基于MODIS/NDVI的陕北地区植被动态监测与评价

陕北地区从1999年退耕还林试点工程实施以来,区域植被发生很大变化,退耕前后植被动态变化监测成为退耕还林工程评价任务之一,而当前植被恢复监测评价的难点在于如何确定哪些是由于退耕而引起的植被变化。针对此问题,选取适合陕北地区植被变化监测的MOD IS/NDVI数据,利用均值变化及趋势分析方法,从不同土地利用/覆被类型和不同坡度植被指数动态变化两方面分析退耕还林对植被动态变化的影响。结论如下:(1)陕北地区平均NDVI从2000—2008年呈现较明显的增长趋势,坡耕地和草地NDVI增长速度相对较快;(2)趋势分析结果显示,陕北绝大部分地区植被恢复良好,植被指数呈明显改善的面积占整个地区面积的64.96%,中度改善占18.58%,其中又以坡耕地、草地植被明显改善面积分别占陕北地区明显改善面积的45.43%和17.10%,坡耕地对陕北地区植被明显改善面积贡献最大;(3)7-15°、15-25°及25-35°坡度植被明显改善面积分别占总改善面积的39.91%、25.81%、2.28%,其中7-25°坡度植被明显改善面积占总面积的65.72%;(4)基于陕北地区近年气候呈暖干化发展趋势,同期降雨并未呈现显著变化,说明非气候因子中退耕还林等人为因素是引起NDVI增长的主要因素,退耕还林对于陕北地区植被恢复有明显促进作用。

MODIS/NDVI和MODIS/EVI在耕地信息提取中的应用及对比分析

MODIS植被指数数据是区域土地利用信息提取的重要数据源。为了对比MODIS两种主要植被指数(NDIV、EVI)在耕地信息提取中的应用,采用通过时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS),对2006年全年MODIS 16天250m的NDVI和EVI时间谱数据进行了重构,从而进行了河西走廊绿洲中东部样区一系列耕地信息的提取实验,包括耕地、休耕地识别以及耕地复种指数、作物种类提取。在此基础上,对MODIS的NDVI与EVI数据的应用进行了对比分析。结果显示:(1)利用傅立叶谐波变换得到的EVI和NDVI时间谱曲线的谐波余项及谐波振幅对耕地进行识别,从识别精度来看,EVI要优于NDVI,识别精度分别为97.17%和95.99%,Kappa系数分别达到0.7938和0.6518;(2)通过计算时间序列曲线的波峰数能够提取耕地的复种指数,并且在EVI和NDVI曲线波峰阈值分别设为0.20和0.25时,休耕地能较为准确地被识别出来;(3)通过提取作物生长期内曲线的VI最大增长速率时间点以及峰值时间点等信息,作物种类能被初步识别,并且EVI较NDVI具有更强的识别能力。

基于MODIS/NDVI时间序列的森林灾害快速评估方法——以贵州省为例

以2005—2008年中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)数据集为主要数据源构建研究区时间序列,结合统计学分析方法设计一套快速有效的森林灾害评估体系,用以探测森林资源损失的空间分布范围与灾害等级,并利用森林资源雪凝灾害损失的实际调查数据对评估结果进行一致性检验。结果表明:通过计算2005—2007年研究区所有森林像元的平均值R珔2005-2007和平均绝对偏差δall,确定森林灾害阈值DT为0.048;利用该阈值,获取2008年受灾较重的森林空间分布,主要密集分布在贵州省东南部和东北部,包括了黔南自治州、黔东南自治州和铜仁市等地区;受灾森林像元数占总森林像元数的28.6%,高于凝冻灾害森林资源损失实际调查结果(17.7%);在县域尺度上,根据MODIS/NDVI关键期影像获取的森林资源损失区域和灾害等级,确定德江、沿河和都匀等11个重度受灾县(市、区)和湄潭、榕江和桐梓等10个中度受灾县(市、区),与小班调查结果具有较高的一致性,其Kappa系数为0.86。方法为大区域尺度的森林灾害快速评估提供了一种新思路。

