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年的情况,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...     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据，在GIS空间分析技术支持下，利用相关分析、回归分析等方法，分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征，探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势，大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势，78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来，大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关，空间分布上绝大部分区域呈正相关，但不同植被类型上相关系数有所差别，其中针叶林的最高，其次为阔叶林、灌...     

山东省植被覆盖度变化的气象驱动力分析

基于遥感和GIS技术获取2000—2010年的归一化植被指数(NDVI)数据,对与植被生长有关的气象影响因子进行相关性分析。结果表明,山东省植被覆盖度变化与夏季平均气温主要为负相关关系,与夏季降水量具有较显著的正相关关系,不同地区的气象因素对植被覆盖度的影响具有较大差异。     

云南大理苍山保护区植被覆盖度动态变化遥感监测与分析

大理苍山物种多样性丰富但生态系统相对脆弱,评估苍山植被覆盖度为改善苍山生态环境和物种多样性具有重要意义。利用ENVI遥感软件对大理苍山自然保护区的4期遥感图像进行处理,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),利用像素二分模型对大理苍山自然保护区的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的变化原因进行综合分析。结果表明:2001—2005年植被覆盖度从0.32上升到0.38,上升了0.06;2005—2009年植被覆盖度由0.38下降到0.35,下降了0.03;2009—2011年,植被覆盖度由0.35上升到0.45,上升了0.1。可见综合分析植被覆盖度的年际变化对大理苍山的植被保护和维护生物多样性具有重要的应用参考价值。     

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.     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与降水量的关系

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析.考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系.结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性.其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上.     

利用卫星遥感资料对中国地表植被及荒漠化时空演变和分布的研究

利用1982～1999年NOAA-AVHRR卫星遥感数据,通过对归一化的植被指数进行自然正交分解,反演获得了我国18年来地表植被覆盖的分布及其时空变化状况,发现这一期间我国大部分地区地表植被覆盖状况明显退化,分析得出气候因素不是造成我国地表植被覆盖状况变化的主要原因,人为因素的影响更为重要.     

基于NDVI与DEM的山地植被垂直带定量划分——以太白山南坡为例

【目的】利用遥感与地理信息技术，剖析不同植被类型植被指数与海拔的关系，实现山地植被垂直带的准确划分，获取山区植被分布空间格局。【方法】以秦岭主峰太白山南坡为研究区，依据夏秋两季植被垂直带归一化植被指数(NDVI)的差值构建DEM-NDVI散点图，并利用半峰宽计算法将垂直带边界量化。【结果】夏秋NDVI差值与DEM构建的散点图能够很好地体现出山地植被垂直带分布格局。太白山保护区南坡可划分6个植被垂直带，保护区下界至海拔1 919 m为栎林，1 919～2 331 m为松栎混交林，2 115～2 585 m为桦林，2 516～3 150 m为冷杉林，3 109～3 551 m为红杉林，3 551 m至山顶为高山灌丛草甸。DEM-NDVI散点图与遥感影像解译植被分类结果相比，二者的植被分布格局基本一致，但DEM-NDVI散点图能够体现植被的群体平均分布状况且能更准确地表达植被垂直带随海拔的变化特征。【结论】利用夏秋NDVI差值与海拔所构建的散点图可快捷准确地划分山地植被垂直带。     

一种利用可见光波段无人机遥感的林下植被覆盖识别方法

利用可见光无人机遥感数据,通过分析不同地物在像元和对象尺度上的光谱信息,建立一种利用归一化红绿差异指数NGRDI特征并结合面向对象思想的林下植被覆盖识别方法,并对试验区和验证区开展方法应用与适应性分析. 分析结果表明：NGRDI在像元尺度可以很好地区分乔木、 草地和裸土,在对象尺度也能较好地区分林下有植被覆盖区域和林下无植被覆盖区域,同时该指数能较好地消除地形因素等影响. 试验区林下植被识别的总体精度为85.9%,Kappa系数为0.78;验证区林下无植被覆盖区域和林下有植被覆盖区域提取的正确率分别为82.9%和95.1%. 故利用可见光无人机影像的NGRDI指数进行林下植被覆盖识别方法是可行的.     

