基于FY3/MERSI数据的辽宁省植被指数重建及时空变化分析

为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析。结果表明：非对称高斯函数拟合法（Asymmetric Gaussians,AG）、Savitzky-Golay滤波法（SG）、双Logistic函数拟合法（Double Logistic,DL）和时间序列谐波分析法（Harmonic Analysis of Time Series,HANTS）四种方法均表现出相对较好的去噪能力。SG方法对噪声比较敏感,HANTS方法在低值区受噪声影响大。AG和DL方法平滑效果较好,DL方法的峰值更接近于原始峰值。在高植被覆盖区和季节性作物区,SG方法相关系数最高（>0.93）、均方根误差最低（< 0.1）;在城市和水体低植被指数区,HANTS方法相关系数最高,为0.87,但四种方法的均方根误差均在0.06左右,差别不大。综合考虑曲线和定量分析结果,选取SG方法进行辽宁省植被指数数据集数据重建。辽宁省植被指数数值高低的空间分布与下垫面植被类型相符合,东部山区林地植被指数最高,达到0.75以上。2009-2020年,辽宁省NDVI年均值存在波动,不同地物植被指数变化存在差别,水体和城市植被指数变化相对较小,旱田作物（玉米、大豆）的植被指数受干旱年的影响植被指数变化稍大。辽宁省主要粮食作物植被指数年内均呈单峰分布,与一年一熟型吻合,均在8月上旬达到最大值。     

一种利用MODIS数据的夏玉米物候期监测方法

采用MODIS数据重构夏玉米归一化植被指数生长曲线,提取并建立特征点位对应日期与作物进入不同物候期的实际日期之间的最佳匹配关系。研究表明:使用改进的SG（Savitzky-Golay）迭代滤波对最大值合成后的植被指数时间序列做平滑处理并进行Logistic曲线拟合,可得到时间分辨率为1 d的作物生长过程曲线,经与2013-2014年物候期实测数据匹配,选择利用动态阈值1提取七叶期,均方根误差为5.4 d;利用曲率最小值提取拔节期,均方根误差为6.4 d;利用动态阈值2提取抽雄期,均方根误差为6.0 d。经2015年物候期实测数据验证,3个关键物候期的遥感监测误差均在6 d以内。利用该方法可提高基于遥感数据开展大面积作物物候期监测识别的效率和准确率。     

利用台站元数据及卫星遥感资料分析影响气温序列均一性的原因

为了减少均一性检测结果的不确定性,提高均一性检测结论的可信度,基于可靠证据探讨影响气温序列均一性的可能原因,用3种均一性检测方法对陕西77个台站月平均气温序列进行检测,同时引入台站元数据及卫星遥感影像数据对其结果进行判别,并分析影响气温序列均一性的原因。结果表明:2种及其以上方法检测出的非均一断点36个(占78%)有台站元数据支持,台站站址迁移、观测仪器变更和日平均计算方法改变造成气温序列非均一断点的百分率分别为66.7%、22.2%和11.1%。利用以气象站为中心的缓冲区内土地利用/覆盖变化(LUCC)的卫星遥感影像和台站元数据中的图像文件综合分析认为,台站探测环境的变化是影响潼关站气温序列均一性的重要原因。建议将卫星遥感影像作为台站元数据的补充,以便更加直观、客观地定量描述台站探测环境。     

西北地区MODIS-NDVI指数饱和问题分析

为了了解西北地区MODIS-NDVI和MODIS-EVI两种植被指数的特点,本文利用美国NASA LP DAAC(Land Process Distributed Active Archive Center)2004年1~12月的250 m分辨率16天植被指数合成的MOD13 Q1数据集,对西北地区不同类型植被NDVI和EVI的特征进行分析,并对西北地区MODIS-NDVI饱和问题进行了初步研究。结果表明:NDVI和EVI对干旱—半干旱气候区植被覆盖度不高的植被类型描述能力相似,月际变化趋势一致。西北地区各种植被类型NDVI比EVI高,NDVI与EVI的差异总体上呈现从半荒漠、草原、农区到林区,随NDVI值的增加而增大的规律。对植被度覆盖度高的阔叶林和针叶林,在植被生长旺盛期,NDVI总在0.8附近波动,NDVI随植被的生长增加的很小,一直维持在一个高且平的范围内,不再能看出植被生长变化的现象,即饱和现象严重;而EVI表现良好,随着植被的生长而增加,能明显地反映出植被生长的季节变化。西北高寒草甸和陕西关中农业区NDVI也出现有不同程度的饱和,饱和时间因植被的不同从1~2月不等。0.8可作为NDVI饱和的阈值。NDVI饱和问题对卫星监测植被的研究和应用会产生误差,EVI能较好地解决NDVI的饱和问题。     