基于MODIS/NDVI的河北省植被指数时空变化特征及影响因素分析

利用2001-2010年MODIS/NDVI数据和土地覆盖产品数据,分析了河北省植被指数变化特征和时空分布。利用趋势分析、偏相关分析、植被异常指数分析等方法对NDVI数据进行计算,得出河北省植被空间分布上的平均状况和变化特征,以及不同植被类型在不同地区、不同海拔高度上的时空变化规律。结果表明,12001-2010年河北省植被指数年际变化整体呈增加趋势。植被指数分布有明显的地区差异,呈现北部强于南部、西部强于东部、张家口及沧州市优于其他地区的空间格局。2各植被类型NDVI值大小表现为针阔叶混交林>阔叶林>灌丛>农田>草地>非植被,其中研究期间针叶林和湿地两种植被类型年平均植被指数变化明显。32001-2010年河北省气温呈下降趋势,降水量变化平稳,增长缓慢。而且植被指数与气温的偏相关分析系数有正有负;而与降水量的偏相关分析系数均为正值。5河北省不同类型的植被分布与地形尤其是高程有一定的相关性,但研究结果受河北省整体海拔高度的影响,相关性不大。

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化

利用2000-2010年16 d合成的MODIS/NDVI数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析。结果表明:(1)伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2000～2 500m的高程带;2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1 000m的高程带除外。(2)受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异。(3)伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09%和19.34%,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2000m左右的低山区域;变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变。

基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类

以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的.

西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析

为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。

基于MODIS/NDVI时序数列的广西九万山植被覆盖动态变化

利用2000—2014年九万山地区MODIS数据,采用均值变化法分析了九万山国家级自然保护区连续15年NDVI的动态变化.结果显示:九万山自然保护区植被总体长势较好,年均NDVI均在0.54以上;从时间角度看,NDVI呈现缓慢增加趋势,期间出现1个峰值和1个最低值;从空间角度来看,九万山南部NDVI最高,北部其次,中部最低,植被覆盖以中、高植被覆盖区为主,随时间变化,NDVI在空间上表现出波动变化;NDVI年代际变化率表明,九万山NDVI值在2000—2014年既有增加,也有减少.其中6年年代际变化率为负值,其余年份为正值,2009年达到变化率极值.

重庆地区MODIS/NDVI时间序列数据重建研究

基于时间分辨率为逐月、空间分辨率为1 km的MODIS/NDVI数据,利用WS、S-G、A-G和D-L这4种重建方法对重庆市2010~2014年间历年逐月的NDVI时间序列数据进行重建,并采用视觉对比、分地类像元对比、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)对4种重建结果进行了评价。结果表明:S-G和WS重建后噪声少,S-G的曲线最为平滑,A-G与WS保真性较好。其中,A-G的R>0.8和RMSE<0.05的分布面积最大,分别占总面积的89.41%和66.40%;WS次之,占72.76%和59.37%。此外,在模型效果分析中A-G的AIC和BIC评价结果最佳,WS在其他3种方法BIC评价结果较差的渝西地区也有较好的评价结果。

基于MODIS/NDVI的云南省近十年植被动态监测分析

介绍了植被、植被指数、归一化植被指数等相关概念。对收集的MODIS遥感数据运用GIS软件ARCGIS 9.3进行了图像的融合、裁切、提取等处理,从而获取到研究区域云南省自2002年2月至2012年12月的每个月的平均NDVI值。对NDVI值动态变化进行了分析,结果表明:研究区域云南省的植被近13年来总体呈上升趋势,植被生长状况向好的方向发展。

