一种基于图论重构MODIS EVI时间序列数据集的新方法

MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。     

不同土地覆盖类型上植被生长的最适温度

生态过程模型已成为探测陆地植被对气候变化响应的重要手段之一,最适温度作为模型模拟过程中的一个重要参数,其准确性对模型模拟结果有重要影响。本研究以2001-2010年MODIS-NDVI、2001-2010年气象台站温度数据,以及2000年土地覆盖数据,结合前人研究的成果,将最适温度定义为适宜植物生长温度上下限之间所有月均温度的均值,并从植被类型角度出发,探讨不同植物生长的最适温度,以期为生态过程模型的改进提供参数优化方案。研究表明,不同植被类型植被生长的最适温度存在较大差异。常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、灌丛、草地、农田和建设用地的最适温度,依次为22.4℃、23.4℃、14.1℃、19.5℃、20.7℃、22.6℃、15.4℃、24.8℃和25.6℃。     

黑河流域植被类型分布模拟分析

针对黑河流域植被类型空间分布的垂直地带性特征,本文基于支持向量机算法构建黑河流域植被类型空间分布的模拟分析模型,并运用Kappa系数和混淆矩阵检验方法对模拟精度进行检验。验证结果显示,模型总体精度（OA）值为75.54%,Kappa系数值为0.66,表明了该方法在植被分布模拟上具有较好的结果,适用于区域尺度下植被类型分布的空间模拟。模拟结果表明,该方法对半灌木-矮半灌木荒漠和温带禾草-杂类草草甸草原类型的模拟精度最高,分别为（90.20%和90.02%）;分布面积最大的植被类型（如半灌木-矮半灌木荒漠,灌木荒漠、嵩草-杂类草高寒草甸等）相比于其他面积较小的植被类型具有显著优异的模拟结果;人工经济作物、荒漠植被类型以及草原草甸等植被类型对于所选环境因子的敏感性更强,而灌丛类型和乔木类型的模拟结果在不同类型间的波动较大;空间分布上,环境要素差异性明显、植被类型丰富的上游地区具有更好的模拟结果,优于地势平坦、气候差异性小的黑河中下游地段,但模拟结果在景观形态上具有更高的破碎度。     

藏北地区三种时序NDVI重建方法与应用分析

遥感植被指数时间序列数据集,已广泛应用于陆地生态环境变化监测与模拟、植被覆盖动态变化分析、植被物候特征识别与信息提取等多方面的研究.但其因受遥感器采集与传输过程、大气条件、地面状况等诸多因素的影响,时序NDVI数据包含各种噪声,因此研究者们发展了一系列时间序列曲线重建方法.本文对近年来提出或改进的重建算法原理、优缺点进...     

四川草原MODIS数据的产草量估算

四川草原是我国5大牧区之一,其可利用的天然草地占全省草原总面积的85%,准确掌握草原产草量信息对草原管理和当地经济发展具有重要意义。本研究利用2011年7月MODIS不同分辨率(250m、500m、1km)NDVI、EVI产品和同期地面调查数据(共181个采样点),对四川草原4种主要草地类型(即高寒草甸草地、高寒灌木草地、高寒沼泽草地和山地疏林草地)产草量鲜重分类型建立估产模型。研究发现,NDVI对该地区4种主要草地类型产草量的拟合效果普遍优于EVI;相对于500m和1km的遥感数据,250m的遥感数据拟合效果较好;分草地类型建立模型的效果优于对全体样本建立模型;该地区除高寒沼泽草地用幂函数模型拟合效果较好外,其余均用指数模型进行建模效果较好;对该地区各草地类型建立的最优估产模型,精度均在70%以上,回归判定系数R2在0.75以上;利用最优模型对2011年四川省草原进行估产,总体估产精度约为90%。     

全球土地覆被数据集中哈萨克斯坦草地分布的异同及其成因

受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据（UMD 1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005）中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明：① 分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;② 5套数据中草地分布都重叠（完全一致）或四套数据重叠（高度一致）的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③ CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。     

青海湖流域植被盖度时空变化研究

高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明：① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。     

