效提取大面积耕地信息,为农业政策的制定提供参考依据。     

基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究

日尺度地表短波净辐射（DNSSR）是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测和FLUXNET日尺度地面观测数据,筛选出包含18个自变量总计15531对的有效样本,利用机器学习的随机森林方法构建了日尺度DNSSR遥感反演模型,并利用地面实测数据对模型结果进行了真实性检验。结果表明,构建的日尺度DNSSR遥感模型的偏差Bias为-0.1 W/m²,均方根误差RMSE为27.8 W/m²,决定系数R²为0.90,表现出良好的精度。基于此过程,得到MODIS双星反演的DNSSR全球分布结果,并与不同季节下再分析ERA5数据扩展得到的DNSSR数据进行了对比,发现两者全球分布特征基本一致,且均与太阳能量随季节变化分布特点密切相关。为进一步证实验证的结果,将ERA5和地面站点实测数据作了进一步的对比,结果从侧面证实了本文构建的MODIS的DNSSR产品精度远高于ERA5的DNSSR,而且其产品空间分辨率也有了极大提升。研究结果证明,本文提出的基于MODIS双星观测与机器学习的日尺度DNSSR反演模型具有反演精度高、空间分辨率高、具备时间连续性等优点,能够有效移植至其他气候资源的遥感反演。     

动态时间弯曲技术支持下时序NDVI数据的耕地分布信息提取——以江苏省苏南地区为例

我国耕地保护形势十分严峻,及时获取耕地现状信息对耕地保护工作的开展具有重要参考意义。文章探讨了动态时间弯曲技术在时序NDVI数据的耕地分布信息提取中的可行性,并以江苏省苏南地区为实验区,用2010年MODIS NDVI时间序列数据进行耕地提取实验。首先使用频域低通滤波对时序NDVI数据进行重构,抑制大气、光照等噪声的影响,接着选取耕地训练样本,构建耕地参考时间序列,然后根据动态时间弯曲(DTW)方法计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列的相似性程度,对计算结果使用阈值分割,得到研究区耕地信息。实验中耕地提取结果正确率达84.08%,完整率达85.68%,证实了该方法的适用性。研究表明,基于时序NDVI数据相似性分析可以快速有效提取大面积耕地信息,为农业政策的制定提供参考依据。     

若尔盖高寒高原植被覆盖及变化研究

区域生态环境的质量可以通过植被覆盖度的高低反映出来,研究植被覆盖度,了解其时空发展变化,能够有效地评估区域的生态服务功能.本文以5年为时间间隔从2001-2016年中选取4期数据作为时间序列,以Landsat系列遥感影像为数据源,选取归一化植被指数NDVI,建立像元二分模型,结合均值法、差值法等方法分析区域的植被状况,...     

半干旱草地净第一性生产力遥感模型研究

本文采用MODIS遥感数据，针对内蒙古半干旱草场生态环境特征，以光能利用率模型为基础与生态模型相结合，研究区域尺度下半干旱草地净第一性生产力(NPP)遥感模型；利用草场植物生长过程中从光合和呼吸作用出发的NPP遥感模型与从植物生物量和衰败量变化出发的GNPP模型的估算值之间构建代价函数，有效地对模型参数进行估算和校正；模型考虑了气温和植物水胁迫的影响，以及时空尺度的差异，并充分利用遥感反演的参数来驱动。模型经内蒙草场MODIS数据、实测数据、相关模型的验证，结果表明，模型参数校正能提高模型估算的精度，且NPP估算精度满足实际应用需要，此遥感模型合理可行。     

