基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取

为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率，提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域，以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源，根据不同地物其NDVI值范围不同，将研究区地表分为植被覆盖地表，无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内，根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征，提取林地和荒草地，其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型，在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近，土地利用分类总体精度达到85.71%，作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高，能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。     

基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究

利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。     

青藏高原西部地表反射率的合成分析

利用中(国)日(本)青藏高原陆面过程合作试验(GAME/Tibet)设立于青藏高原西部狮泉河和改则两地自动气象站(AW S)1997~1998年观测的大气、辐射和土壤等资料,计算了两地的逐时地表反射率,并进行了日平均、月平均和日合成分析,据此讨论了青藏高原西部地表反射率的若干变化特征,并在计算了对反射率影响最大的因子——太阳高度角的基础上,着重讨论了青藏高原西部地表反射率的日变化特征。结果表明:夏半年,由于降水使土壤湿度增大,植被生长、地表反射率值较低;冬半年,受土壤湿度减小、雪盖覆盖影响,地表反射率值较高,12月平均值可达0.5以上。而地表反射率的日变化特征表现为,清晨、黄昏地表反射率高,中午地表反射率低,大致呈U形曲线,与太阳高度角的变化相反。该工作有助于深入了解高原地区地表反射率的平均状况及其变化特征。     

Albedo-NDVI特征空间及沙漠化遥感监测指数研究

利用遥感数据和野外调查数据分析了沙漠化与地表定量参数之间的关系,提出了Albedo-NDVI特征空间的概念以及基于Albedo-NDVI特征空间的沙漠化遥感监测模型,即沙漠化遥感监测差值指数模型(DDI)。这个模型充分利用了多维遥感信息,指标反映了沙漠化土地地表覆盖、水热组合及其变化,具有明确的生物物理意义。而且指标简单、易于获取,有利于沙漠化的定量分析与监测。     

宁南地区地表特征参数及辐射平衡区域分布

本文利用2001年6月30日LANDSAT-7 ETM+卫星遥感资料和宁夏南部及周边区域22个气象站气象观测资料,求得地表特征参数中NDVI、地表反射率、地表温度和地表辐射平衡各量中地表短波吸收辐射、地表长波辐射区域、大气逆辐射、净辐射的区域分布和分布直方图,将地表分成5类,分类别讨论了其各量分布特征。主要研究结果表明:地表特征参数及地表辐射平衡各量的分布均呈现明显的地带性,各区域分布图上山体、水体的轮廓很显著,主要原因是山上及河流附近生长着茂密的植被,说明植被的分布在相当程度上影响了辐射平衡各量和地表特征参数的分布。     

基于 NDVI 物候特征的华南地区冬种马铃薯遥感提取方法

马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度,是热红外遥感的前沿研究难题。以地表热量平衡为基础,根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响,提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案:空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法,并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟,是三种估算方案切实可行的关键。     

利用 GIS地理统计模块预测海南岛植被指数季节性变化趋势

虽然采用遥感图像提取的植被指数在空间上能较好的反映作物的状况,但其不能预测植被指数在空间上的变化范围,如果能从整体上了解不同市县在不同季节的平均植被指数值,就可以对该区域整体植被状态进行量化分析,也就可以从大范围内进行植被指数的预测分析.利用地理信息系统(GIS)和地统计学相结合的地理统计分析模块(ArcGIS Geostatistical Analyst),根据MODIS遥感数据提取的每季度不同市县平均NDVI植被指数,采用Kriging插值的方法分析了海南岛归一化植被指数(NDVI)季节性变化趋势,并     

基于GIS的公路沿线地表植被变化遥感监测——以昆石公路为例

随着道路网络的发展所带来的许多生态效应，道路沿线生态环境及其安全分析显得越来越重要。以昆石公路为例，利用多时相遥感影像和GPS定位调查等数据，对公路沿线区域地表植被覆盖变化信息进行了测定与分析理解。研究采用不同时相的NDVI图像进行彩色合成直观反映地表植被的变化信息；对不同时相NDVI图像进行NDVI值分级和彩色压缩以定量和定性地描述区域地表植被的变化情况；将多时相NDVI彩色合成图进行IHS变换获取变化类型图，对植被覆盖变化进行定量分析；最后结合资源与生态环境信息数据库中有关信息进行植被覆盖变化影响因素分析。     

基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅰ)--资料分析与处理部分

在收集处理了了1981～1994年连续504旬的由NOAA AVHRR第1、2通道的反射率计算得的NDVI时间系列数据,以及1980～1994年全国102个固定农气观测站的旬土壤湿度资料(-20cm)和相应测站的田间持水量资料基础上,分析了全国NDVI及植被状态指数VCI的时空变化特征,发现NDVI值随季节(旬)分别表现为“双峰型”和“单峰型”的变化,在第17～27旬之间达到极大值,并与作物生长有关,VCI的变化与NDVI的变化呈相反趋势;对资料因站点的分布和密度以及时序位相等差异可能影响资料代表性的探讨认为：因旱情发展有一个过程,故NDVI、SHI的时空特性应该不会影响其分析结果的代表性。综合分析了资料的时空代表性,为干旱遥感监测模型的建立作准备。     

