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。

青海高原生长归一化差值植被指数对气候暖湿化响应的年代际变化

本文利用1982~2018年美国国家海洋和大气局(NOAA)先进甚高分辨率辐射计(AVHRR)观测得到的归一化差值植被指数(NDVI)数据集和中国区域高分辨率近地面气温和地面降水率驱动数据集(CMFD),采用线性倾向估计、M–K检验、偏相关和方差分析等方法,研究了气候暖湿化背景下青海高原生长季(5~9月)地表植被变化特征及其对气候暖湿化响应的年代际变化。结果表明:(1)1982~2018年,青海高原生长季地表植被呈由东南向西北逐渐减小的空间分布特征,整体呈显著增加趋势(p<0.01),气候倾向率达0.01(10 a)-1,但在空间上呈两极化发展,在青海高原东部和西南部植被显著变好(面积占57.3%)的同时,青海高原西北部的柴达木盆地地表植被表现为退化态势(面积占14.8%)。(2)1982~2018年青海高原气候整体呈暖湿化特征,但在1990年代中后期发生了显著的趋势变化,不同时段气候暖湿化的区域和强度存在差异,P1时段(1982~1998年)的增温强于P2(1998~2018年)时段,而P2时段的变湿强于P1时段;青海高原生长季地表植被在1998年之前为波动上升,趋势不显著,但从1998年开始出现显著增加趋势(p<0.05),这与青海高原地面降水率的变化相一致。(3)在青海高原气候暖湿化不同阶段,地表植被对气候变化具有不同的响应,在P1时段,水分条件相对不足的情况下,地表植被对热量因子(气温)以负反馈为主,增温不利于地表植被的生长,特别是在黄河源区北部和青海湖附近;而在P2时段,在水分条件相对充足的条件下,地表植被对水分和热量因子均以正反馈为主,在二者的共同作用下,青海高原生长季地表植被出现了大范围好转。

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。

1981—2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明:(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化是草地植被生长的重要限制因子。

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。

干旱对滨州灌区冬小麦归一化植被指数(NDVI)的影响

在中国北方,干旱是冬小麦生育期内常见的灾害,对冬小麦的生长及产量有直接的影响。本研究以滨州灌区为例,分析了灌溉作用下干旱对冬小麦生长的影响。利用1951-2014年气象观测站的气象资料和MODIS数据,计算滨州灌区的标准化降水指数(SPI)、蒸散量、有效降水量和冬小麦的水分亏缺量及其生育期内的MODISNDVI值。结果表明,在冬小麦生育期内,该区的干旱月份占总月份的70.1%,在冬小麦生长关键的3月份、4月份、5月份、6月份,其干旱频率分别为92.2%、60.9%、39.1%、9.4%。在冬小麦生育期内,干旱月份平均水分亏缺量为697.6 mm。灌溉只能减弱干旱对冬小麦归一化植被指数(NDVI)的影响,但不能完全消除。通过分析灌溉对干旱情况下小麦的作用,可以为今后该区域冬小麦种植措施的实施提供有益借鉴。

1961-2020年黄河流域干燥度时空变化及其对植被NDVI的影响

基于黄河流域224个气象站点1961—2020年气象数据和2000—2020年MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,分析干燥度时空分布规律及其对NDVI的影响。结果表明:1961—2020年黄河流域年平均干燥度气候倾向率为-0.03·(10 a)^(-1),其多年平均值为2.56;从各站变化的区域分布看,黄河流域北部站点变化以下降为主(52.2%),中部以南站点以上升为主(41.5%)。在空间上,黄河流域干燥度总体呈西北高、东南低,表现为上游(3.74)>中游(1.99)>下游(1.74),上游地区包含干旱亚区、半干旱亚区和半湿润亚区,中游和下游地区大多为半湿润亚区。逐步回归分析显示,干燥度主要受降水量的影响,大部分地区年均干燥度减少是由太阳总辐射减少、降水量增加和气温降低造成的。2000—2020年黄河流域NDVI平均值为0.30,在空间上整体呈东南高、西北低,上游较小、下游最高;与干燥度呈极显著负相关(r=-0.52,P<0.01,n=224),特别是在上中游地区。

