植被归一化植被指数对气候因子的空间敏感性

基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均(1982-2015年)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和气候平均态(气温、降水量)数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征.植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90.其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好(r>0.8).不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同.整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系(r=-0.6).不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强.

基于植被指数和地表反照率影响的北京城市热岛变化

利用TERRA/MODIS遥感反演的地表温度资料,对2000—2006年北京城市热岛季节变化特征进行了研究,结合同期降水量、植被指数和地表反照率变化,分析了该地夏季城市热岛的年际变化成因.结果表明:北京多年四季热岛分布主要以城区为中心向周边郊区延伸,其中夏季城市热岛最强,春、秋和冬季较弱,这种热岛强度的季节性差异主要与太阳辐射强度、地表植被覆盖状况和城市人为热释放等的季节性变化密切相关.北京夏季城市热岛的年际变化特征为:2005和2006年最显著,热岛中心强度分别为10.54和9.61℃;2002和2004年城市热岛最弱,热岛中心强度分别为6.54和7.39℃.2000—2006年北京市夏季城市热岛具有明显增强趋势,热岛强度增温率为0.326℃/a.北京夏季降水对城区地表温度影响大于郊区,降水主要通过影响城区地表温度来影响城市热岛变化;夏季地表植被和地表反照率变化对地表温度和城市热岛也均有较大影响.2000年以来,北京郊区夏季地表植被指数增加率远高于城区,受地表植被和地表反照率变化的影响,郊区降温率明显大于城区,致使城郊温差增大,热岛效应加强.

植被指数变化与地表反照率的关系研究——以海南岛西部为例

利用ETM+遥感数据研究海南岛西部植被指数与地表反照率的关系。结果表明,在沙化严重区域地表反照率与植被指数存在负相关,而在高植被覆盖度区域两者存在幂函数关系。

三江源地区植被指数下降趋势的空间特征及其地理背景

利用8km分辨率的Pathfinder NOAA／AVHRR—NDVI数据，结合1km分辨率的DEM，1：250000道路、居民点、水系数据以及野外调查数据，分析了植被指数变化总体态势、植被指数变化与海拔及与距道路、水源和居民点距离之间的关系，探讨了三江源区1981～2001年间植被指数变化趋势和空间分异特征。结果表明：①三江源地区植被指数变化以下降趋势为主，下降区域占源区总面积的18．92％，增加区域占13．99％；②不同植被和冻土类型下的植被指数下降特征：灌丛区和森林区下降率最高，下降率与各类型区的居民点密度、生计方式有关；植被指数下降程度与冻土类型关系不明显；③植被指数下降的区域差异明显：下降率各区域分别为长江源区13．56％、黄河源区32．51％和澜沧江源区18．1％；④植被指数下降率随着距道路、河流的距离增加而逐渐减小；下降率在距居民点18～24km的缓冲带上达到最高后随着距离增大而下降；植被指数下降率随着海拔高程的升高呈“低-高-低-高”态势，下降率与居民点的分布高度相关。

基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述

遥感技术是监测区域农业旱情时空变化的主要手段,其反演的植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)两个参数可以通过表征绿色植被对干旱胁迫生境的反应揭示土壤水分信息,反映作物受旱状况,但两者单独使用时均存在局限性。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间综合了两个参数特有的生理生态意义,不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环境,同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状,可有效提高农业干旱监测的精度和效率。本文在较为详细地阐述植被指数-地表温度特征空间评估农业旱情的原理基础上,综述了这方面有代表性的4个干旱监测模型,初步分析了影响这类模型特征空间的部分非土壤水分因子,并对它们在应用中的优缺点做了评述和总结,为今后此领域研究中需要关注的问题做了展望。

伊犁绢蒿荒漠草地土壤养分和植被指数的空间异质性研究

【目的】土壤养分与植被分布格局之间的关系。【方法】应用地统计学方法,研究伊犁绢蒿（Seriphidium transiliense）荒漠草地土壤养分与植被指数的空间异质性。【结果】（1）绢蒿荒漠土壤碱解氮、速效钾含量空间自相关性较差,而有机质、全磷、速效磷、全钾、全氮、植被指数（NDVI）自相关性较好。（2）通过半方差分析各项目都能用很好的模型来拟合,有机质符合线形模型,全钾、全磷、全氮、速效磷、碱解氮、速效钾和植被指数均符合高斯模型。（3）土壤养分元素和植被指数的变程在23.58~110 m,相差比较大。【结论】通过普通克立格插值,绘制了植被指数与土壤有机质和土壤养分的等值线分布图。对绢蒿蒿类荒漠草地土壤养分与植被指数空间异质性分析有助于分析植被指数的空间异质化程度与土壤元素伊犁（OM,N、P、K）空间异质化的相关性。

