基于MODIS NDVI数据的粤港澳大湾区植被覆盖时空演变

为研究粤港澳大湾区的植被覆盖变化,采用2001—2020年的MODIS NDVI遥感数据,通过像元二分模型估算粤港澳大湾区的年最大植被覆盖度,运用一元线性回归、变异系数分析和R/S分析等方法,在像元尺度上探索植被覆盖度的时空演变规律,并预测其未来发展趋势。结果表明:1)大湾区植被覆盖度总体呈下降趋势(速率-0.023/10年);2)不同地域的植被覆盖在稳定性上差异显著,植被覆盖不显著变化区域占比69.18%,显著改善区域占比9.87%,显著退化区域占比20.95%;3)植被覆盖演变趋势整体以弱持续性序列为主,预测植被覆盖退化面积占比52.44%。基于研究结果提出对策建议,为我国国土空间生态规划、区域植被修复提供参考依据。

NDVI时序数据在树莓种植面积提取中的应用研究

为科学提取树莓种植面积,提高树莓种植产业结构调整质量,以多光谱遥感技术对黑龙江某市树莓种植区进行研究,并引入NDVI时序数据对图像提取精度进行优化。以Sentinal-2号卫星拍摄图像作为遥感数据,使用CART算法得到案例地区的树莓种植面积估算结果,使用面向对象分类法与支持向量机分类作为对比进行分析。结果表明,所提方法实际提取效果明显高于对比方法,且加入NDVI时序数据的样本精度提高1.67%,证明所提方法具有良好的优化效果。

时序NDVI数据集重建方法评价与实例研究

时序NDVI数据集已经成功地应用于全球与区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理量参数反演等方面的研究。受到大气条件和传感器自身因素的制约,虽然经过严格的预处理,时序NDVI数据集仍包含很多噪声,影响其进一步的应用。首先介绍了近几年来普遍使用的6种时序NDVI数据集的重建方法:改进的最佳指数斜率提取法、均值迭代滤波法、Savitz-ky-Golay滤波法、傅立叶变换法、非对称高斯函数拟合法和时间序列谐波分析法;然后采用这几种方法对张掖地区2007年和2008年10d最大值合成的SPOT/VEGETATION的时序NDVI数据进行了重建,对重建结果进行了比较和评价;最后对人为的噪声序列进行重建,对重建结果的优缺点进行评价。

基于NDVI时序数据的不同水源灌溉面积分类研究--以人民胜利渠灌区为例

灌溉面积是水土资源利用的重要指标,灌溉面积监测是灌区和农业水资源管理的基础。【目的】探索不同水源的灌溉面积的遥感分类方法。【方法】基于人民胜利渠灌区2017年的Landsat8卫星数据和2012年的MODIS卫星数据,提取了灌区NDVI时序数据曲线,分别采用监督分类和非监督分类方法对灌区不同水源的灌溉面积进行分类,并结合实地调查资料对分类结果进行验证。【结果】非监督分类方法并不适用于灌区尺度的灌溉水源分类;基于MODIS数据的分类效果较差,分类精度为57.14%;基于Landsat8数据的NDVI时序数据和监督分类的结果较好,分类精度达到73.58%。【结论】空间分辨率较高的NDVI时序数据可对灌区灌溉水源进行分类。

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。

岳阳市植被动态变化及驱动力因素影响

岳阳位于湖南省,毗邻洞庭湖流域,该地区植被的植被变化趋势将对洞庭湖流域生态保护产生影响,探究了该地区植被变化及驱动力因素,以期为岳阳市生态环境保护提供相关参考意见。应用2000-2016年的Modis NDVI的月合成数据,采用最大值合成法得到归一化植被指数数据集;采用一元线性回归趋势法分析植被变化趋势,使用残差分析的方法剥离人为活动因素,探究气候、人为活动对植被变化的作用。结果表明:岳阳市植被显著减少的区域占比为0.89%,显著增加的区域占比为76.11%,驱动力因素变化方面,归一化植被指数与降雨、温度的相关系数分别为0.456、0.698,与残差的相关系数为0.81。岳阳市大部分区域植被覆盖显著改善,小部分区域植被出现显著减少趋势,植被覆盖变化驱动力方面,人为作用强于气候变化对岳阳市植被覆盖变化的影响。

