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     

基于MODIS数据不同荒漠植被指数的空间变化研究--以新疆三工河流域为例

通过对三工河流域的实例研究,探讨了干旱区不同下垫面荒漠植被指数的空问变化规律。采用植被信号／土壤噪音对15个植物样方数据进行对比分析,探讨了三工河流域荒漠植被指数的梯度变化及适宜性。结果表明：扇缘溢出带植被指数值最高,其次是山前丘陵带和固定沙丘,较真实地反映出了三工河流域荒漠植被的梯度变化规律;扇缘溢出带的EVI值要比NDVI值离散程度小,趋势平稳,在扇缘溢出带用EVI能更好地反映植被生长状况;山前丘陵带的NDVI值要比EVI值均匀,山前丘陵区用NDVI这一植被指数较好,扇缘溢出带和固定沙丘区用EVI要比用NDVI好。     

MODIS NDVI和MODIS EVI对气候的响应差异（英文）

旨在为正确认识气候-植被的相互关系提供科学的理论指导。基于MOD13Q1的植被指数(NDVI和EVI)及气象站数据(极端最低温度、极端最高温度、平均最高温度、平均最低温度、平均温度;平均蒸气压、最低相对湿度、平均相对湿度、最大每日降水量、降水量;极端风速,最大风速,平均风速,日照时数,平均站气压),对阿拉善左旗两种典型植被指数对气候因子的响应差异展开全面研究。结果表明:MOD13Q1 NDVI和MOD13Q1 EVI对气候响应存在显著差异。同一气象站中,NDVI和EVI与气候因子的相关系数显著不同。同时,NDVI和EVI与气候因子的相关系数随着气象站的不同而存在显著差异。此外,NDVI对平均最低气温、平均气温、平均蒸汽压、最低相对湿度、极端风速、最大风速、平均风速及平均本站气压存在时滞效应;而EVI仅对平均最低气温、平均蒸汽压、极端风速、最大风速及平均本站气压存在时滞效应。时滞期多数集中在3月份。因此,不同的植被类型对气候的敏感度不同,且利用气象站数据进行与植被的相关研究时首先应关注气象站与植被的相关性,方可进行下一步的深入研究。     

哈萨克斯坦1982–2015年植被时空变化（英文）

归一化植被指数(NDVI)作为表征植被生长状况的关键性指标,能够有效的提供植被生长状况的信息。本研究基于1982–2015年哈萨克斯坦时间序列的GIMMS/NDVI数据,分析植被)生长的空间格局及变化趋势,研究结果表明:哈萨克斯坦自北向南分布着农田、草地、灌丛这三类主要的植被类型,呈明晰的地带性分布特征;植被指数由北到南逐渐降低,农田、草地和灌丛三类主要植被类型的NDVI均值水平依次为农田草地灌丛;1982–2015年间,NDVI呈现出先增长(1982–1992年)、再降低(1993–2007年)、然后又增长(2008–2015年)的变化趋势。NDVI显著下降的区域占土地总面积的24.0%,主要分布在西北部的农田与草地交错地带以及南部边缘的农田,草地退化面积占草地总面积的23.5%、农田退化面积占农田总面积的48.4%、灌丛退化面积占灌丛总面积的13.7%,植被改善的区域分布在中东部的农田以及农田与草地的交错带,显著提升的面积占土地总面积的11.8%。     

近10年重庆市归一化植被指数变化分析

运用1 km分辨率经过Savitzky-Golay滤波技术平滑处理的SPOT/VGT数据,通过对1998~2007年的归一化植被指数(NDVI)时间序列数据、NDVI与气象因子的关系、10 a来NDVI变化率的空间分布以及NDVI与海拔高度的关系等进行分析,研究重庆市植被变化及空间分布情况。结果表明,重庆市NDVI年变化相对稳定,在空间上变化较大,东北及东南部分地区植被退化,而西部地区NDVI变化率增加,表明植被覆盖有所增多。另外引起NDVI时空变化的原因中,温度远大于降水量,海拔高度也与NDVI有较好的相关性。     

