利用MODIS数据进行旱情动态监测研究

MODIS-EVI植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系已得到明显改善,可以更有效地反映地表植被的生长状态。利用MODIS合成数据MYD11A2和MYD13A2获取的增强型植被指数(EVI)和陆地表面温度(Ts)构建EVI-Ts特征空间,并以该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,分析广西2006年秋旱分布。结果表明:以地表温度和MODIS-EVI为基础的温度植被干旱指数能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,2006年9月中旬—11月中旬广西受旱区域不断扩大,旱情持续加重。     

基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析.结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标.     

TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性

基于地表温度/植被指数(T_s/VI)特征空间建立的温度植被干旱指数(TVDI)受诸多因素的影响,其中一个重要的影响因素是植被指数,该指数在高、低植被覆盖时的敏感性不同,从而导致TVDI对旱情监测的准确度不同.针对这一问题,以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择2011年4月、8月两景TM影像,利用归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别建立T_s/VI特征空间,线性拟合特征空间的上、下边界,计算得到两种温度植被干旱指数(TVDI-NDVI、TVDI-RVI).用TVDI与同期野外实测的土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:(1)植被指数、地表温度、土壤水分之间有显著互动关系,以不同植被指数计算得到的两种TVDI与表层土壤水分相关性较好,均能够反映区域土壤干旱状况;(2)由于植被指数对植被探测的敏感性,在4月低植被覆盖时,TVDI-NDVI与表层土壤水分的相关性较高,为0.4299,8月高植被覆盖时,TVDI-RVI与表层土壤水分的相关性较高,达到0.5791;(3)在低植被覆盖区域,NDVI较RVI敏感,而在高植被覆盖区域,RVI敏感性较高.RVI适用于高植被覆盖时反演土壤湿度,NDVI则更适用于中、低植被覆盖时.     

基于MODIS数据的青藏高原旱情监测研究

本文利用温度植被旱情指数（TVDI）和植被供水指数（VSWI）分别对2009、2010年3—10月青藏高原土壤湿度状况进行监测分析,同时利用气象台站实测地面降水资料进行了验证。利用MODIS资料提取的归一化植被指数（NDVI）和地表温度（T_S）,构建NDVI-T_S特征空间,依据该特征空间计算出的反映青藏高原土壤湿度的TVDI与同期累积降水相关性显著;VSWI计算过程简单,但所反映的土壤湿度与同期累积降水的相关性较差。因此,对青藏高原这种范围广、下垫面多变复杂区域而言,TVDI能够更好地反映土壤湿度状况,对干旱监测具有一定的科学意义。     

温度植被干旱指数(TVDI)在复杂山区干旱监测的应用研究

对地观测卫星(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器因具有高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点,非常适合大范围、长时期、动态的干旱监测。本文选取云南省红河州地区为研究对象,利用MODIS植被指数和陆地表面温度产0品建立高原多山地区NDVI- T_s空间,并由此建立了复杂山区的温度植被干旱指数(TVDI)。利用该方法检测2006年3、4两个月的云南省红河地区的地表干旱情况,同时结合当地气象局信息和野外同步观测的表层土壤温度、湿度数据对该指标进行定量验证,结果表明,TVDI与土壤湿度显著相关,该方法可以用来对大区域干旱进行检测,能很好的用于山区的干旱预警与监测。     

MODIS数据在云南省积雪监测中的应用

介绍了EOS／MODHS数据特点。通过对雪的光谱特征分析，提出利用归一化积雪被指数NDSI结合归一化植被指数进行积雪信息提取的方法。并以2004年2月7日云南省大面积降雪过程为例，分析和讨论了该次过程的范围和面积。结果表明：MODIS数据在云南省积雪监测方面有很好的应用前景。     