基于2种夜间灯光影像亮度修正指数的城市建成区提取研究

夜间灯光影像容易受到道路灯光、水面散射等影响而产生背景噪声,这一定程度上影响了利用夜间灯光数据提取建成区的精度。本文基于夜间灯光影像的DN（Digital Number）值与路网密度正相关、与EVI指数（Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数）呈负相关的规律,提出了2种可用于建成区提取的夜间灯光亮度修正指数：EVI夜间灯光亮度修正指数EANI (EVI Adjusted Nighttime Light(NTL) Index)和基于道路网密度与EVI指数的夜间灯光亮度修正指数REANI (Road Density & EVI Adjusted NTL Index),并利用珞珈1号卫星（LJ1-01,分辨率约130 m）影像和NPP-VIIRS影像（分辨率约 500 m） 2种不同空间分辨率夜间灯光遥感影像进行验证。以2018年徐州市建成区为研究对象,分区域（主城区、外围区）利用阈值法对2种原始夜间灯光影像、经EANI指数和REANI指数处理后的影像进行建成区提取,得到6种建成区提取的结果。研究表明： ① EANI指数和REANI指数能够有效抑制夜间灯光影像的背景噪声,建成区提取的结果均优于直接利用原始影像的结果,特别是对于城市化水平较低地区的建成区提取效果更佳;② 相较于NPP-VIIRS影像,利用LJ1-01影像提取建成区的效果提高6%左右,说明我国的LJ1-01夜间灯光影像在建成区提取方面有广阔的应用前景。EANI和REANI为建成区提取提供了有效工具,并可应用于城市规划和城市扩张等研究领域。     

时间序列植被覆盖度断点检测方法研究

断点检测技术能够提取时间序列数据中发生变化的信息,对时序变化特征的研究和分析具有重要意义。在植被变化研究中,它有助于发掘时序植被参数数据中潜在的连续变化信息（如火烧、砍伐和病虫害等）,具有较广阔的应用前景。本文以2000-2015年空间分辨率为250 m的福建省长汀县MODIS NDVI遥感时序产品计算的植被覆盖度（Vegetation Fractional Coverage, VFC）为数据源,利用DBEST（Detecting Breakpoints and Estimating Segments in Trend）模型开展植被变化断点检测与分析,并讨论了模型参数对实验结果的影响。经研究发现,使用DBEST推荐的第一、第二水平变化阈值（即θ₁、θ₂分别为0.1和0.2）可较好地界定植被覆盖度的变化级别;变化持续时长φ可根据所用时序数据的类型和当地植被变化特点进行调整,表示断点变化级别的阈值β也可根据研究目标自定义;本文φ取3,β取0.2,实验得到断点位置和断点类型的精确度分别为92%和80%,表明DBEST模型能够很好地提取时间序列VFC数据中的重要变化信息,与当地实际情况比较吻合。     

喀斯特地区水生光合生物群落结构组成及其对微量元素的影响

微量元素是影响喀斯特地表水体水质的重要因素,水生光合生物在光合代谢过程中能够吸收并去除部分有害元素,然而关于不同水生光合生物群落结构组成对微量元素的吸收效果和去除潜力如何目前则少有研究。基于普定喀斯特生态系统国家野外观测站的野外监测、系统采样和实验测定以及统计分析,构建了由裸岩地、裸土地、耕地、草地和灌丛地5种土地利用组成的植被-土壤-地下水-地表水模拟生态系统,并以其中的地表水生生态系统为研究对象,开展了水生光合生物群落结构组成对微量元素去除潜力及控制机制的研究。结果表明：(1)地表水水化学和水生光合生物量受季节变化与土地利用类型影响显著;(2)Cr, Mn, Co, Ni, Fe和Zn 6种微量元素浓度在不同喀斯特水生光合生物系统中存在显著差异,浮游-沉水共存系统对Mn, Co, Ni, Fe和Zn的吸收和去除能力优于单一浮游系统;(3)喀斯特地区的自然植被恢复(灌丛地和草地)促使地表水体形成的高溶解性无机碳(DIC)环境,有利于沉水植物生长,从而提高了对地表水体中Mn, Co, Ni, Fe和Zn等微量元素的去除潜力。这些认识将有助于岩溶区地表水体水生光合生物群落结构对地表水体微...     

