基于MODIS植被指数的青海省玛多县草畜关系分析

为了研究青海玛多县草畜关系特征,对2008—2009年9个样地的实测地上生物量与MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiomete)归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)分别基于线性、幂和指数函数建立回归模型,对理论地上生物量进行反演估算,并依据相关公式计算理论载畜量。结果表明:线性函数模型具有较好的模拟效果;2009年玛多县草地地上生物量显著高于2008年;玛多县基于NDVI的2008,2009年理论载畜量分别为40.93万、57.45万羊单位,基于EVI的理论载畜量分别为41.30万、59.03万羊单位;而玛多县2008,2009年年末的牲畜存栏数分别为33.11万、33.71万羊单位,可见玛多县这2年的理论载畜量尚有盈余。说明玛多县总体上正在由草畜关系极不平衡状态向逐渐草地恢复状态逐渐改变。

基于MODIS植被指数的西北农业灌溉区生物量估算

利用新疆艾比湖农业灌溉地区MODIS EVI遥感影像数据和同期野外调查获得的75个样方生物量数据,对比分析了EVI与地表生物量多个回归方程的相关系数,进而建立了EVI与农作物生物量的多元回归模型。地表农作物生物量与EVI拟合方程相关系数大小依次为:幂函数>指数方程>三次多项式方程>一元线性拟合方程,同时采用13个独立样方采样数据进行误差分析,证明幂函数模型拟合精度最高。因此采用幂函数模型对研究区农作物生物量进行估算,结果表明,在人工灌溉地区,作物生长茂盛,生物量分布于1～10 kg/m2区间;而在非浇灌地区,地表植被稀疏,多为耐旱耐盐碱植物,地表生物量多在1 kg/m2以下。西北农业灌溉地区地表生物量与土壤水分密切相关,人工灌溉是影响地表农作物生物量变化的主要因素。

基于MODIS的光化学植被指数反演水稻区域光能利用率

为了探究光化学反射植被指数(Photochemical Reflectance Index,PRI)在反演大面积水稻光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)方面的潜力,利用安徽寿县国家气候观象台通量观测数据和同期MODIS卫星数据,分别构建不同参照波段下(488、551和667nm)的PRIs与站点像元LUE间的模型,并尝试利用最优模型反演区域尺度的水稻光能利用率。结果表明,在所测试的参照波段中,来自后向散射方向影像提取的PRIs与LUE的相关性更强,其中PRI_(551)表现最优;与MOD17算法相比,利用PRI_(551)-LUE模型反演的区域LUE值更符合实际,且空间分布差异明显,在多时相影像和完善数据插补方法的基础上,利用MODIS PRI在反演长时间、大面积植被的光能利用率或生产力方面具有可行性。

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响,选取该地区多年中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)时间序列数据进行研究,利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理,并根据处理后的结果(重构的EVI数据以及HANTS分析得到相应频率对应的振幅和相位),分析干旱对该地区的影响,同时结合地面气象数据加以补充说明。将干旱年份和正常年份对比分析,结果表明,处理后的EVI时间序列数据能较好地反映干旱对地表植被的影响,振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。

基于MODIS/EVI时间序列数据分析冰冻灾害对植被绿叶始期的影响

在全球气候变化的研究中,植被物候与气候的关系是一个重要的课题,它显示陆地生态系统对全球变化的响应。笔者用2005～2008年1～7月每8 d时间序列的MODIS/EVI数据及其相应的地面数据,运用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理。对处理后的结果,采用动态阈值法获取该区域2005～2008年植被物候(生长始期)及其分布格局,并将冰冻灾害年份跟正常年份植被物候分布格局进行对比,分析冰冻灾害对该地区植被物候的影响。结果表明,处理后的EVI数据能较好地反映冰冻灾害对植被物候的影响,准确地反映了冰冻灾害的实际影响范围。该研究结果说明,通过HANTS法分析卫星遥感数据可较为准确地反映植被的生态特征。