基于SPOT-VEGETATION数据的张掖盆地植被覆盖变化动态分析

以1998-2006年9 a的315景逐旬的SPOT-VEGETATION数据为主要数据源,利用趋势、差值等方法,分析了张掖盆地植被覆盖动态变化的时空特征.结果表明张掖盆地植被年内变化趋势中,峰值由1998-2001年的6、7月份推移到2002-2006年的7、8月份,这与黑河分水、张掖地区调整种植结构、夏禾作物种植面积减少、秋禾增加有关:1998-2006年间,年最大化归一化植被指数(Normalized Difierence Vegetation Index,NDVI)整体呈变好的趋势,但是月最大化NDVI的年际变化趋势在不同月份存在很大差异;年最大化NDVI与月最大化NDVI在每相邻两年间的变化均存在很大差异,植被退化与改善波动出现;年际间植被变化幅度大的区域均分布在人工植被发育的走廊平原,而变化幅度小的区域则分布在无植被或少植被的戈壁沙漠.     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

森林植被遥感分类研究

首先对森林植被类型识别方法的研究概况进行了综述,在总结国内外研究成果的基础上,提出采用植被指数进行植被分类,根据长春净月潭地区植被层反射率数据以及土壤线方程,ＮＩＲ＝１．５０６Ｒ＋０．００７８６,通过对多种植被指数的计算与分析,得出植被指数与植被类型的关系,最易于区分阔地林与针叶林的是ＰＶＩ,其次为ＴＳＡＶＩ和ＭＳＡＶＩ,但后者计算较复杂,不同针对树种间的ＲＶＩ差值较大,因此采用ＲＶＩ来区分各针树     

基于遥感技术的泰山植被覆盖和岩性的关系研究

以遥感影像为数据源,以实测的研究区地物的波谱曲线为依据。对TM影像进行了包括波段的选择、彩色合成、监督分类等一系列的处理。在此基础上确定了植被密度较大的区域的阚值,对NDVI植被指数图像进行滤波处理,提取出植被密度较大的区域的范围。并把它与岩性分布图进行叠加分析,得出不同岩性上的植被覆盖情况。结合岩石化学成分的资料,分析了可能的原因,指出了植被覆盖和岩性有密切的关系。     

乌鲁木齐市主城区绿量的遥感估算

对2008年8月覆盖乌鲁木齐市主城区的IKONOS遥感影像进行预处理提取植被信息,再用代表性样地法采集主城区乔木树种的样点数据计算主城区绿量,选定归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修正土壤调节指数(MSAVI)和比值植被指数(RVI)做为自变量,以实测样本数据作为应变量,采用多元回归分析法建立基于遥感影像的乌鲁木齐市绿量遥感估算模型:Y=449.6NDVI+285.82SAVI-161.51,R=0.67,绿量与植被指数之间存在一定的相关关系(F=15.4872F0.05=6.07),模型有一定的可行性。     

浅析遥感图像判读中的判与读

从遥感图像判读客观实际出发,剖析了遥感图像判读中“判”与“读”的内涵与外延,提出了“判”是基础“读”是深化、“判”有度“读”有限的观点,总结归纳了遥感图像判读中应掌握的思维方法。     

遥感影像居民地形态特征分析

探讨了不同分辨率遥感影像居民地的轮廓特征,分析了遥感影像街区居民地的形态演化特征。     

遥感数字图像快速成图法

讨论了国外遥感数字图像快速成图新方法,在对新方法的实质、应用现状分析和评价的基础上,就存在的问题提出了一些改进设想。     

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.     

内蒙古草地放牧强度遥感估测

以内蒙古草地为研究区, 应用MODIS-NDVI数据, 结合地面野外调查以及统计数据, 建立载蓄量估算模型, 并对2012年放牧强度进行估测。结果表明: 草地的载畜量和相邻两旬的NDVI差值显著正相关。通过两个旬度的NDVI差值与载畜量之间的回归分析, 建立载蓄量估算模型为: Y = 4.203(X_i - X_j) + 956.572; 内蒙古各草地类型的放牧强度都呈现自西向东逐渐减少的趋势, 放牧强度表现为草甸草原<典型草原<荒漠草原。利用遥感影像得到的放牧强度估测结果, 经过地面的野外实验数据验证, 精度可达70.7%。     

多源卫星遥感影像在城市规划中的应用

高分辨率卫星遥感影像的出现使得大比例尺遥感制图以及进行城市规划监测和信息更新成为可能。以泉州市为例,介绍了卫星遥感影像在城市规划中的应用。