1982-2009 年珠穆朗玛峰自然保护区植被指数变化

植被指数是指示植被变化的重要指标, 本研究基于1982-2009 年珠穆朗玛峰自然保护区(简称珠峰地区)植被指数(NDVI)时间序列数据、土地覆被和野外调查等数据, 采用时序变化趋势和空间分析法, 对珠穆朗玛峰地区植被的时空变化过程及保护区成效进行了定量分析。研究表明:①珠峰地区NDVI分布的总特征是南部和北部高, 中部低。②1982-2009 年珠峰地区NDVI年际变化趋势和空间异质性十分明显:1982-1997 年, 珠峰地区NDVI总体上呈显著上升趋势, 北部地区增幅较大;1998-2009 年, NDVI总体下降(56.96%的NDVI呈下降趋势), 其中, 珠峰地区中部和北部的NDVI下降最为明显, 而南部核心保护区森林和灌丛的NDVI则呈显著上升趋势, 且变化幅度较大。③长时间序列植被指数变化的过程和空间差异性推断:1998 年以来, 天然林保护等生态工程促使珠峰地区保护效果更加明显。     

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006 年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响, 选取该地区多年中分 辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数( EVI) 时间序列数据进行研究, 利用时间序列谐波分析 (HANTS) 算法对EVI 数据进行去云处理, 并根据处理后的结果( 重构的EVI 数据以及HANTS 分 析得到相应频率对应的振幅和相位) , 分析干旱对该地区的影响, 同时结合地面气象数据加以补 充说明。将干旱年份和正常年份对比分析, 结果表明, 处理后的EVI 时间序列数据能较好地反映 干旱对地表植被的影响, 振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。     

自然因子对四川植被NDVI变化的地理探测

许多研究已表明基于遥感的植被指数在地表过程和全球变化研究中具有重要作用,对认识植被变化的驱动因素具有重要意义,但自然因子对植被变化影响仍然难以量化。应用地理探测器模型,研究四川地区自然因子变化对植被分布的空间模式和植被变化的交互影响,并确定了促进植被生长的各主要自然因子最适宜特征。结果表明：① 2000-2015年,四川植被覆盖度状况良好,中高、高植被覆盖面积之和均超过94%;归一化植被指数（NDVI）转化表现为NDVI > 0.4以上区域转化明显,中高和高植被覆盖区面积分别呈显著下降和上升趋势;植被覆盖时空变化差异显著,植被覆盖较高区域位于四川盆地东北部、川西北高原地区,植被覆盖较低区域分布于四川盆地中部城市密集区域。② 土壤类型、高程和年均温度变化等因子较好地解释了植被状况的可变性。③ 自然因子对植被NDVI影响存在交互作用,自然因子协同效应呈现相互增强和非线性增强关系,两种因子交互作用增强了单因子的影响。④ 研究揭示的促进植被生长的各主要因子最适宜特征,有助于更好地理解自然因素对植被NDVI变化的影响及其驱动机制。     

生物多样性遥感监测尺度选择及制图研究

利用基于空间变异理论的生物多样性遥感监测方法研究洛河流域植被生物多样性,结合半方差函数探讨植被指数用于生物多样性监测的最佳研究尺度,并分析各植被指数与生物多样性指数的相关性,据此制作洛河流域生物多样性等级分布图。研究表明:在研究生物多样性时,不同的植被指数对应不同的最佳尺度,NDVI、MSAVI和RVI的最佳尺度为3×3像元,ARVI、EVI和NLI为4×4像元,SAVI为7×7像元;通过制图研究得出该地区生物多样性水平较高,保护措施良好。     

1982-1999年我国陆地植被活动对气候变化响应的季节差异

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数 (NDVI) 作为植被活动的指标,研究中国1982~1999 年四季植被活动的变化,探讨植被活动对全球变化的主要响应方式。结果表明,18年来,中国植被四季平均NDVI均呈上升趋势。春季是中国植被平均NDVI上升趋势最为显著 (P<0.001)、增加速率最快的季节,每年平均增加1.3%;而秋季是NDVI上升趋势最不显著的季节 (P=0.075)。不同植被类型的季节平均NDVI的年变化分析表明,生长季的提前是中国植被对全球变化响应的最主要方式,但这种季节响应方式存在明显的区域性差异。夏季平均NDVI增加速率达到最大的地区主要分布在西北干旱区域和青藏高寒区域,而东部季风区域的植被主要表现为春季NDVI增加速率最大。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。     

