内蒙古温带典型草原物候期的变化研究

将不同函数方法拟合后的植被指数时间序列数据比较,选出最佳拟合方法拟合了锡林郭勒盟典型草原1990—2008年中14a的物候期和生长季长度,研究它们的时空变异规律.结果表明:1)返青期和枯黄期在空间上大体呈现从锡林郭勒盟东北到西南地区逐渐推后的趋势,在时间上,不同年份草原物候期变化程度不同;2)拟合锡林郭勒盟典型草原14a的平均物候期和生长季长度,发现返青期、枯黄期、生长季长度分别集中在110~150、300~320、190~200d,分别为提前、提前、缩短的趋势占优势;3)7年返青期观测值与拟合值差值平均值约为-4d,总体拟合效果较好.     

牛顿多项式拟合时间序列预测方法的研究

提出一种基于牛顿多项式拟合时间序列预测方法,通过对时间序列的牛顿多项式拟合函数特征化,将时间序列的数据映射到牛顿多项式的系数特征空间,然后根据系数的特征空间采用类似欧氏距离的方法来比较时间序列的相似性,从而进行时间序列的预测.实验验证了该方法比其它几种经典方法预测精度高,稳定性好,而且对给定长度的变化敏感度低,具有较高的实际应用价值.     

基于Landsat 8影像的南京市热岛效应对植物物候的影响

【目的】在城市化高速发展的今天,城市热岛效应显著。城市绿地可以有效地缓解城市热岛效应,城市热岛由于长期高温作用也会对绿化植物的物候产生影响。该文旨在基于遥感数据,通过对比城市热岛区和非热岛区的植被物候特征研究城市热岛效应对城市绿化植物物候的影响。【方法】对Landsat 8影像数据进行地表温度的反演,划分地表温度等级,对地表温度进行空间分析确定热岛区域,进而选取热岛区域及热岛区和非热岛区植被,并使用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据作出热岛与非热岛区植被的归一化植被指数(NDVI)曲线,以此分析对比热岛区和非热岛区植被物候的差异。【结果】南京市热岛区植物生长季开始的时间(SOG)比非热岛区早,而热岛区植物生长季结束的时间(EOG)比非热岛区晚; 热岛区植物生长期比非热岛区植物生长期长20 d。此外,研究结果还表明夏季热红外影像更为适合划分热岛区。【结论】绿化植物适应长期城市热岛效应高温的表现为生长季开始的时间提前,结束的时间推后,整个生长季的时间加长。     

快速路交通事件检测方法

为了提出一种适用于任何流量并具有较高检测率和较低误警率的快速路交通事件检测算法,以统计理论、突变理论为基础,设计了事件影响指数检测算法.利用交通量数据,检验纵向时间序列与横向时间序列上流量的波动性和正态拟合性;分析事件数据与非事件数据的差异,得出交通事件数据变化特征.分析结果表明:纵向时间序列的波动性和正态拟合性优于横向时间序列;事件数据具有多模态、不可达、突跳等突变性特征.该算法误警率为0,检测率比经典的Cali-fornia算法高出10%.不同流量下的检测效果对比表明,该算法适用于各种流量,低流量状态下的检测效果更好.     

1982—2014年华北及周边地区生长季NDVI变化及其与气候的关系

利用690个气象观测站数据和1982―2014年GIMMS NDVI 3g数据, 运用趋势分析、小波偏互相关分析、偏相关分析和滞后分析方法, 探究华北及周边地区33年来生长季(5―10月) NDVI的变化规律及其与气候的关系, 得到如下结论。1) 33年来, 研究区植被生长季活动整体上显著增强, 生长季NDVI由20世纪80年代的平均0.44升至2010年以来的0.49; 生长季NDVI在研究区中部区域快速增长, 而在西北部荒漠地区下降。2) 研究区生长季NDVI的上升得益于温度升高和降水增加, 其中降水的影响更大; 研究区NDVI与气温在大部分地区正相关; 除研究区东南部地区外, NDVI与降水有很强的正相关关系。3) 在15天的时间分辨率尺度下, 研究区大部分地区生长季内 NDVI对温度的响应无明显滞后, 或存在1期(15 d)滞后, 对降水的响应存在1~2 期(15~30 d)滞后, 因此从总体上看, 华北及周边地区植被生长对温度的响应比对降水的影响更迅速。     

一种新的多项式拟合时间序列预测方法

对时间序列的多项式拟合的函数特征化,将时间序列的数据映射到多项式的系数特征空间,然后根据系数的特征空间采用类似欧氏距离的方法来比较时间序列的相似性,从而进行时间序列的预测.实例的结果验证了该方法比其他几种经典方法预测精度高,稳定性好,且对给定长度的变化敏感度低.     

