应用多光谱ASTER数据对ETM遥感异常的定性判别研究——以东昆仑五龙沟为例

文中讨论了新的找矿参数——蚀变遥感异常的地质基础和光谱前提,在矿床地质学和蚀变矿物光谱参数特征的基础上,编制了一张用于遥感异常提取及对其地质解释的表格。ETM遥感异常提取技术已在全国推广,ASTER数据可以在三个方面对已推广的ETM起到重要的补充作用：1.利用短波红外增设的波段,对某些矿致异常区分其矿化（矿床）类型;2.利用增设的热红外波段区分某些岩性;3.可有助于解决ETM因第7波段太宽而产生的许多疑难问题。本文以东昆仑五龙沟为例讨论了ASTER对于解决ETM遥感异常性质判别困难方面的作用。     

基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法

在遥感应用领域，植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响，使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况，造成其应用的局限性。提出了一种简易方法，仅通过中巴资源卫星(CBERS：China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体，推算卫星接收到的大气程辐射，消除了大气对归一化植被指数(NDVI：Normalized Differece Vege—tation Index)的影响，减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明，该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。     

陕北植被变化遥感监测及对径流的影响

陕北北部是我国水土流失最为严重的地区,年输入黄河的泥沙量占全河的38%。1999年实施退耕还林草工程后,退耕还林草面积达9617.2 km2。利用1998-2004年NOAA卫星遥感资料,计算陕北北部地区归一化植被指数,发现陕北植被指数增幅在50%-200%之间,其中吴旗县增幅最大。对延安北部及榆林市1998-2004年降水量资料分析,得出植被指数增加是退耕还林草工程初见成效,不是由于降水变化引起的。利用1980-2004年吴旗县气象站观测的降水量和水文站所测径流量进行时间序列相关分析、典型年对比分析,得出该县植被变化对年径流量产生了影响,年径流量和泥沙量减少近一半,对保持水土有积极意义。     

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。     

内蒙古西辽河平原植被指数时空变化及其影响因素研究

西辽河平原位于我国北方农牧交错带,属半干旱气候,发育科尔沁沙地,生态环境极其脆弱,开展植被指数时空变化及其影响因素研究,对于预测土地退化风险意义重大,可为该流域生态环境保护治理及水资源合理开发利用提供技术支撑。利用2000—2019年MODIS NDVI数据,采用一元线性回归趋势法和Mann-Kendall检验分析了近20年来该地区的植被生长变化趋势及突变情况。从影响植被生长的水热条件出发,分析了NDVI值与气象因素（降水、气温）、土壤湿度、地下水埋深等因子的相关关系;结合人类活动,分析了土地利用类型变化对NDVI值的影响。结果表明:（1）2000—2019年生长季NDVI值整体呈上升趋势,不存在显著突变点,最高值0.56,最低值0.41。（2）NDVI值在空间上呈现“东高西低”的分布特征,不同用地类型的NDVI值由大到小依次为耕地>林地>沼泽地>滩地>草地>盐碱地>沙地。（3）92.5%的区域植被呈增长趋势,7.5%的区域植被呈减少趋势。（4）NDVI值与降水、气温、土壤湿度呈正相关关系,相关系数分别为0.86,0.78,0.81,降水对植被影响最大。（5）最适宜天然植被生长的地下水埋深约为3 m,当地下水埋深大于10 m时,NDVI值会随着埋深的增加剧烈减小。（6）人类活动如土地开垦、植树造林是近20年来NDVI值呈增加趋势的主要原因之一,在一定程度上改善了当地生态环境。     

基于MODIS的海南岛植被指数变化的驱动因子分析

温度、降水和地表覆盖是影响植被指数变化的主导因子，但在不同区域内不同因子对植被指数的影响程度有所不同。海南岛地处独特的热带区域，为弄清温度、降水和地表覆盖对海南岛植被指数的影响，根据MODIS遥感数据，提取了2004年海南岛的月平均植被指数集，采用了相关分析的方法，探讨了海南岛植被指数变化与其驱动因子（温度、降水和地表覆盖）的关系。结果发现海南岛植被指数的变化受温度的影响大于降水作用的影响，而降水作用的影响又大于地表覆盖的驱动作用。     

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.     

应用遥感数据研究中国植被生态系统与气候的关系

应用1982-1994年NOAA/AVHRR的归一化植被指数（NDVI）资料和587个气象台站的数据对我国不同类型植被生态系统和气候的关系进行研究，首先将我国的植被类型划分为21类，在此基础上分别研究了不同时间尺度下我国不同区域，不同植被类型和气候的关系。结果表明：在多年平均状态下，植被生态系统NDVI水平主要受水分条件的影响；年内变化上，温度对植被生态系统季相变化化起着比降水略大的作用，年降水量造成了植被季相响应的差异，在年际变化上，分别研究了4个季节和整个生长期尺度上的关系，一般情形为温度和降水对植被的年际波动起着大致相反的作用，不同植被类型在不同的生长时期（季节）对气候的变化响应方式也不同，发现在植被的生长期，我国南方和北方的植被生态系统对温度和降水的响应方式相反；同时存在2个植被-气候敏感区，分别为我国北方的典型草原到森林的过渡区和云南中部部分区域。     

陕北榆林地区土地覆被变化分析

基于1981~2001 年NOVAA/AVHRR 和1998~2004 年SPOT VEGETATION 归一化植被 指数(NDVI) 数据, 对榆林地区植被动态变化进了定量研究, 并且利用多年气象数据分析了降水 和温度变化情况。结果表明: 榆林地区植被有了明显改善, 其改善状况集中于8、9、10 月份; 植被 覆被变化具有明显的区域差异, 北部植被覆盖改善的趋势明显, 且变化比较平稳; 南部增加趋势 不明显, 有的地方还呈下降趋势, 变化幅度大。     

MODIS遥感监测滇池蓝藻水华分布

以中分辨率的MODIS数据作为遥感影像源,运用蓝藻水华在蓝波段、红波段和近红外波段的光谱特征,使用假彩色合成法（RGB：6-2-1）和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。其中假彩色合成法通过色彩差异表现蓝藻水华,具有视觉效果较好的优点,归一化植被指数法则以数值大小的方式区别水华浓度,该方法建立反演模型后可用于定量研究。