条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用

应用NOAA－AVHRR数据，在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上，提出了条件植被温度指数的概念，它适用于监测某一特定年内某一时期（如旬）区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化，又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区2000年3月下旬干旱的监测结果表明，条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征，对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。     

植被结构及太阳／观测角度对NDVI的影响

在文献［１］中作者建立了计算多组分植被方向反射系数（ＢＲＦ）的综合解析模型。本文采用该模型研究植被空间结构对常用的归一化植被指数（ＮＤＶＩ）的影响，文中讨论了ＮＤＶＩ与叶（或植被其它组分）角分布（ＬＡＤ）、植被组分（如叶片）的特征尺度和它们在空间的散布方式，以及非叶器官面积在总面积中所占比例间的依赖关系，同时给出了ＮＤＶＩ随太阳／观测角度的变化情况。结果表明即使在叶面积指数（ＬＡＩ）固定不变时，冠层结构及植被组分光学性质的空间非均匀性对ＮＤＶＩ的大小及角分布也有十分显著的影响。通常ＮＤＷ随角度的变化是很大的，如果植被不同组分的光学性质差异很大，且事先不知道它们的空间散布方式时，那么利用ＤＮＶＩ就无法准确地估算出ＬＡＩ。但是对于组分随机分布的植被，利用远离“热点”区域的光谱资料可以使冠层其它结构参数的影响减至最小。     

利用AVHRR植被指数数据集分析中国东部季风区的物候季节特征

利用ＮＯＡＡ／ＮＡＳＡＰａｔｈｆｉｎｄｅｒＡＶＨＲＲ陆地数据集,建立了中国东部季风区（１０８°－１２３°Ｅ,２１°－４５°Ｎ）的１９８６年归一化植被指数（ＮＤＶＩ）距平图像序列。对此数据集进行主成分分析（ＰＣＡ）,前２个主成分的时间序列和空间场展示了中国东部季风区植被物候季节性特征和地域差异。南岭一五夷山以南的华南地区,植被生长季的物候季节性变化不明显。在南岭－五夷山以北地区,植被生长季的物候季节性特征明显,可以比较清晰地确定生长季的变化过程。以淮河流域为界,植被生长季的物候季节性特征又存在明显差异。华北平原表现出强烈的双峰植被物候过程。淮河以南地区,虽然也存在这种双峰物候过程,但比较华北平原的植被,还具有持续性的植被生长特征。淮河流域构成一条区分南北物候季节特征差异的过渡带。     

利用NOAA－AVHRR资料提取水体信息的初步研究

本文讨论了应用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料来提取水体信息的方法。采用ＡＶＨＲＲ一、二通道（下面简写为ＣＨ１、ＣＨ２）获得的地面反射率数据构成的归一化植被指数（ＮＤＶＩ）来识别水体，并初步提出了应用模糊数学的方法提取混合像元中的水体面积信息的技术思路。     

基于ＴＶＤＩ的天山新疆段土壤湿度时空分布及影响因素分析

利用遥感数据反演土壤湿度对农作物干旱、生态系统保护及能量循环有重要的指导作用。文中以天山新疆 段为研究区,利用ＭＯＤＩＳ地表温度（Ｔｓ）数据和归一化植被指数（ＮＤＶＩ）数据构建Ｔｓ－ＮＤＶＩ特征空间,并建立温度 植被干旱指数（ＴＶＤＩ）模型,探究天山新疆段土壤湿度的时空分布格局,进一步分析土地利用类型和高程对ＴＶＤＩ的 影响。结果表明,构建的Ｔｓ－ＮＤＶＩ特征空间,其散点符合三角形关系,ＴＶＤＩ与土壤相对湿度数据呈负相关关系,该 地区,除了水体外,永久性冰川雪地土壤湿度最高,沙地最低;高程越高ＴＶＤＩ越小,土壤湿度越高。总体而言,ＴＶＤＩ 应用在天山新疆段可以较好地反映该区域的土壤湿度状况,研究结果可为天山新疆段土壤湿度动态监测和水资源 提供理论依据和实践参考。     

用多角度遥感观测和BRDF模型对植物状况诊断评估(英文)