基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间分布

地表温度是生态系统中极其重要的环境因子,中小尺度区域的热场空间分布对生态系统稳定性的研究以及干旱区流域的农业生产建设具有重要意义。利用MODIS数据,采用劈窗算法反演石羊河流域的陆地表面温度(LST),并计算植被指数(NDVI);利用TM影像,通过目视解译获得研究区的土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS空间分析方法,分析LST的空间分布特征和LST与NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。结果表明:研究区陆地表面温度北高南低,东高西低,整体上表现为由东北向西南逐渐降低的趋势;地表温度与海拔呈负线性相关,相关系数为-0.928;不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的未利用土地要比最低的林地高出16.42 K;对于单一土地利用类型,耕地、林地、草地、建设用地的地表温度与NDVI具有明显负相关;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系,反映了流域地表温度和植被覆盖之间的关系,由此看出绿色植被对调节区域气候温度的重要性。     

基于MODIS的杭州湾南岸农业生态系统NDVI季节变化特征研究

NDVI是表征植物生长动态的重要指标,不同植物具有不同的NDVI变化曲线。植物生长过程中NDVI值逐渐增大。在生育期的某一阶段达到最大值后又逐渐减小。MODIS-NDVI数据因具有较高的时间分辨率。可用于农业生态系统NDVI变化研究。该文运用野外调查资料和2002年MODIS-NDVI 16d合成的23个时序的遥感数据。对杭州湾南岸农业生态系统不同种植制度的NDVI变化特征进行分析。结果表明,不同种植制度的NDVI曲线有其特定的变化规律。NDVI特征模型可用于农业生态系统种植制度分析,并为遥感估产提供基础数据。     

1982-2009 年珠穆朗玛峰自然保护区植被指数变化

植被指数是指示植被变化的重要指标, 本研究基于1982-2009 年珠穆朗玛峰自然保护区(简称珠峰地区)植被指数(NDVI)时间序列数据、土地覆被和野外调查等数据, 采用时序变化趋势和空间分析法, 对珠穆朗玛峰地区植被的时空变化过程及保护区成效进行了定量分析。研究表明:①珠峰地区NDVI分布的总特征是南部和北部高, 中部低。②1982-2009 年珠峰地区NDVI年际变化趋势和空间异质性十分明显:1982-1997 年, 珠峰地区NDVI总体上呈显著上升趋势, 北部地区增幅较大;1998-2009 年, NDVI总体下降(56.96%的NDVI呈下降趋势), 其中, 珠峰地区中部和北部的NDVI下降最为明显, 而南部核心保护区森林和灌丛的NDVI则呈显著上升趋势, 且变化幅度较大。③长时间序列植被指数变化的过程和空间差异性推断:1998 年以来, 天然林保护等生态工程促使珠峰地区保护效果更加明显。     

基于地理探测器的北京市地表反照率时空分异及其驱动因素研究（英文）

地表反照率直接影响着辐射平衡和地表热收支,是地球-大气系统研究中的关键因子。本文研究了2015年北京市地表反照率的时空分布特征,并基于地理探测器定量分析了地表反照率空间分异的驱动因素及其交互作用。结果表明:北京市地表反照率呈东南高、西北低的趋势;冬季变化最大,春季变化最小;年地表反照率最小值出现在秋季,最大值出现在冬季,具有显著的时空异质性。土地覆盖类型、NDVI、高程、坡度、温度和降水对地表反照率的空间分异均有显著影响,影响力分别为0.537、0.625、0.512、0.531、0.515和0.190;且一些驱动因素对反照率空间分布的影响存在显著差异。任意两种驱动因素之间均存在交互作用,表现出双变量增强的结果。其中,地表覆盖类型与NDVI的交互作用最大,影响力为0.710,而温度与降水的交互作用最弱,影响力为0.531。研究结果为了解北京市地表反照率的时空分布特征以及区域气候和陆面模式中能量模块的物理过程提供了科学依据。     

绿洲植被覆盖度遥感信息提取——以敦煌绿洲为例

以敦煌绿洲为研究区,利用Landsat TM遥感数据,通过归一化植被指数(NDVI)和混合像元分解两种方法,提取了敦煌绿洲的植被覆盖度信息。在基于NDVI提取植被覆盖度时,选取了基于NDVI的像元二分模型; 在混合像元分解过程中,对遥感影像进行波段反射率归一化处理和最小噪声变换(MNF),确定了3个类型端元:植被、不透水表面/土壤、水体/阴影; 最后利用高分辨率遥感影像验证对比了两种提取方法的精度。结果表明:混合像元分解更能准确地提取敦煌地区植被覆盖度信息,其线性相关系数为0.8915,均方根误差为0.0882,而且提取结果更符合实际情况,可以为敦煌植被状况监测及生态环境保护提供科学建议。     