基于MODIS数据的京津唐地区干旱监测研究

京津唐地区由于降水量不均,常出现丰枯交替或连枯、连丰现象,近几十年来呈现涝年减少、旱年增多趋势。该文利用MODIS数据,采用温度植被干旱法,结合京津唐地区的地形植被覆盖条件,利用2010年6-7月共5d的归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),借助分裂窗法反演地表温度(Ts),构建NDVI-Ts和EVI-Ts特征空间,结合研究区域实际情况确定干、湿边方程,建立了基于温度植被干旱法(TVDI)的干旱监测模型,对京津唐地区的干旱情况进行分析,比较了TVDIN和TVDIE的敏感性。结果表明:利用TVDI法对京津唐地区进行遥感干旱监测是可行的,并且TVDIE比TVDIN监测效果更好,MODIS数据可很好地满足大范围实时动态监测要求。     

基于NOAA/AVHRR和Terra/MODIS数据的植被指数季节信息比较

依据云南省中部地区的气候系统和地形地貌的区域差异,选择西南山地和东部高原地区为对比区,应用ArcGIS 9.2点面结合分析了AVHRR-NDVI、MODIS-NDVI及MODIS-EVI 3种植被指数对植被季节性变化的敏感度.结果显示:MODIS-EVI在消除影响因素方面效果最好,其与植被覆盖度的线性关系得到明显改善,尤其是在高植被覆盖区表现良好,既避免了植被指数饱和问题的产生,又削弱了大气云雨、地形地貌及土壤背景的影响程度,为遥感定量研究陆地植被提供了数据保证,尤其是涉及有关植被季节性信息的研究.     

基于MODIS数据的济南市年最大植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以济南市MODIS数据为数据源,应用像元二分模型计算,获得济南市不同年份最大植被覆盖度。应用一元线性回归方法,通过数据统计,分析2001—2013年间济南市最大植被覆盖变化状况,并分析了主要变化驱动因子。结果表明:2001—2013年济南市最大植被覆盖度空间分布具有显著的区域性,大部分地区以稳定为主,局部地区变化较大;济南市植被覆盖度变化与降水的相关性较小,与气温的相关性较高,受人为影响大;植被覆盖度空间分布受地形影响:地势平缓地带,植被覆盖度与坡度负相关,在地势较高地区,植被覆盖度与坡度正相关。根据植被生长需求的特殊性,可以因地制宜、因时制宜地调整植被布局,改善济南市生态环境。     

基于EOS/MODIS数据的NDVI与EVI比较研究

作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比     

NDVI、NDMI与地表温度关系的对比研究

通过研究归一化植被指数(NDVI)、归一化水汽指数(NDMI)与地表温度(LST)的相关关系,对比NDVI和NDMI定量分析LST的适宜程度。以Landsat 8遥感影像为数据源,以郑汴都市区为例,反演LST,计算NDVI和NDMI。从整体、分区、像元等不同层面分析NDVI和NDMI与LST的相关关系,并利用GEO-Da软件,分析150 m、300 m、450 m三种不同采样间隔数据的NDVI、NDMI与LST的空间相关性。主要结论为：①NDVI与LST的线性拟合度较差,而NDMI与LST具有很强的线性关系,剖面分析显示NDMI与LST呈显著负相关关系。②缓冲区分析结果表明,随着距城市中心距离的增加,用地类型增多,LST和NDMI之间的相关性逐渐增强。③在Moran's I空间相关性分析中,不同采样间隔下两指数与LST的负相关关系均比较明显,但由于水体在2个指数中数值的差异,使NDMI与LST表现出更强的空间负相关性,而NDVI与LST空间相关性则相对较弱。因此,总的来说NDMI是热环境研究的有效指标,与NDVI相比,NDMI与LST的负相关关系更强、更稳定,也更适宜于对LST的定量分析。     

基于遥感时序特征的地表覆被信息提取

地表覆被作为自然过程和人类活动共同作用的重要地表景观特征,对全球或局地气候、水热循环、物质传输及陆面生态系统多样性等影响深远.利用年内时序遥感影像自动提取不同地表覆被类型的方法,以新疆阜康地区为研究目标,组织2016年植被全生长季的Landsat 8 OLI地表反射时序影像,研究不同物候期植被冠层的纹理响应信息,考察研...     

