伊犁河谷天然植被覆盖度的变化特征分析

利用2000-2015年植被生长季(4~10月)MODIS/NDVI产品反演生成同时相的植被覆盖度数据,运用趋势性分析方法和皮尔逊相关系数法,进行了不同类型自然植被覆盖度时空变化特征及其与降水量、平均气温的驱动因素分析。结果表明从多年平均状态看,针叶林的植被覆盖度高于其他天然植被,灌丛类的最低,荒漠和灌丛类的植被覆盖度总体呈递增趋势;从年际尺度上看,草原和灌丛类植被对气温和降水量的响应规律大致呈反方向;不同类植被在春季(4月)对气温和降水量反映的差异性最大,与春季为新疆融雪高峰期有一定关系。     

阜新地区植被覆盖度变化提取及分析

植被覆盖度是反应地区生态环境的重要指标,利用1995,2007年的两期TM遥感数据,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算阜新地区不同时期的植被覆盖度并得出阜新地区植被覆盖度等级图以及阜新地区植被覆盖度变化等级图。得出如下结论:1995年到2007年阜新地区植被覆盖度退化面积为64.817%,好转面积为6.547%,基本无变化区域为28.636%,阜新地区植被覆盖度退化严重。     

毛乌素沙地植被覆盖变化的遥感分析

为了防止毛乌素沙地沙漠化、改善生态环境质量,近10年国家在该区域实施了一系列生态环境建设工程。这些工程的主要目标就是恢复退化植被,提高植被覆盖率。本研究基于2000年、2005年、2010年三期的Landsat数据,利用eCognition软件中面向对象分类技术和地理信息系统的叠加分析功能,分析了2000~2010年间毛乌素沙地植被覆盖变化情况。同时,通过MODIS-NDVI数据计算分析了植被覆盖度的变化趋势。研究得出:1)该区域草地大幅度增加,尤其是2005年到2010年之间,增加更加明显;林地基本稳定;旱地由于退耕还林等政策有所减少;2)近10年来毛乌素沙地植被覆盖度呈逐步增加趋势,西北部和东南部增加尤为明显。产生上述变化的自然因素和人为因素的贡献率需要进一步研究。     

基于3S技术的雅江县植被类型调查与分析

使用TM遥感影像,借助GIS软件进行了影像的处理和解译;制作了植被类型图,计算主要植被类型的面积及其变化情况;分析了3S技术在植被调查中的优势,并调查了植被动态变化,为植被恢复模式的建立提供了依据。     

近20年鄂西地区植被覆盖度时空变化特征分析

基于2000—2020年的MOD13Q1 NDVI遥感数据,使用像元二分模型计算湖北省西部山体区域的植被覆盖度,并利用斜率模型、马尔可夫转移矩阵模型和赫斯特指数综合分析了植被覆盖度的时空变化规律。结果表明,研究区的植被覆盖度总体呈上升趋势,平均植被覆盖度增加了0.025,轻微增长区域面积为44 359.26 km²,显著性增长面积为3 069.375 km²,不显著性变化的面积为39 862 km2。2000—2020年期间,时序植被覆盖度的赫斯特指数为0.63,表明研究区内植被覆盖度的增长趋势在未来是可持续的。本研究成果不仅可为城市生态环境评价提供科学依据,而且可为城市的生态建设和可持续发展提供决策支持。     

基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究

城市植被类型不同,生物量不同,其生态功能与绿化效应也不同。在目前难直接获取城市“绿量”实测数据的情况下,可以绿地面积和植被类型间接反映绿地的生物量和绿化效应。本文利用高分辨率卫星影像IKONOS,以实验区与验证区城市植被类型信息为对象,在对常用的参数和非参数分类方法进行对比实验的基础上,对SVM的核函数进行了分析,构建了基于SVM决策树的城市植被类型分类模型。分类实验结果表明：与其他传统方法分类结果比较,SVM的决策树分类方法对植被类型的分类精度达到83．5％,绿化面积总精度接近95％,取得了良好的效果。     