河北省植被多时相SPOT-VGT NDVI变化及与气候因子的关系

利用1998-2012年生长季的SPOT-VGT NDVI数据集和气温降水数据,应用最大值合成法、平均值法、一元线性回归分析法、相关系数、偏差和标准差,分析了河北省植被生长季NDVI的时空变化及与气候因子的关系。结果表明:1998-2012年15年间河北省植被生长季内NDVI值呈波动上升趋势,最小NDVI值为1999年的0.49,最大NDVI值为2012年的0.59。在每年的植被生长季内,6到7月NDVI增长最快,8月达到最大值0.70,9月NDVI开始下降。河北省NDVI空间分布呈现由中部向两边减少的趋势。植被生长季NDVI 15年平均最高值达0.77,出现在燕山山脉的雾灵山附近;最低值为0.01,出现在沧州东部沿海。1998-2012年间河北省植被生长季NDVI总体上呈现增加的趋势,NDVI减少的区域占9.16%,增加的区域90.84%。生长季平均NDVI与平均降水呈正相关,R2为0.7976;与平均气温呈负相关关系,R2为0.2076。1999-2002、2006-2007年生长季NDVI均值低于15年均值,其余年份均高于15年均值。张家口中部大部分地区、承德北部和东部一小部分、沧州东部大部分地区及衡水的中北部大部分地区植被覆盖变化程度较大,其中唐山是由于NDVI下降引起的植被覆盖变化程度较大,其它地区是由于NDVI上升。     

金沙江梯级水电开发区NDVI时空变化及其驱动因子研究

基于1999-2012年的SPOT-VGT数据和相关的降水、温度数据,运用空间插值、逐像元回归分析和相关分析等方法,研究了金沙江梯级水电开发区NDVI时空变化特征,并探讨了其主要驱动因子。研究表明:114年来该区NDVI和温度均呈上升趋势,线性倾向率分别为0.044/10a和0.3℃/10a,降水呈下降趋势,倾向率为-181.7mm/10a;2该区NDVI年内变化呈倒单峰型,最大值出现在8月,最小值在3月;年际NDVI整体呈波动上升趋势,2008年达到最大,但2009-2012年有所下降;3像元NDVI变化趋势明显,92.6%的像元呈上升趋势,其中显著上升的占56.1%;趋势系数的空间分布存在明显的区域差异,水电站周边像元的NDVI趋势系数相对较低;4从年尺度来看,过多降水对研究区NDVI变化有抑制作用,温度是影响NDVI年际变化的主要因素。综上所述,研究区地表植被生态系统处于逐年改善的状态,但2009-2012年有所下降;NDVI与降水和气温有密切的联系,降水在春季起促进作用,而温度在夏秋季起主导作用;此外,生态修复工程等人类活动对研究区NDVI上升有重要影响。     

基于叶面积指数的肇东市玉米长势遥感监测研究

在作物生长期内,根据卫星过境时间,野外同步实测作物地上生物量,叶面积指数(LAI)等作物长势关键参数.通过卫星接收的环境卫星遥感数据,反演作物的NDVI.然后,根据获取数据,建立地面实测数据LAI与NDVI经验模型;建立地面实测LAI与卫星遥感数据反演植被指数,根据作物类型数据,行政区划数据等,对研究区进行玉米作物分类,实现基于环境卫星数据的玉米长势监测,并根据野外实测数据,对监测结果进行精度评价.     

白洋淀流域NDVI时空演变及其对气候变化的响应

了解植被覆盖的动态变化及其对气候变化的响应,对区域生态环境的保护和建设具有重要意义。基于SPOT/VEGETATION NDVI数据,本文采用Sen+Mann-Kendall、波动性分析和相关性分析等多元统计方法,探究了2001—2018年间白洋淀流域全区和不同植被类型区NDVI时空演变特征及其对气候变化响应的差异性。结果表明：①2001—2018年白洋淀流域NDVI以0.0031/a的速率增长,显著增长（P<0.05）的区域面积比例为53.79%;针叶林、阔叶林、灌丛、草原、草丛和草甸NDVI呈显著增长（P<0.05）,沼泽和栽培植物NDVI增长趋势不显著。②全流域NDVI总体波动性较小,67.81%的区域NDVI为显著低波动性（P<0.05）;除草原和草甸外,其余植被类型NDVI为显著低波动性的面积比例均超过50%。③除沼泽和栽培植物外,其余各植被类型NDVI对降水的响应较为一致,呈现显著正相关（P<0.05）;气温在流域尺度和不同植被类型区内对NDVI的影响均不显著。本文结果对于理解气候变化对植被生长的作用机理和开展区域生态环境保护及治理有一定意义。     