区域归一化植被指数(NDVI)对植被光合作用响应的研究

本文通过分析 NOAA- AVHRR数据 ,对研究区冬小麦各生育期的归一化植被指数 ( NDVI)进行计算 ,表明随冬小麦生育期发展 NDVI值呈现两头低 ,中间高的情形 ,这与冬小麦生长发育状况相一致 ,也即与冬小麦群体光合作用的响应。通过理论探讨进一步分析了NDVI与植被光合速率的关系 ,表明其存在某种程度的正相关。由此可更好地为从遥感信息建立估测植被生物量的机理模型提供依据。

1982—2022年黄土高原归一化植被指数变化的时空特征

长时间地表植被指数变化序列构建与分析是生态环境监测领域的重要内容。以我国生态工程建设重点地区——黄土高原为研究区,采用时间序列的方差匹配方法,融合了2套卫星遥感的归一化植被指数(NDVI)数据产品(GIMMS 3g和MODIS),建立了覆盖1982—2022年的黄土高原暖季(5—9月)NDVI数据集,揭示了其间黄土高原植被覆盖变化的时空特征。研究发现:黄土高原暖季NDVI呈现“先慢后快”的增加趋势,转折点大致出现在2002年,1982—2002年暖季NDVI增速仅为0.01/(10 a),2003—2022年增速高达0.06/(10 a),其中十八大以来增速尤为显著;暖季NDVI快速增加区域主要位于黄土高原中部,并向东北、西南方向延展,与“退耕还林(草)”重点区域范围基本一致;在黄土高原南部、东部和青海省东部一带,暖季NDVI呈缓慢下降趋势。过去40年间黄土高原NDVI增加与生态工程建设关系密切。

FY-1C CAVHRR归一化植被指数(NDVI)衰减订正方法研究

利用FY 1C连续 3年的CAVHRR资料 ,以敦煌辐射校正场为分析区 ,分析了CAVHRR可见光、近红外通道的通道衰减特征 ,开展了归一化植被指数 (NDVI)衰减订正方法研究及衰减订正试验。分析结果表明 ,FY 1C可见光通道 1的衰减使FY 1C全球及区域NDVI的分布特征出现不合理。以敦煌辐射校正场为参考目标 ,借助敦煌目标区通道反射率长时间变化特征分析 ,可以建立NDVI的时变订正模型 ,有效订正通道衰减引起的NDVI的不合理性。利用敦煌NDVI值稳定不变的特性得到的FY 1C扫描辐射计通道 1更新定标系数 ,与2 0 0 0年 9月中国辐射校正场外定标试验结果一致。研究结果有助于提高FY 1C可见光。

近20年荆州市归一化植被指数时空演变特征及其对空气质量的影响

定量评估植被时空变化与空气质量的关系有利于预测区域生态系统健康。文章基于MOD13A3 NDVI数据和空气质量数据,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,探讨2000—2019年荆州市植被NDVI时空演变特征与空气质量的关系。结果表明:1)2000—2019年荆州市植被变化范围是0.431~0.474,以每年0.215%的变化率逐年增加,其中2000—2009年的NDVI增长趋势高于2010—2019年,较高植被覆盖度主要分布在中部和西部地区,东部地区以较低植被覆盖度为主,空间上呈现“西高东低”的分异特征。2)植被覆盖能有效调控城市空气质量,PM_(10)、NO_(2)与NDVI极显著负相关(P<0.01),PM_(2.5)、CO与NDVI显著负相关(P<0.05),显著性指数排名为PM_(10)(0.992)>NO_(2)(0.963)>PM_(2.5)(0.953)>CO(0.880)。因此,增加植被覆盖、构建完善城市绿网始终是城市生态环境建设的重要方向。

1988—2018年粤北植被NDVI时空分布特征分析

植被是陆地生态系统的核心组成部分,而归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映地表植被覆盖和生长状况的重要参数。以粤北为研究区,结合1988—2018年长时间序列NOAA/AVHRR产品数据和高程数据,采用变化率分析法和空间分析法,分析31年间粤北NDVI变化特征及其与地形因子的关联性。结果表明,1988—2018年,粤北NDVI年均值整体呈现出北高南低、西高东低的分布特征,NDVI年均值介于0.20~0.87。其中,连山壮族瑶族自治县NDVI年均值最高,达到0.82,而清远市清城区NDVI年均值最低,仅为0.68。2018年,NDVI年均值达到最高,为0.84;1988年,NDVI年均值达到最低,为0.74。随着高程的增加,粤北NDVI年均值呈现出上升趋势,NDVI分布特征受到人类活动、地形和气候的综合影响。研究结果可为粤北山地城市生态屏障区建设提供重要理论支持。

