基于GIMMS AVHRR NDVI数据的神东矿区26年植被指数回归分析

根据长时间序列中国植被指数数据集(GIMMS AVHRR NDVI),分析了内蒙古神东矿区及周围20 km缓冲区1981-2006年归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的变化趋势,对神东矿区及缓冲区的NDVI均值进行了一元线性回归分析,并分析了神东矿区与缓冲区的NDVI均值的相关性。研究表明:神东矿区及缓冲区NDVI均值整体呈上升趋势,斜率分别为0.0047与0.0040,植被状况分别为中度改善与轻微改善;神东矿区及缓冲区NDVI值两组变量在0.01水平上显著相关,相关系数为0.971;神东矿区39个像元中轻微改善与中度改善各占35.90%与64.10%,矿区的植被状况呈向好趋势。

AVHRR NDVI和MODIS NDVI一致性评估

以AVHRR传感器和MODIS传感器为研究对象,以冠层辐射传输模型模拟植被多种状况下的冠层反射率为基础,得到对应于AVHRR和MODIS红光和近红外波段的反射率,计算并比较这两种传感器提取的NDVI结果。研究表明,这种方法从新的角度评估了AVHRR NDVI和MODIS NDVI产品之间的一致性,并提供了对应的校正系数。

植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI

目前应用广泛的植被指数 AVHRR- NDVI仍有一些缺陷 ,主要表现在 :(1 )在植被高覆盖区容易饱和 ,这除了红光通道就容易饱和外 ,主要是基于 NIR/Red比值的 NDVI算式本身存在容易饱和的缺陷 ;(2 )没有考虑树冠背景对植被指数的影响 ;(3 ) NDVI的比值算式和最大值合成算法 (MVC)确实消除了某些内部和外部噪音 ,但最终的合成产品仍然有较多噪音 ;(4) MVC不能确保选择最小视角内的最佳像元。所有这些 AVHRR- NDVI的局限性 ,在基于“中分辨率成像光谱仪 (MODIS)”的“增强型植被指数 (EVI)”产品中 ,都有不同程度改善。MODIS- EVI改善表现在 :(1 )大气校正包括大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧 ,而 AVHRR- NDVI仅对瑞利散射和臭氧吸收做了校正 ;这样 MODIS- EVI可以不采用基于比值的方法 ,因为比值算式是以植被指数饱和为代价来减少大气影响 ;(2 )根据蓝光和红光对气溶胶散射存在差异的原理 ,采用“抗大气植被指数 (ARVI)对残留气溶胶做进一步的处理 ;(3 )采用“土壤调节植被指数(SAVI)”减弱了树冠背景土壤变化对植被指数的影响 ;(4)综合 ARVI和 SAVI的理论基础 ,形成“增强型植被指数 (EVI)”,它可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响 ;(5 )采用“限定视角内最大值合成法 (CV-MVC)”。

神东矿区AVHRR/NDVI的时空、开采强度和气候效应

研究采矿扰动区长时序、多维度NDVI变化趋势,有助于认识非自然生态区植被演替规律,对高强度开采条件下西北脆弱生态区地表植被自然修复和人工修复工作具有指导意义.研究通过设立直接影响区、间接影响区和自然生态校验区,利用长时序GIMMSAVHRR/NDVI(1981~2006)植被指数数据集,结合同期温度、降水和煤炭产量信息,从时间、空间、气候和开采强度方面开展对比分析,并以长时序MODISNPP/NDVI(2000~2010)数据进行结果验证.时序分析表明,全球变化背景下,神东矿区植被生长季二度延长;空间分析表明,神东矿区NDVI增量低于缓冲区,缓冲区NDVI增量低于自然生态区;开采强度分析表明,随着神东矿区开采强度增强,NDVI增速放缓,增长速率低于自然生态区;气候变化分析表明,神东矿区NDVI受温度升高、降水减少共同作用,与温度相关性较高,与降水相关性较低;同期MODISNPP/NDVI验证结果表现出与AVHRR/NDVI一致的规律性.