21世纪初中国北方地区植被变化特征分析

利用增强型植被指数(EVI)作为植被活动的指标, 用MODIS-EVI时间序列数据定量分析了2000～2009年间中国北方地区EVI的变化规律。结果表明:1)21世纪初中国北方地区植被覆盖总体改善, 局部退化, 10年来区域年平均EVI增加5.97%;2)逐季节平均EVI均呈现上升趋势, 春季、秋季上升幅度小, 夏季、冬季上升幅度大;3)中国北方地区植被稀少的区域呈减少趋势, 同时单位面积EVI增加, 植被生长更加茂盛;4)中国北方地区EVI变化空间异质性大。东北平原、华北平原、黄土高原和新疆农业区显著增加, 东北和西部部分地区植被退化。     

新阈值函数去噪方法在可降水量预报中的应用

大气观测数据中常含有噪声,如何减小噪声是大气观测数据应用的基础。本文在传统软、硬阈值函数去噪的基础上提出了新阈值函数去噪。首先,运用这三种方法对MATLAB中wnoise函数产生的bumps含噪信号进行去噪,并运用信噪比(SNR)和最小均方误差(MMSE)对去噪效果进行衡量。试验表明,新阈值函数去噪效果较好。最后,用新阈值函数去噪对可降水量时间序列进行处理,并用Kolmogorov熵和神经网络预测来衡量去噪效果。结果表明,新阈值函数同样适用于可降水量时间序列的去噪。     

基于MODIS-EVI数据的神农架林区植被指数变化特征研究

对植被覆盖动态变化监测可以提供生态系统状况有价值的信息,可以检测到人类或气候作用引起的变化.以2003-2012年MODIS的遥感数据为信息源,利用增强型植被指数(EVI),采用最大值合成法,对神农架林区植被覆盖动态变化进行监测,并与同期的气候因子进行相关性分析,结果表明:10 a来神农架林区植被覆盖整体呈增加趋势,且东部地区的EVI增幅大于西部增幅,特别是近5 a(2008-2012年),除2010年外,植被指数均为正距平.说明神农架林区近5 a来植被生长状况较好,生态环境得到了进一步改善.与气候因子进行相关性分析说明,气温是制约神农架植被生长的主要气候因子,而降水和日照是影响该地区植被生长的重要气候因子.     

利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量

植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量。各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能。文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析。结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下。影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低。     

基于MODIS的广东省植被指数序列构建与应用

植被指数是衡量植被长势的重要指标,植被指数序列有助于准确地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,以及进行干旱和植被生长监测.利用2004-2006年的MODIS数据,选择RVI、NDVI和EVI三种植被指数,采用最大值合成法进行广东省植被指数序列构建.按照不同植被覆盖对三种植被指数的年际变化规律进行分析,并通过NDVI进行植被覆盖度计算以及植被覆盖等级分类来分析植被的空间分布.结果表明,建立的植被指数序列能真实地反映植被生长规律,植被覆盖度和广东地区的植被实际分布状况一致.说明建立植被指数序列是动态监测广东省植被长势的及植被环境的变化的有效方法.     

基于树轮宽度的巴丹吉林沙漠南缘山地NDVI重建与分析

利用巴丹吉林沙漠南缘山地三个采样点的青海云杉树轮样本研制出区域树轮宽度年表。相关分析发现区域树轮宽度年表与5-7月NDVI变化有较好相关性,相关系数为0.667 (P<0.001)。利用线性回归模型重建了巴丹吉林沙漠南缘山地1765–2010年5-7月NDVI变化,方差解释量为44.5%。NDVI重建序列揭示在1765–2010年期间巴丹吉林沙漠南缘山地有10个植被生长良好时段和10个植被生长较差时段。同时,NDVI重建序列的低值与河西走廊极端干旱历史事件有着良好的一致性。多窗谱周期分析发现,巴丹吉林沙漠南缘山地5-7月NDVI重建序列具有10.1年,8.1年,4.9年,3.0年,2.6年和2.2年的准周期变化。交叉小波分析发现太阳黑子活动是区域NDVI变化的重要驱动力之一。基于NDVI与区域干湿变化良好相关,分析了极端低值年份和极端高值年份的矢量风场距平变化发现区域NDVI变化与大范围气候场变化有显著关联,发现当西风增强时,研究区气候偏湿,有利于树木生长,NDVI值偏高,形成较宽的树轮。当研究区被来自北面沙漠地区气流控制时候,研究区气流偏干,不利于树木生长。     