贵州省2020年植被NDVI变化及其驱动因素分析

探究2020年贵州省逐月植被动态变化及其影响因素,为区域生态环境恢复与治理提供科学依据。基于2020年逐月归一化植被指数(NDVI)数据,辅以同期气象数据、相关分析及滞后性分析等方法,深入解析贵州省植被时空变化特征及其对气候变化响应机制。研究表明:2020年贵州省植被覆盖度良好,且非喀斯特地区高于喀斯特地区,其中喀斯特区域中等覆盖度及以上面积占全省面积的46.78%;贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化敏感性高于降水变化;2020年贵州省植被变化受气候变化影响较大,植被生长对降水存在滞后效应,滞后时间为1个月。

基于归一化指数(NDVI)的植被覆盖度分级研究——以贵州省为例

土地植被覆盖度是反映土地利用变化的一个重要指标,但传统的研究方法需要耗用大量的人力与物力进行采点分析。本文以贵州省为例,以CBERS2遥感影象为数据源,利用遥感与地理信息系统技术,根据归一化植被指数(NDVI)可提供植被反射重要信息的原理,通过建模反演植被覆盖度,利用遥感与地理信息系统软件,得出土地植被覆盖度数据与专题地图。利用NDVI研究贵州省的植被覆盖度是切实可行的技术。

基于逐月标准化降水蒸散指数的多尺度方法分析气候变化对澜沧江流域归一化植被指数的影响

基于澜沧江流域10个气象站点1951-2012年的日降水资料的逐月标准化降水蒸散指数（SPEI）值、各站1998-2012年流域的归一化植被指数（NDVI）值,利用SPEI以及趋势分析法,多尺度分析了澜沧江流域干旱发生的时间和强度演变特征以及上中下游NDVI时间变化特征,探讨了气候变化对植被变化的影响,并对NDVI与SPEI的变化进行了相关性分析。结果表明,不同站点和不同时间尺度的SPEI值均呈现出干旱化逐年加强的线性趋势,上游相对于中下游干旱态势较轻,且时间尺度越大,干旱波动趋势越明显;在季节尺度上,夏、秋、冬的SPEI值均呈下降趋势,其中冬季干旱最为严重;15年来澜沧江流域各区域年平均NDVI总体表现为先降低后增加,总体植被状况得到改善,其中下游较明显。从年际变化看,对于流域的不同区域,NDVI与不同尺度的SPEI的相关性和滞后性有较大差异,年代际之间的响应规律也不同,中下游的SPEI对同年NDVI的响应比较敏感,而上游则表现出明显的滞后性。说明NDVI对SPEI的响应比较敏感,干旱程度的变化在一定程度上影响着流域的植被状况,SPEI是影响NDVI的因素之一。

基于GIMMS NDVI的青藏高原植被指数时空变化及其气温降水响应

青藏高原植被生态系统脆弱,是研究全球气候变化陆地植被生态系统响应的理想场所。以GIMMS NDVI、气温和降水及植被类型数据为基础,利用一元线性回归模型、相关系数、偏相关系数及t检验方法,分析了青藏高原1982-2015年NDVI时空变化及其气温降水响应特征,结果表明:1982-2015年青藏高原NDVI时间变化过程总体表现为不显著的增加过程,空间变化以显著增加为主,占总面积的63.26%,分布在高原北部、西部和南部;显著减少集中分布在高原中东部和东南部,仅占总面积的3.45%。青藏高原主要植被类型NDVI平均值表现为:阔叶林>针叶林>灌丛>草甸>高山植被>草原>荒漠,其中草原、高山植被和荒漠植被NDVI呈显著线性增加过程,灌丛、针叶林和阔叶林植被的NDVI呈不显著的减少过程。青藏高原NDVI与气温相关系数空间上呈南北向分布,具有纬度地带性特征,显著正相关分布在高原中北部,显著负相关分布在高原中南部;NDVI与降水的相关系数呈东西向分布,具有干湿度地带性特征,显著正相关分布在高原中部,显著负相关分布在高原东西两侧。研究认为1982-2015年青藏高原北部水热条件缺乏区域NDVI出现显著增加趋势,而高原东南部水热条件充足地区NDVI呈现出显著减少趋势。深入开展植被类型NDVI气候响应的差异性研究,有助于深入理解全球气候变化影响的区域差异及科学制定植被生态保护政策。

