2001—2015年海南岛橡胶林物候时空变化特征分析

为分析海南岛橡胶林物候特征,探究热带森林植被物候变化特征,本研究利用MODIS归一化植被指数(nor-malized difference vegetation index,NDVI)数据,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波法重建2001—2015年的MODIS NDVI时间序列,利用动态阈值法和典型样区提...     

基于 DTW 距离的时序 NDVI 数据植被信息提取--以秦巴山区为例

秦巴山区是我国重要的生态屏障,对该区的植被信息提取开展研究,可为区内生态服务功能及自然资源开发利用提供基础数据。通过加窗处理改进DTW距离相似性算法,结合临近度模糊分类方法对2005—2014年的MODIS NDVI时序数据进行植被信息提取。首先利用S-G滤波对MODIS NDVI时序数据进行重建;再利用2013年的采样数据构建各类植被的标准NDVI时序曲线,逐像元计算与标准NDVI时序曲线的加窗DTW距离,利用临近度模糊分类实现植被信息提取;最后验证提取精度。结果表明,算法具有较高的运行效率,可避免错误匹配,以较高的精度(总体精度83.8%,kappa系数0.77)实现长时间序列的植被信息提取。     

基于物候特征参数的山西煤矿区典型复垦植被分类

基于2001―2013年获取的MOD13Q1 NDVI数据,采用低通平滑Savitzky-Golay(S-G)滤波方法、插值法及切比雪夫多项式(Chebyshev Polynomial)拟合对NDVI时序数据进行重构;通过提取植被生长季开始日期、生长季长度、生长季结束日期、生长季NDVI最大值及NDVI最大值出现日期等关键物候特征参数,对研究区典型复垦植被类型进行分类。结果表明:研究区不同植被的物候特征具有显著差异,从生长季开始日期及NDVI最大值出现日期来看,农作物较有规律;而林地的生长季NDVI累积总值则明显区别于农作物及草地;农作物、草地和林地基于植被物候特征参数分类取得了较好结果,总体分类精度达到89.67%,优于采用多时相非监督分类的结果;该研究为山西省煤炭矿区生态环境恢复评价提供了一定的数据基础。     

自适应加权Savitzky-Golay滤波重构MODIS植被指数时间序列

针对多数植被指数序列重构方法不能有效去除连续云噪声的问题,该文提出了一种改进的自适应加权Savitzky-Golay滤波算法(IAW-SG)。以湖南省2001—2017年MOD13Q1植被指数产品归一化植被指数(NDVI)为数据源,通过解析质量控制参数,设置并在迭代过程中更新相应权重,自动调整滤波窗口大小以得到拟合结果,最终拟合曲线较为光滑,云噪声被有效消除;同时,该方法还被运用到MOD09Q1地表反射率产品得到的时间分辨率更高的NDVI序列产品,也可以得到较好拟合的效果。实验结果表明:该文算法拟合NDVI曲线能够较好地反映不同类型植被正常生长情况、年际变化规律等信息,同时还能最大限度保留原始序列有效值,可为生态环境监测提供高质量基础数据。该文算法通过植被指数产品质量控制参数实现权重和滤波窗口大小动态调整,具有较强的去噪能力,同时具有较强的数据保真性,能最大限度减少拟合误差。     

利用经验模态分解的近地面植被指数时序数据重构研究

NDVI遥感产品可以较好地反映植被的生长情况,已被广泛应用于植被物候的遥感分析。本文利用PhenoCam物候相机观测网络林地站点的近地面多光谱数码相机照片,通过近红外和红光波段组合提取近似NDVI的时序数据,并在景观尺度上采用经验模态分解方法(EMD,Empirical Mode Decomposition)实现一定容差范围内NDVI时序数据的重构。结果表明:EMD方法能够有效地减少NDVI时序数据噪声干扰,经验证,趋势项残差的趋势较为明确。实验基于重构结果进行植被物候分析,得到的物候分布特征与植被实际生长反映的变化特征基本一致。     

MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构

利用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对若尔盖高原湿地区2000—2009年MODIS16d最大值合成的NDVI时间序列数据进行了重构,并与中值迭代滤波法、傅里叶变换法进行了比较。结果表明,基于S-G滤波的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列在直观及像元的时间序列曲线上均取得了较好的效果,对提高该数据产品质量有很大帮助,通过该方法重构后的高质量的NDVI时间序列对利用该数据源对若尔盖湿地生态系统监测提供了良好的基础。     

基于NDVI时间序列数据的江西省水稻种植制度变化研究

利用Savitzky-Golay滤波对覆盖江西省范围的SPOT VGT NDVI时间序列数据进行平滑处理的基础上,结合坡度数据,通过非监督分类的方法提取了江西省2000、2005和2010年水稻种植范围,并根据NDVI的年内动态变化,从水稻种植范围、水稻生长季起始时间、水稻复种指数和NDVI最大振幅等分析了江西省水稻种植和生长情况,探讨2000~2010年江西省水稻生产的变化。     

