基于MODIS NDVI的广西西南典型生态区植被变化对比监测

利用2001—2010年MODIS NDVI逐16 d合成数据对广西十万大山和桂西岩溶山地两个典型生态区植被进行对比监测,分析植被年内变化特征及年际变化趋势。利用同时期的气温和降水量数据,分析两个典型生态区植被NDVI对气温和降水量的响应差异。结果表明:十万大山和桂西岩溶山地生态区年内MODIS NDVI变化特征相似,均表现出"夏秋高,冬春低"的趋势,其中十万大山生态区植被覆盖相对稳定,季节变化较小。近10 a来两个生态区植被均以改善为主,植被改善面积与退化面积比例均约为3∶2。植被年际变化幅度较小,长势较稳定。降水量、平均气温与十万大山生态区植被NDVI的相关性总体上好于桂西岩溶山地生态区,两个生态区植被与降水的相关性较一致。在夏季多表现为负相关,春、秋、冬3季多表现为正相关,这与广西降水时段集中且强度较大的特点有关。由于植被类型的显著差异,两个生态区与气温的相关性具有显著差异。     

NPP-VIIRS卫星在西藏植被监测中的应用研究

基于GIS空间分析和数学统计方法,利用TERRA、AQUA和NPP-VIIRS卫星数据反演了西藏日土县植被归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）,并对不同卫星传感器反演结果的一致性进行了检验评估。结果表明：NPP-VIIRS卫星反演的NDVI值略大于TERRA和AQUA的反演值,其估算结果与MODIS卫星估算值存在较好的相关性。NPP-VIIRS卫星可以用于西藏高原植被长势监测工作,为西藏生态文明高地建设提供更加丰富的遥感数据支撑。     

基于MODIS NDVI和气候信息的草原植被变化监测

对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化趋势。该文利用2000—2005年MODIS NDVI数据对锡林郭勒盟典型草原植被变化进行动态监测,在此基础上,以降水量、水汽压、平均气温、最高气温、最低气温、日照时数作为气候指标,分析锡林郭勒盟典型草原和荒漠草原MODIS NDVI与同期及前期气候因子的相关性,探讨草原植被变化的气候驱动因子。结果表明:2000—2005年锡林郭勒盟植被改善面积大于退化面积,植被退化面积最大的区域为荒漠草原,占全盟面积的12.84%,植被改善面积最大的区域为典型草原,占全盟面积29.09%。4类草原改善趋势由强到弱的顺序为草甸草原、典型草原、沙地草原、荒漠草原。对于典型草原,其NDVI与最高气温关系最密切,其次为水汽压;对于荒漠草原,其NDVI与最高气温关系最为密切,其次为最低气温。此外,NDVI对气候因子的响应表现出明显的时滞效应。     

基于NOAA AVHRR NDVI的西藏拉萨地区植被季节变化

根据每周的NOAA全球植被指数(GLOBAL VEGETATION NDVI,GVI),分析了西藏拉萨地区1985-1999年GVI的变化趋势及其与降水、气温等主要气候要素的相关性,并选择沿91°E和30°N两条区域内典型的样本带,进一步分析了这两个样本带上基于1 km分辨率NOAA NDVI反映的地表植被随季节的变化情况.研究表明,1985-1999年长时间序列的NOAA GVI反映了拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖的生长特点,包括季节和年际变化.自20世纪80年代中期到90年代末拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖状况有所好转;拉萨地区NDVI值对降水的变化很敏感,月平均NDVI和月降水总量之间存在明显的相关,其相关系数达0.75,而与温度的相关系数为0.63.     

基于植被生长规律的陕西省植被遥感分类

植被类型的差异除了可表现为光谱差异外,还可表现为植被生长规律的差异。植被生长以年为周期,在这个生长周期内不同植被类型有着各自的生繁衰枯的物候节律,表现出不同的生长规律。归一化植被指数NDVI是植被生长状况的敏感指示器,一年内的NDVI所构成的NDVI的时间序列曲线是表征植被生长规律的理想方法,因此利用NDVI时间序列进行植被分类是完全可行的。利用2004年全年的MODIS资料,选取距离星下点周围1000 km以内完全包含陕西省行政区域的晴空(包括部分晴空)250 m分辨率资料计算NDVI,采用NDVI多时相最大值合成法(MVC),生成了一年的月合成NDVI数据集产品,应用ISODATA算法进行非监督动态聚类。在地理信息系统的支持下,结合以往的植被类型、土地利用、种植制度区划、电子地图等辅助地理信息数据,对分类结果进行了解译和验证,并分析了各类植被类型的NDVI时间序列曲线。表明分类结果能客观地反映植被分布的地域性;各类NDVI曲线之间差别显著,有着明显的可分性,它们如实地刻画了各种植被的生长规律,并能区分植被生长规律的细微差异。     

