利用NOAA NDVI数据集监测冬小麦生育期的研究

探索了利用NDVI研究作物生育期的方法 ,对黄淮海冬麦区的返青期、抽穗期、成熟期进行了估测 ,并利用地面实际观测资料进行了验证。结果表明 ,NDVI数据对大范围农作物生育期监测是可行的。冬小麦遥感返青期由南到北依次推迟 ,符合春季绿波由南到北推移规律。对冬小麦遥感生育期年际变化分析表明 ,黄淮海平原返青期变化相对较大 ,而抽穗期和成熟期变化较小。根据历年月平均温度与返青期分析 ,冬小麦返青日期与 2月份平均温度密切相关。对于局部地区 ,利用 5d合成 1km分辨率数据 ,且按农业生态分区分别制定生育期判别标准 ,估测效果将更好。

长时间序列NOAA-NDVI数据在冬小麦区域估产中的应用

粮食产量数据对国家的宏观管理具有重要意义。对中国这个人口大国而言，粮食产量更加受到重视。在我国冬小麦主要生产基地黄淮海平原范围内选取了石家庄市、衡水市、邢台市进行了研究，利用近20年空间分辨率为8km的月NOAA—AVHRR NDVI数据和同期冬小麦产量统计数据，以县为单位建立了冬小麦产量形成关键期内各月NDVI数据与产量的关系，同时也建立了产量形成关键期NDVI累积和数据与冬小麦产量的关系。由于NDVI值在0．2～0．8之间与植物覆盖度呈良好线性关系，因此选取该范围NDVI值来建立与产量的关系。并分别做了相应统计检验和实际模型运行精度验证，最后对各个NDVI与产量数据之间的关系做了精度比较分析。这对促进黄淮海平原冬小麦产量估计具有较重要的作用。同时，作者认为相对于分辨率较高但时间序列短的MODIS数据而言，低分辨率长时间序列的NOAA—AVHRR数据在大范围农作物估产中仍然是一种有益补充。

基于NOAA AVHRR NDVI的西藏拉萨地区植被季节变化

根据每周的NOAA全球植被指数(GLOBALVEGETATIONNDVI,GVI),分析了西藏拉萨地区1985—1999年GVI的变化趋势及其与降水、气温等主要气候要素的相关性,并选择沿91°E和30°N两条区域内典型的样本带,进一步分析了这两个样本带上基于1km分辨率NOAANDVI反映的地表植被随季节的变化情况。研究表明,1985—1999年长时间序列的NOAAGVI反映了拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖的生长特点,包括季节和年际变化。自20世纪80年代中期到90年代末拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖状况有所好转;拉萨地区NDVI值对降水的变化很敏感,月平均NDVI和月降水总量之间存在明显的相关,其相关系数达0.75,而与温度的相关系数为0.63。

基于NOAA/AVHRR数据的中国主要植被类型NDVI变化规律研究

在遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）、全球定位系统（ＧＰＳ）———３Ｓ支持下，利用连续时间序列的１ｋｍ×１ｋｍ分辨率的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数字影像，通过主分量分析和非监督分类，对中国植被进行了宏观分类。在多种基础图件的支持下，结合归一化植被指数（ＮＤＶＩ）年内季节变化规律，分出３５个植被类型，９个植被型组。通过重建不同植被类型ＮＤＶＩ特征值１０年的时间变化序列，划分出４个内部各类型ＮＤＶＩ变化过程具有相对一致性的区域（二级区域），明显的呈现从东南到西北的带状分布。再逐级归并，产生两个变化的一级区域。区域的界线基本与我国三大自然区域的东部季风区西北部的界线相吻合。进而从ＮＤＶＩ动态变化的角度进行了区划，包括２个一级区域，９个二级区域，进一步阐明了中国植被ＮＤＶＩ动态变化的区域差异。

NOAA/AVHRR与EOS/MODIS遥感产品NDVI序列的对比及其校正

利用Terra、Aqua两颗卫星的MODIS资料、NOAA-16和17的AVHRR资料,通过对太阳和卫星天顶角及方位角等引起的大气效应订正、大气气溶胶等粒子的散射订正以及NOAA系列卫星信号的衰减订正,得到以上四颗卫星一系列的NDVI产品;对比分析了上午星Terra和NOAA-17,下午星Aqua和NOAA-16两组不同卫星传感器NDVI的差异及其与光谱响应函数的关系。结果表明,Terra和Aqua卫星NDVI随卫星观测角度的不同差异较大,平均NDVI是一种更适合的MODIS/NDVI产品算法,它代表了观测角为±30°之间的NDVI值的分布,在大气和角度的订正基础上,本研究采用了三阶多项式再次订正了观测角引起的NDVI变化;NOAA-16和17所获得的NDVI值较MODIS得到的NDVI值小很多,以MODIS的NDVI产品为标准,应用光谱响应函数将NOAA系列NDVI进行归一化处理,所得的结果基本与MODIS所得的NDVI相当;该方法基本能实现NDVI产品序列的延伸,其资料序列有时空可比性。