MODIS/NDVI长时间序列数据拟合重建——以文山州为例

NDVI长时间序列被大量应用在生态环境动态检测、国土空间规划、植被物候提取和气象监测等领域,然而经过预处理后的NDVI数据依旧包含大量噪声。故本文利用S-G滤波方法、双Logistic函数拟合法及非对称高斯函数拟合法对文山州2010—2020年的原始数据进行重建。在像元尺度上计算拟合数据的相关系数(CC)和均方根误差(RMSE)比较其保真性;之后基于赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)对拟合模型的拟合优度进行评价。实验表明:三种方法的拟合效果与不同植被类型有关,对森林、草地及灌木地NDVI值不易发生突变的地区A-G与D-L有更好的重建效果;而在NDVI值变化较强的耕地区域S-G较前两种方法更加精确。三种方法均方根大致相同,但D-L的相关系数最高,故D-L保真性较好;S-G在拟合模型效果上表现得更加稳定,A-G次之。

2000年以来岷江上游地区MODIS/NDVI动态变化

运用遥感和地理信息系统手段,基于MODIS遥感数据集,研究了2000年以来岷江上游地区归一化植被指数的动态变化特征,初步揭示环境变化及人类活动影响下研究区NDVI的时空变化规律。结果表明:(1)2000年以来岷江上游年NDVI总体呈波动上升趋势,由2000年的0.78提升至2015年的0.81,年平均增长率为0.0013。岷江上游地区NDVI最低值出现在1月份下半月,最大值出现在7月份中下旬。(2)在空间上,研究区内NDVI以稳定状态为主;轻度增大、轻度减小、明显减小类型分别占总面积的2.03%、1.97%、0.05%。(3)2000—2015年间,理县年NDVI均低于其他5县市;松潘县年NDVI值均低于黑水县;除2002、2005和2006年,茂县年NDVI值均高于其他5县市。6县市均是NDVI稳定类型所占的面积比例最高,明显增大和明显减小类型所占的比例均较低;对于轻度减小类型,都江堰市该类型面积所占比例最高,汶川县次之。

MODIS NDVI饱和性对高寒草甸草地生物量遥感估测的影响——以青藏高原东缘为例

自20世纪70年代开始,归一化植被指数(NDVI)在天然草地地上生物量估测研究中得到了广泛应用。然而,NDVI对高密度植被生物量遥感估测存在饱和现象,使草地生物量遥感估测有较大的不确定性。以青藏高原东缘高寒草甸为例,基于比值植被指数(RVI)探讨了NDVI的饱和性,并评估了NDVI饱和性对高寒草甸地上生物量时空动态变化分析的影响。结果表明:(1)虽然基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)NDVI构建的草地地上生物量估测模型精度较基于RVI构建的估测模型高,但模型对高寒草地地上生物量(生物量大于2314.627 kg/hm^(2))灵敏度较RVI估测模型低,即NDVI阈值大于0.73时,估测模型呈现饱和现象(低估了草地地上生物量);(2)结合RVI和NDVI的相关关系,对饱和部分NDVI遥感植被指数进行校正,校正后最优地上生物量遥感估测模型为线性模型(y=5908.5x-2198.9,R=0.6190,RMSE=902.41 kg/hm^(2)),较调整前RMSE降低了11.72 kg/hm^(2);(3)就NDVI饱和性空间分布而言,从全年6月—9月初(全年第161—257天)饱和性呈现先自东南向西北延伸,后自西北向东南消退的变化趋势,平均低估值介于158.45—293.92 kg/hm^(2)之间,最大低估值出现在8月初(全年第225天),超过600 kg/hm^(2);(4)此外,NDVI饱和性对草地地上生物量年际动态变化趋势分析具有较大的影响,去除饱和性影响后草地地上生物量基本不变的区域减小了21.44%,而年际变化小于-10 kg/hm^(2)和大于30 kg/hm^(2)的区域分别增加了8.48%和16.19%。研究探讨了NDVI饱和性对草地地上生物量遥感估测的影响,以期为精确评估高寒草地地上生物量提供理论依据,同时也为高寒草地资源可持续发展提供科学依据。

