依据核归一化差异植被指数的西南五省植被覆盖度时空变化及气候驱动因子

聚焦中国西南地区这一关键碳汇区域,利用谷歌地球引擎(GEE)平台的MOD13 A1V6数据,构建了2002—2022年,西南五省(重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区)核归一化差异植被指数(kNDVI)数据集,综合分析了西南地区植被覆盖的时空变化。并结合气象数据,采用一元线性回归、泰尔-森(Theil-Sen)中位数趋势分析、曼-肯德尔(Mann-Kendall)检验及偏相关分析等方法,探讨了气候变化对植被动态的影响。结果显示:(1)2002—2022年,西南地区整体植被覆盖状况较好,植被覆盖度呈现“东南高、西北低”的空间分布格局,且植被覆盖度整体呈上升趋势,线性拟合曲线为y=0.001x-1.691(R^(2)=0.806)。(2)核归一化差异植被指数与气温和降水的相关性在空间分布上存在异质性,但总体上气候因素对核归一化差异植被指数的影响以正向促进作用为主,气候驱动的区域主要集中在西藏东部、四川、重庆、贵州和云南部分地区。

归一化差异植被指数仪的研制与应用

介绍了一种测量归一化差异植被指数(NDVI)的方法及仪器,利用日光作光源,通过四个具有特殊光谱响应特性的光电探测器,在植被近红外反射率平台和红光叶绿素吸收谷两个特征波段,分别对入射光和植被的反射光进行探测,经模拟—数字转换后,求出NDVI值。通过与ASDFieldSpec型便携式光谱仪测得的NDVI数据进行对比、标定,表明NDVI仪测定数据十分可靠。利用NDVI仪的数据,成功反演了小麦植株的叶面积、叶绿素密度,展示了NDVI仪在作物长势、营养诊断方面的应用前景。

城镇化进程中淄博张店区归一化差异植被指数时空变化分析

为了探究城镇化进程中淄博市张店区的植被质量变化,基于Landsat系列数据在GEE平台上计算了2000—2021年归一化差异植被指数(NDVI),通过趋势分析法和分级统计分析了张店区整体和建成区NDVI年际变化、不同等级NDVI面积变化和NDVI逐像元变化趋势。结果表明在2000—2021年之间,张店区年均NDVI呈先减少后增加趋势,变化范围为0.34~0.57;在研究时间范围内,面积增加最多的为高NDVI区域,增加了9.16%;减少最多的为中高NDVI区域,面积占比减少了18.6%;经过M-K趋势检验,张店有74.22%的区域NDVI升高,集中于中心5街道和南定镇,有25.64%的区域NDVI降低,集中于张店区城市西扩过程中的新增建城区。对张店区NDVI变化趋势和分布特点进行研究,能够进一步揭示城镇化和城市活动对植被质量的影响,为张店区城市规划和绿地建设提供基础数据,为淄博市全域公园城市建设提供资料参考,促进张店区人居环境质量的提升。

塞罕坝植被覆盖时空分异与驱动机制研究

研究塞罕坝林场植被覆盖变化及其驱动机制能够为区域植被保护与森林经营管理提供重要的理论依据。基于MODIS-NDVI、气温和降水数据,采用趋势分析、偏相关性分析、残差分析和相对作用分析等方法,分析塞罕坝林场2000—2020年不同植被覆盖的时空变化,探讨气候因素和人类活动对不同植被覆盖的驱动机制。结果显示:(1)塞罕坝林场植被覆盖的归一化差异植被指数(NDVI)低于0.55的区域归为低植被覆盖区,NDVI高于0.65的区域为高植被覆盖区,而NDVI为0.55~0.65的区域为中等植被覆盖区。(2)2000—2020年,不同植被覆盖等级NDVI的平均增长速率有所差异,低植被覆盖区NDVI平均增长速率较快;其次是中等植被覆盖区和高植被覆盖区;尤其是2007年之后,塞罕坝林场全域NDVI平均增长速率明显高于2000—2007的植被NDVI平均增长速率。(3)在不同植被覆盖等级区,NDVI的主要驱动因素也有所不同,低植被覆盖区NDVI主要受到人类活动的影响,其贡献率高达60.78%;中高植被覆盖区主要驱动因子存在着空间异质性,即中高植被覆盖区的西部和东南部的低海拔区主要受人类活动的影响,而东北部的高海拔区主要受到气候因素的影响。