Influence of Land Use/Cover Change on Storm Runoff— A Case Study of Xitiaoxi River Basin in Upstream of Taihu Lake Watershed

Land use/cover change (LUCC) is one of the main boundary conditions which influence many hydrologic processes. In view of the importance of Taihu Lake Watershed in China and the urgency of discovering the impacts of LUCC on storm runoff, two flood events under five land cover scenarios in the Xitiaoxi River Basin of the upstream of Taihu Lake watershed were simulated by distributed hydrologic modeling system HEC-HMS. The influences of each land cover on storm runoff were discussed. It was concluded that under the same rainstorm the ascending order of runoff coefficient and peak flow produced by the 5 different land covers were woodland, shrub, grassland, arable land, and built-up land; the descending order of swelling time were woodland, shrub, grassland, arable land, and built-up land. Scenario of built-up land was the first to reach peak flow, then arable land, grassland, shrub, and woodland. There were close relationships between the runoff coefficients produced by the 5 different land covers. The degrees of impacts on runoff coefficient of land cover change modes were sorted by descending: woodland to built-up land, shrub to built-up land, grassland to built-up land, arable land to built-up land, woodland to arable land, shrub to arable land, arable land to grassland, shrub to grassland, grassland to arable land, and woodland to shrub. Urbanization will contribute to flood disaster, while forestation will mitigate flood disaster.     

Evaluation of Forest Damaged Area and Severity Caused by Ice-snow Frozen Disasters over Southern China with Remote Sensing

The accurate assessment of forest damage is important basis for the forest post-disaster recovery process and ecosystem management. This study evaluates the spatial distribution of damaged forest and its damaged severity caused by ice-snow disaster that occurred in southern China during January 10 to February 2 in 2008. The moderate-resolution imaging spectroradiometer(MODIS)13 Q1 products are used, which include two vegetation indices data of NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and EVI(Enhanced Vegetation Index). Furtherly, after Quality Screening(QS) and Savizky-Golay(S-G) filtering of MODIS 13 Q1 data, four evaluation indices are obtained, which are NDVI with QS(QSNDVI), EVI with QS(QSEVI), NDVI with S-G filtering(SGNDVI) and EVI with S-G filtering(SGEVI). The study provides a new way of firstly determining the threshold for each image pixel for damaged forest evaluation, by computing the pre-disaster reference value and change threshold with vegetation index from remote sensing data. Results show obvious improvement with the new way for forest damage evaluation, evaluation result of forest damage is much close to the field survey data with standard error of only 0.95 and 1/3 less than the result that evaluated from other threshold method. Comparatively, the QSNDVI shows better performance than other three indices on evaluating forest damages. The evaluated result with QSNDVI shows that the severe, moderate, mild damaged rates of Southern China forests are 47.33%, 34.15%, 18.52%, respectively. By analyzing the influence of topographic and meteorological factors on forest-vegetation damage, we found that the precipitation on freezing days has greater impact on forest-vegetation damage, which is regarded as the most important factor. This study could be a scientific and reliable reference for evaluating the forest damages from ice-snow frozen disasters.     