疏勒河流域陆地水储量与植被指数的时空耦合关系

干旱区水资源与植被生长状态的时空变化规律及其耦合关系的研究一直以来都是水文学和生态学等领域研究的重点和热点。以我国干旱区内陆河流域-疏勒河流域为研究区,利用2002-2016期间GRACE卫星反演的陆地水储量变化(TWSA)和MODIS的增强型植被指数(EVI)两个指标开展了基于像元的流域水资源和植被状态的时空格局变化及其耦合关系研究。结果表明:(1)在时间尺度上,疏勒河流域的TWSA和EVI表现出明显的周期性、季节性以及趋势性规律;(2)在空间尺度上,基于像元的流域TWSA和EVI均呈明显的空间异质性;(3)在时空耦合关系方面,年均TWSA与EVI在流域整体尺度上呈中度负相关;在子分区尺度上,中部平原区呈高度负相关,南部山区和北部山区相关性不显著;在像元尺度上,年均TWSA与EVI呈高度负相关、中度负相关、低度负相关的像元分别占全流域的19%、32%和31%;仅有18%的像元呈低度正相关,说明疏勒河流域的TWSA与EVI的时空耦合关系复杂且具有明显的空间异质性和尺度效应。研究结论将为疏勒河流域的水资源优化配置和合理开发利用,以及为实现干旱区的可持续发展提供科学依据。

基于植被指数的高分一号遥感影像火烧迹地提取评价

贵州省每年2—5月份是森林火灾高发期,火烧迹地提取是林火损失评估的基础,在林火生态气候研究、植被灾后恢复、保险理赔等方面具有重要意义。以贵州兴仁市2019年2月发生的一次林火为例,介绍利用高分一号WFV影像开展植被指数提取贵州火烧迹地的效果评估。经过辐射定标、大气校正、正射校正等预处理步骤对高分一号遥感影像进行处理,使用不同波段组合计算了研究区范围内的过火区识别指数(BAI)、增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)和全球环境监测指数(GEMI),比较了不同植被指数区分度,并计算了火烧迹地和其他类别的分离度。经区分度和分离度评估,BAI指数为区分火烧迹地和其他类别最优的植被指数。通过分析所有类别的BAI均值,选取水体样本的平均BAI指数作为BAI指数提取火烧迹地的阈值,最大限度提取出火烧迹地,并根据6.67 hm^(2)的面积阈值去除了绝大部分非火烧迹地,只剩下煤矿场地还混淆在火烧迹地里,并发现了提取火烧迹地的云阴影、水体为易混淆源,山体阴影为易漏提源。利用高分二号融合影像目视提取的火烧迹地,对高分一号BAI指数提取的火烧迹地进行精度评估,提取的制图精度、用户精度、总体精度均达到90%以上,Kappa系数为0.85。

江西植被EVI时空动态监测及驱动因素分析

植被是维护区域生态平衡的重要一环,研究植被覆盖的变化规律,揭示驱动因素的相互关系对区域生态建设具有重要现实意义.基于2000—2018年江西省年均增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)数据,通过趋势分析探讨江西增强型植被指数(EVI)时空演变规律,利用地理探测器从动静结合角度探测植被覆盖的驱动因素.结果表明:(1)江西EVI空间分布上存在显著差异,具体表现为中北部低四周高,南部高于北部,丘陵高于平原;(2)研究时段内,江西EVI呈现良好的发展趋势,EVI增加区域和减少区域分别占全省总面积的94%和6%;(3)从静态角度看,土地利用类型是江西EVI空间分布的主要驱动因素,同时土地利用类型同坡度的交互作用解释力最强,说明人类活动与自然因素共同影响植被覆盖的空间分布;(4)从动态角度看,降水是EVI变化的主导因素,降水同土地利用类型的交互作用对EVI变化的解释力最强.

2001—2019年台风干扰下我国东南沿海地区植被抵抗力和恢复力评估

台风是影响我国陆地生态系统结构和功能的主要自然灾害之一,尤其对东南沿海地区植被具有明显的干扰效应。为深入了解台风对我国沿海地区植被的影响及其响应,基于MODIS增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI),分析了2001—2019年间不同等级的台风对植被EVI和LAI的影响,评估台风登陆时植被的抵抗力及台风过后植被的恢复力。结果表明:(1)2001—2019年间,共有70个台风登陆我国东南沿海地区,其中,台风(TY)、强台风(STY)与超强台风(SuperTY)的数量分别为35、26和9个。我国台湾省的台风登陆次数最多,为26个,其次为广东省(20个);(2)在整个研究区范围内,台风(TY)、强台风(STY)与超强台风(SuperTY)登陆后的EVI净变化率分别为4.88%、-7.48%、-1.85%,LAI净变化率分别为22.28%、-65.70%、-17.60%;(3)在经历台风干扰后,沿海地区大部分植被可在3个月之内得到恢复,其中浙江省与广东省植被的恢复时间较长,海南省与台湾省植被的恢复时间较短。研究结果对我国沿海地区森林经营管理和生态环境保护具有重要意义。