Modeling Aboveground Biomass Using MODIS Images and Climatic Data in Grasslands on the Tibetan Plateau

Accurate quantification of aboveground biomass of grasslands in alpine regions plays an important role in accurate quantification of global carbon cycling. The monthly normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI), mean air temperature (Ta), ≥5℃ accumulated air temperature (AccT), total precipitation (TP), and the ratio of TP to AccT (TP/AccT) were used to model aboveground biomass (AGB) in grasslands on the Tibetan Plateau. Three stepwise multiple regression methods, including stepwise multiple regression of AGB with NDVI and EVI, stepwise multiple regression of AGB with Ta, AccT, TP and TP/AccT, and stepwise multiple regression of AGB with NDVI, EVI, Ta, AccT, TP and TP/AccT were compared. The mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) values between estimated AGB by the NDVI and measured AGB were 31.05 g m^-2 and 44.12 g m^-2, and 95.43 g m^-2 and 131.58 g m^-2 in the meadow and steppe, respectively. The MAE and RMSE values between estimated AGB by the AccT and measured AGB were 33.61g m^-2 and 48.04 g m^-2 in the steppe, respectively. The MAE and RMSE values between estimated AGB by the vegetation index and climatic data and measured AGB were 28.09 g m^-2 and 42.71 g m^-2, and 35.86 g m^-2 and 47.94 g m^-2, in the meadow and steppe, respectively. The study finds that a combination of vegetation index and climatic data can improve the accuracy of estimates of AGB that are arrived at using the vegetation index or climatic data. The accuracy of estimates varied depending on the type of grassland.     

区域植被覆盖的多尺度空间变异性——以贵州喀斯特高原为例

地理格局尺度依赖性的客观存在,要求在连续尺度序列上对区域植被覆盖空间变异性进行考察,以真实反映植被覆盖空间特征。以贵州喀斯特高原为例,借助地统计学和GIS 软件,揭示了研究区NDVI的空间变异特征,并进行了空间变异与空间尺度的耦合研究。结论如下：① NDVI空间变异程度表现出明显的尺度依存性,空间尺度的粗粒化对NDVI的平滑作用非常显著,但两种重采样方法对原始数据的粗粒化作用机制不同;② 基于不同遥感数据源获得的NDVI数据之间空间格局差异明显,而且传统统计结果与地统计学结果明显不同,说明空间信息对数据间的差异性统计影响显著;③ NDVI空间变异性呈现显著的各向异性,并表现出对遥感数据源的敏感性。     

陕北黄土高原景观动态的植被覆盖季节响应

半干旱地区生态环境状态与景观动态变化息息相关,为深入探讨景观动态的生态响应,本研究选择陕北黄土高原为研究区,分别就景观动态的3种类型 (景观类型间变化、类型内组分变化及未变化) 与植被覆盖状态进行分析。其中植被覆盖状态主要通过植被覆盖值高低及年内植被恢复期、维持期与转折点等曲线特征体现。结果发现研究区景观类型的动态变化并不显著,而各动态类型与植被覆盖的相关程度各不相同,植被覆盖不仅和景观类型有关,亦与景观动态类型有关,而在植被覆盖对景观动态的响应上,则体现出由于景观动态类型的差异,造成同一景观类型的植被覆盖季节响应模式和强度完全不同。     

Response Differences of MODIS-NDVI and MODIS-EVI to Climate Factors

To evaluate and provide an appropriate theoretical direction for research into climate-vegetation interactions using meteorological station data at different time scales, we examined differences between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) and their responses to climate factors. We looked for correlations between data extracted from MOD13Q1 remote sensing images and meteorological station data for the two indexes. The results showed that even though NDVI and EVI are derived from the same remote sensing image, their response to climate factors was significantly different. In the same meteorological station, the correlation coefficients for NDVI, EVI and climate factors were different; correlation coefficients between NDVI, EVI and climate factors varied with meteorological station. In addition, there was a lag effect for responses of NDVI to average minimum temperature, average temperature, average vapor pressure, minimum relative humidity, extreme wind speed, maximum wind speed, average wind speed and average station air-pressure. EVI had a lag only for average minimum temperature, average vapor pressure, extreme wind speed, maximum wind speed and average station air-pressure. The lag period was variable, but most were in the -3 period. Different vegetation types had different sensitivities to climate. The correlation between meteorological stations and vegetation requires more attention in future research.     

