基于TM数据的南宁市水体和建筑用地变化研究

利用修正归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化差异建筑指数(NDBI)和土壤调节植被指数(SAVI)相结合的综合指数法对南宁市1986、1998和2005年三个时相多波段TM数据进行降维处理,然后运用决策树分类法提取南宁市城市水体和建筑用地信息。并对分类结果进行对比分析,得出南宁市近19a以来城市水体、建筑用地变化情况,为城市规划与建设提供参考。     

基于MODIS数据的作物苗期干旱监测方法

针对苗期低植被覆盖情况,在原有的归一化植被指数基础上,增加了土壤调节植被指数,将其与条件温度指数结合,通过与地面实测土壤相对湿度进行相关分析,分别建立作物苗期的干旱监测模型,并与热惯量方法和供水植被指数方法进行对比分析,初步得出辽宁省范围内作物苗期进行大范围干旱遥感监测的最适宜模型为土壤调节植被指数一温度模型.     

基于棉田光谱的FY一3A／MERSI与MODIS植被指数关系研究

对同一区域不同时次的FY一3A／MERSI与MODIS的归一化植被指数(NDVI)和 比值植被指数(RVI)进行了计算,并针对地面光谱和影像数据方面进行了分析。结果表明, FY一3A／MERSI比MODIS数据更敏感,但受大气辐射传输影响也更突出,卫星入瞳处的反射率与地面实测资料相比,MERSI比MODIS变化大。FY一3A／MERSI与MODIS植被指数具有很好的相关性,遥感影像植被指数相关系数为0．98(NDVI)和0．96(RVI),地面光谱产生的 植被指数(NDVI和RVI)相关性则达到0．99。     

金塔绿洲地表特征参数遥感反演研究

TM影像是陆地资源卫星（Landsat）携带的专题绘图仪（Thematic Mapper,TM）扫描计获取的遥感图像,近年来,该数据得到了广泛的应用。本文使用Landsat-5TM数据推算了金塔地区的地表参数,包括标准化差值植被指数NDVI、修正的土壤调整植被指数MSAVI、植被覆盖度、地表反射率及地表温度。并将地表反射率、地表温度的反演值与观测值进行对比,结果表明：地表温度反演结果的相对误差在9％以内,地表反射率反演结果的相对误差在8％以内。     

珠峰复杂地表区域能量通量的卫星遥感

珠峰地区地表状况十分复杂,既有冰川(雪山)、高寒草垫,又有裸露山地及荒漠戈壁.如何确定这样复杂下垫面上的地气间的区域能量通量,一直是困扰国内外科学家的难题.本文提出了一个利用卫星遥感资料结合地面观测求取珠峰地区区域地表特征参数(地表反射率与地表温度)、植被参数(NDVI、植被覆盖度、修正的土壤调整植被指数MSAVI及叶面指数LAI)和地表能量通量(净辐射通量、土壤热通量、感热通量及潜热通量)的参数化方案,并讨论了此方案的优缺点.     

利用HJ—1卫星多光谱数据监测城市 湖泊蓝藻研究

以2009年8月中旬东湖支湖局部暴发蓝藻为案例,对蓝藻暴发前后三个时期的HJ-1卫星多光谱遥感影像数据进行对比分析,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)以及增强型植被指数(EVI)三种植被指数对蓝藻信息进行判别提取,通过已验证的样本点率定判别方法阈值,并对三种植被指数精度及判别结果进行比较分析。结果表明,利用HJ-1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度,大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异,EVI方法精度较高,可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰,可作为城市湖泊蓝藻变化检测经验模型。     

基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法

在遥感应用领域，植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响，使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况，造成其应用的局限性。提出了一种简易方法，仅通过中巴资源卫星(CBERS：China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体，推算卫星接收到的大气程辐射，消除了大气对归一化植被指数(NDVI：Normalized Differece Vege—tation Index)的影响，减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明，该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。     

基于MODIS和HJ-1数据的宿鸭湖水库面积遥感监测研究

水体与植被、城市和土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基本原理。以宿鸭湖水库为例,在水体光谱特征分析的基础上,采用归一化植被指数（NDVI）方法提取2010年的MODIS和HJ-1遥感影像上的水体信息。首先将MODIS数据的第1和第2波段,以及HJ-1数据的第3和第4波段经过波段运算得到NDVI图像。将两种遥感图像中NDVI值为负的像元判识为水体,NDVI值为正的判识为水库周围的农田,经过计算像元数量得到水体面积信息。水体判识阈值在全年变化范围在-0．08和0．08之间。HJ-1数据具有较高的空间分辨率,水体判识的结果比MODIS数据更加精确。利用HJ—I数据水体监测结果对MODIS数据结果进行校正,使得到的监测结果同时具有较高的时间分辨率和空间分辨率。研究结果表明：利用HJ-1数据校正后的MODIS数据所测得的水域面积与实际观测得到的水库蓄水量之间的复相关系数为0．8603,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测提供了迅速、可靠的依据。     

