祁连山黑河流域NDVI时空变化及其对气候因子的响应

基于GIS和RS技术,利用SPOT-VGT(NDVI)数据和黑河流域15个常规气象站及自动气象观测站的气温.降水量、不同深度的土壤温度、体积含水量等资料,系统分析了黑河流域NDVI的变化特征及其对气候因子的响应特征.通过年平均累积和趋势线分析方法,得出1999-2011年黑河流域NDVI的时空分布特征:年累计NDVI和年均NDVI绝大部分处于增长趋势,只有下游的西部和上游的南部一些地区处于降低趋势;季节累积NDVI和季节平均NDVI绝大部分区域处于增长趋势;在植被退化的阶段,冬季植被退化较其他季节严重;在植被增长的阶段,秋季植被增长较快.通过数理统计方法分析了NDVI对气象因子的响应关系:土壤温度对NDVI的关系能够较好地拟合NDVI的发展趋势,NDVI对气温和降水量的滞后时间大约分别为2旬、1个月,春季NDVI受到前一年11月份和秋季降水量影响较大,总体上土壤水分对NDVI影响较复杂.     

淮河流域植被NDVI与干旱条件的相关性

淮河流域特殊的地理环境导致干旱灾害频发且持续时间长,严重影响该区域植被生长,而前人大多探讨了该区域气象干旱情况或植被生长状况,对二者之间的关系研究较少,且多采用气象站点降水资料进行干旱分析,不能充分反映降水时空分布的差异性。因此,基于MODIS NDVI遥感影像与TRMM 3B43卫星降水数据,采用降水距平百分率(P_a)作为气象干旱评价指标,分析了2001—2016年淮河流域植被NDVI与降水距平百分率的年际变化特征以及二者的相关性。结果表明:2001—2016年淮河流域植被NDVI总体呈现稳中有升的趋势,植被NDVI有所改善的区域比例为54.86%,NDVI基本不变的比例为43.25%,仅1.89%的NDVI出现退化。流域16年间以轻旱和中旱为主,较少出现重旱和特旱,干旱程度有所降低。植被NDVI和降水距平百分率呈正相关和负相关的区域分别占流域的61.31%和38.69%,正相关最显著的区域为河南省和安徽省的南部,而河南省东北部、安徽省西北部、山东省西部以及江苏省东部边界呈负相关关系。     

条件植被温度指数干旱监测方法的研究与应用

综合应用归一化植被指数(NDVI)和土地表面温度(LST),提出了条件植被温度指数(VTCI)的概念,并将其用于干旱监测。VTCI的定义既考虑了区域内NDVI的变化,又强调了NDVI值相等时LST的变化,可解释为NDVI值相等时LST差异的比率。分别以陕西关中平原地区和美国大平原南部地区为研究区域,应用AVHRR和MODIS卫星遥感反演的NDVI和LST产品,以及累计降水量和降水偏差数据,证实了条件植被温度指数是一种近实时的干旱监测方法。     

污水灌溉区作物生长状况遥感分析研究

选择干旱时期莱州湾南岸的污水灌溉区和清水灌溉区为实验区,利用中巴资源卫星(CBERS - 02)遥感影像建立了Nir - Red光谱特征空间,进而反演出作物土壤水分,确定了不同的农田灌溉量,对处于相同灌溉量的污水灌溉区与清水灌溉区的植被归一化指数( NDVI)进行比较,以达到对污水灌溉区作物生长状况进行监测的目的.结果...     