广东省城市化对植被生长的直接和间接影响

全球城市化进程的不可逆及快速发展严重影响了城市植被的生长,城市植被生长状况代表了区域生态环境的稳定性,区分城市化对植被的直接影响和间接影响并进行定量的区域分析对深入理解城市化对植被生长的影响机制和推动区域绿色可持续发展有着重要意义。以广东省为研究对象,基于MODIS13A1产品中增强型植被指数和不透水路面数据,运用slope趋势分析和相关性分析等方法,量化研究2000—2018年广东省这一区域尺度下城市化对植被生长的直接和间接影响。研究结果表明:(1)2000—2018年广东省植被生长状态较为稳定且随着时间的变化有所增强。(2)广东省植被指数与城市化强度存在显著负相关关系;在城市化过程中,除了负面的直接影响,还存在消极和积极的间接影响。(3)间接影响的占比随着城市化强度的增加,呈现出下降⁃上升⁃下降的趋势。积极的间接影响的占比最大值出现时,城市化强度约达0.9。可为广东省城市生态系统的可持续发展提供重要的数据积累和科学依据。

基于不同植被指数的TRMM数据降尺度及误差校正研究

[目的]对不同时间尺度的热带测雨卫星(TRMM)数据进行空间降尺度及误差校正研究,为华中地区洪涝灾害监测等提供科学参考。[方法]主要借助增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)分别运用地理加权回归(GWR)模型实现2001-2019年华中地区TRMM数据的空间降尺度,并结合地理差异分析(GDA)和地理比率分析(GRA)对年、季和月的降尺度结果进行误差校正,通过气象站数据对校正前后的数据进行对比分析。[结果]①TRMM数据和气象站数据的决定系数(R 2)在年(0.630)、季(0.710~0.865)和月(0.637~0.875)尺度都表明了TRMM数据在华中地区具有较好的适用性;②通过GWR模型实现了TRMM数据空间分辨率由0.25°到1 km的降尺度转换,且TRMM EVI数据精度优于TRMM NDVI数据,说明华中地区TRMM数据与EVI的关系比NDVI更为密切;③对优选的TRMM EVI数据分别进行GDA,GRA校正,结果表明GDA校正结果优于GRA校正,且在降雨量越多的月份校正效果越好。[结论]在华中地区,EVI比NDVI更加适合TRMM数据降尺度研究。降尺度数据采用GDA校正比GRA校正效果更为显著。

基于气候信息的喀斯特地区植被EVI模拟

该研究以喀斯特地区植被为研究对象,分析各种气候因子与植被指数的相关性及作用机制,在此基础上建立基于气候因子的植被EVI拟合模型,为定量分析气候条件对植被的综合影响奠定基础。结果表明:气候因子对喀斯特地区植被EVI影响显著,植被EVI与水汽压、平均气温、露点温度、最低气温、最高气温的相关性均大于0.8且空间一致性好。除日照时数和风速外,该地区植被EVI对其他气候因子的响应均存在显著滞后性,滞后期约16 d。对植被EVI起直接作用的主要是温度类气候因子,水分类气候因子对植被EVI的直接作用不明显,但通过其他气象因子起了较强的间接作用。根据该地区植被与气候因子的关系建立了2个EVI拟合模型,其中基于同期气候因子的同期模型中入选的气候因子为水汽压(0期)、日照时数(0期)、露点温度(0期),基于同期、前期气候因子的混合模型入选气候因子为水汽压(-1期)、最高气温(-1期)、降水量(-1期)、露点温度(-1期)、日照时数(0期)。分别利用2001-2010年建模数据和2011年非建模数据对2个模型进行了单站点和片区两种尺度的精度验证。验证结果表明,2个模型对整个片区植被EVI的拟合精度高于单站点,且混合模型的拟合精度高于同期模型。2001-2010年同期模型和混合模型的片区拟合R2分别为0.843、0.892,站点拟合R2分别为0.765±0.033、0.801±0.021。2011年2个模型的片区拟合R2分别为0.797、0.873,站点拟合R2分别为0.716±0.073、0.746±0.064。对大多数站点而言,混合模型的拟合精度较高,但是由于2个模型的建模气候因子不同及各个站点植被的EVI与气候因子的综合响应也存在较大差异,同期模型对部分站点植被EVI拟合精度高于混合模型。