MODIS NDVI和AVHRR NDVI对草原植被变化监测差异

以草地作为研究载体,对比分析草原植被AVHRRNDVI和MODISNDVI两种NDVI序列的年内、年际变化特征,讨论两种NDVI序列对降水量、平均气温和水汽压3种气候因子的响应差异,为合理选择NDVI序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:(1)两种NDVI序列所反映的草原植被年内变化趋势相似,但MODISNDVI对各类草原的区分度优于AVHRRNDVI;(2)两种NDVI序列所反映的2000年—2003年草原植被年际变化差异明显。较之于MODISNDVI,AVHRRNDVI变化趋势分类图表现出更强的植被改善趋势,植被改善面积在AVHRRNDVI变化趋势分类图中占94.25%,在MODISNDVI中为83.33%;两种NDVI变化趋势分类图反映的植被变化趋势吻合度为52.88%。(3)两种NDVI序列与水汽压、降水量相关性差异显著。MODISNDVI与各站点平均气温的相关系数均大于GIMMSNDVI;而MODISNDVI与水汽压的相关系数83%(10个站点)小于GIMMSNDVI,与降水量的相关系数67%(8个站点)小于GIMMSNDVI。

1999年锡林郭勒草地AVHRR-NDVI时空变化研究

采用地面样地和遥感数据,分析了锡林郭勒草原4种草地1999年AVHRR-NDVI的时空变化。NDVI时间序列显示,草甸草地和典型草地NDVI在5月份开始返青,但荒漠草地和沙地草地NDVI在5月份为全年最低。6月份草地生长最快,以4月平均NDVI作为各草地的基准,草甸草地全年NDVI最大时的增加值为0.42,其中4～6月份的NDVI增加值为0.34,占81%;典型草地全年NDVI最大时的增加值为0.30,其中4～6月增加值为0.22,占73%;沙地草地全年NDVI最大时的增加值为0.27,其中4～6月增加值为0.10,占37%。NDVI空间分布呈现明显的东西过渡特点。从5月开始,NDVI自东向西增长,其推进特点是南北两侧快,中部缓慢。8月草地植被达到全盛时,NDVI=0.1的等值线呈现由西向东的"楔型"。5～8月之间,NDVI=0.1等值线由东向西移动3个经度。由于植被指数对低覆盖植被比较敏感,该等值线的形态和位置可能是气候变化的一个指标。

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。

MODIS和AVHRR植被指数关系的研究

对同一区域不同时次的MODIS和AVHRR的归一化植被指数 (NDVI) ,从直方图和特征空间分布方面进行了分析比较。

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。

AVHRR草地分类的潜力和局限:以锡林郭勒草原为例

AVHRR-NDVI已广泛应用于宏观土地覆盖研究,但在区域研究中应用比较少。论文根据1999年锡林郭勒草原4种草地NDVI的动态过程,结合对应AVHRR提供的额外信息,对4种草地进行了分类。首先,根据全年NDVI低平的特点检测出荒漠;第二,使用6月Ch3>3180和Ch5>3100区分出沙地草地;第三,使用8月Ch2>200或6～8月NDVI6～8月>1.2检测出长势良好的草甸。与基于TM的草地图比较,AVHRR的分类结果失去了许多细节,但对土地覆盖长期变化研究仍有价值,特别是对沙漠化过程的监测。需要进一步的研究才能确定AVHRR在区分长势差的草甸和典型草原方面的潜力或局限。