干旱对华北地区植被变化的影响

利用中分辨率成像光谱仪(moderate-resolutionimagingspectroradiometer,MODIS)归一化植被指数 (normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)数据产品和气象站点的帕尔默干旱指数(thepalmerdroughtseverity index,PDSI)数据,分析了2001-2013年华北地区及3个主要地表覆盖类型区植被变化的时空特征和干旱的变化特征, 并以不同时间尺度分析了干旱对植被变化的影响.结果表明:1)华北地区植被NDVI空间分布差异较大,NDVI总体上 呈东南高、西北低的分布特点.2001-2013年,华北地区植被活动呈增强的趋势,其中秋季植被活动的增强趋势最明显. 2)2001-2013年,华北地区的干旱总体上有所减轻,其中秋季干旱减轻的趋势最明显.3)华北地区植被年际变化与干旱 有显著的正相关关系,干旱对植被生长状态有较大影响.北部草原区和中部落叶阔叶林带的植被年际变化与干旱的正相 关性显著;而南部农作物区不显著,干旱对农作物生长状态影响较不明显.4)在季节尺度上,华北地区夏季植被变化与干 旱的正相关性最为显著,夏季植被生长状态最容易受到干旱的影响;以16d的植被数据分析表明,NDVI距平值更适合 表征华北地区植被生长状态与干旱的关系.      

基于遥感和GIS技术的祖厉河流域植被覆盖动态变化监测

利用祖厉河流域1987,1993,2003年的TM图像和2000年的ETM+图像共四期数据提取归一化植被指数(NDVI),运用混合像元模型(MPM)及NDVI反演植被覆盖度,并划分为4个不同的盖度等级.根据盖度等级的空间分布特征,比较分析了祖厉河流域植被覆盖变化情况.结果表明:整个祖厉河流域植被覆盖在1987-2000年逐步退化,到2000年起开始逐步恢复,经历了从逐步退化到逐步恢复的过程,植被的变化和土地利用方式紧密相关.基于遥感技术进行祖厉河流域植被覆盖度动态变化分析的研究思路和方法.为祖厉河流域生态环境保护提供参考依据.     

老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应

在原有的帕尔默旱度模式中嵌套双源蒸散发能力计算模型和混合产流模型,采用老哈河流域内及周边的15个气象站资料修正模型参数,构建可用于变化环境下植被-干旱响应关系分析并适用于我国北方地区的机理性旱度模式,计算研究区域各栅格逐月的帕尔默干旱指标,通过分析和建立归一化植被指数与帕尔默干旱指标的关系来定量评价老哈河流域不同植被类型归一化植被指数对气象干旱的响应.研究结果表明:(a)在植被生长期的开始和结束阶段,干旱对植被的影响较小;在植被生长期的中间月份,干旱对植被影响较大,其中6月份是研究流域植被的水分敏感期.(b)不同的植被类型受干旱影响的程度不同,干旱对灌丛和草地的影响大于对林地的影响.(c)带虚拟变量的回归模型能够合理地描述季节性的影响,模型的模拟精度较高,因此在考虑季节影响的情况下归一化植被指数可以用于干旱监测.     

基于植被指数和地表温度的干旱监测方法的对比分析

以陕西省关中平原和渭北旱塬为研究区域,应用1999-2005年每年5月上旬的AVHRR卫星遥感数据,对比分析了基于归一化植被指数(NDVI)和地表温度的几种干旱监测方法:包括条件植被指数(VCI)、条件温度指数(TCI)、距平植被指数(AVI)和条件植被温度指数(VTCI)等,研究了VTCI与其他干旱监测方法的优缺点及其在研究区域的适用性.从研究区域旱情分布来看,VCI的干旱监测结果不符合研究区域干旱的分布规律.从监测结果的影像纹理特征来看,VTCI和AVI可能适合于研究区域的旱情监测.通过进一步对比分析遥感干旱监测结果与累计降水量的监测结果,得出了VTCI更适合于研究区域的干旱监测.     

