西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析

为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。     

MODIS植被指数及其分县统计分析的实现

MODIS归一化植被指数(NDVI)已引起了广泛的注意,它与NOAA/AVHRR的NDVI既有联系又有区别。利用同一天的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS资料,介绍了各县域内平均NDVI的统计方法和计算结果及NDVI与增强植被指数(EVI)的差异。MODIS和AVHRR两种资料得到的NDVI数值虽然有差异,但都能很好地反映植被的空间分布和时间变化。MODIS增强植被指数(EVI)对植被条件的变化更加敏感,使定量分析的精确性提高,具有较好的应用前景。     

不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比

应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。     

NOAA/AVHRR与EOS/MODIS遥感产品NDVI序列的对比及其校正

利用Terra、Aqua两颗卫星的MODIS资料、NOAA-16和17的AVHRR资料,通过对太阳和卫星天顶角及方位角等引起的大气效应订正、大气气溶胶等粒子的散射订正以及NOAA系列卫星信号的衰减订正,得到以上四颗卫星一系列的NDVI产品;对比分析了上午星Terra和NOAA-17,下午星Aqua和NOAA-16两组不同卫星传感器NDVI的差异及其与光谱响应函数的关系。结果表明,Terra和Aqua卫星NDVI随卫星观测角度的不同差异较大,平均NDVI是一种更适合的MODIS/NDVI产品算法,它代表了观测角为±30°之间的NDVI值的分布,在大气和角度的订正基础上,本研究采用了三阶多项式再次订正了观测角引起的NDVI变化;NOAA-16和17所获得的NDVI值较MODIS得到的NDVI值小很多,以MODIS的NDVI产品为标准,应用光谱响应函数将NOAA系列NDVI进行归一化处理,所得的结果基本与MODIS所得的NDVI相当;该方法基本能实现NDVI产品序列的延伸,其资料序列有时空可比性。     

植被指数及其研究进展

介绍了植被的光谱特征，概述了几种常见的植被指数及其优缺点。对MODIS探测器监测植被的特点和美国NASA归一化差值植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)产品特性和不足做了说明。指出了研究西北地区MODIS植被指数的重要意义。     

4～10月藏北地区地表植被参数的卫星遥感研究

利用MODIS可见光和近红外1~3波段的卫星资料推算得到“全球能量水循环之亚洲季风青藏高原实验”(GAME/Tibet)实验区4~10月季风前后的地表植被参数的变化情况,并将其与NOAA-14 AVHRR卫星资料分析得到的实验区的植被参数进行了比较。同时分析了不同算法在青藏高原的适用性。     

西北地区MODIS-NDVI指数饱和问题分析

为了了解西北地区MODIS-NDVI和MODIS-EVI两种植被指数的特点,本文利用美国NASA LP DAAC(Land Process Distributed Active Archive Center)2004年1~12月的250 m分辨率16天植被指数合成的MOD13 Q1数据集,对西北地区不同类型植被NDVI和EVI的特征进行分析,并对西北地区MODIS-NDVI饱和问题进行了初步研究。结果表明:NDVI和EVI对干旱—半干旱气候区植被覆盖度不高的植被类型描述能力相似,月际变化趋势一致。西北地区各种植被类型NDVI比EVI高,NDVI与EVI的差异总体上呈现从半荒漠、草原、农区到林区,随NDVI值的增加而增大的规律。对植被度覆盖度高的阔叶林和针叶林,在植被生长旺盛期,NDVI总在0.8附近波动,NDVI随植被的生长增加的很小,一直维持在一个高且平的范围内,不再能看出植被生长变化的现象,即饱和现象严重;而EVI表现良好,随着植被的生长而增加,能明显地反映出植被生长的季节变化。西北高寒草甸和陕西关中农业区NDVI也出现有不同程度的饱和,饱和时间因植被的不同从1~2月不等。0.8可作为NDVI饱和的阈值。NDVI饱和问题对卫星监测植被的研究和应用会产生误差,EVI能较好地解决NDVI的饱和问题。     

用NOAA/AVHRR探测地表反射率和NDVI的订正及误差分析

NOAA/ AVHRR反射率和标准化差值植被指数 (NDVI) 资料在气象、水文等领域都有广泛的应用。但因为地表双向反射和大气对可见光和近红外辐射的影响, 即使在地表没有变化的情况下, 卫星探测到的反射率和NDVI也有很大的变化。在除云处理和NOAA-14/AVHRR衰减校准的基础上, 利用6S模式对NOAA-14/AVHRR可见光和近红外反射率及NDVI资料进行了大气订正, 并利用Roujean和Rahman模式在大气订正后进行了双向反射订正。大气订正使可见光反射率减小3.34(反射率单位), 近红外反射率增加3.43(反射率单位), NDVI增加了0.22, 分别占各自平均值的78.2%, 15.9%, 35.5%。双向反射订正对NDVI的绝对值影响不大, 但消除了反射率和NDVI的不规则变化, 订正后能够较好地反映森林植被的物候效应。对各订正参数进行了误差分析, 结果表明订正对太阳和卫星天顶角的误差最敏感。     