基于增强型植被指数序列和景观格局分析的松嫩平原盐碱地动态——以大安市为例

吉林省西部是我国盐碱化严重的地区之一,盐碱地动态变化与监测受到关注.基于盐碱化典型区大安市2000、2005和2010年TM影像解译获取的土地利用数据与2000—2012年增强型植被指数(EVI)的序列数据,结合传统景观格局方法分析盐碱地的动态变化,并通过灰色关联方法分析盐碱地动态变化的主要驱动因子.结果表明:2000—2010年,大安市主要景观类型为耕地、草地和盐碱地,其中,盐碱地和耕地面积呈增加趋势,草地呈减少趋势,盐碱地面积的增加主要来源于草地、沼泽和水域,盐碱地呈现出连通性和聚集度增加的特征.大安市年际EVI呈增长趋势,年均EVI空间分布差异明显,盐碱地EVI值低于其他景观类型,2000—2012年植被覆盖改善的面积稍高于植被覆盖退化的面积,景观类型转化影响了EVI的变化趋势.盐碱地景观演变是自然因素与人为因素共同作用的结果,人类活动干扰对土地盐碱化的影响大于气候因子.

21世纪初中国北方地区植被变化特征分析

利用增强型植被指数(EVI)作为植被活动的指标,用MODIS-EVI时间序列数据定量分析了2000～2009年间中国北方地区EVI的变化规律。结果表明:1)21世纪初中国北方地区植被覆盖总体改善,局部退化,10年来区域年平均EVI增加5.97%;2)逐季节平均EVI均呈现上升趋势,春季、秋季上升幅度小,夏季、冬季上升幅度大;3)中国北方地区植被稀少的区域呈减少趋势,同时单位面积EVI增加,植被生长更加茂盛;4)中国北方地区EVI变化空间异质性大。东北平原、华北平原、黄土高原和新疆农业区显著增加,东北和西部部分地区植被退化。

基于MODIS-EVI时序数据的江汉平原四湖地区土地覆盖动态分析

根据2001～2007年江汉平原四湖地区增强型植被指数(EVI)的时序数据,运用时间序列谐波分析法(HANTS)进行去云处理,计算各个像元EVI时序值的平方和N,将N>0.25的像元划为植被覆盖区,N<0.25的像元划为非植被覆盖区。对植被覆盖区采用二次差分法判断EVI时序数据的峰值出现次数,年内峰值出现1次的为林地和草地,出现2次的为耕地,出项3次及以上的为蔬菜地,采用监督分类方法划分非植被覆盖区中的城镇、水域和植被覆盖区中的林地、草地,制作了四湖地区2001～2007年的土地覆盖分类图,与基于2001年多时相ETM数据的土地覆盖分类进行了比较,耕地面积相差在10%以内。利用MODIS的EVI数据能够快速、有效、低成本进行土地覆盖分类。动态分析结果发现,耕地面积处在不断减少过程中,其余覆盖类型的面积呈增加趋势。

基于时序EVI的2000—2019年吉林省耕地生产力时空分析

吉林省是中国重要的粮食主产区和商品粮生产基地,全面、客观地揭示吉林省近20年耕地生产力水平,对挖掘区域增产潜力,推动耕地资源可持续利用,保障区域粮食安全具有重要意义。本文基于Google Earth Engine(GEE)平台提取2000—2019年吉林省MODISEVI数据,结合变异系数和SenMann Kendall趋势检验,构建耕地生产力时空分析方法,研究吉林省20年耕地生产力时空变化、稳定性及变化趋势。结果表明:吉林省耕地生产力在20年间整体处于上升趋势,中西部耕地集中连片区生产力的变化趋势好于东部较为破碎耕地片区,西部耕地与东部耕地生产力差距逐渐缩小。吉林省东部山区的耕地生产力高于西部平原区,耕地生产力低值区位于城镇周边和西北部盐碱泡沼分布密集的低洼地带;高值区集中在河流附近耕地连片区域。不同地貌类型成因中,湖成地貌、风成地貌条件下耕地生产力低于流水地貌和火山熔岩地貌。耕地生产力稳定性呈东南高西北低的趋势,其中水田的生产力稳定性优于旱地和水浇地。利用时序遥感数据监测吉林省耕地生产力,可为高标准农田建设、耕地质量提升等工程的开展提供技术支撑。

