基于MODIS的藏北高原植被分类研究

本文以那曲地区和拉萨市区(文中称藏北高原)作为研究对象,对该区域的植被进行分类。通过地面调查数据、遥感数据、中国植被图集扫描图中经几何校正的西藏藏北高原作为实际参考数据,利用R2V软件和Arc info软件的结合,得出西藏藏北高原植被的数字化图。同时通过中国植被图集中西藏藏北高原的数据和MOD IS卫星6、2、1通道合成数据的特点,利用最大似然估计监督类方法对2004年9月13和27日的EOS/MOD IS卫星遥感图像的西藏藏北高原部分植被进行分类。得出西藏藏北高原7个典型植被类型及其面积,可以反映出该区域植被的特征。这对可持续发展该区域的草地资源提供了决策依据。     

基于MODIS遥感数据的武汉市植被覆盖变化监测分析

植被覆盖变化遥感监测是区域生态监测的一个重要部分,可为区域生态建设和可持续发展提供科学依据.利用2003-2008年(每年8月)的MODIS遥感数据,基于归一化植被指数的像元二分模型原理,对武汉市近6 a来植被覆盖的变化情况进行遥感监测,并分析了2003年8月和2008年8月2个时期不同等级植被覆盖度的空间分布特征以及面积变化情况.结果表明:近6 a来,武汉市植被覆盖总体呈上升趋势,植被覆盖度由2003年的59.5%上升到2008年的65.1%,其中高植被覆盖度的面积明显增加,增幅高达68.26%,反映出武汉市生态环境建设成效显著.但局部地区的植被覆盖度却出现了不同程度的下降,说明人类活动是城市植被覆盖变化的重要原因.     

基于MODIS影像内蒙古地区植被长势监测分析

利用MODIS卫星250m分辨率数据,运用归一化植被指数和地理信息系统的统计分析方法,对内蒙古地区7月份植被长势进行监测分析。内蒙古7月份植被长势较好,与多年同期平均值相比,植被长势较好的区域约占总面积的50%,植被长势较差的区域约占总面积的30%;植被长势好的区域主要集中在东部地区,植被长势差的地区主要在西部地区。从内蒙古植被的总体长势分析得出,2009年为植被长势最差的一年,2013年是植被长势最好的一年;而分析不同下垫面类型植被指数的变化趋势可知,草原地区的植被长势较其他区域的波动最大,森林的植被长势波动最小,耕地由于人为的影响,其植被指数波动较小。     

世界植被监测

世界植被监测本多，嘉明等１前言自从产业革命以来，人类活动的扩大和人口的增加，给全球环境带来负担，第二次世界大战后，其负担急剧加大。先进诸国从１９６０年代后半期，就把环境问题列入其研究对象进行广泛的讨论。在这种形势下，１９７２年联合国在瑞典的斯德哥尔摩...     

基于MODIS数据的博州植被变化及驱动因子分析

基于2006—2017年MODIS的归一化植被指数(normallized different vegetation index,NDVI)数据,采用像元尺度的回归分析方法,对博州地区NDVI的时空变化进行分析;并结合气温、降水等气象要素,参考统计年鉴的载畜量数据综合分析引起博州地区NDVI变化的驱动因子。结果表明,2006—2017年博州地区的植被尤其是草地植被以退化为主,其退化原因与人类活动关系密切。     

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。     

基于MODIS数据的重庆市植被覆盖度时空变化分析

利用2000~2014年MODIS NDVI产品,基于像元二分模型计算重庆市近15年来的植被覆盖度,并对其变化强度以及变化趋势进行了分析。结果表明,重庆市植被状况良好,2000~2014年平均植被覆盖度为65.24%,其中2014年为67.48%;渝东北、中部偏东和偏南地区植被覆盖度相对较高,渝西地区较低,主城区最低。尽管气象条件的年际变化造成植被覆盖度的起伏波动,但自2000年以来,全市植被覆盖度总体呈波动上升趋势,共增长了5.88%,平均年变化率为0.42%;境内91.03%的区域植被覆盖度有不同程度改善,其中,中度以上改善的区域占64.30%。以各区县为监测空间单位,各地植被覆盖度的变化趋势虽然不尽相同,但基本都保持增长的变化趋势,年平均增长率最高的区县为渝中区、长寿区、巴南区、合川区等。      

遥感植被分类方法的概述及发展

卫星遥感技术的发展为大范围作物的识别分类提供了新的方法，90年代以来国外主要使用卫星遥感结合植物表面温度、地形等非遥感要素对地面植被进行判识分类，我国自80年代以来应用图像纹理、植被指数变化、植被指数的动态聚类及经验正交函数等方法对大范围植被分类进行了研究。近年来，为提高植被分类精度已在提高资料的空间分辨率、利用微波遥感，综合应用“3S”技术等方面做了努力。     

利用EOS/MODIS植被供水指数监测庆阳地区的土壤湿度

利用MODIS资料和庆阳市土壤湿度资料,拟合出了植被供水指数(VSWI)与土壤湿度的关系式,回归分析表明:MODIS植被供水指数与地面湿度之间有较好的线性关系,通过对2005年庆阳地区春旱的动态监测发现,用此方法监测的土壤湿度与实际测墒值基本吻合。因此,认为利用MODIS植被供水指数监测庆阳地区的土壤湿度是可行的。     