机载热红外相机应用于农业干旱监测的实验研究

机载热红外遥感技术为农业干旱监测提供了新的技术手段,对其开展实验研究具有现实意义.本文以红外多角度相机(multi-angular infrared camera,MAIC)获取的高分辨率热红外遥感图像为基本数据源,选取高分一号(GF-1)遥感图像为辅助数据,基于归一化差值植被指数(NDVI)-地表温度(Ts)特征空间计算实验研究区的温度-植被指数(TVDI)值,并据此得到了研究区干旱分级结果;最后利用野外同步测定的土壤水分数据,对遥感反演结果进行验证和精度分析,探寻机载红外相机在农业干旱监测方面的应用潜力.结果表明:(1)利用机载MAIC热红外数据和GF-1数据可以反演地表温度、植被指数等地表参量,进而可以构建NDVI-Ts特征空间;在该二维特征空间中,该研究区的图像像元集聚为三角形形态,可以较好地刻画研究区不同地表覆盖类型的干湿状况;(2)利用该研究区NDVI-Ts特征空间计算得到的TVDI值与地表土壤水分呈显著负相关;TVDI值与实测地表土壤水分线性回归分析结果相关性较高,R2约为0.389 1;(3)干旱等级表达了土壤水分对农作物生长状态的胁迫作用,可以较好地显示农业干旱特征.与星载红外遥感数据相比,机载红外相机获取的数据具有较高灵活性,更利于干旱区域的机动监测.本文研究表明机载MAIC数据在干旱监测方面具有较大的应用前景.     

江苏省植被动态演变规律及其与极端气候事件的关系

利用1982—2013年江苏省植被归一化指数(NDVI)和13个气象站的气温和降水数据,采用SPI标准化降水指数以及PDSI干旱指数模型,研究江苏省植被动态的演变规律及其与旱涝的关系。结果发现:①江苏全省平均的NDVI值整体呈缓慢上升趋势,但上升趋势不明显,其中苏北地区植被覆盖增加趋势明显,远高于全省平均水平,而苏南地区植被覆盖有减小趋势; ②江苏地区多年平均NDVI值有明显的季节变化,冬季的NDVI值为全年最低,春季NDVI值不断增加,到8月份达到最高,之后不断下降; ③极端干旱和洪涝对江苏省NDVI值有显著影响,干旱或洪涝年份的NDVI值明显小于正常年份,并且洪涝年份受影响更为明显。春季极端干旱对江苏省NDVI值影响较大,而夏季洪涝事件对江苏省NDVI的影响较大。     

基于HJ-1A/1B卫星TVDI的干旱遥感监测研究——以鄱阳湖流域为例

针对鄱阳湖流域2011年春季出现的特大旱情,利用2011年3~6月HJ-1A/1B卫星CCD影像计算NDVI,结合同步HJ-1B卫星IRS数据计算的地表温度信息,构建NDVI-LST空间,获取了鄱阳湖流域温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI).利用同步观测的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表层土壤含水量数据对温度植被干旱指数结果进行可靠性验证.结果表明,TVDI和AMSR-E土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到-0.697(P0.05),由HJ-1A/1B卫星影像计算得到TVDI可以有效表征鄱阳湖流域的土壤含水情况.用TVDI监测结果分析鄱阳湖流域2011年干旱,从空间分布来看,鄱阳湖流域受灾最严重的是环鄱阳湖区和修水流域.从时间分布来看,鄱阳湖流域3月底以轻旱为主,4月底流域南部旱情加重出现中度干旱,5月鄱阳湖流域将近80%的区域都受到不同程度干旱的影响.     

3种不同数据源NDVI的比较分析及其在延河流域的应用研究

选取GIMMS、SPOT VGT和MODIS NDVI数据重叠期(2000—2006年)的数据,运用一致性检验和相关分析等方法研究了3种NDVI在延河流域植被变化分析中的一致性与差异性.研究表明,SPOT VGT NDVI和MODIS NDVI的相关性、一致性较强,GIMMS NDVI与前两者存在较大差异.考虑到GIMMS NDVI在较长时间植被变化分析中具有不可替代性,利用其与SPOT VGT NDVI在7、9月份存在较好的一致性这一现象,提出了GIMMS NDVI的修正方法,并将该方法应用于延河流域、延河子流域以及流域内的像元尺度.修正结果显示,在植被覆盖度较低的情形下,该方法对不同空间尺度的GIMMS NDVI均可进行有效的修正,修正后的GIMMS NDVI与SPOT VGT NDVI和MODIS NDVI的相关性显著,可据此进行GIMMS NDVI时间序列的扩展;但在流域植被覆盖较好的地区,修正结果仍然存在较大的误差.     

