风云三号温度植被指数反演土壤湿度研究

为了研究利用我国自主产权极轨卫星风云三号(FY-3)的MERSI数据反演区域土壤水分的效果,该文利用MERSI数据分别提取归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度并构建NDVI-Ts特征空间;依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2012年乌昌地区4—9月的土壤湿度。从反演结果看乌昌地区2012年4—5月土壤湿度较低,造成农区农作物不同程度的缺水,这与实际旱情监测相一致。研究结果表明:基于MERSI数据的TVDI指数能够较好地反映区域土壤湿度的变化情况,为今后应用风云三号数据进行干旱监测提供参考。     

MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用

以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,Ts)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P 0. 05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区;时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31. 95%,2016年为27. 65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14. 45%,而全省84. 48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著;全省97. 62%地区变异系数较小,位于0～0. 8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23. 74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P 0. 1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区;其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。     

基于温度植被干旱指数的河南省旱情演化分析

2014年河南省遭遇自1951年来最严重干旱。针对这一现象,在对目前的干旱监测类型进行简要对比分析的基础上,着重阐述了温度植被干旱指数(TVDI)的基本原理;结合MODIS数据,通过数据处理提取地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI),从而建立NDVI-Ts特征空间。根据干边和湿边的散点图,对特征空间中最低温度和最高温度进行线性拟合,计算出TVDI,最后以TVDI为分级指标进行干旱等级划分,对河南省2014年7月下旬到9月上旬的旱情演化趋势进行分析。     

基于遥感技术的运城盆地干旱监测应用研究

选取TVDI作为对运城地区三个县进行干旱监测的模型,然后重点对其中涉及的地表温度(Ts)和植被指数(NDVI)等参数做详细描述,最后,经过与实测墒情的对比,证明此方法是完全可行的,得出的实际旱情等级分布图可用于农业生产中.     

基于TVDI的湖南省干旱监测分析

利用归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)构建温度植被干旱指数(TVDI)。结合湖南省地形特征对TVDI拟合结果进行高程订正,能较好地反映旱情演变规律。将处理结果划分为5个等级,湖南省存在不同程度的干旱问题,直到8月份旱情开始有缓解趋势,但干旱问题一直存在。通过插值得到的同一时期标准化降水指数对结果进行验证发现,该模型具有一定的可靠性,对于湖南省干旱监测和趋势演变具有较好的指示作用,可为湖南省旱情的预警监测提供参考。     

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。     

基于多种植被指数TVDI京津冀地区干旱监测

以京津冀为研究区,基于MODIS数据产品获取NDVI、EVI、MSAVI及LST,利用DEM对LST进行修正,建立不同植被指数的Ⅵ-Ts特征空间,选取干湿边拟合效果好的植被指数建立TVDI,获取研究区2018年植被生长季(4—10月)干旱情况,利用同步气象站点降水数据进行相关性分析,使用同期气象公报进行结果验证。结果表明：1)利用MSAVI构建的特征空间总体拟合效果优于其他两种植被;TVDI_M与同期气象站点降水数据呈显著负相关,均通过P<0.05显著检验。2)空间上,旱情主要发生在张家口和东南平原地区;时间上,旱情表现为先加剧后缓解。综上,TVDI_M模型可靠性及精度较高,可用于京津冀地区干旱监测预警。     

土壤湿度信息遥感研究

土壤湿度是农业生产与应用过程中非常重要的因素,决定农作物的水分供应状况.本文利用MODIS产品数据获取的归一化植被指数(NDVI)和陆面地表温度(Ts)构建Ts-NDVI特征空间,根据温度植被干旱指数(TVDI)的研究原理与方法,对研究区2010年5～8月份土壤湿度分布情况进行遥感监测.结合气象数据与土壤墒情资料对局部...     

微波植被指数在干旱监测中的应用

在植被覆盖区域,归一化植被指数(NDVI)被广泛地应用于干旱遥感监测。和基于光学遥感的植被指数相比,Shi等提出的微波植被指数MVI(Microwave Vegetation Index)被证实能够反映更多的植被生长信息。本文以MVI为基础,利用MVI代替目前比较成熟的温度植被指数TVDI(Temperature Vegetation Index)中的NDVI,构建温度微波植被干旱指数TMVDI(Temperature Microwave Vegetation Index),发展了一种新的干旱监测方法。本文以2006年夏季四川省发生的百年难遇的干旱为研究对象,将基于TMVDI与TVDI的干旱监测结果进行了对比分析。最后,为评估监测结果的准确性,将遥感监测的结果与基于气象站点降雨观测数据构建的标准降雨指数SPI(Standardized Precipitation Index)的计算结果进行了对比分析。结果表明,利用低频降轨微波辐射计数据计算的T MVDI最适合于进行植被覆盖区域的干旱监测。     

基于遥感技术的河南省农业旱情监测研究

干旱的发生不仅影响农业生产,还极大地破坏了生态环境。遥感技术宏观、客观、迅速和廉价的优势及其近年来的飞速发展,为旱情监测开辟了一条新途径。利用RS、GIS、GPS技术,使用MODIS卫星的归一化植被指数（ NDVI）数据、地表温度（ LST）数据和水文气象数据,结合当前旱情监测模型,以植被指数和地表温度为依托,建立了适合河南省的农业旱情遥感监测模型。     

