MODIS NDVI时间序列在三江平原湿地植被信息提取中的应用

以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像数据,采用一种基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据。监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别。根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表(沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地)的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据。该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.752 5。研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据。     

东北三省城市扩展及植被覆盖状况

基于三期遥感影像数据( MSS、ETM、CBERS) 对城市建成区的面积进行了调查,研究30 多年来东北三省城市的扩展情况,并且结合NDVI 数据,对研究区范围内的植被覆盖情况进行了研究。结果表明: 1976-2000 年、2000-2007 年两个阶段,城市建成区的面积持续增加,年均扩展率由 5. 10%增加至6. 32%,扩展强度比较显著的区域主要分布在哈大交通经济带上; 研究区范围内东部的植被覆盖情况明显好于西部,NDVI 均值随与城市距离的增加而提高。     

A novel dynamic stretching solution to eliminate saturation effect in NDVI and its application in drought monitoring

The normalized difference vegetation index(NDVI) is one of the key input variables for developing drought indices.However,the NDVI quickly saturates in high vegetation surfaces,and thus,the generalization of a drought index over different ecosystems becomes a challenge.This paper presents a novel,dynamic stretching algorithm to overcome the saturation effect in NDVI.A scaling transformation function to eliminate saturation effects when the vegetation fraction(VF) is large is proposed.Dynamic range adjustment is conducted using three coefficients,namely,the normalization factor(a),the stretching range controlling factor(m),and the stretching size controlling factor(e).The results show that the stretched NDVI(S-NDVI) is more sensitive to vegetation fraction than NDVI when the VF is large,ranging from 0.75 to 1.00.Moreover,the saturation effect in NDVI is effectively removed by using the S-NDVI.Further analysis suggests that there is a good linear correlation between the S-NDVI and the leaf area index(LAI).At the same time,the proposed S-NDVI significantly reduces or even eliminates the saturation effect over high biomass.A comparative analysis is performed between drought indices derived from NDVI and S-NDVI,respectively.In the experiment,reflectance data from the moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) products and in-situ observation data from the meteorological sites at a regional scale are used.In this study,the coefficient of determination(R2) of the stretched drought index(S-DI) is above 0.5,indicating the reliability of the proposed algorithm with surface soil moisture content.Thus,the S-DI is suggested to be used as a drought index in extended regions,thus regional heterogeneity should be taken into account when applying stretching method.     

红河流域NDVI时空变化及其与气候因子的关系

纵向岭谷区的＂通道-阻隔＂作用及其生态效应多年来一直是山地生态学研究的热点。位于纵向岭谷区东侧的红河流域,其地表关键生态水文要素的时空格局及变化也受到＂通道-阻隔＂作用的极大影响。利用红河流域1981～2006年GIMMS数据和2006年SPOTVEGETATION数据以及42个气象站点1981～2001年逐日降水、温度数据,使用GIS方法和地统计学方法,探讨河谷和山脉地形的＂通道-阻隔＂作用下红河流域NDVI时空变化及与气候因子的关系。研究表明：（1）红河流域植被指数在不同方向的空间自相关程度分异明显,植被指数分布总体上受地形、水热分布格局等因素的结构性影响,但在各个方向存在差异：在哀牢山的阻隔作用下,西南-东北向和东西向的植被指数分维数较低,随机部分引起的植被指数空间分异较小,而结构性变异较大;在河谷的通道作用下,西北-东南向和南-北向的植被指数分维数较高,均匀性程度较好。（2）红河流域NDVI对温度和降水变化的响应具有＂时滞效应＂,滞后时间属于30～165 d,NDVI对降水变化的响应在时间上先于对温度变化的响应;在河谷和山脉的＂通道-阻隔＂作用下,NDVI对温度和降水变化的滞后时间和敏感程度有明显的空间差异。（3）红河流域NDVI总体上没有明显的增加趋势,但存在区域差异性和空间异质性;占流域面积66.77%地区的NDVI有增加的趋势,33.23%的地区有减少的趋势,年NDVI变化率在-15.23%～23.16%间。     

Snow effects on alpine vegetation in the Qinghai-Tibetan Plateau

Understanding the relationships between snow and vegetation is important for interpretation of the responses of alpine ecosystems to climate changes. The Qinghai-Tibetan Plateau is regarded as an ideal area due to its undisturbed features with low population and relatively high snow cover. We used 500 m Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) datasets during 2001–2010 to examine the snow–vegetation relationships, specifically, (1) the influence of snow melting date on vegetation green-up date and (2) the effects of snow cover duration on vegetation greenness. The results showed that the alpine vegetation responded strongly to snow phenology (i.e., snow melting date and snow cover duration) over large areas of the Qinghai-Tibetan Plateau. Snow melting date and vegetation green-up date were significantly correlated (p < 0.1) in 39.9% of meadow areas (accounting for 26.2% of vegetated areas) and 36.7% of steppe areas (28.1% of vegetated areas). Vegetation growth was influenced by different seasonal snow cover durations (SCDs) in different regions. Generally, the December–February and March–May SCDs played a significantly role in vegetation growth, both positively and negatively, depending on different water source regions. Snow's positive impact on vegetation was larger than the negative impact.     

