省级MODIS植被指数序列的建立与应用

建立M OD IS植被指数序列是一项重要的基础性工作,有助于更加准确、有效地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,更有效地监测干旱和植物生长。分析M OD IS植被指数的特点并与AVHRR植被指数进行对比,提出可业务化的M OD IS资料预处理方法,讨论了省级M OD IS植被指数序列的建立方法及其在农业遥感中的应用。     

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。     

乌鲁木齐地区生长季NDVI序列影像的植被覆盖变化分析’

应用EOS／MODIS—Terra卫星数据,按照NDVI(归一化植被指数)最大值合成法计算了乌鲁木齐地区2007、2010年生长季逐旬植被NDVI序列,得到植被长势演变图和植被指数分布基础数据,结合气象资料和南山中山带牧草监测站实测数据,分析了NDVI在乌鲁木齐地区的变化特点及其与气候因子的关系。结果表明：气温、降水是NDVI变化的主要驱动因子,但植被对于气候因子的响应普遍存在滞后性。乌鲁木齐地区NDVI旬最大值总体变化在0．46～0．83范围内。与近10 a中植被长势最好的2007年同期数据比较,2010年春季植被指数比2007年推迟4旬达到0．7以上,表明植被发育期比2007年推迟10～15 d;秋季植被指数7月中旬就出现下降拐点,表明植被发育期比2007年提前4旬进入种子成熟、黄枯期或停止生长。以上结论与南山中山带牧草监测站实测结果相符。     

NDVI〖CDF*2〗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。     

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。     

基于植被生长规律的陕西省植被遥感分类

植被类型的差异除了可表现为光谱差异外,还可表现为植被生长规律的差异。植被生长以年为周期,在这个生长周期内不同植被类型有着各自的生繁衰枯的物候节律,表现出不同的生长规律。归一化植被指数NDVI是植被生长状况的敏感指示器,一年内的NDVI所构成的NDVI的时间序列曲线是表征植被生长规律的理想方法,因此利用NDVI时间序列进行植被分类是完全可行的。利用2004年全年的MODIS资料,选取距离星下点周围1000 km以内完全包含陕西省行政区域的晴空(包括部分晴空)250 m分辨率资料计算NDVI,采用NDVI多时相最大值合成法(MVC),生成了一年的月合成NDVI数据集产品,应用ISODATA算法进行非监督动态聚类。在地理信息系统的支持下,结合以往的植被类型、土地利用、种植制度区划、电子地图等辅助地理信息数据,对分类结果进行了解译和验证,并分析了各类植被类型的NDVI时间序列曲线。表明分类结果能客观地反映植被分布的地域性;各类NDVI曲线之间差别显著,有着明显的可分性,它们如实地刻画了各种植被的生长规律,并能区分植被生长规律的细微差异。     

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。     

西辽河流域归一化植被指数与气象因子相关性分析

为了解西辽河流域归一化植被指数(NDVI)的分布规律、变化趋势及对气候变化的响应,利用2000—2018年西辽河流域11个气象站逐日气象资料和MODIS归一化植被指数数据集,通过线性回归和相关分析,探讨了生长季各月NDVI与气象因子的时滞性,以及气象站周围10 km缓冲区内不同植被类型NDVI与气象因子的相关性。结果表明：西辽河流域年平均气温、最高气温、最低气温和降水量均呈上升趋势。NDVI呈上升趋势,植被有所改善,不同植被类型NDVI均呈增加趋势,耕地增加趋势最快,耕地长势受益于农事活动的完善和增进。NDVI空间分布呈现中间低,四周高特点。生长季各月NDVI与降水量存在明显的滞后性,滞后期为1个月;仅8月NDVI与前1个月平均气温和最高气温存在滞后性。不同植被类型NDVI与平均气温、最高气温的相关性密切。耕地NDVI与气象因子的相关性较好。研究结果可为维护西辽河流域生态系统平衡提供参考。     

MODIS资料分析新疆植被生长的季节变化

基于实际的研究区域,介绍了植被的光谱特征,并引用了植被指数的概念,对MODIS探测器监测植被的特点进行说明。选择MODIS数据植被指数NDVI的时间序列分析方法分析新疆2004年植被的季节变化。     