青藏高原中东部植被覆盖对水热条件的响应研究

植被覆盖的变化常是自然因子和人类活动的综合作用,分析植被对水热条件的响应关系有助于认识人类活动在地表植被变化中的作用程度。本文旨在结合1982~2000年地面气象观测资料和NOAA卫星的AVHRR 植被指数（8km）,对气象站点分布相对密集的青藏高原中东部的NDVI（归一化植被指数）空间变化同水热条件的响应关系进行分析。通过水热有关指标的趋势面模拟、植被类型比较和样带分析,表明：在青藏高原中东部地区,水热条件组合较好（如常绿针叶林）或较差（如荒漠半荒漠）的区域,多年平均的NDVI旬值同水热条件的相关性不强;而范围广阔的水热条件组合中等区域（如高山草甸/草原）同水热条件相关性很高;青藏高原周边区域植被对水热条件相对不敏感,而高原主体部分植被覆盖同水热的相关性则很高（0.75以上）;此外,海拔对热量条件影响很大,进而影响植被覆盖。     

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。     

雅鲁藏布江流域植被格局与NDVI分布的空间响应

雅鲁藏布江流域海拔高差约达7 000 m,气候条件复杂、生态系统类型多样,植被格局空间变化显著.笔者基于1:100万植被类型图、SPOT_VEGETATION NDVI数据集和数字高程模型(DEM),综合运用GIS空间分析技术,提取与定量分析了流域主要植被类型、空间分布特征,并结合海拔梯度、气候条件变化探讨了流域植被格局与NDVI空间变化的耦合关系.结果表明:(1) 雅鲁藏布江流域植被类型包括针叶林、阔叶林、灌丛、荒漠、草原、草丛、草甸、高山植被等11个植被型组,21个植被型,其中米林宽谷的植被型最多,自下游至上游的山南宽谷、日喀则宽谷及马泉河宽谷随着海拔梯度的变化,植被类型多样性总体呈下降趋势.(2) 随着海拔的增加,植被型组和植被型的个数均呈先增大后减小的趋势,以海拔3000～4 000 m和4 000～5 000 m最多,流域植被格局的垂直地带性显著.(3) 流域植被格局与NDVI变化表现出较好的空间一致性.针叶林、阔叶林和草丛等3个植被型组的NDVI值均以10-12月最大,其余8个植被型组的NDVI值均以7-9月最大、1-3月最小.海拔3 000 m是流域尺度植被格局变化的一个转折点.     

The role of vegetation and lithology in the spatial and inter-annual response of EVI to climate in drylands of Southeastern Spain

The regional spatial and inter-annual response of the Enhanced Vegetation Index (EVI, as a proxy for aboveground net primary production) to environmental controls was evaluated in drylands of SE Spain. By means of linear mixed-effects models we found that both the spatial patterns and inter-annual trends of the EVI annual mean were explained by climate variability but clearly modulated by lithology and vegetation. Along the spatial gradient, precipitation increased the EVI mean even compensating for the greater evapotranspiration of warmer sites. Limestones, with high available water content, showed the lowest dependence of EVI mean on precipitation. The greater capacity of scrublands to store and use soil moisture was only evident on marls sites. The observed 2001–2010 trends toward less stressful conditions (precipitation rises and temperature declines) led to EVI mean increases. This EVI mean response was steeper in grasslands, with shallow roots, and marls, with low available water content. The study revealed the importance of analyzing the seasonal timing of trends in Mediterranean drylands, where temperature and precipitation are out of phase. The observed earlier rain-arrival after summer drought and cooler early-autumn, caused very strong EVI increases at the beginning of the growing season that may favor the rest of the season.