基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取

为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。     

黄河流域植被覆盖度动态变化与降水的关系

利用8km分辨率Pathfinder NOAA-NDVI数据，对黄河流域1982－1999年地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化进行了分析，并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI之间的相关系数分析了降水对流域植被覆盖的影响。结果发现近20年来黄河流域平均植被覆盖度有增加趋势，但青藏高原上有所减小；汛期降水量的多少对地表植被覆盖度的年际变化起主要作用，其中草原地区影响最显著，而在森林植被区及部分灌溉农作区，降水的年际变化对地表覆盖的影响比较小。     

策勒绿洲植被覆盖动态变化遥感研究

使用经严格配准的2个时相的TM和HRV图像数据为基础底料编制规一化植被指数图（NDVI），根据策勒绿洲特有的生态环境特征，研究植被指数灰度级与盖度级的对应函数关系，将其转换成植被盖度图。最终利用植被盖度图像所提供的各盖度级的数量和空间分配状况来评价图像所包括时段，即1990年至1998年期间植被环境质量的变化，为该区域生态环境综合治理提供新的研究方法。     

2000年以来朝鲜植被覆盖变化及其与气候因子的相关性研究

生态环境的可持续与人类福祉和生态系统服务息息相关,研究植被覆盖变化及其与气候因子的相关性,探讨植被覆盖时空变化规律,探究气候因子对植被变化的驱动机制,对预见气候因子对生态系统影响、制定生态环境可持续保护策略具有深远意义。基于此,利用美国国家航空航天局发布的MODIS NDVI数据并结合相关的气候资料,通过对像元信息进行提取与分析,采用最大合成法、克里金插值法、相关分析法等方法,对2000-2016年朝鲜全境植被覆盖变化及其与气候因子的相关性进行了研究。结果表明：朝鲜全境植被覆盖空间分布不均,北部盖马高原、东北部咸镜山区,中、东部山地丘陵区为高值区;西、南部平原地区,东部沿海地带为低值区。NDVI值整体上增加,局部减少,空间差异明显。植被生长受气温和降水双重驱动,其中,气温对植被年内生长变化比降水作用更大;而气温因素中,年平均气温对植被生长的影响程度略大,NDVI对降水的响应存在明显滞后效应;NDVI对温度和降水的响应程度与空间地理位置、高程有关。区域植被NDVI年际变化主要受年最低气温和人类活动的影响。     

蒙古中部地区植被覆盖衰退问题案例研究（英文）

本文选择蒙古中部地区的两个模型多边形对植被多样性进行调查研究。它们都位于干旱、半干旱少雨地区。基于Landsat TM影像,本文研究了多边形区域的NDVI随时间变化的多时相NDVI值制图,得到所选择的具备不同值NDVI区域的全尺度景观特征。这一特征在对耐旱环境组的植被分析中得到了证实。该过程中将近整个实验多边形区域的植被偏离得到了追踪。NDVI的时间分布分析呈现出数值的降低,这说明了在戈壁,稀疏植被存在耐旱趋势。在半干旱气候区域中偏离植被趋势与牧草地的重载负直接相关。     

基于RS与GIS的干旱区棉花信息提取及长势监测

以CBERS—1卫星图像为信息源，在新疆石河子地区，通过三种不同分类方法的对比，得出Fuzzy—ARTMAP的分类结果精度最高。在GIS的支持下，根据Fuzzy—ARTMAP的分类结果提取了棉田信息。利用2001年和2002年不同时相的MODIS和TM图像计算得到归一化植被指数(NDVI)和NDVI差值图像，将NDVI差值图像与棉田信息叠加后并分级，得到年际间和年内棉花长势的动态分布图和相同时相棉花长势的区域差异图。     

洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

将离散小波多分辨率分析（MRA）应用于归一化植被指数（NDVI）时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明：小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。     