用遥感技术进行植物评估可与光谱植被指数联系起来，如规一化差分植被指数ＮＤＶＩ。ＮＤＶＩ值的变化一般被认为是植被数量和密度的变化，但直接与植物生长状况有关的植物光谱特性也会导致光谱植被指数的变化。因此，低植被指数可能由于低密度或肥料不足二者之一或共同造成。这会限制植被指数作为监测手段的使用。二向反射分布函数ＢＲＤＦ模型把植物密度和光学特性区别对待，因而它有助于植物状况的客观评估。在这项研究中，我们测量了两个冬小麦冠层多角度光谱反射：一个氮肥充足，一个贫乏。这些测量随后用于ＢＲＤＦ的反演，来估计光学特性和植物密度。结果表明，同时获得这两种参数是可行的。因此，用ＢＲＤＦ和多角度遥感测量手段进行氮肥养料有关的植物状况诊断分析是可能的。结果也显示出这种方法中如反演和计算时间所带来的一些局限性。     

遥感模拟图像应用于不同传感器光谱性能分析

研究利用高光谱成像数据,用数字的方法定量模拟了ＳＯＰＴ－ＨＲＶ,ＣＢＥＲＳ－ＣＣＤ,Ｌａｎｄｓａｔ５－ＴＭ和ＮＯＡＡ１４－ＡＶＨＲＲ类似波段的空中表面反射率及地面光谱反射度图像,并利用这些对上述传感器相应波段的光谱响应,大气影响特性用基于反射率和基于归一化植被指数的方法进行了定量比较分析。     

植被指数对旱灾的响应研究—以中国西南地区2009年—2010年特大干旱为例

基于中国西南地区5个省(市)2001年—2010年期间由中分辨率成像光谱仪MODIS影像资料反演得到的归一化植被指数NDVI产品数据和区内气象站点的连续观测资料,提取了研究区内各气象站点印迹区的NDVI值,计算了降水距平百分率Pa和D指数(降水量与潜在蒸散量之差)这两种气象干旱指数。依据全国植被类型图(2000年版),对研究区内的主要植被类型在季节时间尺度上开展了这两种气象干旱指数与距平NDVI的相关性分析。研究结果表明:距平NDVI对D指数的最大响应滞后约一个月,在此尺度上表现出明显的线性相关性,所选取的6个季度的相关系数均接近或大于0.7,显著性水平小于0.01;对干旱敏感的植被类型如旱地和草地等,表现出更显著的相关性,其相关系数分别达到了0.83和0.71(平均);在干旱季节,D指数与距平NDVI表现出较为一致的空间分异规律,而Pa指数仅在旱情比较严重的情况下或对干旱比较敏感的植被类型区与距平NDVI表现出一致性分布。     

哨兵２号多时相植被指数作物分类及监测

针对单实相遥感数据分辨率不高以及“同物异谱”和“异物同谱”导致的地物错分问题,依据多时相ＮＤＶＩ植 被指数建立决策树判别规则对农作物进行精细分类及面积提取,并对来年种植趋势进行预测。通过监测样本点３— １０月的ＮＤＶＩ植被指数变化情况,确定分类阈值并构建决策树分类方法,计算８幅影像的ＮＤＶＩ植被指数,利用决 策树分类方法对９种地貌类型进行分类,并对比农作物两年种植面积变化规律,对来年的种植进行分析和预测。实 验结果表明,两年的ｋａｐｐａ系数分别为０．８８５　８和０．９１０　０,总体分类精度分别为９０．７６％和 ９２．５４％,９种地貌类型的遥感分类总体在精度上达到高度一致。     

空间VLBI较差测量

本文探讨了空间ＶＬＢＩ较差测量的基本原理和数学模型，对类星体和脉冲星的较差测量进行了分析，列出了ＲＡＤＩＯＡＳＴＲＯＮ空间ＶＬＢＩ站可能观测到的脉冲星。     

Analysis of China vegetation dynamics using NOAA-AVHRR data from 1982 to 2001

The authors derived the normalized difference vegetation index (NDVI) from the NOAA/AVHRR Land dataset, at a spatial resolution of 8km and 15-day intervals, to investigate the vegetation variations in China during the period from 1982 to 2001. Then, GIS is used to examine the relationship between precipitation and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in China, and the value of NDVI is taken as a tool for drought monitoring. The results showed that in the study period, China’s vegetation cover had tended to increase, compared to the early 1980s; mean annual NDVI increased 3.8%. The agricultural regions (Henan, Hebei, Anhui and Shandong) and the west of China are marked by an increase, while the eastern coastal regions are marked by a decrease. The correlation between monthly NDVI and monthly precipitation/temperature in the period 1982 to 2001 is significantly positive (R2=0.80, R2=0.84); indicating the close coupling between climate conditions (precipitation and temperature) and land surface response patterns over China. Examination of NDVI time series reveals two periods: (1) 1982–1989, marked by low values below average NDVI and persistence of drought with a signature large-scale drought during the 1982 and 1989; and (2) 1990–2001, marked by a wetter trend with region-wide high values above average NDVI and a maximum level occurring in 1994 and 1998.     