从归一化植被指数提取气溶胶光学信息

利用卫星遥感和改进归一化植被指数(NDVI)算法,在最大值合成的MVC-NDVI与监测日NDVI差值中提取气溶胶浑浊度信息,形成新的气溶胶光学指数产品,通过监测珠三角地区细粒子气溶胶扩散过程的验证,表明方法是成功的。基于理论和实例分析,提出气溶胶研究应当从本地区地理环境和气溶胶特征的实际出发,重视细粒子气溶胶作为稳定的胶体系统对空气质量、天气系统和气候变化的影响,重视卫星遥感在气溶胶监测中的不可替代的作用。     

利用ASTER数据估算2002年4月阿克苏地表特征和植被参数

利用ASTER卫星可见光和短波红外波段数据,估算了2002年4月12日阿克苏地区地表特征参数(地表温度T、地表反射率α)和植被参数(归一化植被指数NDVI、修正的土壤调整植被指数MSA-VI、植被覆盖度Pv和叶面积指数LAI等)。结果表明,各种植被参数在沙漠地区较小,而在绿洲中的值较大。同时本文认为ASTER遥感数据有较高的地面分辨率,利用它可以更好地反映地表的植被参数及地表特征参数状况;还指出了ASTER卫星数据在沙漠绿洲中的适用性。     

利用归一化植被指数研究植被分类、面积估算和不确定性分析的进展

植被在全球生态系统中扮演着重要的角色.陆地生态系统与全球气候变化也是息息相关.利用遥感资料对植被进行分类,并估算植被覆盖面积已成为一个极具活力的研究方向,其结果的准确度及误差来源受到不同程度的重视.作者对利用遥感资料研究植被分类,进行面积估算,分析其不确定性三个方面的研究进展进行了回顾和讨论,探索进一步利用遥感资料分析植被信息的可行性.     

西藏地区植被覆盖特征与气象因子的相关分析

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖特征的指标,研究1982—2000年西藏地区地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化,讨论了各季节植被活动的状况。并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI、典型区域NDVI与降水、平均温度之间的相关系数,分析了不同植被类型下气象要素与植被覆盖的关系。     

MODIS植被指数及其分县统计分析的实现

MODIS归一化植被指数(NDVI)已引起了广泛的注意,它与NOAA/AVHRR的NDVI既有联系又有区别。利用同一天的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS资料,介绍了各县域内平均NDVI的统计方法和计算结果及NDVI与增强植被指数(EVI)的差异。MODIS和AVHRR两种资料得到的NDVI数值虽然有差异,但都能很好地反映植被的空间分布和时间变化。MODIS增强植被指数(EVI)对植被条件的变化更加敏感,使定量分析的精确性提高,具有较好的应用前景。     

西藏那曲县NDVI变化及与气象因子、畜牧量相关分析

利用NASA提供的16天合成MODIS数据,以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖特征指标,研究了2001~2008年那曲县NDVI变化特征,分析了温度、降水等气象因子与NDVI关系。结果显示:近年来那曲县最大NDVI、年均NDVI呈减小趋势;NDVI月变化与温度、降水显著正相关;年平均NDVI、植被生长季平均NDVI与气象因子相关性不明显;畜牧总量与植被生长季NDVI显著负相关。      

基于TM卫星影像获取北京市水体密度指数与植被覆盖指数的方法

以北京市为研究区域,分析了该区域的TM(Thematic Mapper;专题制图仪)卫星影像特征,探讨了水域、农田、林地、草地、城市用地以及云和云影在TM的7个波段上的光谱可分性,提出了NDCI(Normalized Difference Cloud Index;归一化云指数),分析建立了基于NDCI、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index;归一化植被指数)、NDBI(Normalized Difference Built-up Index;归一化建筑指数)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index;改进型归一化水体指数)和坡度数据的简单决策树模型,对研究区的几类主要地物、云和云影的信息进行了提取,并对结果进行了精度评价.在GIS支持下计算了水域、林地、草地和农田的面积,计算了北京市2005年第3季度的水体密度指数和植被覆盖指数.结果表明:该方法的总体提取效果较好,在分类过程中阈值的选取简单、有效,分类结果能够满足计算水体密度指数和植被覆盖指数的要求,从而将遥感技术运用到生态质量气象评价中去,并取得了较为满意的结果.     

