黄河三角洲新生湿地植物生物量和土壤含盐量空间分布

以黄河三角洲新生湿地为研究区,选择Landsat-8遥感影像与实测植物生物量和土壤含盐量数据,构建多元线性回归模型,反演新生湿地植物生物量和土壤含盐量,探讨植物生物量与土壤含盐量分布规律。建立的黄河三角洲新生湿地植物生物量最优反演模型中,以1波段~5波段的反射率、比值植被指数(ration vegetation index,RVI)、土壤湿度指数(soil moisture index,SMI)、归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)、绿度土壤植被指数(green vegetation index,GVSB)、裸土植被指数(greenness above bare soil,GRABS)、大气阻抗植被指数(atmospherically resistant vegetation index,ARVI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为自变量,模型最优;在土壤含盐量反演模型中,以1波段~6波段的反射率、比值植被指数、土壤湿度指数、绿度土壤植被指数、裸土植被指数、大气阻抗植被指数和增强植被指数为自变量,建立的模型最优。整体上,黄河三角洲新生湿地土壤含盐量由海向陆递减,由黄河河道向两侧递增;植物生物量由海向陆递增,由黄河河道向两侧递减。在黄河三角洲新生湿地土壤盐分"低"等级区,植物生物量"高"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"中"等级区,植物生物量"中"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"高"等级区,植物生物量"低"等级区面积所占比例最大。随着土壤含盐量增大,黄河三角洲新生湿地植物生物量在减小。河水、地下水和海水的相互作用造成黄河三角洲湿地含盐量的空间分异,水、盐条件决定了黄河三角洲新生湿地植物生物量的空间分异规律。     

新疆典型沙漠和绿洲植被-水汽-地表温度相关性分析

为探讨新疆不同区域沙漠、绿洲地表温度(Land surface temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)及大气水汽含量三者间的相关关系,利用2001—2019年MOD13C3植被指数、MOD11C3地表温度以及2013—2...     

官厅水库小流域植被净初级生产力估算

植被是小流域的物质基础,植被净初级生产力的稳定性关系到小流域的健康和可持续发展。以官厅水库小流域为研究区,采用改进型CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,利用2005年、2010年和2015年以及邻近年份的每年3～11月的Landsat TM/ETM+/OLI影像数据,估算官厅水库小流域植被净初级生产力,考虑到植物的物候特征,在模型计算过程中,引入归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列特征,提取地物信息,从而提高了改进型CASA模型中植被最大光能利用率使用范围的准确度。研究结果显示,2005年、2010年和2015年官厅水库小流域植被净初级生产力的总量分别为6.33×10~8g碳、6.73×10~8g碳和7.37×10~8g碳。     

基于决策树和MODIS植被指数时间序列的中亚土地覆盖分类

利用MODIS植被指数时间序列对中亚土地覆盖类型分类进行了研究。MODIS数据时间分辨率高,时间序列数据可以表征植被生理活动的动态变化。从时间序列数据中提取植被物候信息,可以实现对不同土地覆盖类型的定量描述。MODIS数据质量信息波段,记录了研究区遥感数据质量,提供植被指数可用性、气溶胶处理、云、冰雪可能性、合成方法等信息,为植被指数时间序列噪声的去除提供一种新的方法。决策树分类结构清晰、不基于正态统计分布假设、效率高、分类精度高。分类结果与统计数据比较,两者一致性较好,精度验证总体精度95.76％,kappa系数0.9516。     

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...     

基于神经网络的区域生态环境分类方法研究

如何利用智能化信息提取技术,进行区域生态环境自动分类,一直是一种前沿性研究。该文在分析研究区自然景观特征的基础上,总结了影响区域生态环境的建模要素,基于神经网络技术,并根据生态环境的遥感探测机理,利用TM卫星遥感数据中的可见光、热红外、植被指数(NDVI)以及DEM数据,建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型,形成了一种新的生态环境分类方法,其分类结果与实际情况完全一致。     

适用于洪河湿地5种植物分类的高光谱植被指数筛选

为了研究适用于湿地植物分类的高光谱植被指数及其分类效果,以三江平原洪河国家级自然保护区为研究区,使用HR-1024光谱仪,获取了研究区内毛薹草(Carex lasiocarpa)、小叶章(Calamagrostis angustifolia)、乌拉草(Carex meyeriana)、漂筏薹草(Carex pseudocuraica)和大豆(Glycine max)5种植物的冠层光谱数据,对获取的高光谱数据进行去水汽、平滑处理,以消除环境背景的影响;总结了前人文献中使用的38种高光谱植被指数,研究这些高光谱植被指数对研究区内典型植物分类的的适用性;然后,采用方差分析方法,从所有高光谱植被指数中筛选出区分频率较高的25种指数;最后,采用Fisher线性判别分析法,进行植物类型的识别,并对分类结果进行精度评价与分析。研究结果表明,利用高光谱植被指数进行湿地植物分类的精度总体为85%,高光谱植被指数可以作为植物分类的依据。     