基于Landsat遥感影像的湖南省新邵县植被覆盖度变化分析

植被覆盖度是植被的直观量化指标,能够反映植被的生长情况,对生态环境建设具有重要意义。为探讨2000-2021年间新邵县植被覆盖度的动态变化,以湖南省邵阳市新邵县为研究区,利用2000年和2021年两期Landsat遥感影像,采用归一化差异植被指数和像元二分模型估算不同时期新邵县的植被覆盖度,并进行差值分析。结果表明:自2000年到2021年,新邵县的植被覆盖度整体呈增长趋势,且西部、南部地区的植被覆盖度增加明显,这与当地封山育林、绿化造林等政策实施密切相关。这也反映出新邵县在2000-2021年期间注重生态保护建设,森林质量明显提升。

基于河流网络结构和NDVI集成的流域植被变化研究——以旬河流域为例

利用GIS模拟旬河流域河流网络结构,根据河流网络结构建立缓冲区,分别研究了不同等级河流缓冲区内,1997年和2004年相同时段NDVI值的分布特征,分析了河流等级与其缓冲区内NDVI值的关系。结果发现,利用GIS模拟的山地数字河网能够很好地与真实河网吻合;河流等级与其缓冲区内的ND- VI值存在负相关关系;2004年河网缓冲区内NDVI值分布较1997年好,说明近几年旬河流域生态建设成效显著。

基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用

如何利用遥感资料估算植被覆盖率已成为建立全球及区域气候、生态模型的基础工作之一。重点探讨了利用TM资料从植被指数 (NDVI)中提取植被覆盖率的方法。根据TM像元为非均一混合像元的特点 ,提出了基于土地覆盖分类的综合运用“等密度模型”和“非密度模型”计算植被覆盖率的方法。通过对北京市海淀市区的植被覆盖率计算表明 ,该方法的估算精度可达 75 4% ,比单纯使用等密度亚像元模型在估算精度上可提高 5 8%。可以认为 ,该方法为大面积植被覆盖率估算提供了一种有效的途径。

新疆不同植被NDVI的变化及其与气候因子的关系

使用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和气象数据研究了全球气候变化背景下,1982—2003年新疆10种植被类型NDVI时间动态变化及其与气候因子的关系。研究区植被生长季NDVI以0.58%的年平均增长率显著增加,并且春、夏、秋三季的总体及各种植被类型NDVI都显著增加(P<0.01);通过对生长季NDVI和气候因子的相关分析,发现有5种植被类型与降水量呈显著正相关,主要是阔叶林、荒漠、草原、草丛和草甸;与温度显著相关的植被类型为针叶林、灌木、高寒沼泽和高山植被;农田生长季NDVI与降水和温度均不显著相关。通过研究各个季节不同植被类型NDVI与气候因子关系表明,春季植被NDVI与温度关系密切,夏季植被NDVI与降水呈显著正相关关系,秋季NDVI的增加是温度和降水量共同作用的结果。

基于MODIS的泾河流域植被动态年际变化

以中分辨率成像光谱仪数据（Moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS）为基础计算泾河流域归一化差异植被指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）在2001—2004年的时间序列值，分别采用相关系数r值和成对f检验的f值定量描述年内NDVI曲线在年际问的协同性和差异性。以农田、森林、灌丛和草地4种土地利用类型NDVI曲线在年际间变化显著的面积百分比为参数，在2001～2004年间分为1、2和3年间隔共6个时间组，比较分析4种土地利用类型的NDVI曲线在6个时间组内的协同性和差异性，进而探讨泾河流域植被年际变化及其与土地利用之间的关系。结果表明：4种土地利用类型NDVI波动对外界环境的响应在不同的时间间隔里表现一致，在2001～2003年和2001～2004年间变化比较明显；在各个时间组内比较发现有较大面积的农田和草地NDVI协同性较差，尤其在2001—2002年间，这可能与退耕还林还草政策的实施有关；4年来泾河流域内4种土地利用类型的NDVI值有增加趋势，植被状况趋于良好；NDVI年际间差异最明显的是草地，其次是农田和灌丛，森林的NDVI比较稳定。

高等级公路两侧植被环境的遥感评价

用遥感方法分析评价高等级公路两侧植被环境,通过Landsat/TM遥感影像获得植被信息,然后与实验区实测植被信息进行拟合分析,得出公路建设及营运期间对两侧植被长势、健康情况等影响的评价模型。