基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展

回顾了以往植被对气候响应的有关研究,从此类研究常使用的数据、方法及获取的结论3个方面进行了分析,重点阐述了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）对降水、温度和辐射等气候因子的响应特征,并探讨了未来的发展趋势。结果表明,植被NDVI对降水的显著响应往往出现在干旱半干旱地区和干湿季气候差异明显地区,且具有一定的滞后特征,滞后的时间尺度与局地条件关系密切;温度成为植被NDVI 控制因子的情况常出现在温带或寒温带地区,与对降水的滞后响应相比,植被对于温度的滞后响应并不是特别明显;辐射对于植被的主导影响主要出现在低纬度的部分区域、高云量区域和高纬度地区的特定时间段内。认为量化人类在植被对气候变化响应过程中的作用,全球变暖情形下植被对气候响应特征的深入分析,以及植被受气候影响的多尺度特征可能是以后此类研究的发展方向。     

基于卫星遥感的长江三角洲地表热环境人口暴露空间特征

研究城市地表热环境变化的时空演变规律对防灾减灾具有重要意义。本研究以卫星遥感的夜间灯光,植被指数,高程和坡度为自变量构建了适用于人口空间分布估算的随机森林模型,结合卫星遥感反演的地表温度数据,以2016年夏季为例,研究了1km分辨率的长江三角洲地区夏季地表热环境人口暴露分布特征。研究表明:(1)利用随机模型对长江三角洲2016年人口进行1000m格网空间化分布模拟,变量解释度达到80%,人口空间化结果接近实际。(2)人口密度高值区和夏季大部分月份内的地表热环境高温区和人口暴露高和极高风险区总体有较好的对应。6月皖北地区高温区面积增大导致地表热环境的人口暴露风险较高等级的面积比例高于其他月份。(3)在月和季节平均尺度上,地表高温热环境暴露极高和高风险区域面积极少,处于沿海地区、长江下游沿线以及各县区的中心城市;中等暴露风险区域主要分布在东部及中心城市周边地区;低暴露风险区分布在东北部内陆地区和东北部人口数量相对较少地区。     

气象卫星遥感在哈尔滨地区作物生长状况监测及产量预报中的应用

由于极轨气象卫星距离地球较近,可以对地球表面的植被长势情况进行监测,植被长势情况与粮食产量情况又存在正相关。因此,用2 a同时期的植被长势情况进行比对,即可获知当年的产量情况。本文通过对近几年的极轨气象卫星实时接收到的AVHRR/HRPT资料进行处理,数据经校正生成哈尔滨地区归一化植被指数灰度图像,根据种植作物结构不同...     

基于MODIS时序植被指数的延安北部丘陵 沟壑区植被变化分析

利用2001-2009年5—1O月EOS／MODIS数据,分析延安北部七县区退耕还林 (草)生态建设工程实施以来植被指数变化。结论表明：延安北部归一化植被指数NDVI整体上呈上升趋势,线性趋势为0．015 3,平均增加了0．16,最多的增加0．19,最低的也提高了0．14,增幅比较均匀。2009年与2001年NDVI差值在0．12以上的比例达88．6％,0．2以上所占比例为13．5％。延安植被覆盖度从2001年的35．3％增加到2009年的55．8％,增加了20个百分点,线性增长趋势为1．991 7,变化极为显著。叶面积指数由2001年的0．66增加到2009年的1．18,增加了近一倍。遥感监测图上延安北部植被指数明显高于周边地区,行政边界轮廓明显凸现。退耕还林后延安植被发生了明显变化。     

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。     

呼伦贝尔市NPP时空变化及其对气候的响应

利用2000—2015年MOD17A3数据和气象站点资料,分析呼伦贝尔市NPP的时空变化特征及其对气候变化的响应情况。研究表明,呼伦贝尔市平均植被NPP为261.02 gC/(m~2·a),总体呈自西向东依次递增的分布格局。NPP的年际变化呈波动增长趋势,平均变化率为5.51gC/(m~2·a),线性增长达到显著的区域主要位于呼伦贝尔草原、大兴安岭南部林地和大兴安岭与松嫩平原过渡的耕地。16个气象站周边的NPP与各站年降水量均呈正相关,且除莫力达瓦达斡尔族自治旗(简称莫旗)外均通过了0.01水平的显著性检验,NPP与年平均气温均呈负相关,但除海拉尔区外均未通过显著性检验,NPP与日照时数正、负相关的台站同时存在。由此可知,降水是影响呼伦贝尔市NPP变化的主要因素。     