基于NDVI指数的浑善达克沙地植被时空变化规律分析

为从宏观上认识沙地绿色植被在年、月时间尺度的变化规律,为防沙治沙工作提供理论依据,分析了浑善达克沙地1982—2006年共25年的植被指数数据。研究认为,浑善达克沙地植被生长期为每年的5月下旬至10月,其中7月下旬和整个8月绿色植被生长量达到峰值;1982—2006年的25年间,浑善达克沙地绿色植被覆盖度以每年0.1百分点的速率缓慢增长,其中沙地西部治沙成果显著,但沙地中东部,原本的中、高植被覆盖区,植被的衰退和显著衰退面积竟然高达总面积的27%。同样的防沙治沙工作,为何在浑善达克沙地的东、西部出现了截然相反的局面,这需要引起我们的反思和高度重视。

基于无人机多光谱NDVI值估测玉米产量

【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经过辐射校正、大气校正、建立掩膜、提取NDVI图,计算植被覆盖率,得到区光谱反射率和归一化植被指数实际数值,将NDVI值与田间实测产量值进行模型拟合。【结果】幂函数Y=23411.46-10997.99/X(R^(2)=0.4886),二次函数为Y=39003.00-117963.03X+103130.25X 2(R^(2)=0.562),正反比函数(Inverse Proportional Function)为Y 2=2840.5 X/(1-X)(R^(2)=0.495),利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression),其线性函数Y=24458.22X-9620.55(R^(2)=0.521)。【结论】在数值0.5~0.8区间,NDVI与玉米产量具有较高的相关性,线性函数方程NDVI值可预测玉米的产量。

高寒气候区生长季NDVI与昼夜不对称增温的Copula分析

利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与NDVI之间的关系在不同季节呈现显著差异。尤其在秋季,昼夜增温对NDVI的影响最为显著,其次是夏季和春季。通过Copula函数模型,发现昼夜增温与NDVI在特定温度区间内呈现正相关,表明适宜的温度条件下昼夜增温对植被生长具有促进作用。然而,当昼夜增温超过某一阈值时,其对NDVI的促进作用转变为抑制作用,从而限制了植被的生长。同时,还揭示了重现期与昼夜增温及NDVI之间的关系。在较低的重现期下,昼夜增温与NDVI的联合概率较高,表明在这些条件下,植被生长良好的情况出现的频率较高。反之,较高的重现期对应于昼夜增温与NDVI较低的联合概率,表明植被生长受到抑制。本研究通过Copula函数提供了一个全新的视角来理解昼夜增温与植被动态之间的相互作用,强调了气温变化对植被生长影响的复杂性。

2000—2021年渭河流域NDVI变化及其影响因素

渭河流域是黄河中游重要的生态涵养地,同时也是黄土高原水土流失的典型区域,监测该地区植被生长变化趋势,并分析其与气候变化和人类活动的关系,对科学评估区域生态建设成效、黄土高原植被恢复和生态修复具有重要意义。基于2000—2021年归一化植被指数(NDVI)、气温、降水量、人口密度、土地利用数据,分析了渭河流域NDVI的时空变化特征,探究了气候变化和人类活动对NDVI变化趋势的影响。结果表明,2000—2021年,渭河流域植被生长季NDVI呈增加趋势,全区年平均增速为0.004。年际尺度上,NDVI与年平均降水量呈正相关关系,与年平均气温的相关性不显著;月尺度上,NDVI与4月和8月的气温、降水量均呈正相关关系,与7月气温呈弱的负相关关系。人口密度变化与NDVI变化趋势呈负相关,流域人口密度的减小有利于植被的恢复和改善。土地利用类型内部变化是植被NDVI变化的主要原因。NDVI显著减少区NDVI的减少趋势主要由关中平原耕地NDVI的减少引起,NDVI显著增加区NDVI的增加趋势主要由草地、林地以及黄土丘陵区、黄土残塬区耕地NDVI的增加引起。