MODIS影像植被时空变化分析——以吉林省为例

利用2000至2006年的MODIS-NDVI影像数据,通过年最大NDVI随时间的变化斜率和对变化趋势的分区统计、重心分析及空间自相关分析,探索近年来吉林省植被的时空变化规律。吉林省大多数区域NDVI呈现出稳定或增加趋势,反映出吉林省植被生态系统有所恢复。植被变化趋势具有明显的空间分异特征,东部主要为稳定型,西部主要为增长型,局部区域有衰退迹象,主要分布在吉林省东南角和西南角、长春市市辖区及沿河沿湖地区。空间自相关分析表明,植被变化过程在研究区域内具有较强的空间正相关,即变化趋势在空间上具有趋同性,集聚现象明显。     

基于遥感技术的厦门市植被覆盖变化监测

以厦门市为研究区域,以2000年的Landsat 7和2013年的Landsat 8为研究数据,利用ENVI软件分析了2000年和2013年厦门市植被覆盖变化情况。     

MODIS NDVI和AVHRR NDVI 对草原植被变化监测差异

以草地作为研究载体,对比分析草原植被AVHRR NDVI和MODIS NDVI两种NDVI序列的年内、年际变化特征,讨论两种NDVI序列对降水量、平均气温和水汽压3种气候因子的响应差异,为合理选择NDVI序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明：(1)两种NDVI序列所反映的草原植被年内变化趋势相似,但MODIS NDVI对各类草原的区分度优于AVHRR NDVI;(2)两种NDVI序列所反映的2000年—2003年草原植被年际变化差异明显。较之于MODIS NDVI,AVHRR NDVI变化趋势分类图表现出更强的植被改善趋势,植被改善面积在AVHRR NDVI变化趋势分类图中占94.25%,在MODIS NDVI中为83.33%;两种NDVI变化趋势分类图反映的植被变化趋势吻合度为52.88%。(3)两种NDVI序列与水汽压、降水量相关性差异显著。MODIS NDVI与各站点平均气温的相关系数均大于GIMMS NDVI;而MODIS NDVI与水汽压的相关系数83%(10个站点)小于GIMMS NDVI,与降水量的相关系数67%(8个站点)小于GIMMS NDVI。     

基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析

基于MOD13Q1-NDVI数据,采用最大值合成法提取2000—2017年的月植被指数,分别从月平均NDVI和年平均NDVI两个角度分析了大湄公河次区域植被覆盖的时空变化特征.结果表明:2000年以来,大湄公河次区域年平均NDVI总体上呈波动增长;但不同时段植被覆盖度变化不同,2000—2005年植被覆盖度总体略有降低...     

关中地区MODIS NDVI变化时序分析

NDVI对绿色植被表现敏感,能更好地反映植被的状况及变化。通过对合成的MODIS NDVI数据采用最大值合成法、基于像元的一元线性回归法等研究关中地区2003―2012年间生长季的植被覆盖变化趋势。结果表明,关中地区近一半地区的植被覆盖保持稳定状态,有近36%的地区植被覆盖处于不同程度的改善中,而有近20%的区域植被覆盖处于减少状态。     

1983—1992年中国陆地植被NDVI演变特征的变化矢量分析

以NDVI时序资料为基本数据源，综合应用变化矢量分析和主成分分析方法对1983年至1992年中国陆地植被NDVI的变化强度、变化类型及空间结构变化特征进行了分析。研究结果表明在此期间中国陆地植被NDVI变化有以下特点：（1）十年间NDVI变化东西分异明显，东部变化幅度远大于西部。NDVI变化整体表现为稳中略增，增加区主要分布在台湾、福建、四川、河南等地；减少区主要分布在云南省和新疆北部等地。（2）空间结构信息表现了景观异质性，其变化主要发生在南方，反映了植被的生长和衰老过程及地形（山脉走向）变化。     

基于MODIS数据的内蒙古草地植被退化动态监测研究

以内蒙古自治区为研究区,利用卫星遥感、GIS和GPS技术,在实地调查和样方测定的基础上,选用群种自然生殖枝高度、草地植被覆盖度和草地生物量3个评价指标,并将其加权综合得到草地植被退化指数(GDI).将GDI与提取的各种植被指数进行相关分析,选出最能反映草地退化趋势且与植被退化指数线性拟合最好的植被指数--修正的土壤调节植被指数(MSAVI).采用线性回归方法建立草地植被退化的遥感监测模型,分析了研究区2002年~2006年草地植被退化的时空分布规律和变化趋势.研究表明,与2002年相比,2006年内蒙古地区草地植被退化状况呈现整体改善、局部恶化的情况.     

基于MODIS—NDVI时序数据的重庆市植被变化研究

采用最大值合成（MVC）与最佳指数斜率提取（BISE）组合法和时间序列谐波分析法（HANTS）对重庆地区2006～2010年的共五年MODIS—NDVI时序数据进行降噪处理与数据重构,对重构结果进行对比与评价,并选其优者来评估重庆市的植被生长动态变化。结果表明,HANTS方法的除云去噪效果优于MVC与BISE组合法;2006～2010年,重庆市400m以下的地区植被变化较大,400m以上的区域植被呈连续变好趋势,研究结果可为重庆市生态保护与生态建设提供依据。     

基于NDVI序列影像精化结果的植被覆盖变化研究

植被归一化指数(NDVI)是地表植被覆盖特征的重要指标之一。本文以三峡库区2001-2003年MODIS遥感数据反演的NDVI时间序列影像为例,研究NDVI影像序列的精化问题,包括降云及去噪处理的有效方法。在改进的BISE技术降云处理的基础上,采用小波软阈值降噪方法提取有效变化趋势。然后进行库区2001-2003年植被变化的变化矢量分析,采用阈值分割的方法将库区变化强度影像分为未变化、小变化、中等变化与剧烈变化四个类型。研究成果可为三峡库区宏观生态环境变化的掌握提供一定的依据。     

基于MODIS的干旱区植被覆盖度反演及植被指数优选

为进一步掌握塔里木河下游输水后的生态恢复程度,以输水河畔的植被覆盖度为研究对象,采用MODIS数据构建研究区多种植被指数;结合现场实测植被覆盖度,给出离散坐标下实测植被覆盖度与各种植被指数间的二维散点图,据此得出二者相关方程,反演区域植被覆盖度.结果表明,基于MODIS数据构建的NDVI、MSAVI、SAVI和EVI等...     