综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法

【目的】针对国家森林资源宏观监测业务对区域森林资源空间分布信息的迫切需求,发展一种基于国家森林资源连续清查固定样地数据,可充分发挥GF-1宽幅多光谱数据、MODIS遥感数据相应空间和时间分辨率优势的面向对象土地覆盖分类方法,以提高林地和森林资源的监测精度和自动化程度。【方法】以黑龙江省小兴安岭某林区为研究区,主要数据源包括GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI(250 m,8天合成)时间序列遥感数据、国家森林资源连续清查固定样地数据以及少量外业实地调查数据等。首先,基于GF-1宽幅多光谱数据进行多尺度影像分割,将研究区划分为许多区域性的分割对象;然后,以分割对象为分析单元,分别提取GF-1宽幅多光谱遥感影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等以及MODIS NDVI时间序列遥感数据的时序特征,并采用随机森林算法进行特征选择;最后,利用训练样本建立基于分类回归树分类器完成面向对象的土地覆盖分类方法研究,分别比较单一GF-1 16 m宽幅多光谱数据、单一MODIS NDVI时间序列遥感数据以及综合多源数据的分类结果,并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。【结果】精度检验和分析结果表明,面向对象的综合多源遥感数据分类方法总体分类精度达89.46%,Kappa系数为0.874,明显优于仅基于GF-1宽幅多光谱数据、MODIS NDVI时间序列遥感数据的分类方法。【结论】综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法适用于综合GF-1与GF-4数据的土地覆盖类型分别制图,可有效提高主要土地覆盖类型的分类精度。针对国家森林资源连续清查的业务需求和特点,本文所发展的方法在分类对象生成、特征提取、特征选择、分类器训练和精度检验等关键环节均进行了优化设计,有利于提高森林资源连续清查业务中主要林地类型遥感分类制图的自动化、标准化程度。

北疆生态功能区降水气温时空变化及其与NDVI相关性分析

降水和气温是两个最重要的气候因子,也是影响植被分布和变化的主要因子之一。以多年平均降水、气温、NDVI、积雪深度等数据为基础,基于生态功能区划,分析了北疆不同气候要素变化及其与NDVI的变化相关关系。结果表明:北疆大部分地区趋向于湿润化,特别是准噶尔盆地中心区,降雨变化趋势线的斜率介于1.15~1.42之间;局部高海拔山区年平均降水量呈明显减低趋势,降雨变化趋势线斜率最低到-0.209;北疆整体有暖化趋势,且气温增加幅度从高山到低地表现出明显梯度,其变化趋势线斜率从高山处的2.04降低为盆地处的-0.044。北疆NDVI与年平均降水、温度变化密切相关,表现出明显的功能区划差异,应重视加强生态功能区划水平上的植被建设与调控。

2010-2019年南昌市NDVI时空分布特征分析

地表植被覆盖数据是研究陆地生态系统的重要基础,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)可有效反映植被生长变化,是研究区域植被变化的重要手段,对NDVI进行长时间序列时空分析及预测具有重要意义。选取长江中游城市南昌市作为研究区,以谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)为数据处理平台,采用时间分辨率为8d,空间分辨率为30m的南昌市Landsat7/Landsat8合成NDVI产品为主要数据源,运用一元线性趋势分析方法对南昌市2010-2019年间植被NDVI进行时空变化特征分析。研究结果表明:(1)2010-2019年间,南昌市NDVI整体呈增加趋势,增长速度为7%/10a;(2)空间上,南昌市NDVI分布情况大致呈现出“两侧高中间低”的态势;(3)2010-2012年NDVI存在明显的数据波动特征,NDVI高值出现时间段为每年的7-8月。

近20余年来西北地区植被变化特征分析

利用1982—2003年8 km分辨率的NDVI数据集,选中国西北地区森林、草原、灌溉农业、雨养农业区不同类型植被为研究区,分析了植被年、年际变化特征,并对植被覆盖空间变化进行动态研究.结果表明:森林、草原、灌溉农业区和以春小麦为主的雨养农业区NDVI年变化为单峰型曲线,以冬小麦为主的雨养农业区NDVI曲线呈双峰型;同一类型的植被NDVI受纬度或海拔高度的影响,绿峰出现时间存在1个月的位相差.22 a来森林植被NDVI多呈下降趋势,草原植被区为上升趋势;雨养农业区变化不大,灌溉植被区呈显著的上升趋势.西北东部雨养农业区植被波动频率和幅度最大,是受降水影响最敏感的地区;森林植被次之;有灌溉条件的绿洲植被,年际间波动最小.22 a间西北地区植被以增加趋势为主,增加面积约为20.5%,主要分布在新疆和河西走廊绿洲、黄河沿岸灌区以及青海草区,水分条件充足的绿洲是NDVI增加最显著的区域;NDVI减少地区面积为4.77%,主要分布在西北东部.