伊犁河流域归一化植被指数的时空变化及其对气候的季节响应

基于影响归一化植被指数(NDVI)变化的主要气候因子:气温和降水量,以及2000-2013年16 d合成的MODIS NDVI与同期气象数据,分析了伊犁河流域植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节性响应特征.结果表明14 a来,伊犁河流域绝大部分区域NDVI并未发生显著变化,但植被覆盖呈退化趋势的面积远大于呈改善趋势的面积;春、夏、秋三季的植被覆盖均呈退化趋势,降水量与植被NDVI的季节相关性不显著;伊犁河流域4种主要植被类型在三个季节均呈退化趋势,其中草原植被的退化趋势最为显著,而草甸、灌丛、林地在夏季的退化趋势较春、秋两季更为显著.各季节不同植被类型的NDVI与气候因子的关系表明,春季和夏季NDVI与温度关系密切(P0.05),秋季NDVI的变化是温度和降水量共同作用的结果.     

基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

石羊河流域下游植被覆盖变化与地下水和气候的响应分析

基于1998-2008年Spot-Vegetation归一化植被指数(NDVI)数据集,采用遥感与地理信息技术以及最大值合成法获取了石羊河流域下游植被覆盖的时空变化特征,利用同期气象数据和地下水埋深数据,构建Matlab多元回归模型,综合分析了NDVI与地下水埋深、年降水量和年均气温的响应关系,平均相对误差为5.83%.研究发现11年来石羊河流域下游植被覆盖整体上经历了1998~2002年持续增加期、2003-2004年短暂下降期及2005-2008年稳步回升期,植被改善的区域面积大于植被退化的区域面积,植被覆盖整体呈现增加趋势.研究区NDVI与年降水量和年均温呈现显著相关,且年降水量对NDVI的影响大于年均气温,而NDVI与地下水埋深的相关性不显著.研究区植被覆盖受年降水量的影响相对于年均气温和地下水埋深较大,且与当地退耕还林政策和关井压田政策的实施关系密切.     

基于遥感数据的辽西北地区玉米干旱风险时空动态格局

 归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)目前已被国内外广泛应用于干旱的定量识别与监测,它是利用遥感方法获得的一个衡量地表植被生长状态以及植被覆盖度的指标。因此在气象干旱背景下,对干旱时段的NDVI进行计算,建立玉米干旱风险诊断模型,通过作物对干旱的响应表征农业干旱的风险。本文在气象干旱条件下,从玉米对干旱的响应出发,利用NDVI建立玉米干旱风险诊断模型,评估了研究区典型干旱年内典型干旱时段玉米的干旱风险。利用K-Means法将玉米干旱风险分为低风险、中等风险以及高风险3类,运用GIS与RS手段绘制了玉米干旱风险等级图,并对玉米干旱风险的时空格局进行了动态分析。结果表明,在玉米干旱风险时间变化规律上,由于土壤水的影响,玉米干旱风险不能完全与典型干旱年内典型干旱时段的降水距平百分率成反比;从玉米干旱风险空间分布特征来说,受纬度、海拔高度以及防旱抗旱能力的影响,干旱风险表现为南北差异明显。研究玉米干旱风险的时空动态格局,能够为政府部门和田间管理者掌握干旱的发生、发展变化,以及因地制宜地制定防御对策提供科学依据。     

