中国中东部区域TRMM降水产品降尺度研究及其时空特征分析

该研究以中国中东部区域(17°～50°N,98°～135°E)为研究范围,在前人研究基础上,根据水汽与降水之间的关系,基于MOD05水汽产品,采用偏最小二乘法,对中国中东部区域2001—2010年10 a平均TRMM3B43_V 7月降水产品进行降尺度,旨在得到空间分辨率为1 km×1 km的月降水空间分布。通过比较分析,发现该降尺度模型能大幅提高TRMM产品空间分辨率,估算结果平均相对误差为15.35%,与地面观测较接近,能体现中国中东部区域降水宏观分布趋势,且估算结果精度高于前人基于归一化植被指数(NDVI)的降尺度模型,能满足降水产品的精细化需求。     

基于ARCVIEW证据权重法的成矿远景区预测——以陕西旬北铅锌矿富集区为例

陕西旬北地区的志留纪地层是近几年来新发现的铅锌矿含矿层位,通过对研究区地球化学、地层和断层等控矿因素的分析,在ArcView平台下运用证据权重法对该区进行了资源远景区预测,圈出了6个成矿远景区.     

黄河流域NDVI/土地利用对蒸散发时空变化的影响

基于蒸散发(ET)、归一化植被指数(NDVI)及土地利用数据利用M-K检验、Sen趋势分析等方法,研究2001—2015年黄河流域ET时空分布及不同植被覆盖/土地利用下的ET变化规律.结果 表明:(1)黄河流域年均ET呈东南高西北低的空间分布格局,与植被覆盖和土地利用的关系具有较好的一致性;(2)黄河流域ET、NDVI...     

气候影响下的荒漠下的荒漠化监测

根据揭示沙漠化扩张内在规律的相关气候驱动因子的假说,气候作用影响之下的沙漠化是在具反射率-降水正、负反馈特点的气候系统之中的区域干旱化过程与干旱土壤退化过程相互作用的结果。在辐射调节下的地表下垫面温度占主导的条件下,气候成因的沙漠化是由区域气候系统反馈所形成。正反馈的外部调节因子是降水量的变化和极端降水事件(特别是旱灾)的出现频率,降水量减少以及降水频率的降低直接影响沙漠化的程度。20世纪下半叶,人类因素导致的干旱土地退化作为另外的正反馈调节因子,其重要性正在增加。通常正反馈的扩大趋势会被通过蒸腾而进行的地表温度调节的负反馈所抑制。由正反馈到负反馈的转换是通过地球表面与大气层之间的热量交换的调节所确定的,其中非潜热因子处于增加状态。上述情况在反射率和地表温度同时增加的条件下发生。在超出绿色植物生物量及其NDVI指数阈值的条件下,负反馈向正反馈的转换就会发生。人为作用导致的植被退化加快了向绿色植物生物量阈值逼近的进程,从而引起气候因素驱动的沙漠化扩大。一个主要由气候因素影响的荒漠化区域,在大多数情况下,其绿色生物量均在季节变化和年际变化中达到了阈值。在中度的人为影响的植被退化条件下,这些地域一般都包括部分干旱与半干旱土地。然而有时,人类活动也会导致干旱的半湿润土地退化。本文运用Turan和Sahel地区1982-2001年NDVI指数的监测结果,分析了全球变暖和人为作用导致的土地退化。     

最优TS评分方法在逐时降水订正中的初步应用及评估

使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1～12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明：从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级...     

西南地区近21年来NDVI变化特征分析

利用美国国家航天航空局（NASA）归一化植被指数（GIMMS NDVI）资料,初步分析了近21年（1982~2002）来西南地区植被变化特征。结果发现：21年来西南地区植被覆盖状况较好,总体呈增加趋势,同时也存在较明显的季节和区域差异：春季西南大部分地区植被呈较明显的增加趋势。夏季全区NDVI以显著的减小趋势为主,尤以90年代中期以后更为明显。秋季NDVI与夏季类似同样表现为减少趋势,并且范围有所增加。冬季ND-VI以增加为主,存在明显的东西反向特征,东部以减少为主,西部则以增加为主。     

基于NDVI城镇土地利用变化检测探讨

通过归一化植被指数（NDVI）结合影像差值,对经过辐射校正后的1993年和2005年武汉地区TM影像进行了土地利用变化检测,与监督法分类进行比较,得出NDVI更宜于实现变化信息探测和提取。     

基于影像多种特征的决策树分类方法

阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。     

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。     

秦岭地区NDVI与地形因子的相关性分析

秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°～5°间逐渐增大,在5°～40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°～360°,SE 240°～270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。