新疆地区多时相MODIS-NDVI数据主成分分析

利用EOS／MODIS的250m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主分量反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

基于EOS/MODIS积雪遥感监测的北疆冬季人工增雪效果分析

在EOS/MODIS积雪遥感监测的基础上,运用图示分析法、序列试验法、区域对比试验法,分析了2006—2008年冬季在北疆进行的飞机人工增雪作业效果。研究结果表明,作业效果明显,作业可行;利用积雪遥感监测数据进行人工增雪效果评价的方法,能够客观地反映作业区域的积雪变化情况,可用于飞机人工增雪作业效果的评价业务。     

EOS/MODIS遥感数据与应用前景

美国地球观测系统（EOS）的TERRA和AQUA卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有36个波段和250－1000m地表分辨率，采取直接广播的形式下发数据，免费接收使用。MODIS遥感数据可广泛应用于地表覆盖变化、生物生产力和生态环境监测、气候预测和自然灾害监测（包括洪涝、干旱、森林草原火灾、雪灾、荒漠化）等领域。     

MODIS数据在乌鲁木齐地区植被景观动态监测中的应用

根据EOS／MODIS卫星时次高覆盖面广的特征，选取从4．10月的MODIS晴空资料，对整个乌鲁木齐地区植被景观进行动态监测，利用植被指数最大合成法制作了每月植被指数专题图。为了能够结合物候更好地分析乌鲁木齐地区植被随季节变化趋势以及不同时期植被生长状况，我们还制作了植被景观专题图及其变化评价图。评价图的优势在于能直观地反映植被变化的趋势，并能将变化的程度数字化，还可以根据不同的评价图叠加DEM做相应的分析。为乌鲁木齐地区植被变化研究提供有效的依据。     

EOS/MODIS数据在甘蔗寒害监测评估中的应用

利用250 m分辨率的EOS/MODIS数据,采用植被状况指数法,以广西甘蔗种植区为例,研究应用遥感方法进行甘蔗寒害监测评估的技术方法。在通过使用地理信息数据,结合GPS测定的甘蔗训练样本区,应用EOS/MO—DIS数据获取了广西甘蔗种植区域的基础上,根据甘蔗遭受寒害后叶绿素减少,从而导致归一化植被指数值发生变化的原理,建立甘蔗寒害遥感监测评估模型和产品制作流程。对2008年初广西甘蔗寒害的空间分布及其灾害面积进行监测评估,监测评估结果与灾情调查实况一致,重寒害区主要出现在广西北部和中部的甘蔗种植区,东南部、沿海地区及右江河谷的甘蔗区寒害相对较轻,灾害面积测算误差小于5%,结果表明:应用EOS/MODIS数据开展甘蔗寒害的空间分布及灾害面积的监测评估,能较好地满足业务需求。     

基于MODIS资料内蒙古气溶胶光学厚度反演分析

文章利用国家卫星气象中心引进的以暗像元特性为基础的气溶胶光学厚度反演软件,对内蒙古地区2009年12月至2010年12月的EOS/MODIS气象卫星资料进行反演,计算0.55μm气溶胶光学厚度,并提取119个气象台站气溶胶光学厚度值按盟市进行月平均、年平均值统计分析,寻找气溶胶光学厚度的空间分布特征和时间变化规律。结果表明:(1)内蒙古地区气溶胶光学厚度存在非常明显的空间分布特征,最高值区主要集中在中部和西部地区,东部的大部地区基本没有最高值出现。(2)内蒙古地区气溶胶光学厚度存在明显的时间变化规律。从1月份逐渐增加,到6月和7月份达到全年最大值,再逐渐降低趋势;春季和夏季最大,而秋季和冬季最小,夏季>春季>秋季>冬季。     

EOS/MODIS-NDVI法在新疆火情监测中的应用

根据新疆特殊的地理、气候特征，将EOS／MODIS的植被指数与火灾光谱特征综合应用到火灾监测工作中，显著的提高了火点判识的精度；同时，极大的减少了遥感监测火情的运算时间。     

利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量

植被生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其他的生物物理参量.各种不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率遥感数据的出现,使得实时监测大范围的植被生长成为可能.文中根据2004年8月至9月草地植被地面观测资料结合同期的EOS/MODIS卫星遥感数据建立了西藏藏北高原草地植被地上生物量、绿色干物质获得量与EOS/MODIS归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)之间的关系,并与影响草地植被空间分布的主要气候和高程要素之间的关系进行了分析.结果表明:在藏北高原NDVI较EVI能有效地估算草地地上生物量和绿色干物质获得量;藏北高原草地地上生物量与绿色干物质获得量的空间分布特征是从东南部到西北部逐渐减少,东南部部分地区每平方公顷的草地地上生物量在2000 kg以上,到西北部地区减少到200 kg以下.影响草地地上生物量空间分布的主要气候要素是降水,两者的相关系数为0.64,其次为温度,相关系数为0.44;草地植被地上生物量的空间分布与高程呈反比,即海拔越高的地段生物量越低.