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151.
用极轨气象卫星资料分析飞机增雨云层条件 总被引:3,自引:0,他引:3
综合应用NOAA卫星AVHRR/3和FY-1极轨气象卫星高分辨0.58~0.68μm可见光、1.58~1.64μm近红外和10.3~11.3μm红外多通道资料,充分考虑了云的厚度、云中粒子尺度和云顶亮温的信息,给出了适宜飞机增雨作业云层的卫星遥感判据,建立了云层作业条件分析模型。实际应用表明,卫星遥感分析图可以有效地监测、判识和分析云层的增雨作业条件,应用效果好,可作为飞机增雨航线设计、作业决策的重要依据。通过增雨个例的微波图像特征分析,初步分析了AMSU—B微波图像在人工增雨作业中的作用和应用前景。 相似文献
152.
植被覆盖状况是监测与表征区域生态建设成效的重要指标。以往研究注重区域植被覆盖状况的整体变化分析,对长时期区域内部植被覆盖变化及其差异研究较少。文中基于京津风沙源区遥感影像数据,采用GIS空间分析技术,重点评估了2000—2015年植被覆盖度的年际变化及其区域差异。研究结果表明,2000—2015年京津风沙源区植被覆盖度变化为35%~45%,且随年份变化呈波动增加趋势,年均增速为0.4%(P<0.05),生态治理取得明显植被恢复成效。8个治理分区植被覆盖均有所增加,但区域差异明显,晋北山地丘陵亚区和燕山丘陵山地水源保护亚区植被覆盖度年均增速超过0.6%,浑善达克沙地亚区与荒漠草原亚区植被覆盖度年均增速不及0.2%,这与区域地表组成和气候背景有关。从地市来看,北京、天津和承德植被覆盖度较高,但朔州和张家口植被覆盖度增速明显,而乌兰察布和包头植被覆盖度年均增速低于0.1%。相比2000年,2015年京津风沙源区有51%的区域植被覆盖度增加,49%区域植被覆盖度未变或降低,主要集中在京津风沙源区的中部和西部县市(旗),未来生态治理过程中应加以重点关注。 相似文献
153.
生态环境的可持续与人类福祉和生态系统服务息息相关,研究植被覆盖变化及其与气候因子的相关性,探讨植被覆盖时空变化规律,探究气候因子对植被变化的驱动机制,对预见气候因子对生态系统影响、制定生态环境可持续保护策略具有深远意义。基于此,利用美国国家航空航天局发布的MODIS NDVI数据并结合相关的气候资料,通过对像元信息进行提取与分析,采用最大合成法、克里金插值法、相关分析法等方法,对2000-2016年朝鲜全境植被覆盖变化及其与气候因子的相关性进行了研究。结果表明:朝鲜全境植被覆盖空间分布不均,北部盖马高原、东北部咸镜山区,中、东部山地丘陵区为高值区;西、南部平原地区,东部沿海地带为低值区。NDVI值整体上增加,局部减少,空间差异明显。植被生长受气温和降水双重驱动,其中,气温对植被年内生长变化比降水作用更大;而气温因素中,年平均气温对植被生长的影响程度略大,NDVI对降水的响应存在明显滞后效应;NDVI对温度和降水的响应程度与空间地理位置、高程有关。区域植被NDVI年际变化主要受年最低气温和人类活动的影响。 相似文献
154.
In order to understand whether or not the response of vegetation indices and biomass production to warming varies with warming magnitude, an experiment of field warming at two magnitudes was conducted in an alpine meadow on the northern Tibetan Plateau beginning in late June, 2013. The normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GNDVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI) data were obtained using a Tetracam Agricultural Digital Camera in 2013-2014. The gross primary production (GPP) and aboveground plant biomass (AGB) were modeled using the surface measured NDVI and climatic data during the growing seasons (i.e. June-September) in 2013-2014. Both low and high warming significantly increased air temperature by 1.54 and 4.00°C, respectively, and significantly increased vapor pressure deficit by 0.13 and 0.31 kPa, respectively, in 2013-2014. There were no significant differences of GNDVI, AGB and ANPP among the three warming treatments. The high warming significantly reduced average NDVI by 23.3% (-0.06), while the low warming did not affect average NDVI. The low and high warming significantly decreased average SAVI by 19.0% (-0.04) and 27.4% (-0.05), respectively, and average GPP by 24.2% (i.e. 0.21 g C m-2 d-1) and 44.0% (i.e. 0.39 g C m-2 d-1), respectively. However, the differences of the average NDVI, SAVI, and GPP between low and high warming were negligible. Our findings suggest that a greater drying may dampen the effect of a higher warming on vegetation indices and biomass production in alpine meadow on the northern Tibetan Plateau. 相似文献
155.