2000—2019年西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应

为了探究中国典型生态环境脆弱区——西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应规律,量化气候变化和人类活动的相对贡献,该研究基于2000—2019年归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据集,采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Hurst指数分析了NDVI时空变化特征及未来变化趋势;在此基础上结合气象因子数据集,采用相关性分析和残差分析探讨了NDVI对气候变化和人类活动的响应。结果表明:1)时间尺度上,2000—2019年NDVI总体表现为波动上升趋势,增长速率为0.0046/a。空间尺度上,NDVI呈上升趋势区域面积占研究区总面积85.59%,植被恢复效果明显,且未来NDVI变化还将以上升趋势为主。2)在区域气候暖干化的背景下,NDVI对不同气候因子的响应有所差异,总体上NDVI与气温和太阳辐射呈正相关,而与降雨量呈负相关,气温对NDVI变化的影响力要强于太阳辐射和降雨量,是影响NDVI变化的主要气候因子。3)85.10%区域面积的植被变化受人类活动和气候变化的共同影响,其中人类活动是植被变化的主要驱动因素,气候变化为次要驱动因素,相对贡献率分别为68.67%和31.33%。该研究结果可为西南高山峡谷区未来生态环境建设提供科学依据,助力区域绿色可持续发展目标的实现。

基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究

为了研究植被资源受人类活动影响程度及其动态变化趋势,根据陆地卫星1991年7月TM和2002年7月ETM+影像,通过对植被的光谱分析,结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译,计算归一化差异植被指数(NDVI),采取混合像元二分模型,生成植被覆盖度由低至高5级分类图像。结果显示:从1991-2002年武汉地区除极低覆盖度面积明显增加,其它覆盖度面积均有不同程度下降,中高覆盖度下降最为明显,全区中覆盖度以上面积比例由48.43%下降到38.07%。研究表明,区域主体由中高覆盖度演变为中覆盖度,引起这一植被覆盖度变化的主要驱动力为人口激增和经济高速发展。

2000—2020年云南省植被时空变化及影响因素分析

为揭示云南省植被动态变化及其对自然因素和人类活动因素的响应,本研究基于2000—2020年归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、自然因子和人类活动因子数据集,采用Theil-Sen趋势分析法和Mann-Kendall检验分析了云南省NDVI时空变化特征,结合地理探测器探究了不同时期NDVI空间分异的驱动力,并探讨了主导因子对NDVI变化的影响。结果表明:空间分布上,云南省植被覆盖呈现西南高,东北低的空间分布格局。时间变化上,2000—2020年NDVI上升的区域面积占比为83.15%,而NDVI下降的区域面积占比为16.85%。NDVI空间分异的主要影响因子为土地利用类型、降雨量和相对湿度,其中土地利用类型解释力最高,远高于其他因子。土地利用类型的转变对NDVI变化具有显著影响,林业生态工程的实施增加了林地面积,改善了区域植被,对NDVI上升起到了积极作用;而建筑用地扩张,破坏了区域植被,导致NDVI降低。本研究为云南省未来生态规划策略的制定提供了科学依据。

滴灌工程对农业生产能力的影响评估

滴灌工程作为干旱区绿洲灌溉农业增产增收的一项革命性技术工程,对农业生产和生态环境产生着深远影响。为了有效评估滴灌工程对农业生产能力的影响,将沙雅县作为研究区域,利用归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集、气象数据集和土地利用/覆被变化(Land Use/Cover Change,LUCC)数据集,对滴灌工程在建设与运行期间(2014-2022年)的县域NDVI及耕地面积时空变化进行分析。结果表明:①2014-2022年,全县耕地面积增加了83.83 km^(2),其中滴灌工程区占比71.22%。②滴灌工程区耕地NDVI平均增长率为0.44%/a,而非滴灌工程区耕地NDVI平均增长率仅为0.30%/a,滴灌工程区耕地NDVI变化较为明显。③滴灌工程实施后,年降水量降低了42.48%,然而县域NDVI却呈现出“增加—平缓—增加”的变化特征,平均增速为0.27%/a,平均增长11.53%。农业生产能力没有降低反而增加。滴灌工程的实施,不仅促进了土地流转与规模化经营,田块的破碎化程度降低,显著扩大了有效耕地面积,更重要的是县域农业产能(NDVI)与节水抗旱能力显著提升,沙雅县整体农业生产能力得到提高。因此,滴灌工程对于提高干旱区农业生产能力和生态环境具有重要意义。