基于MODIS高分辨率气溶胶反演的ETM+影像大气校正

针对陆地遥感影像,提出一种利用MODIS遥感数据反演高分辨率气溶胶光学厚度(AOD)进行大气效应校正的方法.采用地基和MODIS卫星遥感结合的方法确定气溶胶模型,通过暗目标法确定地表反射率,反演得到1 km高分辨率的气溶胶光学厚度分布.将反演的气溶胶与地面太阳光度计观测值进行对比验证发现,其相对误差小于10%,反演精度很高.将得到的气溶胶参数带入辐射传输模型中,对当天同地区的Landsat ETM+数据进行大气校正试验,结果表明,该方法反演得到的气溶胶参数可以对遥感图像进行有效的大气效应校正.与试验区同步观测地表反射率对比发现,经过大气校正后的ETM+光谱明显比校正前更接近真实地表光谱,从而更有助于地物真实光谱信息的提取及其识别研究.     

区域植被覆盖的多尺度空间变异性——以贵州喀斯特高原为例

地理格局尺度依赖性的客观存在,要求在连续尺度序列上对区域植被覆盖空间变异性进行考察,以真实反映植被覆盖空间特征。以贵州喀斯特高原为例,借助地统计学和GIS 软件,揭示了研究区NDVI的空间变异特征,并进行了空间变异与空间尺度的耦合研究。结论如下：① NDVI空间变异程度表现出明显的尺度依存性,空间尺度的粗粒化对NDVI的平滑作用非常显著,但两种重采样方法对原始数据的粗粒化作用机制不同;② 基于不同遥感数据源获得的NDVI数据之间空间格局差异明显,而且传统统计结果与地统计学结果明显不同,说明空间信息对数据间的差异性统计影响显著;③ NDVI空间变异性呈现显著的各向异性,并表现出对遥感数据源的敏感性。     

基于遥感时序特征的地表覆被信息提取

地表覆被作为自然过程和人类活动共同作用的重要地表景观特征,对全球或局地气候、水热循环、物质传输及陆面生态系统多样性等影响深远。利用年内时序遥感影像自动提取不同地表覆被类型的方法,以新疆阜康地区为研究目标,组织2016年植被全生长季的Landsat 8 OLI地表反射时序影像,研究不同物候期植被冠层的纹理响应信息,考察研究区典型地表覆被类型在3—11月多波段波谱、归一化植被指数(NDVI)及增强型植被指数(EVI)的时序特征,构建提取地表覆被类型的策略规则,形成时序特征匹配方法,将其应用于2018年研究区地表覆被填图的提取。最后,基于高分辨率卫星影像和野外实地调查对随机选取的2500个样点进行对比验证。结果表明:提取结果和验证数据一致性较好,总体精度为97.2%,Kappa系数为0.9655,且实地考查结果显示本方法在复播作物识别和有效降低单一时相中“异物同谱”现象上展示潜在优势。     

基于多源遥感与再分析数据估算塔克拉玛干沙漠地表净辐射日变化

作为世界第二大流动性沙漠,塔克拉玛干沙漠独特的陆表水热交换过程直接影响中国乃至全球的大气环流运动。将静止气象卫星FY-2F地表温度产品、极地轨道卫星MODIS陆表产品与中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）结合,反演得到时间分辨率为3 h、空间辨率为0.1°的2017年塔克拉玛干沙漠地表净辐射,利用塔中气象站观测值验证反演结果,并分析地表净辐射的时空变化特征。结果表明：（1）利用卫星遥感与再分析资料获取的地表特征参数与实测值误差较小,决定系数R²均在0.8以上。（2）地表净辐射模拟值与地面实测值具有较好的一致性,决定系数R²为0.967,均方根误差RMSE为29.193 W·m^-2。（3）地表净辐射日变化呈现明显的单峰型特征：早晚值较低,正午值最高,并且夜间值基本为负且变化幅度不大。（4）地表净辐射夏季>春季>秋季>冬季。（5）沙漠边缘散布的绿洲和农田地区净辐射值最高,沙漠腹地次之,沙漠南缘的昆仑山和阿尔金山冰川覆盖地区净辐射值最低。     

蒙古高原NDVI的空间格局及空间分异

基于GIMMS NDVI多年最大值合成数据,采用空间统计学方法,利用Moran’ s I系数分析、半变异函数分析以及分维分析等3种方法,对蒙古高原NDVI空间格局及空间分异特征进行研究。结果表明:(1)蒙古高原NDVI的空间分布在全局范围内呈现正的空间自相关,相似的NDVI值倾向于聚集在一起,这表明蒙古高原植被具有较好的整体性,地表植被无显著破碎化;(2)蒙古高原NDVI的空间分布虽然同时受到结构性因子和随机性因子的影响,但结构性因子占据绝对控制地位,结构性因子引起的空间变异占系统总变异的88.7%;(3)蒙古高原NDVI存在各向异性的分布特征,具有相似NDVI值的像元主要沿着西北-东南方向展布;全局NDVI空间自相关距离约为1178km,西北-东南方向与东北-西南方向的空间自相关距离比可达2.4 ∶ 1。