秦岭地区NDVI与地形因子的相关性分析

秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°～5°间逐渐增大,在5°～40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°～360°,SE 240°～270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。