Modeling Gross Primary Production by Integrating Satellite Data and Coordinated Flux Measurements in Arid and Semi-Arid China

Assessing large-scale patterns of gross primary production (GPP) in arid and semi-arid (ASA) areas is important for both scientific and practical purposes. Remote sensing-based models, which integrate satellite data with input from ground-based meteorological measurements and vegetation characteristics, improve spatially extended estimates of vegetation productivity with high accuracy. In this study, the authors simulated GPP in ASA areas by integrating moderate resolution imaging spectral radiometer (MODIS) data with eddy covariance and meteorological measurements at the flux tower sites using the Vegetation Photosynthesis Model (VPM), which is a remote sensing-based model for analyzing the spatial pattern of GPP in different land cover types. The field data were collected by coordinating observations at nine stations in 2008. The results indicate that in the region during the growing season GPP was highest in cropland sites, second highest in woodland sites, and lowest in grassland sites. VPM captured the temporal and spatial characteristics of GPP for different land covers in ASA areas. Further, Enhanced Vegetation Index (EVI) had a strong liner relationship with GPP in densely vegetated areas, while the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) had a strong liner relationship with GPP over less dense vegetation. This study demonstrates the potential of satellite-driven models for scaling-up GPP, which is a key component for studying the carbon cycle at regional and global scales.     

生长季植被覆盖变化对局地气象要素的可能影响

植被覆盖变化对地表气象要素存在反馈作用,但在不同时空尺度上反馈关系及其表现强度存在差异。作者利用地面观测资料和归一化植被指数（NDVI）分析了15天尺度上植被覆盖变化对气象要素的影响。结果表明,我国北方农牧交错带生长季植被覆盖变化可能对同期、后期地表气象要素存在一定影响。当植被指数偏高时,地表平均温度、最高温度、最低温度和小雨频次偏低,而平均相对湿度和最小相对湿度偏高,影响持续约为1～2周。地表温度和小雨频次的变化与地表热通量的变化有关,当植被指数偏高时,地表潜热所占比例偏高,而地表感热所占比例偏低,导致地表温度偏低;地表感热偏低伴随偏弱的上升运动,不利于降水,故小雨频次偏低。地表温度偏低引起饱和比湿偏低,加之植被蒸腾量较大引起比湿偏高,故相对湿度偏高。此外,从长期变化来看NDVI与地表温度和小雨频次的相关不明显,故地表温度和小雨频次的长期变化可能更多是受大尺度气候变化的影响。     

NDVI-ST特征空间及干湿边变化特征

为了更好地解释归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST)的各种存在关系及其相互转换过程,以及监测和评价陆表变化,尤其是根据描述地表植被覆盖和土壤水分含量的参数,解释NDVI达到饱和以后的情况,以便更有效地应用,该文从归一化植被指数和地表温度之间机理出发,分析了植被指数与地表温度之间关系的研究以及NDVI-ST特征空间的干旱监测模型应用情况。结果表明,在高植被覆盖度情况下NDVI-ST特征空间拟合随意性增大,影响干旱的监测精度;同时多种因素对下垫面温度及植被指数影响的不确定性也影响干旱及植被的监测精度。今后的研究当中要针对不同时相、不同分辨率数据,分析不同植被覆盖类型和水分状况条件下NDVI-ST空间的变化规律,进一步研究修正NDVI-ST空间特征及干湿边(冷热边)的变化特征及在干旱监测中的应用,特别是高植被覆盖度下的修正应用,使ST-NDVI特征空间方法在干旱监测中发挥更好的作用。     

MODIS 1B数据的预处理及归一化植被指数计算

MODIS 1B数据的预处理是MODIS数据使用前的重要处理步骤之一。本文在分析MODIS数据畸变的基础上,利用ENVI软件对2006年7月覆盖宁夏全区的MODIS 1B数据进行了bow-tie校正和几何校正。在预处理的基础上,通过最大值合成法计算出了7月下旬宁夏全区的归一化植被指数（NDVI）。结果表明,通过该方法得到的NDVI可以很好反映全区的植被状况。