呼伦贝尔胡萝卜生育期气候条件分析

结合呼伦贝尔牧区的气候状况,从胡萝卜生育期生态特征、以及生育期田间管理方法,阐述了胡萝卜生长发育期间所需良好的气候环境。通过播种、栽培、管理、收获,证明呼伦贝尔牧区的气候完全适宜胡萝卜的生长发育。     

2012年呼伦贝尔市3次局地暴雨成因对比分析

文章利用常规气象资料对2012年汛期(6—8月)呼伦贝尔市3次局地暴雨的成因做了对比分析。结果表明:3次局地暴雨过程的环流均为径向型,整个欧亚大陆槽脊分布较明显,乌拉尔山以东的阻塞高压、西来槽以及贝加尔湖冷涡为主要的影响系统;高空急流或最大风速带与低空急流或最大风速带形成耦合,对局地暴雨过程中水汽和热量的输送以及持续强烈的上升运动的维持起重要作用。3次过程中,在雨区上空都有充沛的水汽(比湿≥10g/kg)且有强的水汽辐合,但3次过程中,水汽源地和输送路径却不同;3次过程中,大气均处于上干下湿的不稳定层结状态中,但在不稳定指数及不稳定能量上却存在较大差别;3次过程中,雨区上空存在持续强烈的上升运动,为暴雨天气的产生和持续提供了有利的动力抬升条件;对于3次降雨过程,卫星云图和雷达回波图均有较好的指示作用。     

内蒙古植被NDVI变化特征分析

对植被状况和植被覆盖的研究可以反映植被受环境条件影响产生的时空变化。文章根据GIMMS-NDVI数据集1982—2006年影像数据,分析内蒙古农田、森林、草原三种植被类型NDVI年内、年际的变化趋势以及植被覆盖变化特征的空间差异。各植被类型变化曲线都呈现4—7月NDVI激增,8—10月NDVI猛降,冬季农田、草原植被覆盖接近裸土的特点。农田夏季NDVI平均值的历年线性变化趋势通过显著性检验,森林夏季NDVI平均值呈现下降的趋势,草原夏季NDVI平均值呈现上升的趋势,但都不显著。     

MODIS卫星NDVI时间序列变化在冬小麦面积估算中的应用分析

以陕西小麦主产区关中地区为研究地点,EOS/MODIS卫星数据为主要数据源,借助冬小麦地面定位调查数据和土地覆盖类型图作为辅助信息,计算得到不同覆盖类型的植被指数时序曲线图,找出冬小麦发育期植被指数变化规律,剔除小麦生长季节的非麦区信息,用几个关键期的植被指数变化差值图设定不同阈值,利用GIS空间分析功能得到麦区分布图...     

基于遥感和GIS的中国植被指数变化的驱动因子分析及模型研究

在样带和典型区研究的基础上,采用相关分析和偏相关分析方法,对影响植被指数变化的因子（水、热和地表植被覆盖类型）进行了分析。结果表明：中国植被指数的时空变化极其复杂,虽受水、热和地表植被覆盖类型三个主导因子的影响和控制,但因时和因地而异,三者对植被指数影响和控制的主导地位也因时因地而不同;基于空间上的概念模型Indv=F(x,y,z)只能定性地描述以上三个主导因子时空变化同植被指数的相互关系。     

新一代天气雷达与TWR01小天气雷达在一次强降水天气过程中的对比分析

通过对贵阳多普勒雷达和独山TWR01小天气雷达资料在一次强降水天气过程中四个时段的观测资料和四个时段的自记降水资料进行分析对比．得出新一代多普勒天气雷达由于贵州地形影响等原因．存在一定的探测盲区,而TWR01小雷达对小范围的对流云层观测更清楚、更接近当时天空的实际情况,是多普勒天气雷达很好的补充。     

The Influence of Vegetation Cover on Summer Precipitation in China： a Statistical Analysis of NDVI and Climate Data

This study provides new evidence for the feedback effects of vegetation cover on summer precipitation in different regions of China by calculating immediate (same season), and one-and two-season lagged correlations between the normalized difference vegetation index (NDVI) and summer precipitation. The results show that the correlation coefficients between NDVI in spring and the previous winter and precipitation in summer are positive in most regions of China, and they show significant difference between regions. The stronger one-and two-season lagged correlations occur in the eastern arid/semi-arid region, Central China,and Southwest China out of the eight climatic regions of China, and this implies that vegetation cover change has more sensitive feedback effects on summer precipitation in the three regions. The three regions are defined as sensitive regions. Spatial analyses of correlations between spring NDVI averaged over each sensitive region and summer precipitation of 160 stations suggest that the vegetation cover strongly affects summer precipitation not only over the sensitive region itself but also over other regions, especially the downstream region.