FY-3B/D星NDVI与MODIS NDVI对作物长势监测对比

风云三号卫星（FY-3）NDVI数据是中国对全球用户开放可进行全球尺度作物长势监测的主要卫星遥感数据源,客观评估其进行作物长势监测的真实状况和能力,对业务产品应用推广、产品算法和流程改进以及长时序标准数据生产等具有重要意义。采用国际通用的年际差值比较模型、植被状况指数模型（VCI）以及基于NDVI的作物生长过程评估了中国风云三号B星（FY-3B）和D星（FY-3D）NDVI旬、月合成业务产品与同期MODIS MOD13A1和MOD13A3 NDVI数据对作物长势的监测情况。年际比较模型结果表明,FY-3 NDVI的监测动态范围比MODIS NDVI的窄约0.1—0.15,两者差值在-0.02—0.02,均方根误差在0.08—0.09,在长势分级评估时可忽略,但动态范围偏窄提示有必要在分级评估时使用窄一些的阈值范围。植被状况指数模型结果表明,FY-3B NDVI和MODIS NDVI的监测结果高度一致,因此FY-3B NDVI和MODIS NDVI一样可准确反映作物生长的年际差异。作物生长过程动态监测结果表明,FY-3和MODIS月合成NDVI的年际比较结果总体一致,但在作物快速生长阶段...     

A Spectral-Mixing Model for Estimating Sub-Pixel Coverage of Sea-Surface Floating Macroalgae

ABSTRACT

In the past decade, floating macroalgae blooms have been increasing on a global scale. Sub-pixel coverage of floating macroalgae in a remote-sensing image is a crucial parameter for the estimation of biomass. In this study, in situ spectra of green macroalgae (Ulva prolifera), brown macroalgae (Sargassum horneri), and sea water were collected, and they were used to simulate the spectra of macroalgae–seawater mixtures in a linear mixing way. Three algae indices, normalized difference of vegetation index (NDVI), difference of vegetation index (DVI), and virtual-baseline reflectance height for floating algae (VB-FAH) derived from the spectra, were examined with the coverage of macroalgae. The results show that all three indices increase monotonically with increasing sub-pixel coverage of macroalgae: VB-FAH and DVI increase linearly, while NDVI shows a logarithmic increase. Based on this characteristic, two sub-pixel coverage models were proposed (i.e., a linear model based on VB-FAH (or DVI) and an exponential model based on NDVI). These models were then applied to the multiple-spectral GaoFen-1 (GF-1, 16?m resolution) satellite image to examine the sub-pixel coverage of green tide in the Yellow Sea caused by the bloom of floating green macroalgae (U. prolifera). The results show that the relative differences between the two models are no more than 5%, indicating good consistency between the two models. Taking into account the sensitivity of these models (or indices) to the coverage of macroalgae, as well as atmospheric and sea surface conditions and their simplicity, we suggest using the linear model based on VB-FAH, DVI, or a similar band-difference index to estimate sub-pixel coverage of floating macroalgae.     

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。     

气候变化对苏尼特草原NDVI的影响

利用苏尼特草原地区1982—2006年NOAA AVHRR的NDVI数字遥感影像,以及1998-2007年逐旬的SPOT VAG-NDVI数据集,结合研究区域内苏尼特左旗、苏尼特右旗、朱日和、二连浩特4个气象站点的同期降水、气温数据,对植被盖度与不同组合方式的降水及气温数据进行了相关分析,探讨了植被盖度与气象因子的关系。结果表明：苏尼特草原生长季平均盖度、逐月盖度与降水呈正相关关系,与气温呈负相关关系,其中降水对盖度的影响存在着时滞及累积效应。     

基于3种遥感指数的东北春玉米干旱识别对比

以东北春玉米为研究对象,探究利用植被光合特性的日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)指数、近红外-短波红外波段构建的归一化差值水分指数(normalized difference water index,NDWI)和可见光-近红外波段构建的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)识别东北春玉米干旱的准确度和敏感度。研究发现:SIF指数、NDWI和NDVI对干旱识别准确度均超过80%,其中重度干旱准确度超过94%,且在春玉米苗期表现最佳;3种指数对比可知,SIF指数在春玉米干旱识别的准确度和敏感度方面均最佳,分别为89.27%和81.65%,NDWI敏感度次之,NDVI最差。表明基于光合特性的SIF指数在识别东北春玉米干旱方面优于基于地物光谱特性所构建的植被指数。     

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.     