基于神经网络的区域生态环境分类方法研究

如何利用智能化信息提取技术，进行区域生态环境自动分类，一直是一种前沿性研究。该文在分析研究区自然景观特征的基础上，总结了影响区域生态环境的建模要素，基于神经网络技术，并根据生态环境的遥感探测机理，利用TM卫星遥感数据中的可见光、热红外、植被指数(NDVI)以及DEM数据，建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型，形成了一种新的生态环境分类方法，其分类结果与实际情况完全一致。     

基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取

棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年（1景/1月）36景哨兵2号（Sentinel-2）数据,构建归一化植被指数（Normalize difference vegetation index,NDVI）和红边归一化植被指数（Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI₇₈₃）时序数据;采用Savitzky-Golay（S-G）滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据（NDVI Fit）、（RENDVI₇₈₃ Fit）、物候特征（RENDVI₇₈₃ Ph）、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类（RFC）方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明：（1） NDVI和RENDVI₇₈₃时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月（苗期）到8月初（开花盛期）有明显的上升趋势,在8月末至9月（花铃期）达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI₇₈₃时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。（2） 11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。（3） RFC方法对特征数据集（RENDVI₇₈₃ Fit+物候特征优选组合）分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。（4） 研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km²,占研究区总面积的24.67%。     

基于RapidEye卫星和面向对象方法的南方山区居民地提取（英文）

在中国快速城市化进程中,农村居住人口减少的同时居住用地却呈增加趋势,这一现象在南方山区尤为明显。利用遥感技术进行农村居民地信息的提取与分析具有重要意义。本研究选取江西省泰和县为典型研究区,基于RapidEye卫星影像,利用面向对象的分类方法进行居民地的分类提取。构建的分类规则集包括归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、亮度以及长/宽比。通过多次实验,图像的最佳分割尺度设置为200。通过设置不同的分类规则参数,提取了研究区的居民地及其他土地利用类型,并进行分类结果验证和精度评价。研究区的居民地分类总体精度为78.40%,生产者精度和用户精度分别为68.75%和77.33%。结果表明通过利用面向对象的分类方法,Rapid Eye卫星影像为农村居民地信息提取提供了适宜数据源。与第二次全国土地调查结果相比,存在93.67公顷的分类差异,主要分布在居民地与其他土地利用类型的毗邻地区。     

湖南省单、双季稻识别与生育期提取研究

本文基于MODIS数据,构建并分析了湖南省典型地物的植被指数及地表水分指数的时序曲线,利用分类回归树区分单、双季稻像元,并使用转折点法和最大变化斜率法提取双季稻的主要生育期。结果表明,湖南省内双季稻主要分布于洞庭湖区、湘江流域株洲以下、衡阳以上河段的干流及各级支流周边的平原区,以及永州、郴州境内阳明山和南岭山脉之间的狭长地带;单季稻主要分布在双季稻种植区外围,湘西州、怀化市等地的山间谷地也有种植。双季稻生育期在空间上保持了较好的相对一致性。洞庭湖以南平原区以及湘南山地丘陵区的各阶段生育期均早于省内其他地区,而洞庭湖区东北部、娄底、邵阳等地则相对滞后。湖南省大部分地区单、双季稻及生育期的分布都较为破碎,且空间镶嵌程度较高。上述结论可为后续开展湖南省水稻自然灾害与气候变化风险研究提供支持。     

鄱阳湖区2004-2010年水稻种植制度时空变化(英文)

Rice cropping systems not only characterize comprehensive utilization intensity of agricultural resources but also serve as the basis to enhance the provision services of agro-ecosystems.Yet,it is always affected by external factors,like agricultural policies.Since 2004,seven consecutive No.1 Central Documents issued by the Central Government have focused on agricultural development in China.So far,few studies have investigated the ef-fects of these policies on the rice cropping systems.In this study,based upon the long-term field survey information on paddy rice fields,we proposed a method to discriminate the rice cropping systems with Landsat data and quantified the spatial variations of rice cropping systems in the Poyang Lake Region(PLR),China.The results revealed that:(1) from 2004 to 2010,the decrement of paddy rice field was 46.76 km2 due to the land use change.(2) The temporal dynamics of NDVI derived from Landsat historical images could well characterize the temporal development of paddy rice fields.NDVI curves of single cropping rice fields showed one peak,while NDVI curves of double cropping rice fields displayed two peaks an-nually.NDVI of fallow field fluctuated between 0.15 and 0.40.NDVI of the flooded field during the transplanting period was relatively low,about 0.20±0.05,while NDVI during the period of panicle initiation to heading reached the highest level(above 0.80).Then,several temporal windows were determined based upon the NDVI variations of different rice cropping systems.(3) With the spatial pattern of paddy rice field and the NDVI threshold within optimum tem-poral windows,the spatial variation of rice cropping systems was very obvious,with an in-creased multiple cropping index of rice about 20.2% from 2004 to 2010.The result indicates that agricultural policies have greatly enhanced the food provision services in the PLR,China.     

