神东矿区土壤湿度遥感监测与双抛物线型NDVI-Ts特征空间

 结合神东矿区环境与灾害遥感监测与分析,根据MODIS/AQUA卫星产品的归一化植被指数(NDVI)和地表温度(T_s)数据,分析了基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s特征空间,发现NDVI-T_s特征空间均具有双抛物线型特征。与基于1km和500m分辨率数据的NDVI-T_s三角形特征空间进行对比分析,并将得到的温度植被干旱指数(TVDI)数据与实测土壤湿度进行相关性分析,结果表明1km双抛物线型NDVI-T_s特征空间能更好地反映地表0—5cm土壤湿度,而500m双抛物线型NDVI-T_s特征空间在监测10cm土壤湿度时更有优势。以通过双抛物线型NDVI-T_s特征空间得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2010年10月8—23日16d和2010年10月8日当天的神东矿区旱情,揭示了矿区旱情的空间特点。     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

基于TVDI的横断山区干旱时空演变特征及影响因子研究

以横断山区为研究区,通过对比2001—2019年基于 MODIS获取增强型植被指数（EVI）和归一化差分植被指数（NDVI）反演的温度植被干旱指数（TVDI_N、TVDI_E）及潜在蒸散量（PET）和实际蒸散量（ET）反演的作物缺水指数（CWSI）,与土壤含水量进行相关性分析,选择适用于横断山区干旱监测指标,采用Mann-Kendall 检验等统计方法研究干旱的时空变化特征,并分析干旱在不同土地类型、海拔和气象要素影响下的空间演变特征．研究结果表明:1）基于EVI反演的TVDI_E与土壤含水量相关性最高,更适合于监测横断山区的干旱情况．2）TVDI_E监测结果表明横断山区近19 年来干旱变化情况整体呈下降趋势,空间分布呈现南高北低的变化趋势,严重干旱主要集中分布在攀枝花市附近及湿热地带;北部则集中于三江流域（澜沧江、怒江、金沙江）附近及红原草原地区;干旱程度最严重的阶段是夏季,由春季逐渐向夏季过渡期阶段干旱面积明显增加．3）随海拔的增加,耕地分布多集中于海拔<3 000 m的地区,林地分布海拔为1 000~5 000 m的地区,草地主要生长于海拔>5 000 m的地区;19年来耕地、林地和草地中TVDI_E总体呈减弱趋势,但处在高原过渡带及干热河谷周围的植被的干旱呈增加趋势．在生长季缺水期时,南部地区的植被、高原过渡带林地和北部高原的草地受干旱影响严重．4）TVDI_E与日照时间的正相关性最高,与相对湿度的负相关性最高．气象因子对春初和秋末的TVDI_E复合作用最强,大部分区域呈现显著正相关．      

基于Landsat 8数据的干旱监测研究

为确定遥感干旱监测在东北地区的适用性,选取黑龙江省安达市为研究对象,利用最新的Landsat 8遥感影像数据,建立了温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和改进的垂直干旱指数(modified perpendicular drounght index,MPDI)。并通过实测土壤含水量数据,对两种干旱指数进行验证和比较。结果表明,利用Landsat 8数据,通过两种遥感干旱指数在试验区进行干旱监测有一定的可行性,且TVDI的监测精度要高于MPDI。该研究对推广Landsat 8数据在东北地区旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。     

3种NDVI遥感数据产品在大别山区的对比分析

选取GIMMS、MODIS、SPOT/VEGETATION 3种NDVI(归一化植被指数)遥感数据产品,分析它们在大别山区域的空间分布和时序变化.结果表明:(1)在空间分布上,3种NDVI数据的格局大致相同,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI的空间分布吻合度更高;MODIS传感器的波段宽度窄、空间分辨率高、变化范围大、分布分散.(2)在时序变化上,3种NDVI数据的季节变化步调基本一致,幅度相当,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI数据更能清晰地反映NDVI对降水响应约有1个月的滞后这一现象;GIMMS NDVI能清晰准确地反映地面植被覆盖的变化情况;SPOT/VEGETATION NDVI的动态范围比GIMMS NDVI和MODIS NDVI的动态范围大.     

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。     

基于MODIS数据的海洋叶绿素反演算法研究

海洋叶绿素的反演在海洋-大气系统的碳循环、赤潮灾害监测等方面具有重要意义。选择南海乐东县作为研究区,基于MODIS 250 m分辨率数据,将MODIS水色产品数据集和南海实测数据集作为实测值数据集分别建立二波段比值、植被指数NDVI以及逐步回归模型,反演研究区的叶绿素浓度。结果显示,基于南海实测数据集建立的反演模型精度普遍较高,R~2值都达到0.7以上,其中逐步回归模型精度最高,R~2值达到0.778 3。反演结果表明,在实测值支持下,MODIS高分辨率数据在叶绿素反演方面能够达到较好的反演效果,同时也提高了在MODIS数据使用方面的空间反演精度,证明MODIS高分辨率数据在海洋叶绿素反演方面能得到较好的应用。     

GIS-Based Risk Assessment and Regionalization of Drought Hazards in China

Based on the monthly precipitation (1960-2009) of China and associated regional socio-economic data, the spatial and temporal pattern of drought in China was assessed by applying a conceptual framework of disaster system theory, which used the hazard and vulnerability as two variables to define the risk of drought. Sichuan province suffered from the severe risk of drought, while Guangxi, Yunnan, Guizhou provinces, and Chongqing city could be classified as the moderate drought risk area of China. Additionally, Tibet plateau in the Northwest of China had the lowest risk of drought. The integrated data from this result provided the valuable information to cope with the drought in respect of optimization utilization of land resources at the regional scale.     