基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究

岷江是长江水系的重要分支之一,流经川西高原以及四川盆地地区。植被作为重要的生态指标之一,通过研究岷江流域的植被时空变化特征将有助于了解该流域的生态环境情况并为后续的生态治理提供参考依据。基于2003年~2021年岷江流域的MODIS-NDVI数据集以及DEM数据,借助于空间分析技术、Hurst指数、线性趋势分析、变异系数等方法多方面分析了岷江流域植被覆盖的时空演变特征以及地形因子对其变化趋势的影响性。结果表明:(1)研究时段内的NDVI均值介于0~0.9之间。其流域的NDVI值上中游偏高,下游偏低,岷江流域植被整体呈现波动上升的趋势,增长速率为2.4%/10a。(2)岷江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占84.49%和15.51%。川西高原的河谷地区以及四川盆地的非城镇区域呈现显著增长趋势。呈减少趋势的主要分布在成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市。(3)波动性较强的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及成都市,而低波动主要出现在川西高原的相对低海拔区域,植被较为稳定。(4)植被未来变化趋势呈现持续性减少的主要是成都市向外扩张的新城区。而呈现持续性增加的主要分布在四川盆地的非城镇地区以及川西高原的河谷地区。(5)海拔和坡度作为影响植被变化的主要因素,坡向与植被变化的相关性并未显示出明显的规律。

MODIS干旱监测指数结合PSO_RBFNN反演甘肃省胡麻出苗期土壤湿度

针对目前单一的遥感干旱监测指数难以全面反映作物生长期土壤湿度的动态变化等问题,以甘肃省胡麻出苗期田间土壤相对湿度为研究对象,选取作物形态及绿度、冠层温度、冠层含水量等指标作为遥感干旱监测指数。利用MODIS遥感干旱监测指数和农田土壤相对湿度实测数据,结合经过粒子群优化的径向基函数神经网络(PSO_RBFNN),构建了农田土壤相对湿度反演模型,并基于BP_NN、RBFNN、PSO_RBFNN人工神经网络和逻辑回归(LR)4种机器学习方法,利用土壤相对湿度实测数据对不同模型反演结果的精度进行了验证和对比分析。结果表明:与其他3种模型相对比,MODIS遥感干旱监测指数与PSO_RBFNN结合反演甘肃省胡麻出苗期的农田土壤相对湿度效果较好;模型对10 cm和20 cm深度土壤相对湿度的反演结果平均精度分别达到89.91%和91.71%。与RBFNN、LR和BP_NN模型相比,PSO_RBFNN模型10 cm土层平均预测精度分别提高8.69个百分点、4.94个百分点、4.76个百分点,20 cm土层平均预测精度分别提高6.91个百分点、6.86个百分点、9.32个百分点。模型回归分析显示,相对于1∶1斜线,PSO_RBFNN模型偏差最小,与10 cm和20 cm深度土壤相对湿度的相关系数分别达到0.68和0.74,说明利用PSO_RBFNN模型反演有效,可为区域农田土壤湿度遥感监测反演提供新的案例借鉴。

基于MODIS-NDVI的塔城地区植被覆盖动态变化

【目的】研究20 a塔城地区植被覆盖动态变化与土地利用之间的关系。【方法】基于塔城地区2001~2020年植被生长比较旺盛月份(6~9月)的MODIS-NDVI产品数据和2000、2010以及2020年土地利用数据,运用Google earth engine平台、Theil-Senmedin趋势分析、Mann-Kendall检验、像元二分法、变异系数等工具和方法。【结果】塔城地区多年平均植被覆盖度介于0.32~0.46之间,以低、中低植被覆盖度为主,高植被覆盖度区主要集中于西北部和中部;2001~2020年,塔城地区植被覆盖度以0.38%/a的变化率呈现波动增长趋势;植被覆盖改善区(72%)大于退化区(26%),沙湾市和乌苏市南部、塔城市以及额敏县改善较为明显;弱变异和中等变异为该区域植被覆盖度变异主要类型;塔城地区主要的土地利用变化特征是未利用地向草地的转化以及草地向耕地的转化,未利用地在草地和耕地的补充与占用中发挥了重要作用;植被覆盖度与土地利用类型存在响应联系,未利用地面积的显著减少区域与植被显著增加区域高度重合,说明未利用地对植被覆盖度的贡献最大。【结论】反映出在研究时段内塔城地区未利用地的环境得到改善,荒漠化防治等生态修复工作取得显著成效。

