全球稻谷主产国遥感估产可行性研究

利用NOAA气象卫星的序列资料,对全球稻谷遥感估产的可行性进行了探讨。并以泰国、美国、越南为例,分别对NDVI植被指数与产量进行相关分析,取得良好的应用效果。此外,还应用数理统计方法对全球稻谷的历史产量进行数学模拟,达到较高的拟合精度。     

基于MODIS数据的黄河源区植被覆盖度反演研究

以黄河源区高寒草地为研究对象,采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度;结合2001-2018年MOD13A1数据提取常用植被指数,分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演,并对其精度进行了验证;采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势.结果表明,修正的土壤调节植被指数结合回归模型的反演精度较高;黄河源区多年平均植被覆盖度为57.89％,植被覆盖度处于30％以内、30％～60％、60％以上3个区间的面积分别占源区总面积的13.1％、27.25％和49.65％;2001-2018年黄河源区植被覆盖度略呈增长趋势.     

基于MODIS-NDVI的天津市蓟州区植被特征时空变化分析

基于MODIS-NDVI数据和气象数据,研究了天津市蓟州区植被NDVI近16年的时空变化特征以及16年间气温、降水变化规律.研究结果表明,蓟州区2000-2015年年平均NDVI趋势为先降后升,最低值出现在2004年.月际NDVI均值与月平均降水量的相关性高于最大降水量的相关性,说明最低温度比最高温对植被的影响更大,月平均降水量比最大降水量对植被的影响更大.除去人类活动的影响,蓟州区县植被指数的变化主要归因于降水减少和温度增加,对于指导当地生产实践具有实际意义.     

NDVI与气候因子关系在不同时间尺度上的结果差异

植被指数是反映地表植被覆盖状况的重要参数,分析气候因子与植被指数间的相互关系有助于揭示气候变化对植被的影响,然而当前研究有两种分析植被指数与气候因子关系的方法,分别为分析植被指数与生长季内和生长季间气候因子的关系,然而这两种法差异如何,何种方法更为合适需要进一步分析。利用2000年—2009年生长季的MODIS的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集和藏北那曲地区3个气象站逐月气象资料(月平均气温、≥0℃活动积温和月降水量),分析比较了生长季内和生长季间气候因子对植被生长影响的差异,并分析了两种方法的优劣。结果表明:(1)生长季内植被NDVI与同期气温和降水量均呈高度正相关,生长季内时滞时间尺度为1个月时,植被NDVI对月平均气温及降水响应均最为强烈。(2)生长季间NDVI与同期降水量相关性并不明显,气候因子的滞后效应在生长季间也较弱。(3)生长季内和生长季间植被NDVI与气候因子的关系所得出的结论有一定差异性,可能是因为两方面的原因:生长季内植被NDVI与水热因子的高相关性与中国季风季候造成的高温多雨出现在夏季有关,而生长季内高水热条件与高植被指数对应的多年重复必然造伪的高相关系数,但这种相关性不一定能真实反映植被与水热条件的关系,而生长季间水热等气候因子与植被指数年际变化相关性分析不存在水热与高植被指数同期问题,更能真实反映气候因子年际变化对植被的影响。     

2000～2008年中国东北样带植被变化

利用经过重建后的 2000～2008年生长季MODIS-NDVI时间序列逐年生长季均值对中国东北样带植被覆盖变化进行了研究,发现植被NDVI变化过程具有明显的时空分异特征.在时间上,2001年与2002年NDVI均值比 2000～2008年9年均值分别偏低1.89%和1.44%,而2003年和2008年分别偏高2.92%和2.87%.在空间上,样带东部半湿润地区植被覆盖在 2000～2008年间年际变化很小,NDVI波动在2%以下.样带中部半干旱区NDVI波动一般低于5%.而样带西部干旱的草原和荒漠化草原区植被覆盖波动明显,NDVI波动于2003年和2008年分别出现了8.51%和6.35%高值,裸地甚至于2003年出现了高达15.07%的波动.研究区NDVI变化的时空分异特征,对遥感研究和生产实践有重要意义.一方面,在进行陆地生态系统变化监测时,不能用少数几次的监测结果预测变化趋势,这对"高空间分辨率-低时间分辨率"遥感数据应用有重要意义; 另一方面,NDVI波动的空间差异,要求在变化监测时把重点放在NDVI波动频繁的地区.     

黄土高原地区气象干旱动态格局演变及其对植被的影响

本文以黄土高原为研究区域,通过识别气象干旱的三维连续时空体,剖析了1982—2018年夏秋季节气象干旱(SPEI)事件发生发展过程与区域植被覆盖(NDVI)之间的响应关系。结果表明：(1)基于空间聚类识别的黄土高原三维气象干旱事件与历史真实干旱事件的发展演变过程基本吻合;(2)从时间和空间维度综合来看,黄土高原气象干旱发生区域NDVI往往会比同区域非干旱时期减少,且NDVI减少程度与气象干旱强度显著相关(R²=0.438 9,P<0.05);(3)从黄土高原不同土地利用类型(耕地、草地和林地)对干旱事件响应关系来看,草地最易受干旱胁迫且对干旱强度的变化最敏感,抗旱性最差;而耕地在干旱强度较大的干旱事件中更易受到影响。本研究对科学合理地理解区域干旱的动态格局演变及阐明其对植被生态系统的影响机制均具有重要参考意义。     

耕地复种指数遥感监测研究进展

复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。     

农作物遥感估产的方法综述

概述了遥感在农作物长势预测、种植面积测算和产量估算方面的原理、技术路线、研究进展,并分析了遥感估产在现实利用上存在的问题。     

遥感图像信息容量与植被指数的耦合关系研究

遥感信息容量能表征地表复杂度,为深入探究信息容量与植被之间关系,研究对植被盖度、NDVI、RVI等5种植被指数的均值、均方差与信息容量做了多种回归分析。结果表明:植被覆盖度均值、植被指数均方差与信息容量有明显相关性,其中植被盖度均方差与信息容量相关性最大,确定系数R~2为0.851 8;相关系数最大R~2为0.8642,说明遥感信息容量与植被指数、植被盖度之间有明显的相关性,证明了信息容量能有效地表征地表覆盖的变化。     

Response to climate change of different tree species and NDVI variation since 1923 in the middle arid region of Ningxia, China

The normalized difference vegetation index （NDVI） is used extensively to describe vegetation cover and ecological environ- ment change. The purpose of this study was to contrast the response of different tree species growing in the same habitat to climate change and retrieve past NDVI using tree-ring width data from tree cores collected from the transitional zone of Pinus tabulaeformis and Picea crassifolia in the Luoshan Mountains in the middle arid region of Ningxia. Correlation analysis indi- cated that radial growth ofP tabulaeJbrmis is more sensitive to precipitation and temperature change than that ofP crassifolia. Natural factors such as water availability and heat at this elevation are more suited to the growth ofP crassifolia, and are more advantageous to its renewal and succession. P. crassifolia is probably the better of the two species for protecting the forest ecosystem and conserving water in the Luoshan desertification area. Ring width of P. crassifolia correlates significantly with average NDVI for April-May （r =0.641, p 〈0.01）, and both of them are influenced positively by precipitation in April-May. The reconstructed NDVI for 1923-2007 shows the relatively low vegetation cover occurred in the 1920s-1930s, the 1960s-1970s, and the early 21 st century. The reconstructed NDVI better reflected the drought climate in the study area.