定居放牧方式下归一化植被指数(NDVI)的空间变化特征

利用遥感数据 ,对内蒙古锡林河流域定居放牧方式下归一化植被指数 (N DVI)的空间变化特征进行了分析 ,结果表明 :1)定居放牧方式下 ,N DVI随定居点距离的变化格局经历了 3个阶段。第一阶段 ,草场处于原生阶段 ,N DVI不随距离变化 ;第二阶段 ,定居点附近开始局部退化 ,N DVI随距离增加而增大 ;第三阶段 ,退化区域扩大 ,N DVI不随距离变化。2 )在草场局部退化阶段 ,N DVI随距离的变化呈对数函数规律 ,定居点的放牧区具有放牧半径、原生 N DVI值、N DVI变化率等特征。

基于MODIS数据不同荒漠植被指数的空间变化研究——以新疆三工河流域为例

通过对三工河流域的实例研究,探讨了干旱区不同下垫面荒漠植被指数的空间变化规律。采用植被信号/土壤噪音对15个植物样方数据进行对比分析,探讨了三工河流域荒漠植被指数的梯度变化及适宜性。结果表明:扇缘溢出带植被指数值最高,其次是山前丘陵带和固定沙丘,较真实地反映出了三工河流域荒漠植被的梯度变化规律;扇缘溢出带的EVI值要比NDVI值离散程度小,趋势平稳,在扇缘溢出带用EVI能更好地反映植被生长状况;山前丘陵带的NDVI值要比EVI值均匀,山前丘陵区用NDVI这一植被指数较好,扇缘溢出带和固定沙丘区用EVI要比用NDVI好。

基于地表温度—植被指数特征空间的荒漠化草原表层土壤含水量反演

【目的】研究地表温度-植被指数特征空间的荒漠化草原表层土壤含水量反演状况。【方法】以2014年和2015年的3期MODISL1B数据构建地表温度Ts-植被指数NDVI的特征空间,拟合出特征空间的干、湿边方程,计算温度植被干旱指数（TVDI）。对TVDI与同期野外不同深度的实测土壤含水量数据进行回归分析,建立TVDI估测土壤水分的模型,并对模型进行验证。【结果】TVDI与各层实测土壤含水量数据都有一定程度的相关性,相关系数在0.5以上。TVDI模型对研究区0~10cm、0~20cm、0~30cm深度的土壤含水量反演相对误差均不大,且相对误差随着土壤深度的增加而增大。TVDI模型的土壤含水量遥感反演中,3期0~10cm深度的土壤含水量反演值与实测值的相对误差平均值均在10%左右。【结论】TVDI模型可以更为准确地反映研究区内土壤表层0~10cm深度的含水量空间变异特征及分布状况。

地表温度与植被指数相关性的空间尺度特征——以重庆市为例

为了揭示植被改善城市热岛的量化关系,以重庆市主城区为例,在不同的尺度上分析了地表温度与归一化植被指数之间的相关性,分别从全局和局部出发分析了两者之间的线性关系。结果发现,在120m尺度上两者之间的相关性最强,空间相关场表明相关性在空间上呈现较强的异质性;全局普通线性回归和地理加权回归分析发现,两者之间没有显著的线性关系,这说明可能还存在其他多种因素的复杂影响。

遥感植被指数与植物多样性的相关性及空间分布特征研究——以海口市主城区为例

植物多样性监测是开展物种保护与植被景观规划的重要基础,对实施生物多样性的优先区域保护具有重要意义。该文以海口市主城区为例,利用Landsat 8遥感数据与样方实测数据分析了植被指数与植物多样性指数之间的相关性,根据相关性分析结果构建植物多样性遥感监测数学模型,并筛选出最优模型用于监测研究区植物多样性的空间分布状况。结果表明:Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀度指数与MSAVI植被指数相关系数最高,呈显著相关性(P<0.01)。通过一元线性数学回归模型得到的海口市植物多样性空间分布特征与实际情况相符,植物多样性水平较高的区域主要分布在火山口、东寨港和羊山湿地一带,且具有明显的空间自相关性。根据研究结果建议继续实施严格的保护措施,加强生态修复与保护工程,提高植被覆盖率和生物多样性水平。

用MODIS植被指数研究福州城区空间扩展变化

城区空间的扩展变化对人居环境产生的影响越来越受到人们的关注。利用2001—2005年美国EOS卫星的MODIS遥感资料,以福州市为示范区,逐年计算能反映城区植被覆盖变化的比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和植被覆盖度,在地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)的辅助下,对福州市各种植被指数的年际动态变化过程进行了研究,并在此基础上对福州市的城区空间扩展变化情况进行遥感动态监测,同时结合社会经济统计数据加以分析。结果表明:福州市从2001年到2005年,城区空间扩展约29km2,每年平均扩展约7.3km2,与实际情况一致。利用MODIS资料能准确地监测城区空间扩展变化面积的大小。

通用温度-植被指数特征空间农田干旱遥感监测

针对单一时段温度-植被指数特征空间干、湿边不稳定的问题,提出利用通用温度-植被指数特征空间改进TVDI指数进行农田干旱遥感监测的方法。利用2006-2015年各年单一时段特征空间干、湿边构建通用特征空间,拟合得到旬通用特征空间干、湿边。采用通用特征空间计算TVDI,结合实测数据进行旬土壤含水量反演模型率定和结果验证,并在河南省小麦种植区进行干旱监测应用分析。结果表明,与单一时段特征空间相比,基于通用特征空间的TVDI与实测数据的相关性更高,指数稳定性更强,土壤含水量估算绝对误差小于10%,均方根误差小于11%,能够有效监测农田旱情。

