基于遥感沿海湿地植被生产力估算研究

植被净第一性生产力是评价地表植被状况的重要指标之一,对分析和评价全球以及区域生态环境、碳循环等变化具有重要作用.植被净第一生产力的研究方法很多,本文主要运用TM影像近红外和红光通道组成的标准化差植被指数（NDVI）,借助CASA模型机理以及气象学方法,建立盐城区域净第一性生产力（NPP）遥感估算模型,并以核心区-丹顶鹤自然保护区湿地为应用案例,分析了核心区2005年间8月份净第一性生产力的变化.分析结果表明,研究区8月份的湿地各种植被NPP分别为：人工芦苇和盐蒿为1184.863266 g/m2,芦苇为1083.435262g/m2,米草为822.766878g/m2.若以NPP为衡量标准,人工芦苇和盐蒿的净第一性生产力最高.     

遥感植被分类方法的概述及发展

卫星遥感技术的发展为大范围作物的识别分类提供了新的方法，90年代以来国外主要使用卫星遥感结合植物表面温度、地形等非遥感要素对地面植被进行判识分类，我国自80年代以来应用图像纹理、植被指数变化、植被指数的动态聚类及经验正交函数等方法对大范围植被分类进行了研究。近年来，为提高植被分类精度已在提高资料的空间分辨率、利用微波遥感，综合应用“3S”技术等方面做了努力。     

黄河三角洲退化湿地植被与土壤的恢复研究

以黄河三角洲退化湿地人工引水恢复区为研究对象,采用野外植被调查、土壤采样结合室内实验方法,对植被的种类、密度、盖度、频度和重要值以及土壤含水量、pH值、有机质、全氮以及全磷等指标进行分析,旨在探讨人工引水恢复工程对黄河三角洲退化湿地所产生的生态效应。结果表明：随着水分条件的改善,恢复区植被呈现出正向演替;恢复区土壤含水量明显高于未恢复区,pH值则明显降低,土壤有机质含量高于未恢复区,土壤全氮、全磷含量变化不大。可见,引水恢复工程已经使退化湿地的生态环境得到了一定程度的改善,淡水资源仍是制约退化湿地恢复的关键因素。     

基于MODIS的藏北高原植被分类研究

本文以那曲地区和拉萨市区(文中称藏北高原)作为研究对象,对该区域的植被进行分类。通过地面调查数据、遥感数据、中国植被图集扫描图中经几何校正的西藏藏北高原作为实际参考数据,利用R2V软件和Arc info软件的结合,得出西藏藏北高原植被的数字化图。同时通过中国植被图集中西藏藏北高原的数据和MOD IS卫星6、2、1通道合成数据的特点,利用最大似然估计监督类方法对2004年9月13和27日的EOS/MOD IS卫星遥感图像的西藏藏北高原部分植被进行分类。得出西藏藏北高原7个典型植被类型及其面积,可以反映出该区域植被的特征。这对可持续发展该区域的草地资源提供了决策依据。     

基于MODIS数据的新疆植被分类监测与评价

在基础地理信息的平台上,以土地利用资料为基础制作植被分类底图,以MODIS的植被指数数据为实时更新数据,研究建立了一套植被分类动态监测与评价的方法,对新疆区域植被实现了动态分类监测与评价。     