基于遥感数据的哈尔滨土地利用/覆被变化研究

以哈尔滨市为例,基于Landsat数据,利用遥感技术和GIS技术对2000和2015年的遥感影像数据进行解译分类,通过对分类结果的统计分析,定量研究哈尔滨市15年间的土地利用变化过程,结果显示:哈尔滨市土地综合利用程度较高,区域内耕地面积减少;相反,城市建成区面积大幅增加,区域内绿地面积逐年减少,应注意生态环境维护保持。     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

近40年老哈河流域土地利用变化监测与分析

利用决策树和支持向量机分类方法,基于多期Landsat MSS,TM and ETM+遥感图像和其他辅助数据,对1970s以来近40年半干旱的老哈河流域土地利用变化(land use and land cover change,LUCC)进行动态监测,并利用GIS方法对LUCC进行了定量分析和空间分布制图.结果显示,利用支持向量机分类方法对该地区1976年、1989年、1999年和2007年土地覆盖类型分类可达到较满意的效果;近40年老哈河流域土地利用变化显著,水体和草地减少,城乡用地持续扩张,耕地大幅增加,林地和未利用地大幅度波动、总体减少.LUCC主要发生在林地、草地和耕地之间,表明农、林、牧用地之间转换显著,且在各个时期的空间分布差别较大.从变化强度来看,土地利用的年综合变化率最大值渐趋增大,年均土地动态度在空间分布上差异很大,另外在各研究期赤峰市区周边动态度都很大,反映了赤峰市持续性的城市化进程.     

遥感技术在我国土地利用/覆盖变化中的应用

介绍了遥感技术的发展与现状及其在我国土地利用/覆盖变化中的应用,说明了遥感技术在土地资源管理中发挥着越来越重要的作用。     

三江源地区基于MODIS数据地表温度与土地覆盖定量关系研究

以三江源自然保护区为研究区,基于MODIS L1 B数据,采用劈窗算法反演地表温度,分析了地表温度空间分布的特征,与计算得到的归一化植被指数进行回归分析。结果表明地表温度与归一化植被指数存在很好的负相关性。分析讨论了地表温度的空间分布与土地覆盖及其他影响因子之间存在的定量关系,探讨了植被生产力与气候变化之间的相互作用以及发展趋势。研究结果有利于三江源湿地的生态保护,可为土地覆盖的动态监测提供有力的科学参考。     

NDVI与气候因子关系在不同时间尺度上的结果差异

植被指数是反映地表植被覆盖状况的重要参数,分析气候因子与植被指数间的相互关系有助于揭示气候变化对植被的影响,然而当前研究有两种分析植被指数与气候因子关系的方法,分别为分析植被指数与生长季内和生长季间气候因子的关系,然而这两种法差异如何,何种方法更为合适需要进一步分析。利用2000年—2009年生长季的MODIS的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集和藏北那曲地区3个气象站逐月气象资料(月平均气温、≥0℃活动积温和月降水量),分析比较了生长季内和生长季间气候因子对植被生长影响的差异,并分析了两种方法的优劣。结果表明:(1)生长季内植被NDVI与同期气温和降水量均呈高度正相关,生长季内时滞时间尺度为1个月时,植被NDVI对月平均气温及降水响应均最为强烈。(2)生长季间NDVI与同期降水量相关性并不明显,气候因子的滞后效应在生长季间也较弱。(3)生长季内和生长季间植被NDVI与气候因子的关系所得出的结论有一定差异性,可能是因为两方面的原因:生长季内植被NDVI与水热因子的高相关性与中国季风季候造成的高温多雨出现在夏季有关,而生长季内高水热条件与高植被指数对应的多年重复必然造伪的高相关系数,但这种相关性不一定能真实反映植被与水热条件的关系,而生长季间水热等气候因子与植被指数年际变化相关性分析不存在水热与高植被指数同期问题,更能真实反映气候因子年际变化对植被的影响。     

基于卫星遥感数据的地表信息特征--NDVI-Ts空间描述

介绍了基于卫星遥感数据的可操作NDVI、Ts和Ts／NDVI计算方法，讨论了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据对植被覆盖信息表达的差异，分析了不同地表覆盖在NDVI—Ts空间的年内变化特征。利用信息熵和平均梯度定量分析了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据在信息表达丰富度方面的差异，讨论了在不同地表植被覆盖下，Ts／NDVI数据信息提高程度的敏感性。     

基于NDVI和LSMM的干旱区植被信息提取研究——以新疆吐鲁番市为例

植被是干旱区生态建设重要的组成部分,而植被覆盖度是生态环境变化的重要指示,是评价生态系统健康的前提条件。本文在遥感等技术的支持下,以landsatTM影像为数据源,选用归一化植被指数(NDVI)和线性光谱混合分析模型(LSMM)两种方法进行分析比较,提取吐鲁番市近20年植被覆盖度,并对该地区植被覆盖度的演变特征进行分析。结果表明:①LSMM方法能较好地提取干旱区植被信息,指标简单且分类精度较高。②NDVI方法提取植被时,受到很多限制,在干旱区不宜采用。