TVDI在云南2009/2010年干旱监测中的应用

 云南2009/2010年遭遇了一次百年一遇的全省性特大旱灾,对当地的生产和人民生活造成了严重影响.笔者利用2009年11月—2010年4月NASA（美国国家航空航天局）—MODIS（中分辨率成像光谱仪）1km×1km分辨率的归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）数据,在构建了温度植被干旱指数（TVDI）的基础上,对2009/2010年云南省干旱情况进行了反演.进一步与昆明、昭通、江城3站实测的土壤湿度数据进行比较验证后,获得了云南省2009/2010年干旱等级的时空分布情况.基于TVDI的卫星监测结果表明：从2009年11月云南进入旱季以后,全省出现大范围不同程度的干旱;2010年2月、3月干旱情况最为严重,中等干旱面积达到全省的50%以上,严重干旱面积达到全省的27%左右;严重干旱区域主要分布在云南省的中东部和南部地区;全省唯有西北的迪庆、怒江自治州较为湿润或者正常.
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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。     

Temporal-spatial characteristics of vegetation cover and desertification of China by using remote sensing data

Based on the NOAA advanced very high resolution radiometer (NOAA-AVHRR) remote sensing data of 1982 — 1999. the normalized difference vegetation index (NDVI) reflecting the surface vegetation cover has been obtained. Using the empirical orthogonal function analysis, the temporal-spatial eigenvectors of NDVI are given, and the characteristics of the spatial distribution of vegetation cover and its temporal variation together with the desertification of China are analyzed. It is found that the surface vegetation cover has seriously deteriorated in most part of China since 1995. along with the intensified desertification. All these are mainly caused by human activities although the climate change is responsible for the damage of surface vegetation cover to some extent.     

Improving wavelet reconstruction algorithm to achieve comprehensive application of thermal infrared remote sensing data from TM and MODIS

According to the data characteristics of Landsat thematic mapper(TM) and MODIS,a new fusion algorithm about thermal infrared data has been proposed in the article based on improving wavelet reconstruction.Under the domain of neighborhood wavelet reconstruction,data of TM and MODIS are divided into three layers using wavelet decomposition.The texture infonnation of TM data is retained by fusing high-frequency information.The neighborhood correction coefficient method(NCCM) is set up based on the search neighborhood of a certain size to fuse low-frequency information.Thermal infrared value of MODIS data is reduced to the space value of TM data by applying NCCM.The data with high spectrum,high spatial and high temporal resolution,are obtained through the algorithm in the paper.Verification results show that the texture information of TM data and high spectral information of MODIS data could be preserved well by the fusion algorithm.This article could provide technical support for high precision and fast extraction of the surface environment parameters.     

北疆地区不同草地类型MODIS植被指数变化动态及其与气候因子的关系

利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,结合地面20个气象台站提供的数据,以北疆地区为研究区域,分析了温性草原、低地草甸、山地草甸、温性草甸草原、温性荒漠草原和温性荒漠6种代表性草地植被指数的时空变化特征.以2004,2005年4～10月的月度变化为例,研究了不同草地类型在各个生长阶段植被指数的变化和草地的生长状况.研究结果表明,EVI对植被变化的敏感性要强于NDVI的,但是在植被生长状况较好的草地,NDVI比EVI更稳定.植被盖度比较好的草地类型(如温性草甸草原、山地草甸)的植被指数与温度和降水都表现出很强的相关性,但植被稀疏的草地(如温性荒漠、温性荒漠草原)的植被指数与温度的相关性比较弱,与降水的关系更弱.     

2007～2016年广西地表温度时空分异规律及其影响因素

以GIS、RS技术为支撑,利用2007-2016年MOD11A2数据,对广西地表温度时空分异规律及其影响因素进行分析。结果表明：(1)广西年均LST值在23.19~23.87℃之间,多年LST均值为23.64℃,2008、2010、2014年较为突出,分别超出多年LST均值0.22℃、0.15℃、0.12℃;LST值月际呈现先上升后下降的趋势;各季节LST值,夏季最高,冬季最低。(2)空间上,LST值呈现出西南高于东北的格局。高温区分布在左江、右江河谷及北部湾沿岸区域,而低温区分布在东北部。(3)不同岩性LST值由小到大为非碳酸盐岩<白云岩石灰岩互层<连续性白云岩<连续性石灰岩<白云岩碎屑岩<石灰岩碎屑岩;各种岩性LST处于中温等级面积比例最高,白云岩碎屑岩的极高温面积比例最大,非碳酸盐岩和白云岩碎屑岩的极低温面积比例较大。(4)不同土地利用类型,建设用地的LST值最高,而水域的最低;水域、草地、林地、耕地的LST较稳定,而建设用地的LST变化剧烈。     

近500年中国旱涝时空分布特征的研究

 为了揭示我国旱涝的时空分布特征,采用滑动平均、经验正交函数(EOF)展开以及谱分析等统计分析方法对我国100个站近500a的旱涝资料进行分析.结果表明,中国旱涝变化在时间上和空间上存在着2个主要特征:从时间演变上看,中国旱涝变化有明显的周期性,其周期大约为24.75a,自1800年以来,出现逐渐干旱化的倾向;从空间分布上看,中国旱涝变化呈南北型分布,且南北中心不同,北方只有1个中心,但南方包括东南和西南2个中心.     