基于无人机和MODIS数据的巴丹吉林沙漠植被分布特征与动态变化研究

荒漠植被在减缓沙漠扩张、阻挡风沙入侵绿洲、维护绿洲稳定性方面具有重要意义。通过无人机搭载多光谱相机获取地面样地高分辨率NDVI数据以计算植被覆盖度,结合MODIS-NDVI数据,分析了MODIS-NDVI与无人机获取NDVI数据之间的一致性,进而建立MODIS-NDVI数据与样方植被覆盖度的空间反演模型,以研究巴丹吉林沙漠植被分布特征、动态变化及其对气温、降水的响应规律。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据大样方植被覆盖度和MODIS-NDVI数据构建的植被覆盖度反演模型具有较高的模拟精度。(2)研究区总体植被覆盖度较低,空间上呈由东南向西北递减的趋势。(3)植被覆盖度总体呈现上升趋势,沙漠边缘的增速较沙漠内部更为明显,其中沙漠边缘增长率达1.53%/10a,而沙漠内部为0.84%/10a。沙漠边缘57.12%植被出现改善,而沙漠内部植被改善的面积约为21.26%。(4)植被生长主要受制于生长季降水量并呈现出明显的季节变化,此外植被对降水和气温的响应存在一定的滞后效应。     

关中平原城市群植被覆盖的时空特征与影响因素

植被是全球及区域生态系统环境变化的重要指标,也是对人类社会活动有重要贡献的资源之一。为了研究关中平原城市群不同区域植被覆盖变化对自然和人文因子的响应,以划分为三个区域的植被作为研究对象,选取2000—2017年MODIS-NDVI遥感数据,运用趋势分析、探索性空间数据分析与地理探测器等方法,从时序演进与空间分布方面研究了18 a内植被覆盖的演化及分布特征,定量分析影响植被覆盖的主导因子。遥感数据要通过投影转换、拼接、最大值合成等方法进行处理,再运用Python程序进行影像批量裁剪,将遥感数据和气象数据进行分区统计,最后对该处理数据进行讨论研究。结论表明:(1)研究期内关中平原城市群植被覆盖呈显著上升趋势,NDVI平均值增速为0.077·(10 a)-1,阶段性变化特征明显,其中2005—2007阶段和2011—2013阶段极显著增加,最大上升速率达到了0.05·a-1。(2)空间上总体呈现"南高北低"的分布特征,研究区总体得到改善;高值区主要分布在南部秦岭北坡,受气候因子的影响更大,植被覆盖增加速度缓慢,达到轻度改善水平;低值区聚集在黄土高原边缘地区,植被增加趋势明显;中部关中平原极少...     

中国草原区植被变化及其对气候变化的响应

利用1982~2006年GIMMS NDVI和气象数据,探究中国草原区植被变化及对气候的响应。结果表明,近25 a中国草原区植被覆盖总体呈上升趋势,但季节变化空间差异明显。春季温度对温带典型草原、高寒草甸草原和高寒典型草原植被生长有重要影响,而夏季和秋季温度同样对高寒草甸草原影响显著;夏季降水增多能明显促进夏季温带荒漠草原植被生长。除8月份以外,温带草原5~9月NDVI均与前一个月降水显著正相关;在生长季内,高寒草原NDVI与同期温度显著正相关,但8月份除外。此外高寒草原植被在生长最旺盛时期对降水变化存在1~3个月滞后期。     

基于TVDI的西藏地区旱情遥感监测

西藏大部分地区属干旱或重干旱区,干旱发生较为频繁,是影响农牧业生产最严重的灾害之一。文章利用拉萨接收站的中分辨率成像光谱仪(MODIS)资料提取的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(ST),构建ST-IND-VI特征空间,依据该特征空间设计的温度植被旱情指数作为旱情指标,找出适合该地区的旱情判别模式,以2005～2008年6～7月同时段西藏地区卫星资料、气象旱情监测结果以及土壤相对湿度观测数据为例,进行旱情对比分析。结果表明,利用温度植被旱情指数(TVDI)法对西藏地区进行夏季干旱动态监测是可行的。     

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.