春玉米物候期及熟性空间分异的遥感分析

粮食主产区作物布局、农作物物候是实现农业种植制度优化、农业信息化和机械化的重要基础,是应对气候变化决策的科学依据。结合内蒙古赤峰市实地调查数据和Landsat 8影像,基于生长季MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)遥感影像构建的植被指数(NDVI,Normalized Difference Vegetation Index)时间序列数据集,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波和4次多项式对NDVI时间序列进行重构拟合,反演了春玉米种植区的空间分布。利用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法确定了春玉米物候期(出苗期、拔节期、抽雄期和成熟期),并计算春玉米生育期、分析品种熟性；通过时空分析,系统地研究了农业生产实际中春玉米物候期及品种熟性的空间分异。研究表明,春玉米种植区的空间分布提取精度达85%以上；2018—2019年春玉米出苗期、拔节期、抽雄期和成熟期分别出现在5月8日—5月27日、5月29日—6月11日、7月21日—8月10日和9月11日—10月1日,物候期随纬度增加而延迟；春玉米种植品种以中熟和中晚熟为主,前者主要分布在赤峰北部,后者主要分布在赤峰中南部。基于遥感的春玉米物候期及品种熟性空间分异研究为农业信息化、机械化奠定了科学基础,为进一步优化气候资源利用提供了方法。     

一种快速的时间序列线性拟合算法

提出一种新的基于关键点的时间序列分段拟合算法.通过一次扫描数据,该算法依次利用三个连续数据形成的夹角和非单调序列中的极值点,选择反映序列趋势变化的关键点,实现时间序列的线性拟合的同时剔除了噪音干扰,能精确定位单调序列中的突变转折点,发现序列中的尖峰状态.实验结果表明该算法具有良好的分段拟合性能.     

洪泽湖地区杨树人工林碳水通量昼夜和季节变化特征

【目的】通过对洪泽湖地区杨树人工林生态系统碳水通量的昼夜变化和季节变化特征进行分析,为评估该杨树人工林生态系统的固碳能力提供必要的基础数据,揭示杨树人工林生态系统碳循环及对外部气象环境因子的响应,同时为增强森林生态系统固碳能力提供依据。【方法】以洪泽湖地区杨树人工林生态系统为研究对象,利用涡度相关技术和微气象观测系统进行长期且连续的通量以及气象环境观测。选取2017年5月至2018年4月期间的原始观测数据,对异常数据进行剔除和插补处理,同时,利用EddyPro软件中的Express Mode模块对通量数据进行二次坐标旋转、频率损失订正以及WPL密度效应修正,最终转化为30 min数据。分析杨树人工林生态系统与大气间的二氧化碳(CO₂)、甲烷(CH₄)和潜热(latent heat, LE)通量的季节动态变化和昼夜变化特征及其与外部气象环境因子的相互关系。【结果】洪泽湖地区杨树人工林生态系统碳通量均有显著的昼夜和季节变化,净生态系统碳交换(net ecosystem exchange, NEE)白天为较强的碳汇,夜晚为较弱的碳源,整年表现为固碳作用,年通量为-506.9 g/(m²·a)。其日变化在生长季和非生长季均呈“U”形曲线,生长季的碳吸收明显大于非生长季;在生长季白天,NEE与光合有效辐射(photosynthetically active radiation, PAR)呈显著的对数关系;而在非生长季,NEE与夜间土壤温度(soil temperature,T_s)呈显著的指数关系。洪泽湖地区杨树人工林生态系统LE的昼夜和季节变化显著,在生长季和非生长季均呈“单峰型”曲线,且在生长季大于非生长季,LE与饱和水汽压差(vapor pressure deficit, VPD)在生长季和非生长季均呈显著的线性正相关关系。洪泽湖地区杨树人工林生态系统CH₄通量在生长季和非生长季均无显著的昼夜变化,在生长季为较弱的CH₄吸收,非生长季为中性至微弱的CH₄排放,全年可能表现为较微弱的CH₄汇。【结论】洪泽湖地区杨树人工林生态系统整体具有较高的固碳能力,CO₂和LE通量具有显著的昼夜变化和季节变化规律,而CH₄通量季节和昼夜变化并不显著,生态系统碳水通量受环境因子的影响较显著,可以为今后提升杨树人工林的固碳能力提供参考。因此,营造杨树人工林将是短期内吸收大气中的CO₂和CH₄并缓解气候变化的有效途径。     