基于NDVI的决策树分类方法研究

20世纪80年代以来,随着城镇化进程的快速发展,我国土地利用结构发生了明显的变化。及时准确地掌握土地利用状况有利于有关部门根据土地利用现状做出合理的规划和正确的决策,有利于促进经济和社会的协调发展。本文针对石河子垦区地物覆盖的特点,综合分析了不同覆盖类别区域的时序NDVI特性以及他们之间的差异性,选择最能反映土地覆盖情况和有效区分不同地类的两期TM影像,解算制作NDVI亮度图。利用均值滤波器对NDVI亮度图进行平滑处理,降低噪声。根据不同地物时序NDVI的差异选择适当的阈值进行决策树分类。精度评价结果表明该方法能够简单有效的区分不同覆盖类型的地类,特别是季节性变化差异较大的地区。     

顾及物候特征的喀斯特断陷盆地土地覆盖遥感分类

在喀斯特分布区,基岩、植被、裸地等多种地表覆盖交错分布,地物覆盖高度异质,并且呈现出短周期规律性变化和长期动态趋势变化,单一时相的影像进行土地覆盖分类精度非常有限。针对这一问题,本文提出一种顾及物候特征的多时相遥感影像分类策略,利用具有高时间分辨率的MODIS NDVI时间序列产品作为数据源,选择BFAST(Breaks For Additive Seasonal and Trend)方法进行NDVI时间序列的物候分解,采用动态阈值法对时序分解的物候轨迹进行标记,最后将物候标记特征与原始光谱时序综合特征进行组合,选择支持向量机(SVM)分类器进行土地利用覆盖分类,并且对比了不同特征空间下的分类结果。以云南省壮族苗族自治州丘北县和砚山县为研究区进行分类实验,结果表明,BFAST模型可以有效地分解出NDVI时序中的关键物候特征,相比基于单纯光谱特征的分类,物候驱动的喀斯特断陷盆地区土地覆盖分类精度有明显的提升,在NDVI、光谱和物候组合特征空间下,土地覆盖分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别为88.94%和0.8693,尤其在灌木林、有林地、石旮旯地与稀疏植被的区分中,SOS、POS和GSG等物候特征具有较强的可分性,表明物候特征在地物识别中的有效性。     

羌塘国家自然保护区近十年归一化植被指数的研究

本文利用时序的NDVI数据及气象资料(气温、降水),对羌塘国家自然保护区东、中、西部各县近10年NDVI、气温、降水变化及其相关性进行分析。研究表明,近10年来,保护区东部NDVI呈显著上升趋势,植被覆盖增加,中部和西部呈下降趋势,植被覆盖减少,东部年均NDVI与气温呈显著正相关、与降水呈显著负相关,中部反之;西部年均NDVI与气温、降水均呈显著负相关。     

基于MODIS数据的环北京地区土地资源监测研究

本文基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据及其他辅助数据,首先用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用模糊K-均值非监督分类法,进行环北京地区的土地覆盖分类,得到土地资源现状情况。然后利用变化矢量(CVA)分析方法对环北京地区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行了分析。结果表明,MODIS数据能很好的应用于大范围的土地资源监测中,并能得到较好的结果。     

青藏高原小嵩草高寒草甸返青期遥感识别方法筛选

小嵩草高寒草甸是青藏高原的主要植被类型,研究其返青期识别方法对于模拟及预测青藏高原植被物候变化具有重要意义。常用的植被返青期遥感识别方法主要是先对遥感植被指数原始时序数据进行拟合去噪声再求取返青期,各种方法对研究区域、研究经验、参数设置、函数初值设置等有很强的依赖性。为避免返青期识别方法在曲线拟合时对参数初值的依赖性和陷入局部最优解,本文引入了模拟退火算法对双高斯和双逻辑斯蒂函数进行参数优化,并分别对基于以上两种函数及多项式拟合的植被指数时序曲线进行对比,从而选出最佳拟合方法,最后采用最大斜率阈值法、动态阈值法和曲率法识别返青期。利用青藏高原小嵩草高寒草甸34个样本点的返青期地面观测数据及相应的8 km分辨率的NOAA归一化差值植被指数(NDVI)时序数据对以上各种组合的返青期遥感识别方案进行了测试,并选取了153个遥感实验点求取了近30年(1982年—2011年)青藏高原小嵩草高寒草甸的返青期,结果表明:采用双高斯函数拟合的NDVI曲线与原始NDVI时序数据最为接近,在此基础上采用最大斜率阈值法识别的小嵩草高寒草甸返青期及其变化趋势与地面物候观测结果最为一致;同时发现近30年青藏高原小嵩草高寒草甸的平均返青期主要集中在每年的第120—140天,并且呈逐年提前趋势,30年来提前了7天。     