中国西南山区稻作梯田的时空演化——以苗岭西江镇和加榜乡为例

稻作梯田是中国南方山区重要的土地利用方式,分析其时空变化规律,对区域土地资源利用、生态环境保护以及农村农业可持续发展具有重要意义。本文基于多源数据获取苗岭山区西江镇（1977—2020年）和加榜乡（1962—2020年）的土地利用分类图,运用景观指数、空间分析和样带分析等方法,研究稻作梯田时空格局与功能的演化特征,以揭示稻田利用与人地关系演变过程及其特殊性变化。结果表明：① 研究区稻田规模长期稳定发展,但近年整体规模有所缩小,斑块破碎化趋势逐渐凸显。在2000年前稻田分布表现出同时向高、低海拔及微坡至急陡坡扩展,2000年后呈反向收缩趋势,种植强度呈相同的变化规律。② 研究区稻田核密度的空间分布,表现出小规模高密度集聚与大规模中低密度分布并存的格局。自2000年以来,两地稻田核密度以小幅变化为主,有明显的“东北-西南”向分布特性。③ 在生产用地导向阶段,大面积林地转为稻田;在生态-经济复合用地导向阶段,稻田规模保持稳定。④ 聚田比指数显示研究区“人多田少型”占比不断上升,这表明部分地区人地矛盾日渐凸显,以西江镇的变化最为强烈。⑤ 依据“林-田-村-河”四素同构的样带分析,稻田功能经历了“生产-生态、经济”的演变过程,与旅游业发展关系密切。研究结果较全面反映了研究区稻作梯田的时空演化特征,有助于促进山区传统稻田资源优化利用和保护传承,在一定程度上为乡村振兴发展提供借鉴。     

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     

站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用

基于卫星遥感的植被指数时序数据广泛应用于植被覆盖监测、生物量反演等多个研究领域,但由于传感器本身、大气条件、环境特征等因素引起的噪声会影响数据的应用效果,因此开展植被指数时序数据重构研究具有实际意义。本文基于2000-2015年MODIS归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用三次样条函数法、双逻辑斯蒂函数法和奇异谱分析法3种常用方法,对青藏高原106个气象站点所在的典型覆被NDVI时序数据进行重构,并以植被物候信息提取作为应用,比较分析了3种算法的保真性、细节拟合能力及物候特征提取效果。研究表明, D-L及Spline函数分别对受冰雪及云层影响较大(荒漠、灌木、林地)及较小的覆被类型(草原、农作物)表现出较好的细节拟合能力;SSA方法拟合能力较差,易出现NDVI重构曲线整体“下移”的现象,造成峰值拟合结果偏低,并且表现出NDVI绝对值越小拟合效果越差的现象。从保持原始数据真值的能力来看,受噪声点影响较大的覆被类型(林地、灌木、草原)Spline函数略优于D-L函数法;而林地类型中SSA方法表现优于D-L函数法。从物候信息提取结果来看,D-L函数法所提取的生长季稍有提前,Spline函数及SSA方法分别表现出生长季开始点及结束点滞后的现象,灌木、林地类型表现出明显的年际波动变化的特征,荒漠类型由于NDVI绝对值偏低,3种方法物候提取结果一致性表现出锯齿状不规则波动。此外,D-L方法生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)在各覆被区均小于其他方法,波动较大;SSA方法提取的EOS在大部分覆被地区大于其他方法;Spline提取结果的年际波动与SSA高度相似。该研究可为高原植被不同覆被类型下NDVI时序数据噪声去除的方法选择提供借鉴。     

长春地区稻田甲烷排放量的估算研究

1995～ 1997年 3年的实验研究中 ,用静态箱法和气相色谱仪对长春地区不同水管理方式稻田的甲烷排放进行了采样和测量工作 ,1996年和 1997年逢晴天还同步进行了地面实验基地的卫星遥感数据 (TM和NOAA—AVHRR数据 )的接收工作。根据测算的稻田甲烷排放通量和用遥感数据提取的水稻种植面积 ,估算出区域尺度的稻田甲烷排放总量。 3年来的研究结果显示 ,长春地区水稻种植面积为 17.72 12× 10 4 hm2 ,稻田甲烷平均排放通量为 2 .984mg/(m2 ·h) ,长春地区稻田甲烷总排放量为 0 .0 2 0 3Tg/a。用灰关联方法分析了稻田甲烷排放的影响因子 ,建立了以水稻植被指数为参数的淹灌稻田的甲烷排放通量估算模型     