基于EVI的中国最近10 a植被覆盖变化特征分析

通过对2000—2009年增强型植被指数(EVI)数据的分析发现:在过去的10 a里,中国的植被覆盖度明显增加,植被活动在增强。植被覆盖的年变化和季节变化特征如下:(1)10 a来植被覆盖地区的面积呈增加趋势,植被稀少地区的面积呈减少趋势;(2)无论是植被覆盖区还是全国平均,单位面积EVI年平均值都呈增加趋势;(3)在生长季节(夏季、春季)植被活动增加更明显,EVI增加速率按季节排列如下:夏季春季秋季冬季。植被覆盖的空间变化特征显示,尽管总体上中国植被覆盖呈增加趋势,但存在空间异质性。结合同期的温度、降水和森林资源清查数据,从两个方面初步解释了植被覆盖度增加的原因,即:温度的上升和春季降水量的增加;近年来中国开展的大型林业生态建设工程。     

三峡大坝运行后长江中下游流域气温与植被变化特征及原因分析

基于长江中下游流域120个气象站点1971-2015年日值气温数据,2006-2015年ERA-Interim土壤湿度再分析资料和2006-2015年MODIS卫星遥感植被指数产品MOD13A3,研究了在考虑全球变暖背景下,长江中下游流域春、夏、秋、冬4个季节平均气温在三峡大坝运行前后的变化,采用百分比阈值方法量化最高和最低气温并进行MK突变检验,并分析三峡大坝运行后的长江中下游流域四季土壤湿度和增强型植被指数（EVI）的变化。结果表明：长江中下游流域四季平均气温在三峡大坝运行以后出现明显变化,江南地区主要出现增温现象,江北地区主要出现降温现象;MK突变检验结果显示,江南地区的高温日和江北的低温日均在2006年左右发生突变,与三峡大坝完全运行的时间相符;长江中下游流域土壤湿度在三峡大坝运行后出现南湿北干的变化趋势;EVI在江南地区诸多区域出现显著增加趋势,其中冬季最突出（33.06%）,而江北地区诸多区域则出现显著减小趋势,其中夏季最明显（5.11%）,EVI与平均气温的空间变化在春、夏、冬3个季节显著相关。     

西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析

为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。     

夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的遥感反演

高光谱遥感技术监测作物含水量是了解作物生长状况的重要技术。为实现夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的快速、精细化、无损监测,本文基于2014年和2015年的6—10月华北夏玉米不同生育期不同灌水量干旱模拟试验数据构建了植被水分指数（W_I,M_SI,G_VMI）、复比指数（W_NV和W_CG）和红边反射率曲线面积（D_area）的夏玉米冠层等效水厚度（E_WTC）和叶片可燃物含水量（F_MC）的反演模型。结果表明:6个指标反演夏玉米三叶期的E_WTC模型均未达到0.05显著性水平,三叶期后各指标反演E_WTC模型均达到0.01的显著性水平,且总体而言模型精度从高到低为抽雄期、拔节期、灌浆期、成熟期和七叶期。6个指标反演七叶期和拔节期的F_MC均达到0.01显著性水平。因此,同一光谱指标反演夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的精度差异较大。光谱指标反演夏玉米叶片和冠层含水量指标的精度与夏玉米生育期有很大关系,进而提出了夏玉米不同生育期含水量反演模型。研究结果可为准确模拟夏玉米不同生育期含水量提供技术支撑。     

小波分析在雷击大气电场波形去噪分析中的应用

雷击时大气电场信号中混杂的噪声信号影响对真实大气电场信号的分析、提取和使用。文中通过计算仿真信号和去噪前后真实电场信号的均方误差,分析选取不同的小波函数、阈值法和小波分解层数对去噪效果产生的影响。考虑雷击时大气电场信号的信噪比,选用sym5小波和db5小波与minimaxi和rigrsure阈值法结合,且对小波的分解层数选用6~7层,进行大气电场波形的去噪处理,其去噪效果比较理想。最后,将该方法用于实际雷击大气电场波形数据的去噪处理,对雷击时电场波形的突变性检测中,在20个样本中有14个在首次雷击前1.5~2 h具有突变过程,占70%,这为将大气电场仪资料引入其他气象参数预报模型提供了切入点。