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。

用于时间序列聚类分析的小波变换和特征量提取方法

利用小波变换的多尺度分辨功能,对时间序列数据进行多次Haar小波变换,将时间序列分解为尺度分量和细节分量;通过保留尺度分量,提取时间序列的趋势信息,并结合统计特征量计算,将时间序列的趋势信息与几种统计特征量组合在一起,构成SOM神经网络的输入向量,对时间序列进行聚类分析。通过在几类模拟时间序列数据上进行实验分析,取得了较好的实验效果。并将此方法应用到基于MODIS遥感影像的林地植被提取中,获得了较高的提取精度。

2000-2009年河北省生态系统服务价值时空动态遥感监测

以TM图像及MODIS NDVI数据为主要数据源,通过建立生态系统服务价值评估体系、物质量评估模型及价值量评估模型,对河北省2000—2009年生态系统服务价值进行了计算。2000—2009年间,河北省生态系统总服务价值呈现出波动增长趋势;总体的空间分布规律呈现出北高南低、西高东低、山地丘陵区高于平原区的规律;生态系统服务价值的空间变化呈现出南北两端地区减少、中部地区增加,且增加部分面积大于减少部分面积的特点。

过去20年中国耕地生长季起始期的时空变化

多时相遥感数据能够较好地描述区域尺度的植被物候和生长季节的变化特征。利用NDVI时序数据,采用非对称性高斯函数拟合方法重建平滑曲线,分别提取了我国20世纪80年代初、90年代初和21世纪初等3个时期为我国耕地第一生长季起始期,计算3个时期平均生长起始期,并分析了我国耕地第一生长季起始期的区域空间分异规律;然后,从区域和省份两个尺度分析了20世纪80年代初至90年代初和20世纪90年代初至21世纪初两个阶段我国耕地生长季起始期动态变化趋势和空间格局。结果表明,我国不同区域耕地第一生长季起始期存在十分明显的空间差异,清楚地呈现出一个从南向北逐渐推迟的空间特征;从不同区域看,在20世纪80年代初至90年代初和20世纪90年代初至21世纪初两个时期,我国耕地第一生长季起始期变化都是提前和推迟并存,不同区域变化程度不一;从不同省份看,在过去20年间,我国绝大多数省份耕地第一生长季起始期都表现为总体提前的趋势,但不同省份的起始期变化具有差异性。影响我国耕地生长季起始期变化的因素很多,如何区别气候变化等自然因子和人类活动因子对耕地生长季起始期变化的影响是一个值得深入研究的问题。

吕梁山地区常绿植被物候的提取和分布差异

山西省吕梁山地区气候、地形多变,常绿植被分布较多,其物候对环境变化敏感,提取和研究常绿植被物候能为全球变化和常绿植被的其他研究提供基础。利用MODIS NDVI数据,通过Savitzky-Golay滤波和动态阈值法提取吕梁山常绿植被物候,并运用趋势分析法定量分析了植被物候在空间和地形的差异。结果表明:(1)吕梁山地区常绿植被生长季开始日期(SOS)在第95~130天之间,生长季结束日期(EOS)在第280~320天之间,生长季长度(LOS)在第160~230天之间。(2)研究区常绿植被物候与纬度关系密切,随着纬度由南向北升高,植被SOS显著推迟(R^(2)=0.9265,P<0.001),EOS显著提前(R^(2)=0.8656,P<0.01),LOS显著缩短(R^(2)=0.9620,P<0.001)。(3)常绿植被物候在地形上的差异明显。海拔升高,植被SOS显著推迟、EOS显著提前、LOS显著缩短;坡度变大,植被SOS显著推迟,EOS显著提前,LOS显著缩短;各坡向的植被物候差异明显,植被SOS最大相差2.6 d,植被EOS最大相差3.6 d,植被LOS最大相差5.2 d。所提取的吕梁山地区常绿植被物候与其他研究结果相近,植被物候在空间和地形上存在显著差异。