三江源区多尺度水文干旱特征及植被的响应

采用标准化降水指数SPI和遥感植被指数(NDVI、EVI)量化1961—2018年三江源区的生长季植被和水文干旱的演化特性,基于Mann-Kendall趋势检验法分析了三江源区1961—2018年干旱与植被的时空演变趋势,并基于斯皮尔曼等级相关系数进行了不同干旱变量与植被指数的相关性分析。结果表明： 三江源区季度干旱事件发生于1963年、1966年、1984年、1992年、2000年和2017年;春季有显著湿润化现象（平均趋势特征值Z=228）,秋季澜沧江源和长江源中部有不显著干旱威胁;5月黄河源以北地区有显著植被增加趋势,9月长江源中部与澜沧江源有不显著植被退化趋势,2000—2018年植被变化趋势是北部强于南部、西部强于东部;21世纪以来,干旱事件与植被有一定的响应关系,SPI3与植被指数显著正相关。     

海河流域近17年植被时空变化及其气候影响因素

为了分析海河流域近17年植被覆盖时空变化特征及其与气候要素的关系,利用2000—2016年MODIS/NDVI数据提取海河流域植被覆盖情况,采用一元线性回归趋势法对海河流域植被盖度空间分布和植被时序变化趋势进行分析,并通过对比2000、2009和2016年3期海河流域Landsat TM影像以及MODIS影像,对植被变化趋势结果进行验证.同时,结合海河流域2000—2016年降水和气温气象数据资料,对植被覆盖年际变化和气候变化进行相关性分析和趋势分析.结果表明:①海河流域整体植被覆盖较高,覆盖类型以高覆盖度(NDVI 0.7)为主,高覆盖度的面积占流域总面积的76.93%;②海河流域NDVI时序变化的多年平均值为0.76,总体呈上升趋势,线性增长率为0.027/10 a;③海河流域植被空间变化趋势以改善为主,轻微改善和明显改善的面积分别占流域总面积的32.45%和11.14%;④气候因子相关分析表明,降水是影响海河流域植被覆盖较为显著的气候影响因素,相关系数达到0.51.     

归一化多波段干旱指数在农田干旱监测中的应用

土壤水分含量及植被生长状态是重要的干旱指数.对土壤及植被的正确光谱解译是判断土壤及植被干旱程度的重要依据之一.本研究利用MODIS传感器中通道2(860 nm)波段被植被冠层强烈吸收性、通道6(1 640 nm)和通道7(2 130 nm)对土壤与植被水分含量吸收差异敏感性,构建了归一化多波段干旱指数(NMDI),验证了归一化多波段干旱指数在河南省应用的效果与可能性.研究发现,0～50 cm深度的土壤墒情与NMDI显著相关,在对0～50 cm层次的土壤墒情进行监测时,可以采用NMDI方法.分别对其进行F检验,均通过α=0.01显著性检验.同时,该指数在高植被覆盖区的应用效果有待进一步验证.     

1998-2013年釜溪河流域植被覆盖时空演变及其驱动因子研究

植被覆盖是评价生态环境的重要指标之一。基于1998-2013年SPOT VEGETATION数据集,采用趋势分析、偏相关分析及计算Hurst指数等方法,反演了釜溪河流域NDVI分布的时空格局及其变化趋势;并结合该地区同期降水量和温度数据,利用相关系数法对釜溪河流域植被覆盖变化的驱动因子进行分析。研究表明1998-2013年间釜溪河流域植被覆盖表现出上升趋势,增速为0.24%/16a;Hurst指数计算结果显示,流域内植被反向变化特征强于同向特征,结合NDVI趋势图,未来植被改善区域面积所占比例为60.98%,持续退化面积所占比重为5.97%,主要分布于自贡市南部及其他环绕城镇地区;植被覆盖变化主要以非气候因子驱动型为主,其面积所占比例为88.48%,而影响植被生长的气候因子中气温的作用强于降水的作用。