草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,针对MODIS的应用特点,借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展,探讨了草地变化动态监测的方式和方法。以乌鲁木齐地区为研究对象,用植被指数最大合成法,合成了该地区2004年4月至10月每个月的最大植被指数图。同时,利用每月合成的最大植被指数图,以乌鲁木齐南郊天山中段北坡的草地为典型研究区,通过典型区野外实地采样得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据,并利用ENVI软件提取出典型区各样点的植被指数值,分析了遥感植被指数与植被生物量的相关关系,从而建立起了植被指数在草甸和草原不同季节的生物量估测模型。     

MODIS数据在乌鲁木齐地区植被景观动态监测中的应用

根据EOS／MODIS卫星时次高覆盖面广的特征，选取从4．10月的MODIS晴空资料，对整个乌鲁木齐地区植被景观进行动态监测，利用植被指数最大合成法制作了每月植被指数专题图。为了能够结合物候更好地分析乌鲁木齐地区植被随季节变化趋势以及不同时期植被生长状况，我们还制作了植被景观专题图及其变化评价图。评价图的优势在于能直观地反映植被变化的趋势，并能将变化的程度数字化，还可以根据不同的评价图叠加DEM做相应的分析。为乌鲁木齐地区植被变化研究提供有效的依据。     

卫星遥感技术在评估洪涝区地力受损程度中的应用

通过植被指数曲线图与植被指数数字化图的分析，对受灾耕地作物长势与地力进行宏观评估，为灾区的国土整治提供科学依据。     

火点判识及过火面积的估算方法

许多专家曾探讨过ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数值指数数字图的目视解译，包括各种水体，植被，城镇和作物受灾状况的目视解译。关于火灾方面的目视解译却不多见，为此，开始ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ植被指数数字图的目视２解译在森林火灾方面的应用研究，但仅仅是初步的。     

GM（0，2）模型在遥感估算区域降水中的应用

根据遥感植被指数信息，基于灰色累加生成原理，利用植被指数增长与旬累积降水量的同步性，建立旱年、正常年的GM(0，2)模型，归纳为2种不同气候类型模式，并利用旬植被指数来估计旬降水累积量，可通过累减还原估算出旬降水量。     

利用MODIS遥感资料监测分析鄂尔多斯地区近几年地表植被的变化状况

利用2003-2006年8月同期的EOS／MODIS卫星遥感监测资料,制作出鄂尔多斯市同期各年之间的归一化植被指数差值变化分布图和植被指数图,并对这几年植被指数的变化状况进行监测分析。分析结果表明：2003年8月-2006年8月同期鄂尔多斯市大部地区植被指数变化比较明显。植被指数差值增长的面积呈上升趋势,个别地区植被指数下降,大部地区植被指数无明显变化。     

陇东地区近5年植被变化与降水的关系

利用NOAA卫星AVHRR遥感资料，对甘肃省陇东地区1997—2001年地表植被指数的空间分布和年变化进行了分析，并对相应时段内的降水量与植被指数之间的关系，以及降水对该地区植被的影响进行了分析。结果表明，该5年陇东地区平均植被有减小趋势，但北部有所增加；降水量的多少对地表植被的月变化起重要作用，特别是对农作物区植被的影响；对于林区植被，降水的年际变化对地表植被的影响比较小，森林区植被指数最高；2000年及2001年的1～6月，尤其是2001年植被指数最低。     

气象卫星作物长势监测及产量预报系统

利用气象卫星资料比值植被指数和GPS定位观测资料，以监督分类和非监督分类的自组织迭代法相结合监测作物长势，以比值植被指数为参数建立作物遥感估产的灰色预测模型，并建立了作物长势监测和产量预报业务系统。该系统在江西省进行了试运行，结果表明作物长势监测方法和产量预测模型基本能满足业务需要。     

新的植被指数的探讨

本文提出了一些新的利用气象卫生NOA／AVHRR资料监测植被状况的植被指数，阐述了建立这些植被指数的基本思路和它们的基本性能，并对这些指数与前常用的植被指数作了对比分析。     

多普勒天气雷达地图系统的设计与实现

根据国家测绘局提供的地理数字线划图数据DLG及中国新一代天气雷达CINRAD所需地图投影变换后的数据格式，研究天气雷达地图信息处理技术，设计了相应的系统软件。该雷达地图生成系统能够根据国家测绘局提供的地图数据实时生成符合我国CINRAD要求格式的全国任何一个地点指定探测范围内的地图，并可在雷达数据终端和雷达产品进行叠加显示。     

数字传真图的使用方法

数字传真图的使用方法孟雅文（陕西省气象台西安·７１００１５）１９９４年１０月，西安一兰州全活路开通后，省气象台的无线传真图被有线数字传真图所取代，彻底改变了过去无线传真图质量差、数量少，值班人员劳动强度大的落后面貌。省台从兰州中心同每天可获取数字传真...     