基于GEE的关中平原城市群植被时空演变及影响因素

[目的]探究2000—2020年关中平原城市群植被时空变化特征及驱动因素,为区域生态文明建设提供科学指导。[方法]基于Google Earth Engine(GEE)云平台,利用2000—2020年Landsat影像计算得到的增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),结合趋势分析、热点分析、地理探测器模型等方法分析了关中平原城市群年最大EVI(EVI max)变化格局及驱动因素。[结果]①2000—2020年关中平原城市群年EVI max整体呈上升趋势,未发生变化的土地利用/覆盖类型年EVI max值均呈波动上升趋势,其中草地的上升速率最大。②空间上,关中平原城市群年EVI max值呈由南向北递减的趋势,高值区主要位于南部的秦岭山地。趋势分析结果表明年EVI max呈显著上升和显著下降的面积分别为70.16%和3.61%。③年EVI max的空间集聚特征表现为热点和冷点数量呈轻微下降和显著下降趋势,冷点区域逐渐转化为次冷点或次热点区域。④降水是影响关中平原城市群年EVI max空间分布的最主要因素,各影响因素的交互作用为非线性增强或双因子增强。[结论]关中平原城市群2000—2020年植被总体呈上升趋势,降水对植被的影响起主导作用。

2000—2019年京津冀地区植被覆盖状况变化及驱动因素

近20年来中国和印度通过土地利用活动改变地表覆盖使植被变得更绿,京津冀地区是植被变得更绿的典型地区。收集京津冀地区2000—2019年MODIS增强型植被指数(EVI)、植被覆盖百分比数据,以及年平均温度和降水量等数据,分析该区近20年来自然植被和农田植被EVI变化过程和趋势,揭示其变化的驱动因素,结果显示2000—2019年京津冀地区自然植被和农田植被EVI显著增加,自然植被EVI增加速率是农田植被的1.8倍。99.51%的自然植被和96.95%的农田植被生长状况改善。2000—2019年京津冀地区自然植被EVI与年平均温度和年降水量相关性不显著。农田植被EVI与年平均温度显著相关,与年降水量相关性不显著。农田灌溉和年平均温度变化是农田植被EVI显著增加的主要驱动因素。近20年京津冀地区通过实施以造林为主的生态建设工程,自然植被生长覆盖状况呈现极显著变好。同时森林植被比非森林植被覆盖百分比增加趋势更明显。以造林为主的生态建设工程是京津冀地区自然植被生长覆盖状况显著变好的主要驱动因素。

运用EOS/MODIS资料对银川城市热场的遥感分析

采用一种基于MODIS遥感资料和地面自动气象站(AWS)观测数据反演地表温度(LST)的统计方法,得出银川市四季各典型月份晴空地表的热场在季节、空间上的二维分布;通过对热场强度的研究,得出银川主城区夏季存在明显"热岛"效应,冬季存在明显"冷岛"效应的初步分析结果;通过对LST与植被指数间的关系分析研究得出:银川植被生长季LST与归一化植被指数呈负相关关系,且线性关系明显,R2值可达0.7。另外,反演结果还显示了贺兰山东麓山前在夏季,存在明显的高温区,结合对植被指数的分布研究,表明这里植被少,覆盖度低,下垫面主要以砾石为主。

落叶阔叶林冠层非光合组分对冠层FPAR的影响分析——一种分层模拟的方法

估算并消除冠层非光合组分(non-photosynthetic vegetation,NPV)吸收的光合有效辐射,对准确估算生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)具有重要意义。以落叶阔叶林为例,通过设置不同情景,应用任意倾斜叶片散射(scattering by arbitrary inclined leaves,SAIL)模型进行冠层光合有效辐射吸收分量(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的分层模拟,分析冠层NPV的FPAR的变动及其对冠层FPAR的贡献,并初步探讨落叶阔叶林NPV的FPAR的估算方法。结果表明,冠层NPV的FPAR的大小与冠层结构相关,在高覆盖度植被区NPV对冠层FPAR的贡献通常较小,但在低植被覆盖区的贡献会较高;NPV降低了冠层在近红外波段的反射;增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)与NPV的FPAR存在显著的线性负相关关系,可用来描述NPV的变化。