植被指数空间数据库的建立及应用

借助GIS对图形(影像)、属性、时态数据存储、查询、分析以及管理的强大功能,对利用陕西省2003年全年的MODIS数据生成的不同时相的归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值\环境植被指数(DVI\EVI)等多种植被指数,及其对应的MOIDS影像和空间位置(地图)数据进行存储,将必要的植被指数分析方法和分析模型整合到该GIS空间数据库之中,达到数据、方法、模型在基于GIS植被指数空间数据库中的集成与统一,以实现基于时相和波谱信息MO-DIS、ETM影像数据的显示、查询、分析、管理等功能。实践证明,在GIS空间数据库中将时相、波谱和空间位置信息应用到遥感影像植被信息的提取中,从分析遥感影像的植被指数空间信息出发,能够较好地实现对植被指数信息的认识,为研究不同地区的植被分类、农作物长势监测及地表植被变化等方面提供分析依据。

基于植被指数-盐分指数特征空间的黄河三角洲盐渍化遥感监测研究

受地理位置影响,黄河三角洲地区土壤盐渍化现象比较严重,已经影响到当地农业和经济的可持续发展。遥感为盐渍化监测提供了一种简单高效的手段。本研究依据特征空间理论,采用植被指数和盐分指数构建二维特征空间,对黄河三角洲地区的盐渍化现象进行分析,构建遥感监测模型,并结合实测含盐量数据进行精度验证。结果表明,该模型虽然可以模拟盐渍化的整体趋势,但精度还有待提高,究其原因,可能与混合像元的影响有关,后续需进一步研究以提高模型精度。

MODIS和VIIRS植被指数产品在估算甘南草地生物量的适用性

目前中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器处于超期服役阶段,可见光红外成像辐射仪(VIIRS)传感器是MODIS传感器的继承和发展。本研究以甘南地区为例,选用MODIS的4种植被数据产品和VIIRS的两种植被数据产品提供的增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI),对比分析了MODIS与VIIRS在草地地上生物量估测方面的差异。主要结论如下:1)与VIIRS相比较,基于MODIS的甘南地区草地地上生物量反演模型的精度更高,MODIS MOD13A1产品更适合甘南地区草地地上生物量的估算。2)甘南地区草地地上生物量较大的区域(>3000 kg·hm^(-2))主要分布于玛曲县、碌曲县和合作市,草地地上生物量较小的区域(<1500 kg·hm^(-2))主要分布于夏河县和迭部县。西部地区的草地地上生物量较高,东部地区的非草地区域比较多,且生物量较低。3)生物量增加幅度较大的区域主要分布于夏河县北部、玛曲县西北部以及碌曲县中部,生物量减少幅度较大的区域主要分布于玛曲县东南部和碌曲县南部。

空间尺度变换对归一化植被指数估计的影响

用地理信息系统(GIS)获取、描述和表达栅格地理信息的尺度问题,可抽象为在欧氏空间上进行最小几何图形单元划分,以及从划分的样本集合中抽取全部或小样本对总体参量估计的影响问题,以及尺度大小对真实世界几何图形表达的逼近问题,显然后面的问题是尺度越小越好。由于欧氏空间中的几何体划分的复杂性、最小几何图形单元定义的自由性,经典的概率论与数理统计理论还未能完全阐明自由个体形状、尺度、划分方法等对地理信息描述的影响。该研究以归一化植被指数为研究对象,借助地理信息系统软件,利用对常用的5 m×5 m、10 m×10 m、30 m×30 m栅格尺度表达的已知总体,分别进行了全部自由个体的统计估计和检验,同时也进行了小样本抽样估计和检验。结果表明,地理空间的栅格尺度或地面抽样调查的几何单元大小发生了改变,但对总体的总值和均值的估计或表达没有影响。该研究结果对地理信息系统的研发和建设,对野外空间抽样框的设计,具有一定的指导意义。

塔里木河中游植被指数空间数据库设计

受环境因素与人类活动的影响,塔里木河中游地区近年植被长势及分布变化较大,通过对植被的动态监测分析,可为塔里木河生态保育对策的制定及植被保护研究提供科学依据.本文采用面向对象的Geodatabase模型,使用地理信息系统(GIS)对空间、属性数据的管理分析功能,以塔里木河中游为研究区,选取通过遥感图像处理平台ENVI计算得到的2000、2006、2010、2015年四期归一化植被指数(NDVI)为研究数据,通过使用Arc GIS对NDVI进行空间分布特征研究,设计出一种塔里木河中游植被指数空间数据库,以实现空间、属性数据的存储管理一体化.该植被指数空间数据库能直观的反映出研究区植被变化及生长情况.

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性--基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000—2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000—2017年黄土高原年均NDVI值在0.016—0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000—2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析

【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。(3)相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。【结论】4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。