基于遥感的南四湖湿地干旱响应特征研究

根据多年的气象资料和PDSI(Palmer Drought Severity Index)指数数据以及干旱年份(2002年)的水文资料,分析了南四湖区域气候变化的特征和干旱背景,并利用干旱年份的5景Landsat卫星遥感数据,计算了研究区的归一化植被指数(NDVI)和修正的归一化水体指数(MNDWI),并作为湿地对干旱响应的特征指标,研究了2002年南四湖湿地干旱特征,揭示了湿地对于极端干旱事件的响应特征,着重分析了干旱对湖泊湿地植被的影响,并讨论了极端干旱对于湖泊湿地生态系统和景观格局变化的影响。得到以下结论:①近60多年来南四湖湿地增温趋势明显(R2=0.21,P=0.0002),干旱趋势不显著。2002年是南四湖湿地自1951年以来降水最少年份,也是严重干旱年份(PDSI-3);②干旱导致湿地水面持续减小,湿地植被NDVI和植被面积存在先升高后降低特征。在受到轻微干旱时,湿地植被NDVI略有增加;当发生中度和严重干旱时,湿地植被NDVI急剧下降,且小于多年平均值;③从空间格局看,2002年10月份南四湖中的南阳湖、独山湖和昭阳湖干涸见底。湿地干旱初期,随着水位下降植被向湖心扩展,湿地NDVI上升;而后随着湖盆出露和干旱加剧,植被开始由湖周边向湖心不断死亡,NDVI下降;④极端干旱事件对湿地生态系统和景观格局有显著影响。因此,进行景观格局年际变化分析时需要格外重视干旱等极端气候事件短时间内对湿地景观格局的影响。     

近十年黄河三角洲NDVI时空动态及其对气温和降水的响应特征

本文基于SPOT-VGTS10产品(1998年4月-2008年12月)以及相应时段东营站点的气温、降水数据,利用一元线性回归方法、Hurst指数方法分析近10年黄河三角洲NDVI时空动态,并探讨NDVI与气温、降水因子的年际、季节、月际响应特征。研究表明:①NDVI变化以良性发展为主,但NDVI长期无变化区及弱持续性中度改善区值得关注,且NDVI弱、中、强持续性退化区面积较广,理应尤为关注,并探讨和寻找原因;②NDVI变化与气温、降水均有较高的相关性,相关系数分别为0.81、0.63,若考虑1个月的时间延迟,则相关系数分别为0.89、0.75;③延迟1个月的NDVI与气温、降水的相关性研究更具科学性和准确性。.春季(2月-4月)、夏季(5月-7月)气温对植物生长起决定作用,秋季(8月-10月)气温无明显变化趋势,NDVI值变化受降水强度影响较大;不同月份气温、降水对NDVI的影响主导作用不同,延迟程度不同。     

2000～2020年祁连山南坡植被覆盖变化及驱动力研究

以祁连山南坡为研究区,基于2000～2020年250m分辨率的MODIS NDVI数据,采用最大合成法分别获取6、7、8月NDVI值,然后对6、7、8月NDVI值采用均值法获得年平均NDVI值,利用像元二分法获得植被覆盖度,用退化率做出植被覆盖的变化,再结合DEM数据和气象数据进行植被覆盖驱动力分析.结果表明:2000...     

基于滑动分割算法的我国耕地熟制识别研究

熟制时空格局的正确识别对评估粮食产量的变化及其原因和农业发展的科学决策都有非常重要的意义,卫星遥感监测是获取区域和全国尺度熟制格局的有效手段。本文在对启发式分割算法改进的基础上行成了基于作物生长周期的滑动分割算法,并首次运用到耕地熟制的识别提取。针对NDVI时间序列曲线特征,在不引入熟制分区和物候等信息,仅以土地利用为辅助数据的前提下识别了1982-2006年我国耕地熟制格局。结果表明,本方法监测结果与统计数据和前人监测结果均呈显著相关性,为正相关关系,相关系数分别为0.77和0.93,均通过0.001水平的显著性检验;熟制的分布为区域性和复杂性并存,其空间分布规律性显著但熟制区内复杂性较明显;一熟区总体变动不明显但区域范围在逐步缩小,两熟区整体向北、向西扩展,向北扩展趋势明显,三熟区缓慢扩大并出现零星区域的北移、西移。