基于MODIS-EVI数据的神农架林区植被指数变化特征研究

对植被覆盖动态变化监测可以提供生态系统状况有价值的信息,可以检测到人类或气候作用引起的变化.以2003-2012年MODIS的遥感数据为信息源,利用增强型植被指数(EVI),采用最大值合成法,对神农架林区植被覆盖动态变化进行监测,并与同期的气候因子进行相关性分析,结果表明:10 a来神农架林区植被覆盖整体呈增加趋势,且东部地区的EVI增幅大于西部增幅,特别是近5 a(2008-2012年),除2010年外,植被指数均为正距平.说明神农架林区近5 a来植被生长状况较好,生态环境得到了进一步改善.与气候因子进行相关性分析说明,气温是制约神农架植被生长的主要气候因子,而降水和日照是影响该地区植被生长的重要气候因子.     

用MODIS反演北京城市地区地表反照率精度以及算法改进

MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)地表反照率的精度在乡村地区已经得到了检验,但是至今没有在城市地区的有关研究。地表反照率的精度在很大程度上取决于大气订正的精度,作者利用2002年以来的北京AERONET(国际气溶胶检测网络)站点Cimel气溶胶观测资料对反射率进行大气订正,通过对比来评价MODIS地表反照率算法中大气订正的精度。结果发现,MODIS大气订正在蓝光波段具有明显的过度订正现象,MODIS大气订正后地表反射率平均偏低0.03。MODIS地表反照率在冬季有约75%的缺测,这是因为冬季严重的空气污染使得MODIS云检测得到晴空观测较少。MODIS使用三参数双向反射率函数（BRDF）要求16天以内至少有3次以上的晴空观测（MODIS算法中要求7次）。通过分析MODIS反演得到的三参数,发现虽然它们的绝对值具有明显的季节变化,但是它们的比值是十分稳定的,这样使BRDF函数降低到只需要一个参数,有效降低了对晴空观测次数的要求,这一思想可以应用到热带等晴空日数较少的地区。     

基于MODIS的广东省植被指数序列构建与应用

植被指数是衡量植被长势的重要指标,植被指数序列有助于准确地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,以及进行干旱和植被生长监测.利用2004-2006年的MODIS数据,选择RVI、NDVI和EVI三种植被指数,采用最大值合成法进行广东省植被指数序列构建.按照不同植被覆盖对三种植被指数的年际变化规律进行分析,并通过NDVI进行植被覆盖度计算以及植被覆盖等级分类来分析植被的空间分布.结果表明,建立的植被指数序列能真实地反映植被生长规律,植被覆盖度和广东地区的植被实际分布状况一致.说明建立植被指数序列是动态监测广东省植被长势的及植被环境的变化的有效方法.     

基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取

水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。     

MODIS 1B数据的预处理及归一化植被指数计算

MODIS 1B数据的预处理是MODIS数据使用前的重要处理步骤之一。本文在分析MODIS数据畸变的基础上,利用ENVI软件对2006年7月覆盖宁夏全区的MODIS 1B数据进行了bow-tie校正和几何校正。在预处理的基础上,通过最大值合成法计算出了7月下旬宁夏全区的归一化植被指数（NDVI）。结果表明,通过该方法得到的NDVI可以很好反映全区的植被状况。     

基于遥感数据的宁夏地区土壤水分反演方法比较

利用MODIS产品数据MOD11A2和MOD13A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(DST)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),构建宁夏区域2005年4、7、10月逢8、18、28日TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间,根据TS-NDVI、TS-EVI、DST-NDVI、DST-EVI特征空间建立了温度植被干旱指数(TVDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温差植被干旱指数(DTVDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI),并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标,反演了宁夏区域2005年4、7、10月的土壤水分.利用实测10 cm土壤水分进行相关分析,结果表明DTEDI在宁夏土壤水分反演中表现较好,DTVDI表现略好.     

卫星遥感藏北高原非均匀陆表地表特征参数和植被参数

卫星遥感在研究青藏高原北部地区(藏北高原地区)非均匀陆表地表特征参数和植被参数时有其独到的作用.作者提出了基于NOAA-14 AVHRR资料推算藏北高原地区地表特征参数和植被参数的方案,并把其用于全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验(GAME/Tibet)试验区.同时利用3个景的NOAA-14 AVHRR资料进行了分析研究,得到了一些有关藏北地区非均匀地表的区域地表特征参数(地表反射率、地表温度)和植被参数(INDV、植被覆盖度和叶面指数ILA).     

MODIS资料分析新疆植被生长的季节变化

基于实际的研究区域,介绍了植被的光谱特征,并引用了植被指数的概念,对MODIS探测器监测植被的特点进行说明。选择MODIS数据植被指数NDVI的时间序列分析方法分析新疆2004年植被的季节变化。