黑龙江省湿地资源遥感信息解译分析

按黑龙江省湿地分类标准，应用资源卫星遥感技术，建立湿地资源解译标准，判别分析全省湿地资源现状与区域分布。     

基于植被生长规律的陕西省植被遥感分类

植被类型的差异除了可表现为光谱差异外,还可表现为植被生长规律的差异。植被生长以年为周期,在这个生长周期内不同植被类型有着各自的生繁衰枯的物候节律,表现出不同的生长规律。归一化植被指数NDVI是植被生长状况的敏感指示器,一年内的NDVI所构成的NDVI的时间序列曲线是表征植被生长规律的理想方法,因此利用NDVI时间序列进行植被分类是完全可行的。利用2004年全年的MODIS资料,选取距离星下点周围1000 km以内完全包含陕西省行政区域的晴空(包括部分晴空)250 m分辨率资料计算NDVI,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,应用ISODATA算法进行非监督动态聚类。在地理信息系统的支持下,结合以往的植被类型、土地利用、种植制度区划、电子地图等辅助地理信息数据,对分类结果进行了解译和验证,并分析了各类植被类型的NDVI时间序列曲线。表明分类结果能客观地反映植被分布的地域性;各类NDVI曲线之间差别显著,有着明显的可分性,它们如实地刻画了各种植被的生长规律,并能区分植被生长规律的细微差异。     

中巴卫星遥感资料在土地资源遥感调查中的应用

对中巴资源卫星遥感资料的处理方法和技术流程进行了分析和讨论。并以新疆国土资源环境遥感综合调查项目的土地资源遥感调查重点县尉犁县为例，利用2000年4～9月中巴资源卫星遥感资料，计算了遥感资料在土地调查中的分类精度。     

基于植被供水指数的农田干旱遥感监测研究

应用1995-2000年NOAA卫星资料，结合广西贵港市的数字化土地利用信息，通过时序分析方法找出典型作物代表区，并计算各典型代表区的平均、最大、最小VSWI（Vegetation Supply Water Index；植被供水指数）特征值，归纳分析水田和旱地的干旱指标，继而根据典型代表区的平均VSWI值划分旱情等级，生成农田旱情遥感图像，评估干旱情况。试验表明，该方法可用于湿润、半湿润地区的农田干旱遥感监测。     

西藏地区近期植被变化的遥感分析

利用2000—2007年的归一化植被指数,分析了近期西藏地区植被的分布状况及变化趋势,从气候条件、人类活动及其他因素等3个方面讨论了典型区域(那曲地区)植被减少的原因。结果表明,植被覆盖最好的区域是林芝及山南南部,其次是昌都、拉萨及那曲东部;不同地区的植被有显著的季节差异。近年来西藏部分地区的植被状况有所改善,植被覆盖减少最严重的区域位于那曲中东部,就全区平均而言,植被覆盖明显减少时段出现在2003—2006年之间;降水量增加(减少)、风速减少(增加)基本对应着植被覆盖的增加(减少)。近期那曲地区气温升高、降水量减少,可能导致植被覆盖减少;人口增长,城市化加剧,过度放牧,有毒植物增多,中草药的挖掘,地下矿产资源的开采以及严重的草地鼠害、虫害等都导致了那曲地区植被覆盖的减少。     

基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展

回顾了以往植被对气候响应的有关研究,从此类研究常使用的数据、方法及获取的结论3个方面进行了分析,重点阐述了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）对降水、温度和辐射等气候因子的响应特征,并探讨了未来的发展趋势。结果表明,植被NDVI对降水的显著响应往往出现在干旱半干旱地区和干湿季气候差异明显地区,且具有一定的滞后特征,滞后的时间尺度与局地条件关系密切;温度成为植被NDVI 控制因子的情况常出现在温带或寒温带地区,与对降水的滞后响应相比,植被对于温度的滞后响应并不是特别明显;辐射对于植被的主导影响主要出现在低纬度的部分区域、高云量区域和高纬度地区的特定时间段内。认为量化人类在植被对气候变化响应过程中的作用,全球变暖情形下植被对气候响应特征的深入分析,以及植被受气候影响的多尺度特征可能是以后此类研究的发展方向。     

利用归一化植被指数研究植被分类、面积估算和不确定性分析的进展

植被在全球生态系统中扮演着重要的角色.陆地生态系统与全球气候变化也是息息相关.利用遥感资料对植被进行分类,并估算植被覆盖面积已成为一个极具活力的研究方向,其结果的准确度及误差来源受到不同程度的重视.作者对利用遥感资料研究植被分类,进行面积估算,分析其不确定性三个方面的研究进展进行了回顾和讨论,探索进一步利用遥感资料分析植被信息的可行性.     