土地利用变化对植被净初级生产力影响研究

针对土地利用变化对植被净初级生产力(NPP)影响尚不明确的问题,该文利用MODIS、MERRA-2和Globeland 30地表覆盖等数据,基于CASA模型估算京津冀地区2000-2020年NPP,从土地利用类型面积和景观格局两方面共同探讨土地利用变化对区域NPP变化的影响。结果表明：耕地面积减小,但NPP增加,森林、草地面积增加,NPP相应增长,2000—2010年、2010—2020年植被土地利用类型面积变化对NPP变化的贡献率分别为18%、34%;景观异质性、破碎程度和连通性变化对NPP变化的影响呈增强趋势;2000—2010年,景观破碎化程度、聚集度、连通性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响较强;2010—2020年,景观异质性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响起主导作用。成果可为优化京津冀地区土地利用结构、提升区域固碳能力提供数据支撑。     

基于GEE的鄱阳湖湿地植被长期变化特征及其对水文情势的响应北大核心CSCD

针对鄱阳湖湿地植被长期变化的科学问题,本文基于谷歌地球引擎(GEE)遥感大数据平台和CART分类回归树算法提取鄱阳湖2000—2017年涨水期、丰水期、退水期和枯水期的年时序植被分布范围,阐明其时空变化特征;在此基础上,结合水位数据分析湿地植被与水文情势变化之间的响应关系。结果表明,(1)2000—2017年,枯水期、涨水期、丰水期和退水期鄱阳湖湿地植被平均面积分别为846.35、679.03、172.35、508.63 km^(2)。(2)2000—2017年,不同水位期鄱阳湖湿地植被总面积均呈增加趋势,并有向湖心演变的趋势。(3)鄱阳湖植被面积受水位影响显著,水位与植被面积呈负相关,降水异常(如极端降水或严重干旱)是导致植被面积明显偏离平均面积的主导因素。本文结论有助于鄱阳湖湿地生态系统的健康诊断,对鄱阳湖湿地保护和修复政策的制定具有科学参考意义。     

新疆植被变化特征及其对降水的响应分析

针对植被对降水响应分析的多为年际尺度且多用气候影响因子分析的问题,本文提出了一种年际与季节性相结合的时间尺度、气候与土壤因子并重的空间相关性分析法.该方法从降水的季节性规律、植被的物候期角度研究植被的年际、季节性空间变化特征,实现了不同时间尺度、空间尺度上植被变化对降水过程的响应情况的分析研究.研究表明:从季节和年际尺...     

中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析

为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致;整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%;年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。     

土地利用现状更新调查中荒漠化地区绿地信息提取的方法研究

以内蒙古奈曼旗地区为研究区域,采用landsand5-TM数据,通过对影像进行预处理,主成分分析后进行监督分类,并运用第一主成分分量与实测数据建立植被盖度遥感信息模型,对研究地区的绿地信息进行定量化的提取。结果表明:对于该荒漠化地区,遥感影像进行主成分分析后,再进行监督分类效果较好,第一主成分分量进行线性变换后,与实测数据进行一次,二次,三次拟合,以三次拟合曲线精度最高。说明在定量提取植被盖度时,采用主成分分析后的第一主分量与实测数据建立遥感信息模型的方法是可行的。     

结合时相和波谱信息的植被信息提取

本文利用2002年陕西省ETM卫星影像及相关植被地理信息,在其影像上选取覆盖全省包含不同地物类型的85个地面样地(Ground Truth),通过2003年陕西省MODIS卫星影像获取所选样地全年的NDVI时间序列曲线。采用决策树分类方法,结合NDVI时间序列曲线,实现基于时相和波谱信息的植被分类。最后通过混淆矩阵与Kappa系数等方法对分类结果进行正确率评价,结果表明,文中所给方法优于传统分类方法,所得结果与其他调查结果相一致。     

1982-2013年青藏高原植被动态变化时序分析

针对不同的数据源及时间和空间尺度会使植被覆盖度及其与气象因子影响的结果有所差别这一情况,该文基于青藏高原1982-2012年GIMMS NDVI和2001-2013年MODIS NDVI遥感数据集,结合研究区内12个典型的气象站点数据,进行了青藏高原地区植被覆盖时空动态变化规律及其与气象因子响应的时序分析,并利用重合时间段的数据对比分析了两种传感器在青藏高原地区对植被动态变化监测方面的差异.结果表明:近30年来,青藏高原地区植被呈整体改善趋势,尤其是高海拔地区;不同阶段植被的变化趋势有所不同;两种传感器在反映植被动态变化趋势上差异显著,但两者与气候因子的响应规律相同.     

