基于MODIS增强型植被指数的青海省牧草产量估产研究

利用青海省22个生态环境监测站在2003和2004年牧草生长季内各月所测的牧草鲜草产量数据,并搜集了该时段内逐日的MODIS遥感数据,通过对图像的预处理,云区识别,植被指数的计算及月最大植被指数的合成,形成了与牧草产量数据相对应的MODISEVI数据。然后按牧草生长季和草地类型建立了牧草鲜草产量与MODIS植被指数的关系模型。结果表明,牧草产量和MODISEVI之间存在较高的相关性,用指数函数建立产量模型效果较好。按牧草生长季建立的牧草产量检测模型比按草地类型建立的模型相关性要高。

基于小型无人机与MODIS数据的草地植被覆盖度研究--以甘南州为例

以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆盖度数据的获取;2)与NDVI相比,用EVI估算草地覆盖度更优,因此确定基于EVI构建的对数模型为甘南州草地植被覆盖度最优反演模型,模型精度可达88.00%;3)研究区2015年生长季草地植被覆盖度除了低平地草甸在8月达到最大值外,其它草地类型均在7月达到最大值;4)甘南州以中高植被覆盖度为主,主要分布在玛曲、碌曲、夏河以及合作四县市。整体而言,中西部和西南部区域草地覆盖度高于东部。通过精确草地植被覆盖度模型的建立,不仅有利于及时准确的了解草地植被覆盖度的时空分布状况和季节性动态变化,也有利于维护甘南州草地生态系统的持续稳定发展。

基于MODIS植被指数的甘南草地净初级生产力时空变化研究

利用甘南地区2006-2007年的外业实测样方草地干物质产量和MODIS植被指数数据,建立了草地地上部分干物质产量遥感反演模型,根据根冠比和干物质转碳率对2006-2008年甘南地区草地净初级生产力(NPP,netprimary productivity)进行了估算,绘制了甘南草地NPP年累积量空间分布格局图和NPP月度变化动态图,对不同草地植被类型的NPP差异进行了评价。研究结果表明,2006-2008年甘南草地年NPP分别达637.04,599.98和566.59 g C/m2,其空间分布具有自西南向东北逐渐减少的趋势;年内不同草地类型的NPP均在7-8月达到最大累积量;NPP累积量最高的3种草地类型是沼泽、高寒灌丛草甸和高寒草甸,3年中最大月NPP的平均值分别达到1 137.28,553.76和527.66 g C/m2;2006-2008年甘南草地NPP持续下降,年草地NPP总量的减少速率为1.2Tg/a,尤其是沼泽湿地的NPP下降明显,年平均减少速率达到了125.92 g C/m2。

基于Ts-EVI模型的干旱监测研究

采用MODIS温度成品数据和植被指数数据构建Ts-EVI特征空间,对四川省2007年7—10月的旱情进行监测.监测结果表明:Ts-EVI特征空间在旱情监测上有一定的优越性,能准确监测四川省2007年7—10月的旱情变化;当年四川省境内旱情严重,中旱和重旱面积占全省总面积的50%以上,川东旱情较川西高原严重,且不同区域的旱情发展态势不同;对比ECMWF土壤水体积数据,两者相关性较高.