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MODIS数据的作物苗情和灾情监测系统及其开发应用

随着全球气候变暖,极端高低温、干旱事件趋多趋强,已经威胁到作物的生长和生产。目前,苗情灾情监测多依靠单时相遥感数据,由于难以在不同方法间形成作物灾情和苗情的同一标准,不同方法间难以比较。然而,以长时间序列植被指数为基础数据,通过构建植被条件指数、距平植被指数、与往年比较指数等,以历史作物苗情和灾情为评价标准的方法,为作物苗情和灾情监测提供了新的思路。文章介绍了利用长时间序列的MODIS准实时的多光谱二级数据和植被指数产品数据,构建长时间序列的历史作物苗情和灾情为评价标准,通过系统集成,实现从遥感数据自动下载、MODIS影像预处理,到作物基本参数的信息提取,再到干旱、雪灾监测、苗情和灾情监测,以及最后的专题图的制作等一整套简单化、系统化的处理过程。以西藏为例,介绍了该系统的牧草/作物苗情和灾情监测平台,表明该系统可以应用于大面积作物的苗情和灾情监测,以及产量的预测。     

MODIS卫星NDVI时间序列变化在冬小麦面积估算中的应用分析

以陕西小麦主产区关中地区为研究地点,EOS/MODIS卫星数据为主要数据源,借助冬小麦地面定位调查数据和土地覆盖类型图作为辅助信息,计算得到不同覆盖类型的植被指数时序曲线图,找出冬小麦发育期植被指数变化规律,剔除小麦生长季节的非麦区信息,用几个关键期的植被指数变化差值图设定不同阈值,利用GIS空间分析功能得到麦区分布图...     

GM(0,2)模型在遥感估算区域降水中的应用

根据遥感植被指数信息 ,基于灰色累加生成原理 ,利用植被指数增长与旬累积降水量的同步性 ,建立旱年、正常年的GM (0,2)模型 ,归纳为 2种不同气候类型模式 ,并利用旬植被指数来估计旬降水累积量 ,可通过累减还原估算出旬降水量     

用气象卫星资料监测冬麦长势和估测产量的研究

利用１９９２、１９９３年的气象卫星资料，分析植被指数与甘肃省冬麦区３３个县市冬麦产量的关系，发现绿峰植被指数与产量存在极好的相关性。另外，从预测产量的角度和预报时限要求出发，可用４月中下旬累积植被指数预测冬麦产量，并给出了预报方程。     

基于MODIS增强型植被指数的青海省牧草产量估产研究

利用青海省22个生态环境监测站在2003和2004年牧草生长季内各月所测的牧草鲜草产量数据，并搜集了该时段内逐日的MODIS遥感数据，通过对图像的预处理，云区识别，植被指数的计算及月最大植被指数的合成，形成了与牧草产量数据相对应的MODIS EVI数据。然后按牧草生长季和草地类型建立了牧草鲜草产量与MODIS植被指数的关系模型。结果表明，牧草产量和MODIS EVI之间存在较高的相关性，用指数函数建立产量模型效果较好。按牧草生长季建立的牧草产量检测模型比按草地类型建立的模型相关性要高。     

云南省陆地生态系统和土地利用类型的NDVI时空变化特征

研究不同陆地生态系统和土地利用类型的归一化植被指数(NDVI)时空变化特征,不仅可揭示基准年以来各生态系统和土地利用类型的变化情况,而且可为云南不同生态区的保护提供科学依据。基于SPOT-VEGETATION NDVI数据,利用一元回归和相关分析等方法,在ArcGIS平台下分析1999-2013年云南NDVI时空变化的基础上,以2000年云南陆地生态系统和土地利用为基准年,重点分析植被指数变化显著区域的各类陆地生态系统和土地利用类型NDVI的变化情况。结果表明,云南省国土面积六成以上区域的植被指数出现了显著的上升趋势,局部地区出现了下降趋势,其中,昆明、玉溪、红河、大理、德宏5个州(市)和曲靖市南部植被指数上升不明显,显著下降的区域主要是滇中地区;普洱市出现大面积连片上升区。植被指数上升的主要生态类型是农田、森林和草地生态系统,下降的是聚落、水体和湿地生态系统;从土地利用类型看,植被指数上升面积比例较高的是旱地、有林地、灌木林、疏林地和高覆盖度草地,下降面积比例较高的是城镇用地和其他建设用地。分析结果可为云南省生态保护提供科学依据。     

3S技术在晚稻长势监测中的综合应用研究

以江西省为试验区，探讨用RS－GIS－GPS技术监测作物长势的方法和途径。针对丘陵山区地形复杂、地块不成规模的情况，在GIS支持下，将数字高程数据、土地利用分类数据与GPS定位观测数据相结合，对NOAA／AVHRR进行判读，提取反映双季晚稻长势的植被指数，用该指数与GPS定位观测资料及地理信息数据进行监督分类监测苗情，并用迭代自组织分析法进行无GPS定位观测资料时相应时相的NOAA／AVHRR的长势监测。研究结果表明，选用的地理信息数据（数字高程数据、土地利用分类）与GPS定位观测资料相结合提高NOAA／AVHRR数据的利用效果是适合的和切实可行的。     

基于GIS的MODIS环境荒漠化监测中的应用方法研究

在植被指数计算中引入GIS系统多元数据，它能反映出区域生态环境状况及土地利用现状，可提高MODLS遥感图像的分类精度和反映环境生态变化趋势的能力。