基于MODIS NDVI的秦岭地区植被覆盖变化研究

目的利用重建后的NDVI时间序列数据研究秦岭地区植被覆盖变化。方法利用非对称高斯拟合算法(AG)对秦岭地区2000—2009年MODIS NDVI时间序列数据重建,计算生长季NDVI均值、变异系数及变化趋势,分析秦岭地区2000—2009年植被的时序稳定性和变化趋势。结果①分布于秦岭山区腹地的森林和山间沟谷的灌木植被的时序稳定性较高,而分布在研究区西北部、秦岭北坡、居民聚集地周边农林混合植被,受人类活动的影响,年际波动较大;②研究区西部、东部、秦岭山区腹地,农田覆盖区域改善趋势明显。山区的森林植被和山间沟谷的灌木植被有一定程度改善趋势,但相对稳定。主要城市周边区域的植被呈明显退化趋势,以西安市的周边最为明显。结论秦岭地区植被生长状况整体呈现改善趋势,植被时序稳定性与其跟人类聚集区之间距离呈现明显的逆向分布,说明人类活动对秦岭地区植被波动影响较大。     

内蒙古羊草草原返青期遥感识别方法研究

研究羊草返青期遥感识别方法对于模拟及预测内蒙古草原植被物候变化具有重要意义.为了有效识别内蒙古羊草草原的返青期,本研究基于250m分辨率的MODIS归一化差值植被指数(NDVI)时序数据,首先分别采用双高斯函数、多项式、S-G滤波3种拟合方法对原始NDVI时序数据进行重建,然后进一步分别采用最大斜率阈值法、动态阈值法及滑动平均法对重建的最优NDVI数据进行返青期识别,并利用33个样本点的返青期地面观测数据对遥感监测结果进行了地面验证.结果表明,"基于S-G滤波拟合的滑动平均法"是内蒙古羊草草原返青期的最佳遥感识别方法,可以此为基础开展内蒙古草原主要植被返青期的时空变化规律研究.     

基于NDVI时间序列数据的土地覆盖变化检测指标设计

大中尺度土地覆盖格局及其变化检测是研究全球变化和能量平衡的重要内容.NDVI时间序列数据在土地覆盖变化动态遥感监测中占据着重要地位.针对NDVI时间序列数据,现有的土地覆盖变化检测方法和指标存在许多不足之处.本文在分析现有土地覆盖变化检测指标的基础上,设计了一个新的基于交叉相关光谱匹配(CCSM)和兰氏距离的变化检测指标.该指标充分考虑了NDVI时间序列曲线形状和数值两个变化特征.理论与实例检验结果表明本文设计的指标能够较好的抑制各种干扰噪音的影响,正确检测真实的土地覆盖变化,是一种较为理想的检测指标.     

归一化植被指数测量技术研究

归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，根据该参数，可以知道不同季节的农作物对氮的需求量，对合理施用氮肥具有重要的指导作用．本文提出了一种由四个专门设计的光电探测器，直接得到归一化植被指数的测量方法，理论上证明了经过标定的测量装置无须现场校正就可得出归一化植被指数．实验结果表明，该测量技术能准确反映植物的颜色特征，与地物光谱仪测试结果不重合度小于5％．     

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。     

2000—2015年黑河流域中上游NDVI时空变化及其与气候的关系

选择西北第二大内陆河黑河流域中上游为研究区, 以2000—2015年逐月NDVI数据、月均温和月降水数据、DEM数据和基础地理信息数据为数据源, 采用RS, GIS 和数理统计分析等方法, 从区域尺度和像元尺度揭示区域NDVI时空变化格局及其与气候的关系。结果显示: 1) 2000—2015年, 黑河流域中上游NDVI总体上呈现增长趋势, 其中夏季的增长速率最大, 明显高于春季和秋季; NDVI快速增长区主要位于中游地区黑河干流两侧的绿洲地带; NDVI显著下降区位于张掖市市辖区、酒泉市市辖区以及其他县城所在地; 2) 夏季NDVI与降水相关性较高, 而春、秋季NDVI与气温相关性较高; 夏季NDVI与夏季降水的显著相关性主要体现在远离黑河干流的大片低覆被草地、戈壁以及荒漠, 而邻近黑河的人工绿洲地带NDVI与降水没有显著相关性; 3) NDVI响应降水的时滞效应较明显, 夏季NDVI对降水的响应普遍存在1个月的时间滞后, 最长能滞后2个月。研究结果可以为区域植被恢复和生态系统管理提供参考。     