山西省不同地貌形态类型区土地覆被变化的GIS分析

基于全国1:100万数字地貌数据库,全国2000、2005、2010年土地覆被数据和山西省行政区边界数据,采用土地覆被动态度、转移概率矩阵和地貌面积频度方法,分析了2000-2010年山西省基本地貌形态类型下的土地覆被变化。结果表明：（1）山西省的土地覆被类型以耕地、林地和草地为主,面积总和占省域面积的95%以上。面积变化的总体趋势是耕地和草地缩减,林地和建设用地持续增加。通过分析转移概率矩阵,表明2000-2005年和2005-2010年2个时段内,土地利用的主要转化趋势相似,即林地与草地之间大面积的相互转化,耕地、草地分别与建设用地之间的相互转化。（2）耕地和建设用地的分布,随着起伏度的增大而逐渐减小。林地分布随着起伏度的增加而逐步增大。从面积变化来看,耕地、林地和草地变化主要位于中起伏山地;水域变化主要集中在大起伏山地;建设用地变化主要分布于平原和台地;未利用地变化主要在小起伏山地。从动态度来看,耕地、草地和水域动态度,在大起伏山地地区最大;林地动态度在平原区最大;建设用地的动态度最大位于丘陵;未利用地在小起伏山地地区最大。（3）土地覆被类型之间的主要转化在地貌上也存着差异。平原地区林地的增加主要来自草地转化。台地和丘陵地区3个主要转化类型相似,2000-2005年主要是林地向草地退化,2005-2010年主要是林地和草地的相互转化。在小起伏山地地区,主要是草地和林地之间的相互转化,但草地转化为林地的面积较林地向草地的转化多。中起伏和大起伏山地地区主要以草地和耕地向林地的转化为主,也有较高比例的建设用地转化为林地。封山育林和退耕还林主要是在起伏较大的山地地区,毁林主要发生在地形平缓地区。     

蒙古国30米分辨率土地覆盖产品研制与空间格局分析

作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。     

基于地学知识的大尺度土地利用/土地覆盖精细化分类方法研究

人类活动对生态环境具有显著影响,大尺度土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change,LUCC）作为人类活动最直接的表征,能够很好地反映这一过程,因此进行精确而迅速的大尺度土地利用/覆盖分类与提取方法研究尤为关键。全球覆盖产品GlobCover（2005/2006）数据已经具有良好的空间精度和数据准确度,但仍然存在一些分类误差。为提高地表覆被分类精度,本文以GlobCover（2005/2006）的巴西数据为例,以2005年Landsat TM/ETM影像为主要信息源,结合相应地学知识与辅助数据,利用人机交互逐栅格修改方法得到2005年土地利用数据产品。结果表明：通过对GlobCover数据和本次成果数据进行精度评价与对比分析,GlobCover数据巴西地区的总体精度为67.17%,Kappa系数为0.58,改进后产品总体精度为93.39%,Kappa系数为0.91。此外,改进后数据显示巴西常绿阔叶林面积最大,面积比例达45.67%;农地/自然植被镶嵌面积次之,比例为19.19%;封闭灌丛面积最小,比例为12.34%。农地/自然植被镶嵌和灌丛与草地2种地类的修改比例最大,其中混合像元地类比例减少3.54%,灌丛与草地比例增加3.81%。综上,改进方法可以有效地提高土地利用/覆盖分类的效率和精度,为后续大尺度LUCC产品的制作和以LUCC产品为基础的相关研究提供参考。     

多分辨率遥感土地覆被数据质量综合评价——以湖南省桃源县为例

评价土地覆被数据质量是正确、合理使用数据的前提和保障,有助于遥感制图方法的改进。本文以1：10万土地利用数据为参考数据,选取2010年RapidEye_5 m、FROM_GLC（30 m）、MODIS_V005（500 m）,以及2009年GlobCover 2009（300 m）土地覆被数据,以湖南省桃源县为例对4种不同分辨率的遥感土地覆被数据质量,引入窗口的分类类别统计方法,进行了综合评价,并分析了其误差和空间分布。结果表明：（1）RapidEye_5 m数据总体精度最高,MODIS_V005和FROM_GLC次之,GlobCover 2009数据相对最低。高分辨率土地覆被数据对于居民地、交通用地、水体等精细地物分类较好,具有一定优越性,各数据在一级类上的面积相关性和一致性总体高于二级类;（2）各数据在建筑用地和其他未利用地类型上的生产者精度均较低,FROM_GLC和MODIS_V005数据,在灌木草地上的空间一致性较差,4种数据在以耕地为主的平坦地区空间一致性较好,混淆主要发生在灌木草地、乔木林地和耕地之间;（3）随着土地覆被数据分辨率的提高,分出较多地物类型数的面积比例也随之增加,较高分辨率的RapidEye_5 m和FROM_GLC分出的类别数集中在7-16种较高水平上,低分辨率数据集中在1-5种较低水平上,在丘陵山区差异显著,而高分辨率数据对地物区分更好,集中于11-16种地物。     

地表温度的多源遥感数据反演算法对比分析

 多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K.