2000-2012年鄂尔多斯高原植被动态及干旱响应

针对鄂尔多斯高原植被覆盖变化受干旱胁迫的状况,该文结合降水和气温的协同变化,以2000-2012年生长季的MODIS-NDVI数据和同期降水、温度和帕尔默干旱指数为依据,采用线性趋势分析、标准偏差分析和相关性分析等方法,对鄂尔多斯高原植被与气候变化的相关关系和干旱异常变化对植被动态的影响进行了研究.结果表明:鄂尔多斯高原生长季及季节(春季、夏季和秋季)植被归一化植被指数主要受降水的控制和干旱的制约,秋季归一化植被指数更多地受到夏季干旱的影响.与气象因子的空间相关分析表明,春季温度上升有利于研究区北部归一化植被指数像元的增加.在荒漠草原和沙漠地区,夏季干旱与归一化植被指数的相关关系最强.秋季降水对典型草原归一化植被指数的提升显著.     

微波植被指数在干旱监测中的应用

在植被覆盖区域,归一化植被指数(NDVI)被广泛地应用于干旱遥感监测。和基于光学遥感的植被指数相比,Shi等提出的微波植被指数MVI(Microwave Vegetation Index)被证实能够反映更多的植被生长信息。本文以MVI为基础,利用MVI代替目前比较成熟的温度植被指数TVDI(Temperature Vegetation Index)中的NDVI,构建温度微波植被干旱指数TMVDI(Temperature Microwave Vegetation Index),发展了一种新的干旱监测方法。本文以2006年夏季四川省发生的百年难遇的干旱为研究对象,将基于TMVDI与TVDI的干旱监测结果进行了对比分析。最后,为评估监测结果的准确性,将遥感监测的结果与基于气象站点降雨观测数据构建的标准降雨指数SPI(Standardized Precipitation Index)的计算结果进行了对比分析。结果表明,利用低频降轨微波辐射计数据计算的T MVDI最适合于进行植被覆盖区域的干旱监测。     

利用NOAA-AVHRR数据分析1982-2001年间中国植被的动态变化(英文)

The authors derived the normalized difference vegetation index (NDVI) from the NOAA/AVHRR Land dataset, at a spatial resolution of 8km and 15-day intervals, to investigate the vegetation variations in China during the period from 1982 to 2001. Then, GIS is used to examine the relationship between precipitation and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in China, and the value of NDVI is taken as a tool for drought monitoring. The results showed that in the study period, China’s vegetation cover h...     

基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述

遥感技术是监测区域农业旱情时空变化的主要手段，其反演的植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)两个参数可以通过表征绿色植被对干旱胁迫生境的反应揭示土壤水分信息，反映作物受旱状况，但两者单独使用时均存在局限性。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间综合了两个参数特有的生理生态意义，不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环境，同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状，可有效提高农业干旱监测的精度和效率。本文在较为详细地阐述植被指数-地表温度特征空间评估农业旱情的原理基础上，综述了这方面有代表性的4个干旱监测模型，初步分析了影响这类模型特征空间的部分非土壤水分因子，并对它们在应用中的优缺点做了评述和总结，为今后此领域研究中需要关注的问题做了展望。     

Mapping and monitoring net primary productivity with AVHRR NDVI time-series: statistical equivalence of cumulative vegetation indices

In the last two decades, numerous investigators have proposed cumulative vegetation indices (i.e., functions which encode the cumulative effect of NDVI maximum value composite time-series into a single variable) for net primary productivity (NPP) mapping and monitoring on a regional to continental basis. In this paper, we investigate the relationships among three of the most commonly used cumulative vegetation indices, expanding on the definition of equivalence of remotely sensed vegetation indices for decision making. We consider two cumulative vegetation indices as equivalent, if the value of one index is statistically predictable from the value of the other index. Using an annual time-series of broad-scale AVHRR NDVI monthly maximum value composites of the island of Corsica (France), we show that the pairwise linear association among the analysed cumulative vegetation indices shows coefficients of determination (R²) higher than 0.99. That is, knowing the value of one index is statistically equivalent to knowing the value of the other indices for application purposes.     