NOAA气象卫星资料在土地覆盖分类中的应用

运用植被的光谱响应特征，通过卫星遥感资料与行政统计数据，将大庆地区土地初步分为7类，并进行了国土资源评估，进一步探讨了环境保护与资源开发潜力。     

赤水河流域生态环境状况遥感监测分析

利用多源卫星遥感数据,对贵州赤水河流域2021年生态环境状况进行监测,定量评估赤水河流域的生态环境状况。结果表明：1）赤水河流域生态环境状况EI指数为68.15,生态环境状况综合评价为良;2）赤水河流域贵州段的土地利用类型主要以林地和耕地为主,流域监测区内生境质量为I级,生物多样性丰富;3）流域NDVI平均值0.42,植被覆盖度高,固土护坡、水源涵养能力较强;4）流域雨水充沛,河网密布,水网密度高达6.8;5）流域土地坡度起伏大,监测区内中度以上土地侵蚀强度的土地面积约占49%。相比,流域污染负荷指数较低,生态环境治理成效持续显现。     

阅海湿地芦苇NPP遥感估算及其时空变化分析

利用1987—2012年Landsat 5、2013—2017年Landsat 8数据,分析1987—2017年阅海湿地净初级生产力（NPP）时空变化趋势。同时,基于高分数据（GF2）估算2015—2017年4 m分辨率NPP时空变化,与Landsat结果进行对比。结果表明：在各年7—8月的NPP中2002年NPP值最低,为691.11 g·C·m^-2,2003—2007年NPP均值先增大后减小,2008年后芦苇NPP均值趋于平缓;20世纪80—90年代,芦苇广泛分布于阅海湿地湖中心及四周区域,21世纪00—10年代,芦苇集中分布于湖域东北部区域;1987—2017年,阅海湿地芦苇NPP变化区域差异明显。阅海湿地东北部区域呈降低趋势。对比阅海湿地2016—2017年GF2与Landsat反演区域平均NPP,二者并无显著差异,且变化趋势也一致。     

用气象卫星遥感资料对冬小麦苗情定量分类研究

在对1989－1999年的气象卫星遥感资料和同期24个站点的小麦苗情地面观测资料相关分析的基础上，建立了山东省冬小麦苗情定量分类监测模式。在建立模式时，为了消除由于地理位置引起的发育期差异，全省划分为5个生态区。该模式经2000年实际应用，效果良好。     

吉林省主要产粮区NDVI时空变化特征

为了确定作物长势遥感监测的评价指标,利用2000—2012年吉林省EOS/MODIS数据,采用NDVI旬最大值法,结合吉林省主要农作物生长发育的特点,对主要产粮区作物生长季旱田和水田的NDVI时空变化规律进行研究,并分析其与气温和降水的关系。结果表明:2000—2012年吉林省作物生长季农作物的NDVI随作物生长发育进程有明显的变化,水田和旱田两种作物的NDVI时间变化均呈单峰型;吉林省不同区域的NDVI变化趋势一致,5月上旬至6月上旬,NDVI呈缓慢增加的趋势;6月中旬至7月上旬,NDVI迅速增加;7月中旬至8月上旬,NDVI增加缓慢;8月中旬开始,NDVI开始下降。6月中旬开始,吉林省中部地区旱田NDVI明显高于西部地区,NDVI增长速率中部地区大于西部地区,达到峰值的时间中部地区也早于西部地区。吉林省水田NDVI变化中西部地区差异较小,均在8月上旬达到峰值,植被指数时间变化与吉林省作物生长发育进程相吻合。吉林省中西部地区作物的NDVI与气温和降水均呈正相关,气温和降水对NDVI的影响有明显滞后效应,且气温的影响大于降水。