利用MODIS数据计算陆地植被指数VIUPD

介绍了利用MODIS卫星数据计算VIUPD的步骤,将计算结果与NDVI和EVI进行了比较,验证了本文方法的正确性。     

基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型

基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系。结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低。发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VICLANIYieldModel)。并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高。     

小麦倒伏的光谱特征及遥感监测

小麦倒伏后茎秆和叶片在探测视场中的比例及植株组分的受光条件发生了变化,其冠层光谱特性也随之发生改变,所以利用遥感监测倒伏是可能的。首先,分析了叶片和茎秆组分的光谱特点,解释了倒伏后冠层光谱的变化特点,即光谱反射率随倒伏角度的增加而增加。其次,利用倒伏后冠层光谱反射率在可见光波段的相对增幅高于近红外波段的特点,利用实测数据分析和建立了归一化差异植被指数NDVI随倒伏角度的增加而降低的规律及模型。最后,采用2003年4月7日和5月9日倒伏发生前后的2景LandsatETM卫星影像,利用倒伏前后的NDVI值的变化,成功监测了小麦倒伏的发生程度。     

2009年武汉市植被净初级生产力估算

利用CASA模型,结合实测的光合有效辐射（PAR）数据、MODIS归一化植被指数（NDVI）和Land Cover数据、气象数据等资料,估算了2009年武汉市的植被净初级生产力（NPP）。结果显示,武汉市的植被平均单位面积年NPP产量达到464.19gC·m^-2·a^-1。6、7、8三个月NPP积累值最高,占全年的56.8%;12、1、2三个月NPP值最低,仅占5.6%。黄陂区由于林地较广,NPP值较大,在1 000gC·m^-2·a^-1以上;而城市周边由于植被覆盖面积较小,NPP值较低,在400gC·m^-2·a^-1以下。     

沙化土地遥感评价方法

 应用遥感数据,通过建立线性回归模型,进行沙化土地评价因子的反演,并以地面调查为基础进行遥感评价方法研究,探讨 遥感技术在沙化土地评价中应用的有效途径。     

内蒙古西部沙区气候变化及其植被响应

基于一套格点化的中国区域逐日观测资料(CN05.1)及归一化植被指数（NDVI）空间分布数据集,采用一元线性拟合、Mann-Kendall突变检验、Theil-Sen Median方法以及偏相关分析,研究了内蒙古西部沙区50年气温降水时空变化特征及其21年植被响应。结果表明：1969-2018年内蒙古西部沙区气温以0.447℃?(10a)-1的倾向率显著增加,发生一次显著突变。降水以4.533mm?(10a)-1的倾向率增加,发生3次突变。巴彦淖尔和鄂尔多斯东南部气温降水变化突出,空间异质性明显;1998-2018年内蒙古西部沙区NDVI整体以0.01?(10a)-1的速率显著增加,巴彦淖尔南部、鄂尔多斯以及阿拉善东南部增加最为显著;1998-2018年生长季NDVI与降水气温均呈正相关,降水对其影响大于气温,内蒙古西部沙区整体上呈暖湿趋势,且植被向好发展。     

利用气象卫星资料估算全球作物总产研究

以美国为例,利用1996～2000年每旬的全球植被指数卫星遥感资料,计算出每年耕地上作物生长季内的总NPP（Net Primary Production）。农作物总产是耕地上总NPP的一部分,根据NPP与作物总产的关系,确定作物的产量转换系数,然后利用当年耕地的总NPP值来估算当年作物的总产。通过研究表明,该方法的预测精度较高,可操作性强,能够投入业务应用。     

MODIS资料分析新疆植被生长的季节变化

基于实际的研究区域,介绍了植被的光谱特征,并引用了植被指数的概念,对MODIS探测器监测植被的特点进行说明。选择MODIS数据植被指数NDVI的时间序列分析方法分析新疆2004年植被的季节变化。     

从归一化植被指数提取气溶胶光学信息

利用卫星遥感和改进归一化植被指数(NDVI)算法,在最大值合成的MVC-NDVI与监测日NDVI差值中提取气溶胶浑浊度信息,形成新的气溶胶光学指数产品,通过监测珠三角地区细粒子气溶胶扩散过程的验证,表明方法是成功的。基于理论和实例分析,提出气溶胶研究应当从本地区地理环境和气溶胶特征的实际出发,重视细粒子气溶胶作为稳定的胶体系统对空气质量、天气系统和气候变化的影响,重视卫星遥感在气溶胶监测中的不可替代的作用。     

基于MODIS植被指数的太湖蓝藻信息提取方法研究

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,而卫星遥感技术是进行太湖水质监测与保护的措施之一.本文以2007年7月25日Terra/MODIS数据为主要数据源,用比值植被指数(Irv)、归一化植被指数(Indv)和增强型植被指数(Iev),研究提取太湖蓝藻信息.结果表明:植被指数可以有效提取遥感影像中的蓝藻水华信息,其中Indv是应用效果较好的植被指数之一;在掩膜处理后,用Indv提取了太湖蓝藻的面积分布信息,效果较好;此外,选取Indv为测试变量,利用决策树分类法,有效地把蓝藻水华高浓度覆盖区、中浓度覆盖区和轻浓度覆盖区分开来,为准确掌握太湖蓝藻发生、发展趋势和发生程度提供可靠信息.