呼伦贝尔NDVI变化及与气候变化的关系研究

本文基于1982-1999年的Pathfinder AVHRR NDVI指数数据集和2000-2010年的MODIS NDVI数据集分析呼伦贝尔NDVI多年和季节尺度变化;根据呼伦贝尔市及周边15个气象站点1964-2013年逐日气象观测资料,探究呼伦贝尔的最高气温、最低气温、平均气温、降水量变化以及NDVI变化与4个气象要素的关系。结果表明：近29a呼伦贝尔的年均NDVI显著增大,其中春季NDVI值增大最快而秋季增大最慢;呼伦贝尔近50a的气温显著上升,尤以最低气温上升最明显,在季节变化上,冬季各温度指标温度上升最快;年降水量呈增多趋势,以春季降水增加最显著,夏季降水波动最大;年均NDVI与平均气温、降水量显著相关,但是NDVI与气温、降水的相关性在年、季不同时间尺度均有很大差异,在四季中以夏季NDVI均值与各气象因子相关性最强。温度、降水与NDVI的相关模态分离研究表明,平均温度升高时NDVI值偏大,而降水增多NDVI值减小。     

FY-3C VIRR和Terra MODIS NDVI产品在湘赣地区的一致性

卫星遥感是监测大范围植被动态变化最有效的手段。随着中国遥感技术的发展,国产风云卫星也逐渐应用于植被变化研究,但有关国产风云卫星刻画植被动态变化表现方面仍不明晰。比较了国产风云卫星（FY-3C VIRR）和美国Terra卫星（MODIS）的归一化植被指数（normalized difference vegetation index ,NDVI）产品在湖南省和江西省的时空一致性。结果表明：（1）两种卫星NDVI产品的空间分布与年、季、月的变化特征在湘赣地区有较好的一致性,江西省NDVI整体高于湖南省。（2）FY-3C和MODIS年均NDVI都呈现出2018年高于2017年和2019年,基于MODIS的湘赣地区三年的年均NDVI（0.58）高出FY-3C（0.36）约60%。（3）FY-3C NDVI在各季节都整体低于MODIS NDVI,其中冬季差异最大,基于MODIS NDVI均值（0.42）约是FY-3C（0.21）的2倍,其余季节MODIS高出FY-3C约50%。（4）FY-3C NDVI与MODIS NDVI月变化趋势基本一致,二者年最大NDVI差异变化不大且较为稳定,年最小NDVI差异方面更明显且差异较大（MODIS年最小NDVI高出FY-3C约100%）。研究结果可为国产风云卫星检测典型地区植被动态变化特征的能力提供科学参考。     

黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系

以SPOT NDVI及GIMMS NDVI为数据源,结合RS和GIS地统计空间分析技术,对1998—2007年黄土高原地区植被覆盖的时空差异及1991—2000年归一化植被指数(NDVI)与月均温、降水量的关系进行了研究.结果表明:NDVI值(7、8月平均值)在空间上表现出明显的区域差异性,NDVI指数由北向南递增,南部、东部及西南角部分的NDVI值较高,北部、西北部地区较低;1999—2007年整体呈波动上升态势,区域NDVI值的季节差异特征明显,夏季>秋季>春季>冬季;土地利用类型影响NDVI值,林地的值最大,荒漠最小,土地利用结构的优化将改善黄土高原地区地表植被指数偏低的现状;气温、降水是决定黄土高原地区植被生长的主要气候因子,与NDVI指数呈现较高的正相关关系.     

基于DART模型的盐地碱蓬植被指数饱和问题分析

植被指数饱和问题直接影响植被参数的遥感估算精度.基于DART模型定量分析盐地碱蓬群落植被指数对LAI的响应,讨论不同植被指数的饱和问题,研究发现：1) 盐地碱蓬LAI与株数之间呈显著线性相关,R2为0.99,RMSE为0.008.2) TSAVI抗饱和性最好,NDVI及RVI次之,EVI、SAVI一般,PVI、MVI及MSAVI最差.3) RVI、NDVI及TSAVI敏感度最优,且LAI〈0.68时,SRVI〉SNDVI〉STSAVI;0.68≤LAI〈2时,SNDVI〉SRVI〉STSAVI;LAI≥2时,TSAVI最优,RVI和NDVI出现饱和现象;EVI、SAVI对LAI敏感性一般;剩余3种植被指数对LAI的敏感性弱.对于辽河口滨海湿地典型植被盐地碱蓬,结合实测LAI数据,初步分析认为TSAVI、NDVI及RVI可以作为较强适用性植被指数来进行相关研究,能够区分不同LAI下的盐地碱蓬群落.     

黄河源永曲河流域地表温度与土地覆盖的时空变化特征分析

为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。研究结果表明：(1)2008~2020年,永曲河流域地表平均温度由24.330℃上升至24.592 ;(2)地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低;(3)不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688 ;(4)地表温度与NDVI呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强。