Analysis of Spatio-temporal Land Surface Temperature and Normalized Difference Vegetation Index Changes in the Andassa Watershed,Blue Nile Basin,Ethiopia

Analysis of the nexus between vegetation dynamics and climatic parameters like surface temperature is essential in environmental and ecological studies and for monitoring of the natural resources. This study explored the spatio-temporal distribution of land surface temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the relationship between them in the Andassa watershed from 1986 to 2016 periods using Landsat data. Monthly average air temperature data of three meteorological sites were used for validating the results. The findings of the study showed that the LST of the Andassa watershed has increased during the study periods. Overall, average LST has been rising with an increasing rate of 0.081°C per year. Other results of this study also showed that there has been a dynamic change in vegetation cover of the watershed in all seasons. There was also a negative correlation between LST and NDVI in all the studied years. From this study we can understand that there has been degradation of vegetation and intensification of LST from 1986 to 2016.     

分层分类和多指标结合的西北农牧交错带植被信息提取

参照《中国植被》中的植被分类体系,结合野外考察结果,建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础,按“分层分类,逐层验证”的思路,实现了对研究区植被信息的提取。提取时,先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解方法,将整个研究区划分为植被区和非植被区;在植被区,基于光谱特征、纹理特征和地形特征,构建CART决策树,获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组;在植被型组内,基于不同植被类型NDVI的季节差异特征,构建NDVI差值比值指数 (NDVI_DR),将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型,使用温度植被干旱指数(TVDI),将草原进一步区分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型,从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证,最终分类的总体精度能达到79.51%,kappa系数为0.773。采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息,同时辅以地形信息。实践结果表明,分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取,精度较高,技术可行。     

古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征分析

荒漠化过程是荒漠化研究的核心问题。以1977年MSS,1990年、2010年TM和2001年ETM+四个时期为遥感影像数据源,研究了近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征。结果表明:(1)近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变经历了微弱逆转-加剧-逆转变化,荒漠化处于正逆交替动态变化中,总体上呈逆转趋势。(2)不同时期荒漠化过程演变格局特征呈波动性变化,以2001年为分水岭。近40 a来轻度和中度始终为主导作用,且有增强趋势。(3)年降水量与归一化植被指数(NDVI)相关系数达0.805,有明显正相关关系。年降水量对荒漠化具有显著作用,且其影响明显大于年均气温。(4)荒漠化过程景观格局特征对年降水量有明显响应。不同时期荒漠化过程演变中斑块密度随着降水量的增加总体呈减小趋势,年降水量达到184.4 mm,斑块密度趋于稳定,景观破碎度和景观异质性趋于稳定。随着降水的增加,轻度荒漠化类型破碎度呈逐渐减小趋势;中度荒漠化土地破碎度呈波动式变化;重度荒漠化破碎度波动下降趋势。(5)近40 a来气候变化是古尔班通古特沙漠的荒漠化与景观格局演化主要因素,但人为因素不容忽视,预示着未来干旱区荒漠化处于继续逆转趋势中。     

基于遥感的安顺夜郎湖植被干旱响应特征

根据多年的气象资料和K干旱指数,分析了夜郎湖区域气候变化特征及其干旱背景,运用干旱年份（2009年11月—2010年3月）的4景Landsat卫星遥感数据计算了区域的归一化植被指数（NDVI）和修正的归一化水体指数（MNDWI）,重点分析了夜郎湖植被对干旱事件的响应特征,并探讨了极端干旱事件对湖泊生态系统的影响。结果表明：（1）夜郎湖水库及其周边地区表现出变冷变干的气候特征,1995—2012年间气温呈显著变冷的趋势（R²=0.54,P<0.05）,而年降水量表现出波动下降的趋势（R²=0.42,P<0.05）。2009年是夜郎湖自1995年以来降水相对稀少,同时也是干旱最为严重的年份（K<0.6）。（2）当水库的K干旱指数小于0.4（特旱）时,NDVI和植被面积呈显著下降的趋势即表现出大范围的缺水性死亡,干旱开始时水库对周边植被具有一定的调节作用,基本维持原有水平,之后水库调节能力下降,植被生长受到极度抑制,出现大范围的死亡。而水库水面因受到蒸发量增大与降水量减少的影响,水分逐渐丧失,面积呈逐渐递减的特征。（3）湖泊生态系统在面对特大干旱时植被的应对能力相对较差,地表水极其缺乏,植物根系无法获得维持其生存的水分,随着干旱程度的加深而大面积死亡。     