Though many studies have focused on the causes of shifts in trend of temperature, whether the response of vegetation growth to temperature has changed is still not very clear. In this study, we analyzed the spatial features of the trend changes of temperature during the growing season and the response of vegetation growth in China based on observed climatic data and the normalized difference vegetation index (NDVI) from 1984 to 2011. An obvious warming to cooling shift during growing season from the period 1984–1997 to the period 1998–2011 was identified in the northern and northeastern regions of China, whereas a totally converse shift was observed in the southern and western regions, suggesting large spatial heterogeneity of changes of the trend of growing season temperature throughout China. China as a whole, a significant positive relationship between vegetation growth and temperature during 1984 to 1997 has been greatly weakened during 1998–2011. This change of response of vegetation growth to temperature has also been confirmed by Granger causality test. On regional scales, obvious shifts in relationship between vegetation growth and temperature were identified in temperate desert region and rainforest region. Furthermore, by comprehensively analyzing of the relationship between NDVI and climate variables, an overall reduction of impacts of climate factors on vegetation growth was identified over China during recent years, indicating enhanced influences from human associated activities. 相似文献
156.
针对非均质中低分辨率像元的叶面积指数LAI验证中如何布设基本采样单元ESU的问题,提出基于NDVI先验知识的ESU布设方法,并采用不同植被类型、不同均匀程度的地表作为模拟场,分析对比了方法的精度及稳定性。结果显示,本文方法用NDVI先验知识描述植被的生长空间分布信息,能相对准确地划分植被的不同生长水平,有效降低层内方差。在草地和森林地区的试验中,精度与稳定性均优于传统的随机采样、均匀采样和基于分类图的3种采样方法。因此,本文提出的采样方法为大尺度非均质区域LAI地面验证的采样方案提供了新的设计思路。 相似文献
157.
基于DEM-NDVI的高山植被带定量刻划 总被引:2,自引:2,他引:0
根据不同高山植被类型具有不同归一化植被指数响应的特点,通过对NDVI的分析来定量刻划高山植被带的海拔分布。首先,利用DEM、NDVI构建DEM-NDVI散点分布图;然后,结合地面调查资料与WorldView-2高分遥感影像对DEM-NDVI散点分布图进行统计回归分析;最后,利用分析结果定量刻划高山植被垂直分带结构。将该方法应用于四川卧龙大熊猫保护区的卧龙关沟,结果表明:① NDVI随海拔升高而呈“Z”字形变化;② DEM-NDVI散点图比样本点DEM-NDVI分布图能更完全地表达高山植被NDVI随高程变化的特征;③ 卧龙关沟东北坡高山植被带海拔高度为3255~4415 m,西南坡高山植被带海拔高度为3193~4473 m,与地面调查得到的区域代表植被的分布高度基本一致。 相似文献
158.
中国比辐射率空间分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
使用2003-2013年MOD/MYD11C3地表比辐射率光谱数据、MOD/MYD13C2植被指数光谱数据,合成全国各月地表比辐射率、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)。基于DEM数据分析比辐射率与NDVI随海拔、坡向的变化规律。结果表明:(1)比辐射率低值段(0.960~0.970)主要分布在我国西北荒漠地区,面积比例全年变化不显著,代表了干燥裸土下低比辐射率的特征;中值段(0.970~0.975)分布于我国大部分植被覆盖地区,面积比例夏高冬低,代表植被覆盖下混合像元的中比辐射率特征;高值段(0.975~0.980)位于我国部分高海拔和高纬度地区,面积比例冬高夏低,代表冰雪与植被混合像元的高比辐射率特征。(2)比辐射率与NDVI随坡向变化呈明显的"双峰双谷"分布。东南坡、西坡为峰值,最大值位于东南坡;南坡、北坡为谷值,最小值位于北坡。两者变化一致性很高。受不同坡向太阳方位角下的地形敏感性与植被覆盖综合影响,比辐射率表现出随坡向的峰谷变化规律。(3)随海拔升高,比辐射率呈垂直地带性变化。存在3个下降区:250 m~1250 m、2500 m~3000 m和4750 m~6000 m;3个上升区:1250 m~2500 m、3000 m~4750 m和6000 m~6500 m。这与NDVI随海拔变化特征类似,反映垂直下垫面植被变化对比辐射率空间分布的影响。 相似文献
159.
中国草原区植被变化及其对气候变化的响应 总被引:4,自引:4,他引:0
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。 相似文献
160.
为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子(L=0.25,0.5,0.75,1)做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即:随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI(L取0.75)和SAVI(L取0.5)来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。 相似文献