MODIS在三江平原湿地分布研究中的应用

湿地研究的关键在于定量化获取和分析湿地信息,特别是湿地分布信息。以三江平原为例,结合湿地的光谱特征和时相特征,利用多时相MODIS数据,采用MNF(最小噪音分离变化)技术和非监督分类获取了研究区湿地分布,其精度达79%。研究表明,利用MODIS数据可以有效提取湿地分布。     

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化

利用2000-2010年16 d合成的MODIS/[NDVI]数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析。结果表明：（1） 伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2 000～2 500 m的高程带;2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1 000 m的高程带除外。（2）受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异。（3）伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09%和19.34%,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2 000 m左右的低山区域;变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变。     

三江平原NDVI时空变化及其对气候变化的响应

基于2000-2014年生长季MODIS NDVI数据和同期降水、平均气温的格点数据,采用趋势分析法、SPEI指数、相关分析法,对三江平原NDVI时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:近15年三江平原区生长季的NDVI以0.017/10a的速率呈缓慢上升趋势。其中NDVI显著增加和极显著增加的面积占比分别为13.43%和12.55%,NDVI变化趋势轻度改善的面积较大,占比为25.52%;三江平原地区生长季的多年平均气温总体呈下降趋势,降水量呈上升趋势,总体上生长季标准化降水蒸散指数(SPEI)数值呈上升趋势,干旱化逐年减弱,中等干旱状况得到缓解,渐渐过渡到轻微湿润状态,对植被覆盖面积的增加有促进作用,也为该区域的生态环境恢复提供了有利条件;三江平原地区生长季NDVI与生长季气温、降水量及SPEI主要呈正相关,与降水呈正相关面积占72.64%,与SPEI呈正相关的面积占70.51%,与气温呈正相关的面积占56.73%。NDVI与降水的相关性最高,说明降水是三江平原植被生长的主导气候因子。     

昼夜增温对南四湖湿地植被NDVI的影响差异

利用近40 a的Landsat系列卫星的MSS、TM和ETM+遥感数据,计算了南四湖湿地植被平均归一化植被指数（NDVI）,并以此为湿地植被活动的指标,结合南四湖流域内气象站点的逐年、逐月及逐日气温数据,揭示昼夜温度变化对湿地植被活动的影响差异。结果表明：1）近40 a来研究区日最高温（T_max）、夜间最低温（T_min）和日均温（T_ave）都存在显著的上升趋势;其中T_max与T_min增温具有不对称性,R²值分别为0.13和0.26,平均每10 a分别增温0.174℃和0.235℃,T_min的增温趋势更明显。2）在人为活动影响较弱的时段（1973―1999年）,偏相关分析显示,去除Tmin影响,T_max与NDVI呈现极显著的偏相关关系（R＝0.412,P＝0.008）;去除T_max的影响,T_min与NDVI的偏相关关系在任何时期内均不显著。这可能与湿地充足的水份条件以及昼夜增温对湿地植被的生态效应不同有关。     

三江平原沼泽湿地归一化植被指数分布特征及其变化分析

利用遥感数据和气象数据,分析了三江平原沼泽湿地2000年8月和2015年8月归一化植被指数的分布特征及其差异。研究结果表明,2000～2015年三江平原沼泽湿地丧失严重,面积减少了约2847 km²,面积减少率约为31%,沼泽湿地丧失的区域主要集中在三江平原的东北部;三江平原沼泽湿地8月归一化植被指数较大值分布在三江平原东部,而较小值分布在三江平原西北部;2015年8月三江平原大部分沼泽分布区域的水热条件优于多年平均状态,归一化植被指数比2000～2015年多年平均值更大。     