我国温度植被旱情指数TVDI的应用现状及问题简述

植被指数和地表温度是2类常见的遥感干旱监测方法,它们分别利用植被受旱时植被指数降低和植被冠层温度升高这2种重要的生理表现来监测干旱。但植被指数对干旱指示具有一定滞后性,地表温度监测干旱时易受土地背景等影响。基于特征空间的温度植被旱情指数(TVDI)综合了植被指数和地表温度监测干旱的特点,物理意义明确,克服部分单独使用植被指数或地表温度的缺点,是目前干旱研究和业务应用中使用最广的遥感干旱指数之一。本文介绍了TVDI的原理、计算方法、应用中的改进及TVDI干旱监测方法,旨在为TVDI的研究及应用提供一些参考。     

利用条件植被指数评价西藏植被对气象干旱的响应

基于2000—2014年4—10月西藏气象站遥感干旱指数 (条件植被指数,VCI) 和气象干旱指数 (标准降水指数,SPI) 之间的相关性,评估植被对气象干旱的响应特征,通过分析气候环境要素对响应特征的影响并归纳相应规则,获取西藏地区植被对气象干旱有明显响应的区域分布。结果显示:VCI与12周时间尺度的SPI具有较强相关性,说明西藏地区植被生长对降水的响应大约滞后12周;植被对气象干旱响应不敏感的原因主要包括气候极度干燥或极度湿润、土地覆盖类型为森林、年平均归一化植被指数 (NDVI) 值过小、多年NDVI变化标准差过小、有降水之外的其他水源补给等;基于对区域气候环境要素特征的分析,可以得出西藏中部偏南地区植被对气象干旱有明显响应,主要包括拉萨地区、山南地区北部、日喀则地区东部、那曲地区中部和西南部、阿里地区的东南部。     

黑河流域植被覆盖度计算及其影响的中尺度模拟

运用基于遥感的中国西北土地覆盖动态监测系统(NOAA AVHRR Processing Chain,NOAA-Chain)预处理系统对改进的甚高分辨率扫描辐射仪(AVHRR)影像资料进行处理得到的归一化植被指数(NDVI),基于像元二分原理得到2002年黑河流域植被覆盖度分布,将其与Gutman 1998年所作全球植被覆盖度数据在黑河流域范围进行了对比分析,发现2002年黑河流域中上游植被整体呈退化趋势,主要绿洲区植被覆盖度增大。分别将这两套植被覆盖度数据引入中尺度大气模式MM5中进行黑河流域中上游气候模拟。通过与气温观测值的比较,发现用黑河流域植被覆盖度数据模拟的气温偏差小于用全球植被覆盖度的模拟结果;植被分布与潜热通量分布的空间相关性最好;植被覆盖度变化对局地温度场变化影响很大。     

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。     

重庆岩溶地区气候变化对植被的影响

岩溶生态系统是一种脆弱的生态系统,植被类型与盖度成为岩溶环境中最重要、最敏感的自然要素。介绍了以重庆岩溶地区为对象,利用气象和NDVI数据,采用相关分析等方法探讨了植被对气候变化的响应。结果表明:(1)在多年平均水平上,气候对重庆岩溶植被生态系统起着比降水大的作用;在植被生长的年际变化方面,气温和降水对植被生长起着大致相反的趋势。(2)年际变化方面,气温和降水对植被生态系统的生长起着大致相反的作用。一般来说,气温与NDVI之间的关系为正相关。(3)植被指数的动态变化受气候波动的影响较大,近20 a来,总体呈增加的趋势。可为岩溶生态系统恢复和重建提供科学依据。