新疆焉耆县土地盐渍化遥感监测

土地盐渍化不仅会造成地表土壤资源的破坏和农业生产的巨大损失,而且对干旱区绿洲的生态安全也构成了极大威胁,已成为一个全球性的环境(土地)退化问题。研究土地盐渍化动态演化过程及其空间分布特征,有助于了解土地盐渍化变化规律与发展趋势,对于干旱区的粮食生产安全及经济发展无疑具有重要意义。利用遥感和GIS技术,以新疆焉耆县为例,基于土地利用现状图和1976、1994和2009年的MSS、TM、ETM遥感影像,系统分析了区域土地盐渍化的动态演化过程和空间分布特征。研究结果表明,1976-2009年间,尽管焉耆县的土地利用类型未发生显著变化,但土地盐碱化的面积却呈现显著增长趋势,并已达到研究区面积的8.85%;研究时段内,盐碱化持续加重区域的面积比例相对较高,盐碱沼泽和重度盐碱土地在研究区所占面积比例分别增加了2.97%和1.31%,这表明焉耆县土地盐碱化程度发展较快,今后需改善灌溉及排水方式,合理利用地下水。     

基于MODIS的珠江三角洲地区区域热岛的分布特征

通过MODIS地温数据,研究了珠三角地区由于快速的城市化过程造成的区域性大范围温度升高现象,即"区域"热岛现象。分析结果表明,MODIS数据能够较好地反映出区域城市化进程中区域地表热环境的变化。不同下垫面的温度差异是形成区域热岛的基础。在大规模连片的城市化过程中,城镇用地的周边区域受到温度升高的影响,地表温度也相应升高,从而造成了区域大面积的温度升高,形成了区域热岛。从空间形态看,区域热岛的空间格局与城镇用地的空间布局具有较高的相关性,大城市或城市连绵区往往是区域热岛的中心。城市连绵区及其周边区域的热岛现象十分明显,而位于研究区的西南和东北方位的城镇分布比较分散,对应的区域热岛现象并不显著。     

3个时期骆马湖大型水生植物的分布及变化

大型水生植物对湖泊的生物地球化学循环具有重要影响.一方面,大型水生植物在生长过程吸收营养;另一方面,其通过向水体释放氧气而影响磷元素以及其他相关因子,进而影响磷元素的生物地球化学循环.为了从宏观上了解骆马湖生态系统变化,以1990年9月20日、2000年5月2日和2008年10月15日Landsat TM/ETM+影像为主要数据源,以大型水生植物的归一化植被指数(NDVI)为测试变量,运用分类回归树(classifica-tion and regression tree,CART)方法确定分割阈值,通过构建知识决策树的方法识别骆马湖大型水生植物动态变化特征.3个时期的遥感分类的总体精度与kappa系数分别为92.28％和0.87、91.73％和0.86、93.38％和0.88,因此,该方法的分类精度完全满足骆马湖水生植物分布及变化的研究.研究结果表明,骆马湖大型水生植物分布面积由1990年的55.461 6 km2,减少到2000年的41.801 4 km2,2008年又增加到79.065 km2;大型水生植物主要分布在骆马湖北部河湖交汇区;人类活动干扰是造成骆马湖大型水生植物分布面积发生变化的主要原因.