利用NDVI时间序列数据分析植被长势对气候因子的响应

本文利用1982～2000年旬合成NDVI时间序列数据,计算2000年3月和5月各旬NDVI偏离历年均值及时间序列NDVI的标准差,进而确定不同土地覆盖类型的Z值在空间域内正态分布特征参数,利用概率密度函数方法将Z值归一化,得到植被长势评价指标标准植被指数(SVI),利用SVI分析2000年3月和5月上旬植被生长状况,在此基础上,利用10个气象站观测的降水量和平均气温资料,分析了各个气象站点19年时间序列的SVI和VCI与降水量和平均气温之间的相关程度,结果表明：(1)在华北平原大部分冬小麦耕作区,3月份小麦生长较好,到5月份,生长与历年相比较差;从3月上旬到5月下旬,生长不良的植被面积有扩张趋势;(2)SVI与植被状态指数(VCI),表明SVI与VCI之间相关显著,SVI作为植被生长状况评价指标是有效的;(3)SVI和VCI与降水量和气温之间尽管表现出一定的相关性,但相关程度都不很显著,表明植被长势是由多因素共同作用的结果,在不同地区、不同时期以及不同植被覆盖条件下,植被长势所受主要控制因子存在很大的差别;(4)在森林覆盖类型区,3月份的植被长势与该月份之前总降水量存在的关系更显著,而与当月降水和当月平均气温关系并不明显,到5月上旬,由于森林覆盖条件下植被绿度达到饱和,引起建立在光谱植被指数基础上的长势评价指标对气温和降水均不敏感;(5)自然植被条件下的灌丛、草原和草甸覆盖区,相对于降水量,植被长势对气温变化的响应更敏感;(6）农作物覆盖条件下,SVI与降水和气温的关系都不明显,而VCI在不同的季节所受影响的主要气候因子不同,3月份,气温成为作物生长的主要限制因子,而到5月份,水分条件成为作物生长的主要限制条件,特别是在华北平原的冬小麦耕种区;(7)利用时间序列NDVI数据在时间域内构建的指标,进行干旱监测存在明显局限性,因为指标对降水量的敏感性在不同季节不同;(8)VCI和SVI与降水和气温的相关分析说明VCI对气候环境的变化更敏感。     

基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究

利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。     

三江平原湿地水平衡结构研究

以三江平原沼泽湿地生态试验站为研究基地,观测沼泽湿地水平衡的要素,如降雨量、蒸发量、径流量,并与农田相对比,揭示沼泽湿地独特的水平衡结构。研究结果表明,沼泽湿地蒸发量在夏季少雨期高于农田,秋季多雨期低于农田;大面积湿地具有使河川径流年际变化加大和年内分配均化的作用,且沼泽植被能减缓洪水流速,因此可以拦蓄洪水,起到控制洪水的作用;湿地开垦后,导致湿地防洪功能下降,湿地效益减弱。     

重庆地区MODIS/NDVI时间序列数据重建研究

基于时间分辨率为逐月、空间分辨率为1 km的MODIS/NDVI数据,利用WS、S-G、A-G和D-L这4种重建方法对重庆市2010~2014年间历年逐月的NDVI时间序列数据进行重建,并采用视觉对比、分地类像元对比、相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）对4种重建结果进行了评价。结果表明：S-G和WS重建后噪声少,S-G的曲线最为平滑,A-G与WS保真性较好。其中,A-G的R>0.8和RMSE<0.05的分布面积最大,分别占总面积的89.41%和66.40 %;WS次之,占72.76%和59.37 %。此外,在模型效果分析中A-G的AIC和BIC评价结果最佳,WS在其他3种方法BIC评价结果较差的渝西地区也有较好的评价结果。     

基于MODIS NDVI时序数列的柴达木盆地土地覆盖分类研究

以2003年柴达木盆地的MODIS卫星遥感影像为基础数据,结合野外实地考察资料,综合分析了2003年柴达木盆地的植被指数时间变化与空间分布特征,提取了该年度该区域各主要土地覆盖类型NDVI的时序数列曲线,采用NDVI时序数列变化曲线形状匹配方法对柴达木盆地进行了土地覆盖类型分类.在此基础上使用了将以月为单位的变化曲线转换为十二维空间中的单位向量,比较向量夹角以决定其相似度的先进算法,取得了良好的分类效果,获得了2003年柴达木盆地比较精确的土地覆盖分类图.提出了利用MODIS卫星遥感影像进行土地覆盖分类的新方法.     

