不同辐射校正水平下植被指数特征对比分析

基于不同辐射校正水平的遥感数据,分别利用遥感影像的灰度值(DN)、表观反射率(TOA)与地表反射率(Surface)提取研究区NDVI,采用定量遥感和回归分析方法从空间和时间两个方面对不同辐射水平下提取的NDVI变化特征进行了详细的对比分析,定量评价了大气对于提取的植被指数的影响。结果表明:在空间特征上,根据灰度值、表观反射率与地表反射率提取的NDVI基本都可以用来反映植被信息变化特征,相应的NDVI值呈逐渐增加趋势;根据地表反射率反演的NDVI曲线差异明显。在时间特征上,NDVI整体呈现显著上升的趋势,其中基于地表反射率的NDVI与年际之间线性关系最好,且NDVI最高。     

ASTER影像提取植被信息的NDVI与SAVI法比较——以广州花都区为例

基于ASTER遥感影像,使用IDL语言编写归一化差异植被指数(NDVI)和土壤调整植被指数(SAVI)的计算公式,对遥感影像进行处理,分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means分类,经过分类后处理,提取植被信息.NDVI整体上较好地反映了不同土地覆被信息;而SAVI对于各种地类的值域较宽,反映绿色植被内部差异信息较明显,可为不同植被类型的信息提取提供方法参考.     

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EOS/MODIS 数据的NDVI 与 EVI 比较研究

作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比     

基于SPOT-VGT数据的流域植被覆盖动态变化及空间格局特征——以淮河流域为例

为探明近10多年来淮河流域的植被覆盖状况动态变化及其空间格局,本研究基于SPOT-VGT的NDVI数据和淮河流域土地利用/覆被数据,利用ArcGIS空间分析工具,设计植被动态空间计算模型,分析了1999-2007年淮河流域植被变化的时空格局,包括年内各月变化规律、年际变化趋势、不同景观类型的植被指数特征及其变化趋势等.结果表明:①SPOT-VGT数据结合GIS空间分析和建模工具,可以较好的计算和分析流域尺度的植被状况时空格局;②淮河流域绝大部分地区(71.33％)在1999-2007年NDVI有显著增加趋势,表明流域整体植被覆盖明显改善;③淮河流域NDVI年内变化曲线呈双峰型,4月份和8月份分别出现波峰,8月波峰高于4月;④淮河流域植被覆盖状况空间差异显著,NDVI多年平均值的空间格局为:平原地区较高,淮河干流北岸高于南岸;山丘区差异较大,大别山区植被指数最高,沂蒙山区植被指数最低,水土流失风险较高;大中城市及其周边地区,植被指数低;⑤不同景观类型的NDVI多年变化趋势存在一定的差异:耕地、林地、草地、盐碱地的平均值增长趋势显著且较为平稳.滩地在波动中有小幅度增长;沼泽地波动幅度最大.本研究可为淮河流域森林保育、水土流失防治等措施的制定提供科学依据.     

小花间流域旱情监测模型分析

利用2002年5月份的小花间流域的MOD IS数据提取归一化差值植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST),选取合适的NDVI提取窗口尺度,构建LST-NDVI特征空间,采取适宜的干边和湿边的斜率确定方法,计算温度植被干旱指数(TVDI),对小花间流域进行旱情监测,平均相对湿度进行定性验证。结果表明:采用多尺度的像元提取窗口,依据像元直方图确定干边和湿边,建立温度植被干旱指数(TVDI)进行小花间流域旱情监测能够较好反映当地旱情。基于旱情监测模型的生产需要,探讨旱情与地表温度以及归一化植被指数之间的关系,认为地表温度能够反映当地2002年5月份旱情,而归一化植被指数的作用较小。     

极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性

基于地表温度/植被指数(T_s/VI)特征空间建立的温度植被干旱指数(TVDI)受诸多因素的影响,其中一个重要的影响因素是植被指数,该指数在高、低植被覆盖时的敏感性不同,从而导致TVDI对旱情监测的准确度不同.针对这一问题,以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择2011年4月、8月两景TM影像,利用归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别建立T_s/VI特征空间,线性拟合特征空间的上、下边界,计算得到两种温度植被干旱指数(TVDI-NDVI、TVDI-RVI).用TVDI与同期野外实测的土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:(1)植被指数、地表温度、土壤水分之间有显著互动关系,以不同植被指数计算得到的两种TVDI与表层土壤水分相关性较好,均能够反映区域土壤干旱状况;(2)由于植被指数对植被探测的敏感性,在4月低植被覆盖时,TVDI-NDVI与表层土壤水分的相关性较高,为0.4299,8月高植被覆盖时,TVDI-RVI与表层土壤水分的相关性较高,达到0.5791;(3)在低植被覆盖区域,NDVI较RVI敏感,而在高植被覆盖区域,RVI敏感性较高.RVI适用于高植被覆盖时反演土壤湿度,NDVI则更适用于中、低植被覆盖时.     

