MODIS MOD13Q1植被产品介绍及快速预处理

对MODIS MOD13Q1植被产品进行介绍,并使用MODIS提供MRT软件为基础编写脚本程序以及Edras遥感影像处理软件来对MOD13Q1数据波段提取,镶嵌,投影转换,数据格式转换等基本处理流程实现快速处理,以降低研究者在数据处理中的工作量.

基于MODIS MOD13Q1的植被变化研究:以西藏墨竹工卡为例

以西藏墨竹工卡为研究区域,利用NASA提供的MODIS MOD13Q1数据产品(2000～2012年),研究其植被空间分布规律及变化特征,结果表明:西藏墨竹工卡地区NDVI值从3 800 m到4 600 m逐渐小幅增加,而到了4 600 m以上逐渐减少。多年来,墨竹工卡大部分区域植被处于相对稳定状态,无变化区域占96.08%。

天山北坡经济带植被覆盖度动态变化研究

为探明天山北坡经济带植被覆盖度时空变化及其原因,本研究基于MODIS13Q1NDVI数据、气象数据、地形数据、人文数据,基于Google Earth Engine(GEE)平台,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和稳定性分析方法,探究2000-2020年天山北坡经济带植被覆盖度(FVC)时空变化特征及其影响因子.结果表明:天山北坡经济带的FVC表现为两条平行的高覆盖度带.其中中部地区具有较高的植被覆盖度,而边缘地区的植被覆盖度相对较低.2000~2020年间,天山北坡经济带的FVC在时空上呈轻度变化,约占总变化的70%.植被改善区域主要呈现带状分布,集中在研究区的中部,而植被减少区域主要分布在研究区的南缘.整体上,天山北坡的植被覆盖度呈现出西北至东南的相间分布趋势,并且有逐渐上升的趋势.与东部地区相比,西部地区的植被改善更为明显.2000~2020年间,天山北坡经济带的FVC整体上表现出较高的稳定性和较小的波动,其变异程度介于弱变异和中等变异之间.但是,在克拉玛依市北部、乌鲁木齐市西南部以及研究区南缘的零星地区,FVC存在较强的变异.通过地理探测器模型对天山北坡经济带FVC影响因素的研究表明,人类活动(人口密度、夜间灯光和土地利用类型)是FVC空间分异的主要解释因素.从驱动因素来看,人口密度P值为0.283,对FVC影响最大,夜间灯光P值为0.125,土地利用类型P值为0.179.

利用MOD13Q1产品监测肯尼亚2001—2010年荒漠化动态

使用MODIS MOD13Q1-NDVI数据,通过NDVI累计计算,得到肯尼亚2001年和2010年植被生长状况较好时期的NDVI影像。基于像元二分模型,估算植被盖度。利用植被盖度进行荒漠化评价。结果表明,肯尼亚近10年来生态环境总体趋于改善,荒漠化发展态势并不明显,但荒漠化问题仍然严重。不同程度的荒漠化土地变化趋势不尽相同,轻度荒漠化和重度荒漠化转出面积大于转入面积,呈现减少趋势,非荒漠化和中度荒漠化变化相反,各省区的荒漠化土地变化趋势也不相同。在小范围地区内,使用Landsat-5TM影像进行验证,发现与MODIS数据评价结果相似,但更能详尽的描述重点区域的荒漠化问题。