基于NOAA/AVHRR和Terra/MODIS数据的植被指数季节信息比较

依据云南省中部地区的气候系统和地形地貌的区域差异,选择西南山地和东部高原地区为对比区,应用ArcGIS 9.2点面结合分析了AVHRR-NDVI、MODIS-NDVI及MODIS-EVI 3种植被指数对植被季节性变化的敏感度.结果显示:MODIS-EVI在消除影响因素方面效果最好,其与植被覆盖度的线性关系得到明显改善,尤其是在高植被覆盖区表现良好,既避免了植被指数饱和问题的产生,又削弱了大气云雨、地形地貌及土壤背景的影响程度,为遥感定量研究陆地植被提供了数据保证,尤其是涉及有关植被季节性信息的研究.     

应用R/S方法分析NDVI时间序列

针对1982--2001年月合成PALNDVI时间序列,应用R／S方法计算中国陆地范围内的赫斯特指数。结果表明：全国范围内的赫斯特指数普遍大于0．5,意味着NDVI时间序列不是马尔科夫序列,而是存在明显的趋势性;中国陆地范围内的赫斯特指数分布存在“西高东低”的特点,说明西部NDVI时间序列表现出更强的持久性;通过分析赫斯特指数分布与陆地覆盖类型的关系发现,在同一生态地区内,裸地的赫斯特指数最高,与其它覆盖类型差异明显。陆地覆盖类型之外的自然条件和人为因素对赫斯特指数空间分布的影响有待进一步研究。     

陕西MODIS/NDVI的区域分布和季节变化

利用MODIS数据研究植被指数的时空变化特征,可以较详细地反映不同类型植被在其生长周期内的长势情况,以及各类植被生长状况在空间上的过渡和差异性。利用2004年全年的MODIS资料,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,分析表明：①陕西MODIS/NDVI年平均值为0.39,变化范围在-0.54～0.85之间。NDVI的年内频率分布只有在冬季（1月）呈现单峰型,其他季节均表现为双峰型。②冬季陕西NDVI的分布南北差异较小;春季延安以北和延安以南差异明显;夏季和秋季NDVI 值的分布体现了陕北北部长城沿线风沙区、黄土高原丘陵沟壑区稀疏植被、陕北南部子午岭和黄龙山林区森林植被、关中农田植被、秦巴山地森林植被和农田植被以及它们的地表差异特征。③不同植被类型的NDVI季节变化差别显著,这种NDVI时间序列曲线如实地反映了各种类型植被的生长规律,并能区分它们在生长规律上的细微差别,这又为植被区划、农作物种植面积的遥感监测提供了理论和实践基础。     

基于MODIS NDVI的新疆土地覆盖类型划分与潜在荒漠化区域探测

采用2002年MODIS 1km的全年NDVI时序数据对新疆及周边地区进行了土地覆盖分类,在分类的过程中重点强调了稀疏植被覆盖区域,这些区域具有潜在荒漠化的趋势。介绍了一种针对不同土地覆盖类型并能重点突出稀疏植被的分类方法,这种方法较好地综合了季节性影响因素和多变的自然条件影响因素。从16天合成的优化过的时序NDVI图像上,通过分析物候变化,可以获得较好的分类结果。将具有潜在荒漠化趋势的区域模型化研究以后,研究结果表明新疆及周边地区40万km2的土地有潜在荒漠化的趋势。由于MODIS NDVI数据覆盖范围较大,并且对植被的生长变化有较高的敏感度,所以它可以被有效地应用于监测大尺度环境变化和荒漠化进程。     

基于QA权重NDVI时间序列重建效果评价研究————以长江流域为例

通过计算质量频率和噪声比分析了长江流域MODIS NDVI质量情况,然后基于常用的S-G、A-G、D-L这3种重建方法设计了3种质量权重方案,对长江流域2001—2020年的时间序列MODIS NDVI数据进行重建,最后采用视觉对比、优质区域保真性和模拟加噪的方法对重建效果进行分析评价。结果表明：长江流域全年噪声比主要集中于75%~125%,其中冬季噪声对NDVI有较大的抑制效果,春秋季其次,而夏季噪声对NDVI有增强效果;基于质量权重方案三的S-G法对原始数据连续缺失的重建效果最好;在高质区域A-G法重建保真性较高,高质像元的R²和RMSE均值为0.9489和0.0245;在模拟加噪实验中,S-G法重建后数据丢失像元最少,与原始数据的R²平均值和标准差分别为0.8616和0.1848,RMSE为0.0035~0.4411,标准差为0.0383,表明在低质区域S-G法重建保真性较高。