1982—2003年东北林区森林植被NDVI与水热条件的相关分析

以气象站点为研究单元,将1982—2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析。结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子。春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性。寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水。寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385。温带针阔叶混交林NDVI在4—7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297。暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367。森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著。

利用NOAA/AVHRR监测青海省草地生产力变化的研究

青海省地处青藏高原, 生态环境脆弱。近20年来, 由于气候变化和人类活动的共同影响, 生态环境, 特别是草地资源发生了较大的变化。利用美国地球资源观测系统数据中心探路者数据库(Pathfinder Data Sets)1981—1999年间的 NOAA/AVHRR NDVI资料序列, 分析了青海省近 20 年来草地生产力变化的时间特征及地区差异性。

多时相NOAA-AVHRR数据主成分分析的生物学意义

利用多时相 NOAA- AVHRR的中国归一化植被指数 NDVI数据进行主成分分析 ,并与从NDVI派生的 4个生物学参数作相关分析 ,结果表明 :主成分变换既压缩了信息 ,将 1 2个月的信息主要压缩到前 4个主分量 ,又提取了关键的变化信息。第一主分量反映基本植被覆盖信息 ,第二、第三和第四主分量反映植被季相变化信息。正是由于一年 1 2个月的 NDVI曲线反映了植被季相变化特征 ,使得主成分变换得到的各主分量具有一定的生物学意义 ,而且 1 7种中国典型植被在这 4个主分量图像上存在一定的差异性 ,使其具有进行较高精度土地覆盖分类的潜力。

1981-2001年中国西北干旱区NDVI变化分析

采用1981-2001年连续21年的NOAA/AVHRR的NDVI植被覆盖指数,空间分辨率为8km×8 km,时间分辨率是"准半月",分析了中国西北干旱区四个地区(新疆的南疆地区、北疆地区、甘肃内蒙古河西走廊地区和青海柴达木地区)1981-2001年连续21年的NDVI变化。结果显示:1981-2001年中国西北干旱区四个地区的NDVI虽然普遍不高(小于0.3),但是其在新疆的南、北疆处于增大的趋势,北疆1991-2001年的平均NDVI值比1981-1990年的平均值增加了2.48%,南疆的相应增幅较大为8.95%;甘肃内蒙古河西走廊地区的NDVI值年际变化不明显;青海的柴达木地区NDVI值则有减小的趋势,其1991-2001年的平均NDVI值比1981-1990年的平均值减少了2.76%。新疆植被覆盖的增加可能与大面积开荒等人为活动以及这一段时间新疆地区"增温"和"增湿"的自然气候变化有关,而青海柴达木地区植被覆盖的减少则可能存在更复杂的自然和人类活动等多方面的驱动因素。

MODIS和NOAA/AVHRR植被指数差异初步分析

本文基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)和NOAA/AVHRR影像数据分析了植被指数(Ⅵ)的差异性。分别选取浙江省2002年9月2日MODIS和NOAA/AVHRR遥感影像,计算分析了浙江省全省和仙居县MODIS和NOAA/AVHRR的植被指数。结果表明,MODIS增强植被指数(EVI)同MODIS-NDVI相比,倾向于低值部分,呈现正态分布,不容易饱和,适宜于高生物量群体的监测:MODIS-VI及NOAA/AVHRR-NDVI相比不容易饱和。

利用NOAA/AVHRR数据获取地表特征参数的方法研究

地表特征参数的正确与否直接影响到区域陆面蒸散量估算精度,因此在区域非均匀陆面蒸散研究中,地表特征参数的获取方法是一个值得探讨的问题.与传统的方法相比,卫星遥感技术在求取地表特征参数时有其独特的优势.NOAA气象卫星AVHRR资料以其时间分辨率高、覆盖面广、价格低廉等优点广泛应用于非均匀陆面蒸散研究和应用中[1～6].本文建立了NOAA/AVHRR计算地表特征参数的参数化模型,选取中国东北松嫩平原西部地区2000年7月8日的AVHRR资料,试算了研究区地表温度、地表发射率、地表反照率、NDVI等主要地表特征参数,并且参照2000年研究区土地利用数据对各参数的空间分布特征及合理性进行了分析.

若尔盖草原NDVI的季节特点和变化规律

文章使用NOAA17／AVHRR数据，采用归一化差值植被指数（NDVI）模型，对2006年3月-2007年2月若尔盖及周边地区进行计算和分析得出，NDVI在7月最大，12月最小；结合降水量和气温的年变化，分析了NDVI的季节特点和变化规律的气候基础。

面向模式识别的内蒙古地区NOAA/AVHRR数据的合成与优化处理

在NOAA/AVHRR数据地学评价的基础上,面向遥感影像模式识别,对内蒙古地区1992年4月～1993年3月和1995年2月～1996年1月的10d合成、1km空间分辨率NOAA/AVHRRNDVI2年的时间序列数据集进行月合成与主成分变换处理,为遥感影像模式识别提供了有效的数据源.