基于K—T变换的NDVI提取方法研究

阐述了K—T变换的原理及其在植被信息提取方面的优点。将基于K—T变换提取的NDVI结果与直接在TM影像上提取的NDVI结果进行比较。实验结果表明,基于K—T变换的NDVI提取方法得到的结果图像纹理清晰、光谱保持能力强,对于区域植被覆盖信息提取,进而对生态环境变化、荒漠化等研究具有较重要的意义。     

山东半岛丘陵区NDVI的空间分布及与降水量的关系研究

本文应用3S技术生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),以山东半岛丘陵区为研究对象,解译出27条河流的流域范围。采用空间内插法计算流域内降水量,通过应用3S技术提取了相应年份的NDVI,最后对27个流域的降水量和NDVI进行了相关分析。结果表明:研究区内的NDVI较小,平均NDVI为0.0962;ND-VI与降水量在空间变化上存在一致性,关联程度极其显著(在0.01水平上),关联系数R=0.498>0.478=α0.01(26),呈线性回归关系。     

一种利用NDVI辅助提取植被信息的改进方法

为提高遥感影像中不同覆盖度植被信息由栅格到矢量的转化效率和准确度,改进了常用的NDVI辅助提取植被信息方法,即根据NDVI与植被覆盖度之间的关系自动提取不同覆盖度的植被信息.为检验该方法的效果,利用试验区一组TM影像进行植被信息的提取试验.结果表明,该方法与常用方法相比能有效地增强不同覆盖度植被边缘信息,提高了植被边缘信息栅格矢量化的效率和准确度.     

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。     

鄱阳湖流域季节性绿色覆被(作物)的NDVI指数变化特征分析

土地覆被的季节性变化特征可为全球变化模拟提供重要信息。本文利用包含植被一个完整生长周期的SPOT4-VEGETATION的NDVI影像,对鄱阳湖流域典型季节性绿色覆被(作物)的绿度值、峰值、谷值、年均ND-VI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI-MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同覆被(作物)类型的ND-VI指数年内季节变化以及NDVI时间曲线的波动与农作物生长发育阶段之间的响应规律。结果显示:以作物为主的季节性绿色覆被在作物生活期内绿度指数水平较高,在休闲期会大幅度降低;当作物处于抽穗期时,NDVI值达到作物生长期内的最大值;一年一熟、一年两熟、一年三熟作物的NDVI年内变化曲线分别呈单峰型、双峰型和三峰型波动;NDVI最小值和年均值基本上按"一年两熟或三熟作物大于一年一熟作物"的顺序变化。     

红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算

根据雷达后向散射系数建立了红树林湿地植被生物量的估算模型,并运用遗传算法确定其中非线性模型的最优参数.对比分析表明,雷达后向散射系数模型比NDVI模型在植被生物量估算中有更高的精度.使用NDVI指数有可能导致某些植被类型的生物量估算出现较大的误差.这是因为一些具有密集冠层的草本植被（例如互花米草等）有比红树林高得多的NDVI值.而雷达遥感所具有的侧视特点及一定的穿透能力能有效地获取植被的垂直信息,大大减低植被生物量估算的误差.     

应用卫星与气象数据及其关系研究黄河流域的荒漠化现状

本文应用20年（1981—2000年）的卫星数据反演归一化差值植被指数（NDVI）,同时获取地面格网的温度与降雨数据,并分析这些数据之间的关系。基于地面的温度和降雨格网数据将研究区划分为8个气候区域,再利用NDVI数据把降雨量最少的3个气候区——区1,2,3各划分为10个等级。此外,分析这3个气候区在1983—1998年15年间的NDVI变化状况,结果显示出研究区荒漠化状况的加剧。     

基于傅立叶变换的混合分类模型用于NDVI时序影像分析

应用2004年MODIS的时序NDVI数据，在分析湖北省不同地物类型的NDVI曲线季节性变化特征的基础上，设置对应的阈值，先后将水体、居民地与其他地物类型分离开。将去除了水体和居民地影响的剩余的NDVI序列影像傅立叶变换的1／12频率分量引入到地表覆盖分类的特征空间中，与其最大值影像和平均值影像组合，经过归一量化处理后合成一个类似具有三波段的卫星影像。在合成后的影像上利用最大似然法对其他地类进行分类。研究表明，引入傅立叶变换的特殊频率分量是分析多时相MODIS数据及提取地表植被覆盖信息的有效工具。     

基于MODIS的重庆森林火灾监测与应用

利用MODIS近红外、中红外及热红外的4个波段监测森林火灾,并提出了以MODIS 7波段为主的高温火点直接判别法和非高温火点综合阈值判别法。2006年重庆市森林火灾监测实践证明,该方法在城市森林火灾监测中是可用的。     

北京地区冬小麦冠层光谱数据与叶面积指数统计关系研究

以北京地区冬小麦为研究对象,利用TM传感器的光谱响应函数处理地面测量获得的冬小麦冠层光谱数据,得到对应于TM传感 器红光波段和近红外波段的反射率,进而计算出冬小麦冠层的归一化植被指数NDVI。建立了LAI与NDVI之间的不同经验关 系模型,对实验结果进行分析后得出,LAI与NDVI之间具有高度的指数相关性。