基于MODIS NDVI时间序列数据的藏北草地类型识别

选取西藏自治区申扎县北部部分区域作为藏北草原的典型代表区进行研究。对区域内2009年全年23期MODIS NDVI数据收集处理,得到23个波段的时间序列数据。通过Savitzky-Golay滤波算法优化时间序列数据并对不同类型的时间序列曲线做对比分析,提取分类的特征波段。最后采用非监督分类法把研究区分为沼泽草甸、高寒草甸、中盖度草原、低盖度草原、裸地和水体6种类型,并结合地形数据分析了其中4种草地类型的空间分布特征。一系列的处理结果及分析内容证明了MODIS NDVI时间序列数据在藏北草地类型识别方面的可行性和适用性。

北疆不同生态功能区近30年来植被盖度时空变化

NDVI时空变化不仅可反映生态环境的变动趋势,而且还能揭示出区域植被的恢复与退化状况。以1981—2003年GIMMS NDVI和1998—2010年SPOT VGT NDVI时间序列数据为基础,运用NDVI最大值合成法和趋势分析法,分析了北疆近30年来不同生态功能区及不同植被类型NDVI时空变化规律。结果表明:1)从北疆大功能区来看,1981—2003年期间NDVI平均值变化呈周期波动,增幅缓慢,并以2002年为转折期,北疆整体植被改善程度不断增强。2)从不同生态功能区看,1981—2003年伊犁河谷地区、天山北坡和阿尔泰山的南部生态区等主要生态功能区植被改善明显,在准噶尔盆地荒漠生态区及其东部区植被呈轻度植被退化;1998—2010年北疆大部地区植被恢复明显,伊犁河谷、天山北坡中段绿洲平原区植被改善程度达到极显著水平。3)北疆植被的改善或退化趋势可能与同期实施的生态建设工程以及区域气候的总体变化有关。

基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例

提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感影像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像,并结合DEM、土地利用等地理辅助数据,将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中,构成新的待分类影像,运用Bayes分类方法,通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响,实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。

川西高原近20 a植被物候变化及其对气候变化的响应

植被物候是植被生长发育、枯萎凋落的周期性变化现象,揭示植被物候变化及其对水热因子的响应机制具有重要的生态意义。采用两种动态阈值分别提取川西高原近20 a森林植被、草地的生长季开始期(Start of Growing Season,SOS)和生长季结束期(End of Growing Season,EOS),利用Theil-Sen Median(Sen)趋势分析、偏相关系数分析植被物候的变化特征及其对季节性气温、降水的响应。结果表明,(1)川西高原植被平均SOS以70—130 d为主,平均EOS以260—290 d为主;植被SOS整体呈提前趋势、EOS整体呈推迟趋势,SOS的平均变化速率大于EOS;植被SOS平均提前速率为2.4 d·(10 a)^(-1)(α=0.05),EOS平均推迟速率为1.4 d·(10 a)^(-1)(α=0.05);草地和森林植被SOS平均提前速率大致相同,分别为2.4 d·(10 a)^(-1)、2.3 d·(10 a)^(-1);草地EOS平均推迟速率1.4 d·(10 a)^(-1),小于森林植被2.2 d·(10 a)^(-1)。(2)温度是影响植被SOS、EOS变化的主要因素。春季温度上升导致大部分植被SOS提前,这种现象在草地和森林植被间都很常见;冬季温度上升并不能使植被SOS出现普遍提前,且由于冬季温度升高可能会影响植被的春化作用,部分植被SOS甚至与冬季温度呈正相关;秋季温度上升是植被EOS推迟的主要因素,对草地的影响尤其显著;部分植被EOS与夏季温度呈负相关,这可能与夏季温度上升产生的水分胁迫以及植被生长周期的提前结束有关。(3)冬春季降水对植被SOS的影响不明显;夏季降水减少虽然对EOS有提前效应,但秋季降水增加以及升温对植被EOS的推迟作用强于夏季降水减少所带来的影响。

利用遥感影像红外波段辅助地理国情信息提取

地理国情监测成果,直接关系到国家的重大战略决策的正确性。本文选取呼兰区的部分区域和五常市的部分区域为试验区,以10 m空间分辨率的Sentinel-2数据为主要数据源,合成每月NDVI时间序列数据,有效利用植被季相变化和物候差异,提取区域的针叶林和阔叶林的空间分布信息。同时,利用NDWI对水体进行自动化提取,充分发挥当前作业中普遍忽略的红外波段数据的作用,可有效地辅助地理国情监测中的地物识别。