2000～2014年洞庭湖区植物面积变化及其与湖泊水位的关系

利用增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),采用Mann-Kendall方法和Sen’s斜率估计方法,研究2000~2014年洞庭湖区的植物面积及其变化趋势,以及其与水位之间的关系。研究结果表明,枯水年洞庭湖区的植物面积最大,平水年的次之,丰水年的最小;2000~2014年期间,洞庭湖区增强型植被指数的变化存在空间异质性,东洞庭湖区的大部分区域的增强型植被指数无显著变化,南洞庭湖区的大部分区域的增强型植被指数显著增大;洞庭湖区18.08%的区域的增强型植被指数显著增大,这些区域主要集中在高滩地(平均海拔为26.61 m);7.51%的区域的增强型植被指数显著减小,这些区域主要集中在低滩地(平均海拔为25.79 m);随着湖泊水位的上升,洞庭湖区植物面积在减少,当洞庭湖水位为24 m时,最适合植物生长,当洞庭湖水位低于24 m时,洞庭湖区的植物面积受水位变化的影响较小。     

Factors Influencing Indigenous Rice Protection in the Yuanyang Terraced Rice Fields of China

Indigenous rice has maintained the survival of local people for more than a thousand years in the Yuanyang terraced rice fields of southern Yunnan, China. It is the foundation for long-term stable development of local agriculture and food security and its unique and irreplaceable characteristics give the terraces value. The status of indigenous rice resources is threatened by serious loss, so a better understanding of rice diversity and the factors that influence rice variety protection is conducive to policy. Here, we investigate the planting and conservation situation of indigenous rice, analyze factors impacting the protection and loss of traditional rice varieties, and construct an indigenous rice protection influence index system. Controllable factors which have special meaning to the maintenance and management of local rice are identified and corresponding strategies for the protection and maintenance of indigenous rice are discussed.     

基于机载LiDAR数据的农田区植被高度估测研究

作物高度是农田、生态等研究领域重要的一项指标,准确地获取作物高度和类别是精确估产和长势监测的必要条件。激光雷达技术能够提供精确的植被冠层结构信息,并进而获得作物冠层高度。以绿洲农田区的棉田为研究对象,通过激光雷达提取的植被垂直结构信息,估算研究区各植被类型的高度,并依据高度进行了分类。结果表明：林地、食葵、棉花和西葫芦的平均高度约为12.5 m、2.125 m、1.125 m和0.35 m,利用植被类型间的高度差异进行地物类型识别的总体精度为93%;食葵、棉花和西葫芦实测植被高度值与计算植被高度值的平均相对误差分别为-0.038%、1.35%和-4.348%,说明激光雷达提取的植被冠层结构参数可用于农田区作物的高度估算。     

Spatio-temporal Variation of Vegetation Ecological Quality and Its Response to Climate Change in Rocky Desertification Areas in Southwest China during 2000-2020

Vegetation restoration is the primary task of ecological reconstruction and rocky desertification control in Karst areas. With vegetation net primary productivity and coverage as two key indicators, a vegetation ecological quality evaluation model was built based on meteorological and remote sensing data. Spatiotemporal variation of vegetation ecological quality index and its response to climate change in rocky desertification areas in Southwest China during 2000-2020 were also analyzed by using the difference method and linear trend method. The results showed that: (1) Vegetation ecological quality in rocky desertification areas in Southwest China showed a fluctuating upward trend during 2000-2020. In 2020, the vegetation ecological quality index reached 69.7, which was 19.9% and 9.3% higher than the averaged values for 2000 and 2000-2019, respectively, ranking the fourth highest since 2000. (2) Vegetation ecological quality of the rocky desertification areas in Yunnan, Guangxi and Guizhou provinces have been improved by 89.2%, 99.2% and 98.5%, respectively, from 2000 to 2020, with their vegetation ecological quality index values increasing by 0.5-0.75 per year in southeast Yunnan, most areas in Guizhou and northwest Guangxi. (3) Precipitation was an important meteorological factor affecting the vegetation ecological quality in rocky desertification areas. The vegetation ecological quality index in the northwest and central Yunnan rocky desertification areas has been rising slowly, but with localized declines at a yearly rate of nearly 0.25 caused by climatic warming and drying.