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。

NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取

植被指数具有明显的季节节律,NDV I时间序列分析可以获取地表植被物候信息,但已有的AVHRR NDV I数据产品仍然存在高噪声,需要进一步校正。在考虑农业植被季节变化特征的基础上,基于先验知识对NDV I时间序列数据傅立叶校正算法进行了改进。利用1992年旬最大值合成1 km NOAA-AVHRR NDV I数据,使用该方法对河北省南部地区几种不同植被类型的NDV I数据进行校正,结果显示:改进的傅立叶谐波校正算法能更好地反映农业植被NDV I季节变化节律,且对自然植被同样适用。对校正后的NDV I时间序列数据进行谐波分析表明:谐波的特征值(谐波余项、振幅和位相)与地表植被动态之间存在相关性,谐波余项表征NDV I时间序列的均值,谐波振幅表征NDV I年内波动幅度大小,不同谐波的位相可以表征NDV I季节变化的时间特征,利用这些参数可以获取地表植被物候信息,并可用于土地覆被和土地利用分类研究以及全球变化研究。

多源NDVI在玛纳斯河流域荒漠化监测中的应用

为了对玛纳斯河流域荒漠化进行长期准确地监测,在分析MOD13A1-NDVI（归一化植被指数）与同期8 km×8 km AVHRR-NDVI数据的基础上,建立了基于两种不同NDVI数据的荒漠化分级指标体系。利用相应的分类体系进行了流域荒漠绿洲带1982－2008年荒漠化的遥感监测,并结合19892、000和2008年8月Landsat-5/TM数据,分析了3种不同NDVI数据在空间上的差异性,并进一步分析了荒漠化演变的原因。结果表明：（1）同期AVHRR、MOD13A1和Landsat-5/TM监测结果显示出相似的空间差异性,绿洲带北部紧连古尔班通古特沙漠地区植被覆盖稀疏,NDVI较小;南部绿洲灌溉区植被覆盖较好,NDVI整体上较大。植被覆盖具有显著的空间差异性,这与地形因素、水分、热量条件、地貌形态和土壤理化性质等气候环境因子存在联系。（2）近20 a来,绿洲带外围不断向南迅速扩展,由20世纪80年代初的11 200 km^2增加到90年代末的12 672 km^2,增加了1 472 km^2;绿洲带内部以石河子垦区为中心,NDVI呈辐射状逐年线性增加。（3）近8 a来,绿洲内部变化不大,荒漠带中盐渍化土地增加显著,2008年面积为1 906 km^2,较2000年增加了1 712 km^2,东部丘间盆地被开垦耕地面积196 km^2。

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。

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。

基于NOAA/AVHRR和Terra/MODIS数据的植被指数季节信息比较

依据云南省中部地区的气候系统和地形地貌的区域差异,选择西南山地和东部高原地区为对比区,应用Arc-GIS 9.2点面结合分析了AVHRR-NDVI、MODIS-NDVI及MODIS-EVI 3种植被指数对植被季节性变化的敏感度。结果显示:MODIS-EVI在消除影响因素方面效果最好,其与植被覆盖度的线性关系得到明显改善,尤其是在高植被覆盖区表现良好,既避免了植被指数饱和问题的产生,又削弱了大气云雨、地形地貌及土壤背景的影响程度,为遥感定量研究陆地植被提供了数据保证,尤其是涉及有关植被季节性信息的研究。

AVHRR遥感数据在海表赤潮细胞数探测中的应用

以1998年渤海赤潮过程中的现场实测资料和同步的NOAA 14的AVHRR数据,以植被指数(NDVI)为基础,建立了渤海叉角藻赤潮生物细胞数遥感探测模型,该模型使用简便,可以有效地利用目前正在运行的气象卫星数据进行赤潮的业务化监测,直接获取赤潮浮游植物细胞数这个指标、确定赤潮的发生范围、赤潮面积以及赤潮生物分布的密集区,并计算细胞分裂速度以判定赤潮的生消状况,为赤潮灾害的应急防治工作提供依据。同时可以区分赤潮水体与其他如河流或排污口排放的泥沙或悬浮物,以消除这些物质对赤潮识别带来的影响。

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。