基于PLC的变量施肥控制系统设计与试验

提出了一个以PLC为主机,集成光学传感器和控制装置的变量施肥控制系统。根据实时监测的作物光谱信息和施肥机具的实际前进速度调节施肥量。系统采用无损测试技术和模糊控制算法,通过归一化植被差异指数测量仪实时获取归一化植被差异指数,结合施肥机具行进速度调节执行机构中的电磁阀,实现实时变量施肥。

智能便携式NDVI测量仪

介绍了一种测量归一化植被差异指数(NDVI,NormalizedDifferenceVegetationIndex)的新仪器。该仪器能快速、方 便、准确地测定农作物在生长的不同时期对氮肥的需求量,确定植物施肥的最佳时机。它具有结构简单、成本低、轻便、低功耗 等特点。该测量仪已被用作测量几种小麦的NDVI值。实验结果表明,该NDVI测量仪测得的数据与ASD公司FR2500地物 光谱仪测定的数据是一致的。

遥感与GIS技术在城市高压电网规划环境影响评价中的应用

城市高压电网的环境影响评价是高压电网规划过程中的重要环节,随着遥感以及G IS技术的发展,为城市高压电网的环境影响评价带来了新的数据获取、分析手段,能够为环境影响评价提供强有力的技术支撑。本文结合某城市高压电网规划环境影响评价项目,使用遥感技术与G IS技术进行环境影响评价叠图分析,取得了较好的效果。

小麦倒伏的光谱特征及遥感监测

小麦倒伏后茎秆和叶片在探测视场中的比例及植株组分的受光条件发生了变化,其冠层光谱特性也随之发生改变,所以利用遥感监测倒伏是可能的。首先,分析了叶片和茎秆组分的光谱特点,解释了倒伏后冠层光谱的变化特点,即光谱反射率随倒伏角度的增加而增加。其次,利用倒伏后冠层光谱反射率在可见光波段的相对增幅高于近红外波段的特点,利用实测数据分析和建立了归一化差异植被指数NDVI随倒伏角度的增加而降低的规律及模型。最后,采用2003年4月7日和5月9日倒伏发生前后的2景LandsatETM卫星影像,利用倒伏前后的NDVI值的变化,成功监测了小麦倒伏的发生程度。

冬小麦播期的卫星遥感及应用

播种日期对冬小麦生长发育、产量和品质形成均有一定的影响。利用 2 0 0 3年拔节期的LandsatTM卫星的NDVI数据 ,成功地监测了冬小麦的播种日期。提出了基于NDVI和播种日期的冬小麦的遥感估产的优化模型 ,并在抽穗期至乳熟期的 3次生育期的遥感估产中得到了成功验证与应用。利用出粉率与播种日期的显著相关特性 ,采用拔节期的LandsatTM卫星的NDVI数据 。

基于OLI影像的县域冬小麦种植面积提取

以河南省虞城县为研究区域,筛选冬小麦分蘖期至拔节期内的3期(分蘖期、越冬期、拔节期)高质量OLI遥感影像,进行辐射定标及FLAASH大气校正,以便将影像DN值转算为地表反射率,并利用全色波段进行影像融合处理以提高空间分辨率。以归一化差异水体指数(NDWI)、归一化差异建筑指数(NDBI)、归一化差异植被指数(NDVI)为基础,结合外业调查数据构建决策树模型,3期影像中NDWI大于0的像元为水体,NDBI大于0的像元为居民地,NDVI分别大于0.59、0.52、0.65的像元为冬小麦纯净像元,NDVI分别小于0.49、0.44、0.56的像元为其他地物,剩余部分为冬小麦混合像元,通过实地调研确定将混合像元面积折算为冬小麦实际种植面积的权重为0.46,最后计算虞城县冬小麦的实际种植面积。结果表明,冬小麦分蘖期至拔节期是遥感监测冬小麦种植面积的最佳时期,3期影像提取的2014年虞城县冬小麦种植面积分别为76 238.79 hm2、77 406.65 hm2、77 397.82 hm2,与往年统计数据和样地实测数据相比,精度达到了99%。