时序重构的长时间序列植被变化监测研究

植被是生态系统组成的重要部分,植被指数更是植被生长变化的重要监测因子,目前已有的植被指数数据集不能很好地剔除噪声等影响,在植被生长变化的反映中存在一定的误差。基于此,本研究以惠州市作为研究区,采用极限梯度提升方法,利用2000年至2015年的GIMMS3g NDVI数据作为训练集,借助地表温度数据作为因子,进行基于极限梯度回升算法的植被指数长时间序列重构,结果表明：时序重构后的GIMMS NDV在年际变化上特征相似度较高,达到0.88,时序重构后的NDVI数据集有明显的降低。通过年、季、月、生长周期等多维度对比,时序重构后的NDVI变化周期整体较原始数据集更平滑,异常值较少,整体更符合植被生长变化的实际情况。     

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。     

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。     

基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究

归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。     

胜利矿区植被覆盖度时序变化的空间异质性监测

通过对胜利矿区的地理位置、气候条件等背景的分析,本文为实现获取时序性植被覆盖度的空间异质性的目的,使用ENVI、GIS、Matlab等软件,基于胜利矿区1985—2017年的Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据计算NDVI,利用像元二分模型计算植被覆盖度,得到研究区植被覆盖度均值的时序变化情况。采用转移矩阵法和Sen+Mann-Kendall法对研究区域内不同等级的植被覆盖转移情况及变化趋势情况进行分析。研究表明：胜利矿区植被覆盖度均值波动较大,呈轻微下降趋势。在监测时段内68.36%的高植被覆盖区域植被发生了退化,只有3.2%左右的极低植被覆盖区域得到了良好的改善。此外,研究区植被覆盖度受到结构性因子和随机性因子的影响,空间异质性明显,灌溉区由于人为干涉,植被生长良好,极低植被覆盖面积维持在3%以下,植被覆盖显著下降区域主要集中在露天采坑、排土场等矿业景观区。     

NDVI-Ts空间全国土地覆盖分类方法研究

利用NDVI-Ts空间进行全国土地覆盖分类的方法。该方法利用1995年NOAA 10天合成的ch4、ch5通道亮温，先计算出陆地表面温度(Ts)，然后用最大值合成法计算每月的最大Ts和NDVI，以每月最大Ts和NDVI建立NDVI-Ts空间。根据像素点(NDVI，Ts)在空间中的位置矢量，求出矢量在空间中的方向角度，并作归一化处理，得到温度植被角度(NTVA)。对12个月NTVA做主成分变换提取前三个主分量，辅以全年总NDVI和大于O℃ Ts积温，用模糊K-均值法进行全国土地覆盖分类。研究结果表明，基于NDVI-Ts空间的NTVA与NDVI、Ts一起作为分类特征在土地覆盖分类中具有较高的分类精度，能够取得较好的分类效果。     

GF-1WFV与Landsat8OLI的NDVI交互比较与定量关系研究

为弥补、修正构建Landsat 8归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)长时间序列中因云层覆盖、影像质量与重访周期导致的数据缺失问题,交互比较高分一号(GF-1)与Landsat 8两类传感器的植被探测能力,并对其植被指数的定量关系进行研究,探讨以GF-1局部镶嵌或全局替换Landsat 8缺失数据构建时序NDVI的可行性。结果显示,Landsat 8与GF-1具有NDVI差异性,具体表现为Landsat 8探测地物信号更强,而GF-1获取地物信息量更多;相同空间分辨率(30 m)下两传感器NDVI数据呈现高度线性相关,经方程转换后,GF-1的NDVI拟合数据与Landsat 8的NDVI关系增强;同时,两传感器的NDVI数据存在区域差异性,且拟合数据可以有效减少差异程度。实验表明,此方法可实现Landsat 8高分辨率时序NDVI的构建,具有一定应用价值。     

基于MODIS植被指数的塔河流域植被时空变化特征研究

基于获取的塔河流域2000~2014年历年4~10月间逐月MODIS植被指数产品,采用时间序列谐波分析法(HANTS)对最大值合成的逐月NDVI时间序列数据进行了重建,用趋势线分析法对塔河流域近15年生长季(4~10月)MODIS NDVI的时间变化进行计算,用一元线性回归趋势法计算得到了塔河流域近15年生长季(4~10月)NDVI变化趋势的空间分布。结合植被类型分布图对计算得到的实验结果进行了研究分析,总结了塔河流域多年植被覆盖的时空分布及其变化规律,成果可为塔河流域综合治理及生态环境评价提供依据。