西北地区MODIS-NDVI指数饱和问题分析

为了了解西北地区MODIS-NDVI和MODIS-EVI两种植被指数的特点，本文利用美国NASA LP DAAC（Land Process Distributed Active Archive Center）2004年1～12月的250m分辨率16天植被指数合成的MOD13 Q1数据集，对西北地区不同类型植被NDVI和EVI的特征进行分析，并对西北地区MODIS-NDVI饱和问题进行了初步研究。结果表明：NDVI和EVI对干旱-半干旱气候区植被覆盖度不高的植被类型描述能力相似，月际变化趋势一致。西北地区各种植被类型NDVI比EVI高，NDVI与EVI的差异总体上呈现从半荒漠、草原、农区到林区，随NDVI值的增加而增大的规律。对植被度覆盖度高的阔叶林和针叶林，在植被生长旺盛期，NDVI总在0．8附近波动，NDVI随植被的生长增加的很小，一直维持在一个高且平的范同内，不再能看出植被生长变化的现象，即饱和现象严重；而EVI表现良好，随着植被的生长而增加，能明显地反映出植被生长的季节变化。西北高寒草甸和陕西关中农业区NDVI也出现有不同程度的饱和，饱和时间因植被的不同从1～2月不等。0．8可作为NDVI饱和的阈值。NDVI饱和问题对卫星监测植被的研究和应用会产生误差，EVI能较好地解决NDVI的饱和问题。

基于机载MASTER数据的果园叶面积指数遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构的重要参数,准确获取果树的LAI对果树长势监测和果树估产均有重要作用。以美国加州中部的果园为研究区,基于沿太阳主平面飞行成像的机载MODIS/ASTER模拟传感器(MODIS/ASTER airborne simulator,MASTER)数据,利用实测LAI数据与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)和归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)分别建立回归模型,并选取NDWI进行研究区LAI的反演。结果表明:由于地物的二向性反射,垂直太阳主平面飞行获取的遥感数据具有明显的亮度梯度现象,而沿太阳主平面飞行获取的遥感数据几乎不受亮度梯度的影响;NDVI在高植被覆盖区容易达到饱和,而NDWI比NDVI和NDII具有更高的拟合度和更小的均方根误差,更加适合研究区LAI的遥感反演;该研究结果可以丰富LAI反演理论,也可以为研究LAI尺度问题提供理论和数据支持。