基于光谱混合分析的干旱荒漠区植被遥感信息提取研究——以古尔班通古特沙漠西缘为例

干旱荒漠区植被的盖度和空间分布特征是评判该区生态环境状况及荒漠化程度的重要指标。以Landsat TM影像为数据源,利用归一化植被指数（NDVI）和线性光谱混合分析模型（LSMM）两种方法对研究区——古尔班通古特沙漠西缘进行分析。在运用LSMM过程中,通过多种方法选择出最佳端元,并利用实测数据对混合像元分解结果进行验证。结果表明:①NDVI提取植被的方法受到很多限制,不适合在干旱荒漠区应用;②基于最小法非受限光谱混合分解结果较为理想,植被、盐碱地、裸沙和黑色砂粒等4种端元地物被选取出来;③LSMM提取的植被分量与实测植被盖度显著相关,线性相关系数为0.858,表明干旱荒漠区的植被盖度可以通过遥感影像提取的植被分量间接得到。     

利用离散傅立叶变换分析拉萨地区植被季节变化特征

离散傅立叶变换可以将基于遥感植被指数的植被季节变化用时间的频率域来表示,是定量分析植被季节变化和获取相关参数的有力工具.根据1985～1999年NOAA AVHRR 全球植被指数(GVI)数据,将该方法应用于分析西藏拉萨地区植被随季节的变化特征.分析表明,属于温带半干旱季风气候区的拉萨地区NDVI傅立叶变换的0次谐波即平均值表征了该地区总体植被生产力,而基波(1次谐波)能够获取绝大部分植被随季节的变化特征,其解释方差(explained variance)达97.57%;基波和2次谐波几乎接近于原始NDVI值.这一方法同样可以应用于时间序列变化的其他遥感数据,是分析土地覆盖和土地覆盖类型在一定时间段内动态变化规律的有力工具.     

2000-2012年祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的相关性

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS NDVI数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区NDVI与气温呈显著正相关,夏季NDVI与降水呈显著正相关,秋、冬季NDVI与降水、气温的相关性不明显。     

广西县（市）域植被覆盖度评价与地理分区

利用250m分辨率的MODIS遥感数据,采用遥感信息定量化方法,以县、市辖区单元为评价单元建立植被覆盖度评价综合指数模型,计算各县、市辖区的植被覆盖综合指数并利用逐步聚类分析方法进行分组,在GIS平台上实现图形可视化表达地理分区。结果表明：依据植被覆盖综合指数值大小,广西89个县、市辖区被聚类成7个分区;广西西部、北部和东部地区的植被覆盖总体水平较高,中部和南部地区的植被覆盖总体水平较低,植被覆盖水平从西部、北部和东部地区往中部和南部地区存在较明显地从高到低的变化规律。     

2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应

采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域（中国）植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域（中国）植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致：春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

基于MODIS的海南岛植被指数变化的驱动因子分析

温度、降水和地表覆盖是影响植被指数变化的主导因子，但在不同区域内不同因子对植被指数的影响程度有所不同。海南岛地处独特的热带区域，为弄清温度、降水和地表覆盖对海南岛植被指数的影响，根据MODIS遥感数据，提取了2004年海南岛的月平均植被指数集，采用了相关分析的方法，探讨了海南岛植被指数变化与其驱动因子（温度、降水和地表覆盖）的关系。结果发现海南岛植被指数的变化受温度的影响大于降水作用的影响，而降水作用的影响又大于地表覆盖的驱动作用。     

近14a新疆南疆绿洲地区地表蒸散与干旱的时空变化特征研究

利用2001—2014年MOD16蒸散产品数据、MOD13植被[WTBX]NDVI[WTBZ]数据以及常规气象资料，基于植被指数、地表净辐射、气温优化改进混合型线性双源遥感蒸散模型，拟合地表蒸散分析实际蒸散（ET）、潜在蒸散（PET）时空动态变化特征，结合气象站实测蒸发皿数据验证MOD16数据在绿洲地区的适用性。进一步定义蒸散干旱指数（EDI）并计算△EDI进行研究区干旱特征分析，为大面积特殊地形蒸散估算研究和干旱监测提供一定依据。结果表明：（1） MOD16产品数据与研究区实测蒸发皿数据的相关性很好，通过0.01显著性检验，基于MOD16数据估算南疆绿洲地区蒸散量检验可行。（2） 2001—2014年均蒸散量总体变化不大，四季差异明显，ET与PET空间变化趋势相反；ET、PET年均差值较大，绿洲地区地表缺水情况严重。（3） EDI指数绿洲地区年均值总体偏大，△EDI对旱情的反映和干旱程度的判断比较可靠。     