不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析

宁夏地处黄土高原，植被变化趋势直接影响其生态保护。本文应用2005—2015年的MODIS NDVI月合成产品，并采用最大合成法得到年NDVI数据，分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对宁夏11年间植被变化趋势和空间差异进行研究分析。结果表明，在月际变化上，月NDVI均值呈高斯分布，7—9月是植被长势最好的阶段；在年际变化上，2005—2007年NDVI值明显增长，2008—2012年NDVI值呈稳定性增长，2013—2015年NDVI值有下降趋势；在变化趋势上，一元线性回归法与Sen+Mann-Kendall法得到的植被变化趋势基本一致，均表现为北部植被整体改善，但局部城区植被退化较为严重；中部地区轻微改善，局部存在明显改善；南部植被有明显改善且植被改善面积较大；通过差异性分析二者差异性仅为22.95%，且Sen+Mann-Kendall法能更好地监测轻微变化区域，变化趋势更加准确。     

全国干旱遥感监测运行系统的研制

该研究利用1981－1994的NOAA AVHRR 8km分辨率的NDVI资料，以及对应时段全国102个固定农业观测站的20cm深的土壤湿度资料，建立了植被状态指数（VCI）与土壤湿度之间的统计模型，由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱监测的旱情等级标准，以确定出全国的旬旱情分布状况，在此工作的基础上建成了“全国干旱遥感则运行系统”，该运行系统使遥感手段监测全国干旱成为可能，将能提供每年3－9月每旬全国的干旱监测情况，为国家有关决策部门提供干旱减灾的决策依据。     

Combination of multi-sensor remote sensing data for drought monitoring over Southwest China

Drought is one of the most frequent climate-related disasters occurring in Southwest China, where the occurrence of drought is complex because of the varied landforms, climates and vegetation types. To monitor the comprehensive information of drought from meteorological to vegetation aspects, this paper intended to propose the optimized meteorological drought index (OMDI) and the optimized vegetation drought index (OVDI) from multi-source satellite data to monitor drought in three bio-climate regions of Southwest China. The OMDI and OVDI were integrated with parameters such as precipitation, temperature, soil moisture and vegetation information, which were derived from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Land Surface Temperature (MODIS LST), AMSR-E Soil Moisture (AMSR-E SM), the soil moisture product of China Land Soil Moisture Assimilation System (CLSMAS), and MODIS Normalized Difference Vegetation Index (MODIS NDVI), respectively. Different sources of satellite data for one parameter were compared with in situ drought indices in order to select the best data source to derive the OMDI and OVDI. The Constrained Optimization method was adopted to determine the optimal weights of each satellite-based index generating combined drought indices. The result showed that the highest positive correlation and lowest root mean square error (RMSE) between the OMDI and 1-month standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI-1) was found in three regions of Southwest China, suggesting that the OMDI was a good index in monitoring meteorological drought; in contrast, the OVDI was best correlated to 3-month SPEI (SPEI-3), and had similar trend with soil relative water content (RWC) in temporal scale, suggesting it a potential indicator of agricultural drought. The spatial patterns of OMDI and OVDI along with the comparisons of SPEI-1 and SPEI-3 for different months in one year or one month in different years showed significantly varied drought locations and areas, demonstrating regional and seasonal fluctuations, and suggesting that drought in Southwest China should be monitored in seasonal and regional level, and more fine distinctions of seasons and regions need to be considered in the future studies of this area.     

基于HJ-1A-B卫星影像的污水灌区植被指数研究

污水灌区植被指数的研究对污水排放、生态保护等方面具有指导意义。利用山东省龙口市2008-2010年21个时相的中国环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A-B)CCD影像数据,选取易于比较的典型污水灌区和清水灌区,提取NDVI平均值,得到3年同期的数据,进行横向和纵向的量化比较。结果表明,NDVI能够动态监测植被变化,污水灌区与清水灌区内的植被指数随时间的变化趋势基本一致,但污水灌区内的植被指数呈现逐年递减的变化趋势;生活污水灌区内的植被表现出早熟现象,工业废水灌区内的植被指数是所有研究区内最低的。