NOAA卫星可见光和红外资料在干旱监测中的应用

利用NOAA卫星AVHRR通道1、2计算NDVI和通道4的亮温T4,建立模型方程W=aeNDVI+bT4+c监测辽西地区土壤干旱情况。结果表明,土壤深度20cm左右是该模型适用的最佳层次,且模型的监测结果与实测值相对误差较小。

基于NOAA/AVHRR数据的天津地区净初级生产力时空格局分析

基于CASA模型,充分考虑植被覆盖类型对光能利用率的影响及植被反照率对净辐射的影响,利用NOAA/AVHRR1B卫星资料和气象资料估算了天津地区的植被净初级生产力(NPP)。估算结果表明:2007年天津地区植被NPP为3.86×109gC/a,年平均NPP为335gC/(m2·a);蓟县、宁河与宝坻年NPP估算值居前3位;各季度对NPP总量贡献率依次为:夏季(62%),秋季(21%)、春季(16%),冬季(1%);受物候和气候因素的综合影响,天津地区NPP具有明显的年际变化,利用年均NDVI可以较好地模拟天津地区NPP年总量,其模拟表达式为:NPP=1684.8×NDVI1.1149。

中国土地覆盖综合分类研究──基于NOAA/AVHRR和Holdridge PE

在地理信息系统支持下，本文探讨了将连续时间序列NOAA／AVHRR的NDVI影像与反映区域植被分布格局的气候综合指标可能蒸散（Holdridge方法的生命地带所拟订的生物温度、降水量和可能蒸散率），按反映其他带性分布特征的量化数学模式，结合数字高程模型生成数字图像，共同作为分类向量，在多种基础图件支持下，通过主成分分析、非监督分类的方法，对中国的土地覆盖进行了多维信息综合分类。该方法改变了遥感影像的单一信息结构，丰富了信息含量。分类结果显示，与传统的单独利用NDVI时间序列非监督分类的方法相比，克服了个别类别之间的容易造成的混分现象，提高了分类精度，完成了遥感与植被环境参数间的多维信息复合分类，具有深远的应用价值。

应用遥感数据研究中国植被生态系统与气候的关系

应用 1 982～ 1 994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2 1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 。

利用GIS和RS估算广东植被光利用率

在 GIS和 RS工具的支持下 ,利用地面气象数据和卫星遥感数据研究了广东植被的光利用率及其时空分布。结果表明 :Potter和 Field等提出和使用的全球植被月最大光利用率 0 .389g C MJ- 1,对于广东植被来讲 ,此值偏低 ;广东植被的年平均光利用率介于 0 .69～ 1 .0 5g C MJ- 1之间 ,预测值与实测值一致 ,效果较好 ;广东植被光利用率的年变化显著 ,冬半年的平均值约为夏半年的一半 ,这主要是因为该区气温和水分条件季节变化明显的缘故 ;即使是常绿阔叶林 ,其年平均光利用率也有明显差异 ,并且年变化十分显著。

基于遥感的草原退化人为因素影响趋势分析

干旱、半干旱地区草原退化是我国重要的生态和经济问题，其通常是自然与人为因素综合影响的结果。而区分这两者的影响，无疑对草原退化的恢复重建工作具有重要的意义。该文在基于前人的工作基础上，发展了一种分时段的回归分析和残差分析相结合的方法来评价人为因素在草地退化区域中的影响趋势。具体而言，以内蒙古自治区锡林郭勒草原为例，利用1983—1999年8km空间分辨率的逐句NOAMAVHRR NDVI数据及同期气象数据为基础数据源，对每个像元建立1983～1988年的气候因子（考虑温度、降水，及其时滞效应）与NDVI的回归关系模型，并逐年分析1989，1999年回归关系模型的预测NDVI值与实际NDVI的残差及变化趋势，从而判断以1983—1988年为基准各像元受人为因素影响的趋势。结果表明，除东乌珠穆沁旗以外，锡林郭勒草原的各旗（市）20世纪90年代都出现了较为严重的人类活动影响加剧的草原退化，但退化的严重程度不一，呈现出东部和中部较轻、西部较重的空间格局，整个研究区域已达到中等退化程度。该结果与锡林郭勒草原退化的现状基本相吻合。

三江源区草地参照覆盖度提取及草地退化研究

发展了一种基于遥感的参照覆盖度提取及草地退化评价研究的方法。以三江源区为研究区,利用1981-2006年8 km×8 km空间分辨率的逐旬NOAA AVHRR NDVI数据、植被类型图、土壤类型图、DEM及生长季气象数据,依据植被、土壤、高程、生长季累积降水和积温5种因子,将三江源区划分为768个生态单元,每个生态单元具有相似的生长条件。提取每个生态单元范围所覆盖栅格具有的最大植被覆盖度作为参照植被覆盖度,将其他年份的植被覆盖度与之比较,得到该年份草地退化情况。这种方法可以在一定程度上解决目前大范围草地退化评估过程中面临的缺乏参照系统及遥感数据应用误区等问题。结果显示,三江源草地退化格局在1980年代之前已经基本形成,之后草地退化情势没有大的发展。而进入2000年后,草地退化趋势得到了初步遏制,但退化形势依然严峻。各县退化严重程度不一,相比而言西部各县较东部各县草地退化更为严重。该结果与三江源草地退化状况基本符合。