青海高寒草甸退化演替中的植被指数

随着气候变化和人为活动干扰,高寒草甸退化已成为青藏高原严重的生态环境问题,精准识别其退化程度并制定相应恢复策略,对实现高寒草甸可持续发展具有重要意义。目前,低空间分辨率MODIS数据为草地遥感监测的主要数据源,但难以满足景观破碎度或异质性较强地区的应用。本研究基于野外调查资料,利用多源遥感数据（MODIS、Landsat、Sentinel-2）研究不同空间分辨率归一化植被指数（NDVI）对高寒草甸退化演替的响应,为准确评估青藏高原高寒草甸退化程度提供依据。结果表明：（1）随着高寒草甸退化,植被群落优势种演化趋势为禾草—矮嵩草—小嵩草—杂草群落;植被高度和生物量先快速下降,然后缓慢下降或趋于稳定,植被覆盖度和NDVI的变化呈相反特征。（2）随着湿地草甸旱化,植被群落优势种从藏嵩草演变为矮嵩草或小嵩草,湿地旱化初期植被高度、生物量和覆盖度平均值略低于原生湿地,NDVI略大于原生湿地,差异不显著。（3）植被高度、覆盖度和生物量与Sentinel-2或Landsat的NDVI相关性均优于MODIS,说明Sentinel-2和Landsat的NDVI对高寒草甸退化演替过程更加敏感,采用该数据能更准确评估高寒草甸退化程度。     

近10年蒙古高原植被覆盖变化及其对气候的季节响应

利用2001~2010年间MODIS NDVI数据、同期气象数据和MODIS土地覆盖分类产品,探讨蒙古高原植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节响应特征。结果表明,10 a来,蒙古高原植被覆盖度呈增加趋势和呈下降趋势的面积基本持平;春季和夏季植被覆盖度呈下降趋势,而秋季呈上升趋势,降水量是最主要的影响因子;在秋季5种植被类型均呈增加趋势,而在春季和夏季不同植被类型的增减趋势因植被类型而异。     

草原植被长势遥感监测研究进展

草原植被长势监测是草原监测的重要领域, 它能从宏观上揭示草原的生长状况及其动态变化, 从而为草原科学管理提供快速、准确的参考依据。目前长势监测主要利用遥感的方法, 即选择归一化植被指数NDVI作为反映植被生长状况的指标, 方法有同期对比法、植被生长过程曲线法、直接监测法。本文在总结草原长势监测进展与方法的同时, 指出了其中存在的问题--监测中过分依赖NDVI、不区分草原类型而使用同一种方法进行监测;对未来发展方向做了展望--监测中选用适宜植被指数、监测方法, 分区域、分类型的监测长势, 提高监测精度, 将长势监测与草原产草量、生产力结合, 为牧民生产提供指导。     

自然因子对四川植被NDVI变化的地理探测

许多研究已表明基于遥感的植被指数在地表过程和全球变化研究中具有重要作用,对认识植被变化的驱动因素具有重要意义,但自然因子对植被变化影响仍然难以量化。应用地理探测器模型,研究四川地区自然因子变化对植被分布的空间模式和植被变化的交互影响,并确定了促进植被生长的各主要自然因子最适宜特征。结果表明：① 2000-2015年,四川植被覆盖度状况良好,中高、高植被覆盖面积之和均超过94%;归一化植被指数（NDVI）转化表现为NDVI > 0.4以上区域转化明显,中高和高植被覆盖区面积分别呈显著下降和上升趋势;植被覆盖时空变化差异显著,植被覆盖较高区域位于四川盆地东北部、川西北高原地区,植被覆盖较低区域分布于四川盆地中部城市密集区域。② 土壤类型、高程和年均温度变化等因子较好地解释了植被状况的可变性。③ 自然因子对植被NDVI影响存在交互作用,自然因子协同效应呈现相互增强和非线性增强关系,两种因子交互作用增强了单因子的影响。④ 研究揭示的促进植被生长的各主要因子最适宜特征,有助于更好地理解自然因素对植被NDVI变化的影响及其驱动机制。