2000—2020年甘肃省植被覆盖特征及其对气候变化和人类活动的响应北大核心CSCD

甘肃省生态环境脆弱,是中国最早开展退耕还林工程的省份之一。厘清退耕还林工程时期的甘肃省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化和人类活动的响应,对促进生态文明建设和实现可持续发展的战略具有重要意义。基于MODIS-NDVI数据,采用时间地区双向固定效应的广义相加模型定量研究植被覆盖变化对气候变化与人类活动的响应,辅以趋势分析、偏相关分析,对2000—2020年甘肃省NDVI时空变化特征进行分析。结果表明:(1)2000—2020年,甘肃省植被NDVI整体呈显著增加趋势,年平均增长速率为0.004。全省81.43%的地区植被呈显著改善趋势,1.08%地区呈显著退化,其余地区无显著变化。(2)甘肃省植被NDVI与降水的相关性大于气温;气温对植被NDVI起抑制作用,而降水对植被NDVI起非线性促进作用。(3)人类活动使植被NDVI增加的区域主要分布于陇中黄土高原和陇东黄土高原,贡献度为15.4%~48.6%;使植被NDVI下降的区域位于甘南、河西走廊及马鬃山地区。本研究结果可为评估退耕还林工程背景下甘肃省植被覆盖变化提供参考。     

2000-2012年祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的相关性

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS NDVI数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区NDVI与气温呈显著正相关,夏季NDVI与降水呈显著正相关,秋、冬季NDVI与降水、气温的相关性不明显。     

NDVI对降水季节性和年际变化的敏感性

利用气候变量实现对NDVI所表示的植被绿度信息的预测,以表达生物圈过去和未来状态,对全球变化研究是非常重要的.分析了1983～1992年降水的年际动态、季节动态与中国北方几种典型植被类型NDVI的关系,以及降水的空间分异对植被的影响.结果表明,降水的年际变化对植被生长的影响存在着明显的区域差异;在不同植被类型分布区,10年间降水的季节分配动态不同,降水季节分配的变化对不同类型植被生长有重要的影响;地表植被NDVI对降水的时空变化敏感.     

利用 GIS地理统计模块预测海南岛植被指数季节性变化趋势

虽然采用遥感图像提取的植被指数在空间上能较好的反映作物的状况,但其不能预测植被指数在空间上的变化范围,如果能从整体上了解不同市县在不同季节的平均植被指数值,就可以对该区域整体植被状态进行量化分析,也就可以从大范围内进行植被指数的预测分析.利用地理信息系统(GIS)和地统计学相结合的地理统计分析模块(ArcGIS Geostatistical Analyst),根据MODIS遥感数据提取的每季度不同市县平均NDVI植被指数,采用Kriging插值的方法分析了海南岛归一化植被指数(NDVI)季节性变化趋势,并     

MODIS-NDVI时序数据分析方法研究——以塔里木河下游第七次秋季输水为例

采用季节指数方法对MODIS-NDVI数据进行时序分析,以塔里木河下游为试验区开展生态环境遥感监测应用研究,对塔河下游2005年第秋季生态输水效应进行定量化评价:与2001年相比,此次输水改善了下游区域总体生态状况,距河道3 km内NDVI平均波动在0.7~0.85左右;而各河段区的生态改善程度因地而异,下游上段NDVI变异函数变程为0.65 km,后段为0.4 km;同时发现输水对植被物候历有16天的滞后作用;另外,输水后16天旱区植被状况最佳,输水后32天下游生态整体改善最为明显。利用NDVI时间序列可以对生态输水效应进行评估,然而NDVI空间变化与输水过程中地下水位抬升变化的相关关系需要进一步研究。     

基于线性光谱分离技术的西藏乃东县土地覆被变化监测

青藏高原是全球气候变化研究关注的热点地区,也是中国生态保护的重点区域,其土地覆被变化研究对优化土地利用结构、改善土地覆被状况和生态环境具有重要意义。线性光谱分离技术是利用遥感手段监测土地覆被变化的有效方法。本文选取西藏乃东县为研究区,利用1988、2000和2010年三期Landsat TM、ETM遥感影像,采用线性光谱分离技术,定量提取了研究区三期影像中单个像元的植被、裸土、裸岩覆被率比例,同时将植被分量与NDVI结果进行对比分析。结果表明：①研究区山峦重叠,沟谷纵横,地表破碎,混合像元比例高,线性光谱分离技术可以很好地处理复杂地物的土地覆被变化;②1988-2010年间,研究区裸土面积下降幅度较大,植被覆盖率及裸岩覆盖率有所上升,说明本区植被得到一定的恢复,但同时石漠化也在进一步加剧;③通过对线性光谱分离的植被分量与NDVI结果比较,发现线性光谱分离技术对青藏高原土地覆被识别具有较好的适用性。     