应用CASA模型估算河南省主要森林植被碳储量

森林作为陆地生态系统的主体,也是最大的碳库,对维持全球气候稳定,减缓温室效应等有着至关重要的作用。为了解河南省主要森林的植被碳密度及碳储量,以遥感影像(MODIS13Q1)和气象数据为基础,利用CASA模型及植物枯损模型,对河南省2000、2005、2010、2015、2019年(以9月为例)主要森林区域的碳密度及碳储量进行了估算,并分析了其变化趋势。结果表明:2000-2019年,森林区域碳密度平均值为35.21~49.56 t/hm^(2),碳密度增加与减少的变化趋势面积比为2.52;主要森林区域植被碳储量整体呈现出增加趋势,由2000年的630962.48 t增加到2019年的716805.06 t,2000-2019年碳储量净增加85842.48 t,平均增长速率为4292.129 t·a^(-1);不同植被类型中碳储量由大到小依次为:阔叶林、灌从、针叶林、草丛、混交林。其中阔叶林碳储量最大,平均占总碳储量的比例为68.52%,混交林占比最少,仅为2.42%;不同植被类型的碳密度平均值每年从大到小排列总体表现为:落叶阔叶林、混交林、草丛、灌丛、针叶林;降水量对森林植被碳储量影响的灰色关联度最大为0.74。

新疆和田地区土地荒漠化时空特征分析

以干旱区土地荒漠化防治和生态环境修复为目的,对新疆和田地区土地荒漠化时空演变过程进行研究。基于RS和GIS技术,利用和田地区MODIS13Q1-NDVI遥感数据,以植被覆盖度作为荒漠化评价指标,对和田地区2000-2018年土地荒漠化时空变化特征进行分析。结果表明:(1)研究区植被覆盖度呈减少趋势的区域面积占总面积的0.38%,其中极显著减少区域面积占0.10%,显著减少区域面积占0.28%;植被覆盖度呈增长趋势的区域面积占12.88%,其中极显著增长区域面积仅占1.10%,显著增长区域面积占11.78%。(2)2006-2012年重度荒漠化区面积呈减少趋势,2012-2018年呈增加趋势,总体以年均0.59%的速率递增;中度荒漠化区面积呈减少趋势,平均每年以1.43%的速率减少,而轻度和非荒漠化区面积一直保持增加趋势,年均增速分别为2.19%和3.70%。(3)由面积转移矩阵可知,近20 a来,研究区土地类型未发生变化的面积为19.841×10^4 km^2,非荒漠化区转移面积最少,中度荒漠化区转移面积相对较多。由于气温、降水和人类活动等因素的影响,近20 a来和田地区重度荒漠化区面积略有增长,轻度和非荒漠化区面积增加显著。

基于RS和GIS对那曲地区植被动态监测及分析

文章主要利用2006年1月至2010年8月MODIS13Q1资料,分析那曲地区的NDVI动态变化,进而来研究植被覆盖和长势情况。植被的生长状况和气候情况有密不可分的关系,文章是利用滑动平均法来去除气候因素的影响。此方法使得NDVI值能更好的反映植被生长状况及生长趋势。

基于归一化植被指数的阿拉善盟土地荒漠化反演研究

以中分辨率成像光谱仪MOD13Q1产品为数据源,将归一化植被指数作为不同荒漠化等级的划分依据及评价因子,以此来反演2000~2016年阿拉善盟土地荒漠化时空动态演变过程。结果表明:阿拉善盟土地荒漠化具有自东南向西北逐渐改善的好转趋势,其中,阿拉善左旗和阿拉善右旗土地荒漠化得到有效遏制,改善效果明显,但额济纳旗土地荒漠化改善效果微弱。在不同荒漠化等级中,重度荒漠化所占比重最大,其次是中度土地荒漠化,再次是轻度土地荒漠化,非荒漠化土地所占比重最小。相关分析后发现,气温和降水与归一化植被指数之间具有正相关关系,但不显著。而牲畜数量与归一化植被指数值之间具有负相关关系,且呈极显著相关。可见,人类行动的实施才是防治土地荒漠化进一步恶化的有力措施。利用归一化植被指数对植被生长的高度敏感性,可以快速简便的划分出荒漠区和非荒漠区,同时基于GIS空间统计功能,可以有效地对不同程度荒漠化划分等级。通过空间分辨率高达30 m的Landsat TM5影像在不同荒漠化等级范围内的精度验证,总体评价分类精度达到85.11%,Kappa系数为0.82,两种不同空间分辨率的评价结果基本一致,可见归一化植被指数在反演大尺度下荒漠化动态演变过程的准确度和可行性。