融合MODIS与ASTER数据生成高空间分辨率时间序列LAI方法研究

为了得到高时间分辨率和高空间分辨率的LAI产品,提出一种方法,可以融合MODIS LAI产品的高时间分辨率和ASTER数据的高空间分辨率优势,该方法利用MODIS全年的LAI产品和少数景ASTER高分辨率数据,最终得到ASTER尺度上全年时间序列的LAI.其中主要利用高分辨率图像的分类图像,和MODIS配准得到MODIS各像元内的各地类百分比,利用混合像元分解方法得到高分辨率尺度上各个地类的LAI时间变化曲线.再利用高空间分辨率影像反演得到的LAI值来调整这条曲线,从而得到高空间分辨率时间序列的LAI.     

基于VCI的2003—2017年广东省干旱时空变化特征分析

为了研究近年来广东省干旱情况的时空变化特征，利用8天250 m分辨率的MODIS地表反射率数据，计算了2003—2017年广东省植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)，并以VCI为干旱指标，采用趋势分析、频率分析和MK检验等方法，对全省干旱的时空特征和趋势进行了分析.结果表明:广东省2003—2017年间的VCI整体呈现显著的上升趋势，80.3%以上区域的VCI变化趋势倾向率为正值，表示全省大部分地区旱情逐年减轻；全省大部分区域发生干旱的频率在0.2~0.6之间，以中旱为主(发生频率:0.2~0.4)，重旱较少出现(发生频率:0~0.2)；广东省总体干旱面积占比逐年降低，中旱和重旱面积占比也呈现下降的趋势；2017年与2003年相比，总体干旱面积占比减少了39.5%；总体上看，广东省近年来干旱严重程度在逐年减轻，干旱面积也逐年减少.     

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.     

Classification of vegetation in North Tibet Plateau based on MODIS time-series data

Based on the 16d-composite MODIS （moderate resolution imaging spectroradiometer）-NDVI（normalized difference vegetation index） time-series data in 2004, vegetation in North Tibet Plateau was classified and seasonal variations on the pixels selected from different vegetation type were analyzed. The Savitzky-Golay filtering algorithm was applied to perform a filtration processing for MODIS-NDVI time-series data. The processed time-series curves can reflect a real variation trend of vegetation growth. The NDVI time-series curves of coniferous forest, high-cold meadow, high-cold meadow steppe and high-cold steppe all appear a mono-peak model during vegetation growth with the maximum peak occurring in August. A decision-tree classification model was established according to either NDVI time-series data or land surface temperature data. And then, both classifying and processing for vegetations were carried out through the model based on NDVI time-series curves. An accuracy test illustrates that classification results are of high accuracy and credibility and the model is conducive for studying a climate variation and estimating a vegetation production at regional even global scale.     

基于CASA模型的广西植被NPP季节变化研究

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素，不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力，还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型（CASA模型），利用2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）归一化植被指数（NDVI）数据和其他气象数据，对月、季节、年尺度上的广西植被NPP的空间变化进行估算，分析其时空变化特征，并探讨不同植被类型、气象因子和地形地貌对其的影响。结果表明：2019年广西整体区域的植被NPP平均值为880.56 g C·m^-2·a^-1，植被NPP空间分布呈内陆中心向四周递增、东北部向西南部递增的特点。月植被NPP在时间序列上总体呈现正弦曲线的变化特征，1-8月的植被NPP呈上升趋势，在8月达到峰值，而且9月仍然维持较高值；之后至12月，植被NPP逐步下降。广西植被NPP的季节变化明显，冬季的植被NPP整体最低，区域差异性不突出；夏季的植被NPP整体最高，区域差异性突出。常绿阔叶和混交林分布面积广且其光能利用率较大，对广西植被NPP贡献较大。从月尺度上来看，月植被NPP与月累计降水量主要呈负相关关系，与月平均气温主要呈正相关关系；月平均气温与月植被NPP的偏相关性比月累计降水显著，月平均气温是广西月植被NPP的主要影响因子。在中海拔地区（700-1 300 m），植被NPP并不受喀斯特地质环境背景的影响，喀斯特地区和非喀斯特地区植被NPP相差不大且随着海拔高度的上升趋于稳定。在全球变化背景下，分析广西植被NPP的时空演变规律及其与环境要素之间的关系，可为广西生态环境监测与管理、生物多样性保护、生态服务评估等提供科学参考。