唐山市植被动态变化遥感监测

基于TM和ETM+遥感图像,分析唐山市绿地分布结构及变化趋势,对唐山市植被信息进行提取,为城市规划提供科学依据及技术支持.利用归一化差值植被指数(NDVI)计算植被信息图;设定合适的NDVI阈值参数和近红外波段的阈值参数,精确判定植被像元,并生成唐山市几个区域的植被信息结果图;利用1999-2009年3个时间段的植被信息图合成植被信息动态变化图,对植被信息动态变化图进行分析.结果表明,近10 a来,唐山市城区以公园为主的植被覆盖面积增加,城南南湖生态建设作用明显,唐山城区范围正在向外围扩展.     

植被物候遥感监测研究进展

植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。     

基于TM影像的城市绿地信息提取方法研究

基于TM遥感影像,运用ERDAS,对某地城市绿地专题信息进行了提取。实验过程中首先对图像进行预处理,然后通过四种绿地信息提取方案进行比较分析,这四种方案分别为:原始波段合成法、主成份分析法、归一化植被指数(NDVI)法和实验波段组合法。将以上几种方案的图像进行反复比较,根据研究对象的实际情况,植被景观目视效果最好的是NDVI植被指数法。对以上四种方法的彩色合成图像进行监督分类,利用目视判读的方法对TM影像的分类结果进行精度检验,由此可以看出实验波段组合法的精度最高,该方法是一种有效的绿地提取的方法。     

Estimating fractional vegetation cover and the vegetation index of bare soil and highly dense vegetation with a physically based method

Normalized difference vegetation index (NDVI) of highly dense vegetation (NDVI_v) and bare soil (NDVI_s), identified as the key parameters for Fractional Vegetation Cover (FVC) estimation, are usually obtained with empirical statistical methods However, it is often difficult to obtain reasonable values of NDVI_v and NDVI_s at a coarse resolution (e.g., 1 km), or in arid, semiarid, and evergreen areas. The uncertainty of estimated NDVI_s and NDVI_v can cause substantial errors in FVC estimations when a simple linear mixture model is used. To address this problem, this paper proposes a physically based method. The leaf area index (LAI) and directional NDVI are introduced in a gap fraction model and a linear mixture model for FVC estimation to calculate NDVI_v and NDVI_s. The model incorporates the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model parameters product (MCD43B1) and LAI product, which are convenient to acquire. Two types of evaluation experiments are designed 1) with data simulated by a canopy radiative transfer model and 2) with satellite observations. The root-mean-square deviation (RMSD) for simulated data is less than 0.117, depending on the type of noise added on the data. In the real data experiment, the RMSD for cropland is 0.127, for grassland is 0.075, and for forest is 0.107. The experimental areas respectively lack fully vegetated and non-vegetated pixels at 1 km resolution. Consequently, a relatively large uncertainty is found while using the statistical methods and the RMSD ranges from 0.110 to 0.363 based on the real data. The proposed method is convenient to produce NDVI_v and NDVI_s maps for FVC estimation on regional and global scales.     

Building segmentation and outline extraction from UAV image-derived point clouds by a line growing algorithm

ABSTRACT

This paper presents an approach to process raw unmanned aircraft vehicle (UAV) image-derived point clouds for automatically detecting, segmenting and regularizing buildings of complex urban landscapes. For regularizing, we mean the extraction of the building footprints with precise position and details. In the first step, vegetation points were extracted using a support vector machine (SVM) classifier based on vegetation indexes calculated from color information, then the traditional hierarchical stripping classification method was applied to classify and segment individual buildings. In the second step, we first determined the building boundary points with a modified convex hull algorithm. Then, we further segmented these points such that each point was assigned to a fitting line using a line growing algorithm. Then, two mutually perpendicular directions of each individual building were determined through a W-k-means clustering algorithm which used the slop information and principal direction constraints. Eventually, the building edges were regularized to form the final building footprints. Qualitative and quantitative measures were used to evaluate the performance of the proposed approach by comparing the digitized results from ortho images.     

植被信息的Landsat8卫星影像提取方法

传统植被信息提取的信息源多以TM/ETM+等影像为主,在如何应用Landsat8影像提取高精度的植被信息方面研究较匮乏。针对上述问题,该文应用大理市Landsat8影像开展了植被信息提取方法研究。研究过程中通过对原始波段组合法、主成分分量组合法、衍生波段组合法、直接解译法提取结果进行对比分析,确定最佳波段组合;之后将纹理信息作为最佳波段组合影像新的波段,与光谱信息一同分类,并对结果进行分析。研究结果表明,添加纹理能够在一定程度上提高植被信息提取的精度。