基于MODIS-NDVI数据的延河流域植被覆盖时空变化及其对极端降水的响应

基于2010-2020年MODIS-NDVI数据,分析延河流域归一化植被指数(normalizeddifference vegetation index,NDVI)和极端降水指数,辅以利用Sen趋势分析、M-K趋势检验法、Pearson相关分析等方法,研究植被覆盖时空变化及其对极端降水的响应。结果表明:1)2010-2020年,延河流域NDVI呈显著增加趋势,植被覆盖状况逐年改善,其增加速率为0.073/(10 a)(P<0.001);2)空间上,延河流域NDVI呈现从东南到西北减小的布局;3)趋势上,NDVI呈上升和减小趋势的面积占比分别为98.02%和1.98%,整体呈上升趋势,植被覆盖显著改善;4)近11年极端降水指数总体趋势变化平缓,R20(number of very heavy precipitation days)、RX_(5day)(max5-day precipitation amount)、CDD(consecutive dry Days)和CWD(consecutive wet days)呈上升趋势,R_(95P)(very wet day precipitation)和SDII(simple daily intensity index)呈下降趋势;5)NDVI与极端降水指数的相关性整体上偏低,除SDII外,其余指数都与NDVI正相关,且NDVI与RX_(5day)相关性最强,与R20相关性最弱。

基于MODIS/NDVI的锡林郭勒草原植被变化及其归因

在国家“生态文明”战略背景下,蒙古高原作为中国北方重要生态屏障的作用更加凸显。锡林郭勒作为蒙古高原南端的典型内流区与生态敏感区,其草原植被覆盖变化规律在一定程度上能表征中国北方整体生态系统功能的变化态势。本文采用MODIS13Q1的产品NDVI数据集,运用势分析法、偏相关性及残差分析法,分析锡林郭勒草原2000—2015年生长期植被覆盖度时空演变特征,探讨草原植被变化的归因。研究结果表明:16年来锡林郭勒草原的生长期植植被覆盖每年以0.0021的速率缓慢增长,但其变化趋势存在明显地域差异性;比较发现,降水因子是影响锡林郭勒地区植被覆盖变化的主要因素;人类活动对该地区植被覆盖变化的改善促进和破坏抑制作用并存,总体是正向干扰效应大于负向干扰效应,人类活动对植被覆盖度改善作用的面积占34.911%,京津风沙源地治理工程等在草原生态环境改善中发挥重要作用;而人类活动导致生态环境遭到破坏的面积占19.348%,尤其是草原露天煤矿开采严重破坏草原植被系统。

基于MODIS荧光基线高度的赤潮监测多源数据对比分析

为了评估海洋动态监测,文章采用MODIS数据,首先对MODIS数据进行几何校正、重投影、重采样、大气校正等预处理,然后反演海洋水体的离水辐亮度等数值,计算归一化荧光基线高度(nFLH)产品,对原有荧光基线高度产品进行改进,进行赤潮探测。通过对比同一时期发生Landsat、HY-1D、无人机等多源遥感影像进行对比验证,结果表明基于MODIS数据的nFLH产品监测的赤潮范围和其他遥感影像一致,满足高时效的赤潮监测需求。

基于MODIS数据的敦煌西湖自然保护区湿地动态监测技术

本文以敦煌西湖自然保护区为例,探究了基于MODIS数据的湿地动态监测技术的应用。在收集MODIS数据、1:400万基础地理信息数据和DEM数据的基础上,对数据进行了拼接、投影转换等处理。采取决策树分类方法对处理后数据进行分类,从图像中区分永久性湿地和季节性湿地。总体分类精度在80%以上,分类精度能够满足要求。在此基础上选取CA、LSI和SHDI等景观指数对研究区湿度变化情况进行评价,结果表明在2010-2023年间研究区湿地面积扩大,其中永久性湿地增加3.86%、季节性湿地增加5.28%。