基于多时相Landsat影像的中亚地区植被覆盖遥感监测

针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine（GEE）地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明：（1）中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。（2）中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。（3）植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。（4）裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×10⁴ km²,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。     

草原植被长势遥感监测研究进展

草原植被长势监测是草原监测的重要领域, 它能从宏观上揭示草原的生长状况及其动态变化, 从而为草原科学管理提供快速、准确的参考依据。目前长势监测主要利用遥感的方法, 即选择归一化植被指数NDVI作为反映植被生长状况的指标, 方法有同期对比法、植被生长过程曲线法、直接监测法。本文在总结草原长势监测进展与方法的同时, 指出了其中存在的问题--监测中过分依赖NDVI、不区分草原类型而使用同一种方法进行监测;对未来发展方向做了展望--监测中选用适宜植被指数、监测方法, 分区域、分类型的监测长势, 提高监测精度, 将长势监测与草原产草量、生产力结合, 为牧民生产提供指导。     

基于变化轨迹探测的植被景观格局动态分析——以塔里木河下游生态输水区域为例

 在遥感与GIS技术支持下,以2006、2007、2009、2010年Landsat-5/TM影像与2008年的CBERS/CCD影像为主要数据源,获得5 a的植被/非植被类型图。在此基础上,提取并归纳5 a间的植被变化轨迹:恒定植被、恒定非植被、转变为植被、转变为非植被、非稳定变化。利用景观格局分析软件FRAGSTATS 3.3计算了变化轨迹景观格局的3种景观指标。结果表明,2006—2010年植被面积减小,主要因为生态输水量减小、输水间隔较大,导致草本植被、乔灌木幼苗死亡;恒定非植被的比重最大,表明非植被类型是研究区的基质,其次是转变为非植被的比重,说明5 a间植被的衰退程度要强于恢复程度;转变为植被与非稳定变化两种类型属于过渡性植被变化类型,受生态输水量、分布的制约严重;各种变化轨迹类型的形状规则较为稳定,其中以恒定非植被类型最稳定而非稳定变化类型最不稳定。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

基于SPOT-VGT NDVI的矿区植被遥感监测方法

以SPOT-VGT NDVI为遥感数据源,结合中国北方矿区环境特点,研究矿区植被和土地荒漠化的遥感监测方法,包括时间序列数据合成、植被变化趋势分析和土地荒漠化分级3方面.对每个像素的NDVI时间序列数据进行线性拟合,据直线斜率将NDVI变化程度分为7级;依据NDVI转换得到的植被覆盖度,将矿区土地荒漠化程度分为5级.以中国西北神东矿区为例,对该文提出的方法进行验证.     

青海高寒草甸退化演替中的植被指数

随着气候变化和人为活动干扰,高寒草甸退化已成为青藏高原严重的生态环境问题,精准识别其退化程度并制定相应恢复策略,对实现高寒草甸可持续发展具有重要意义。目前,低空间分辨率MODIS数据为草地遥感监测的主要数据源,但难以满足景观破碎度或异质性较强地区的应用。本研究基于野外调查资料,利用多源遥感数据（MODIS、Landsat、Sentinel-2）研究不同空间分辨率归一化植被指数（NDVI）对高寒草甸退化演替的响应,为准确评估青藏高原高寒草甸退化程度提供依据。结果表明：（1）随着高寒草甸退化,植被群落优势种演化趋势为禾草—矮嵩草—小嵩草—杂草群落;植被高度和生物量先快速下降,然后缓慢下降或趋于稳定,植被覆盖度和NDVI的变化呈相反特征。（2）随着湿地草甸旱化,植被群落优势种从藏嵩草演变为矮嵩草或小嵩草,湿地旱化初期植被高度、生物量和覆盖度平均值略低于原生湿地,NDVI略大于原生湿地,差异不显著。（3）植被高度、覆盖度和生物量与Sentinel-2或Landsat的NDVI相关性均优于MODIS,说明Sentinel-2和Landsat的NDVI对高寒草甸退化演替过程更加敏感,采用该数据能更准确评估高寒草甸退化程度。