基于MODIS NDVI的中国东部植被覆盖时空变化特征

基于2001~2010年逐月MODIS NDVI产品,采用Mann-Kendall检验和Hurst指数,研究中国东部及5个子区(东北区、黄淮海区、长江中下游区、江南区和华南区)植被覆盖的时空动态特征。结果表明:10 a期间中国东部植被覆盖以不显著改善和不显著退化特征为主,前者稍占优势,4个季节中秋季改善状况最显著;未来态势主要表现为不显著改善且未来将持续改善和不显著退化且未来将持续退化两种特征。植被覆盖为不显著退化且将持续退化的区域主要分布在大型城市或城市群周围;5个子区中,除江南区年内主要表现为不显著退化且将持续退化特征外,其余4区均主要表现为不显著改善且未来将持续改善特征。     

基于MERSI盘锦湿地植被动态监测及其与MODIS数据对比分析

利用2009年5~9月期间11个时相的FY3/MERSI、EOS/MODIS卫星遥感影像资料,依托土地利用数据,提取122个湿地样点的植被指数,对盘锦湿地植被长势进行动态监测,结果表明:盘锦湿地植被在生长的前期和后期平均每天以1%~1.5%的速率发生变化,2009年8月9日前后,植被指数达到最大值,MERSI-NDVI为0.66,MODIS-NDVI为0.64。同时对MERSI-NDVI与MODIS-NDVI 2009年时间序列数据对比分析,发现二者的相关系数非常高R0.9,监测数据值接近,为我国自主研发的中分辨率卫星监测湿地植被长势的长序列植被指数构建提供了初步的数据基础。     

基于AVHRR和MODIS数据的全球植被物候比较分析

AVHRR和MODIS卫星数据在全球和区域尺度植物物候对气候变化响应研究中起着重要的作用,然而两种传感器在全球尺度物候监测的一致性有待验证。首先利用时间序列谐波分析法(HANTS)对2005年全球GIMMS AVHRR NDVI和MODIS 13A2 数据进行滤波处理;然后基于改进的动态阈值方法,提取全球植被的返青期(SOS)、枯黄期(EOS)和生长季长度(DOS);最后分区域比较和评估两种传感器提取物候参数的潜力。研究结果表明：2005年全球大部分地区植被在第100～140 d开始生长,到第260～300 d逐渐停止生长,生长季长度集中在130～180 d,并且和区域研究结果具有一致性;两种传感器提取的植被关键物候期的空间变化趋势是一致的,随着纬度升高,返青期呈现推迟趋势,枯黄期呈现提早趋势,生长季长度呈现缩短趋势;AVHRR和MODIS提取落叶林和草地的SOS、EOS和DOS在欧亚大陆和北美洲区域的相关系数大部分达到0.9以上。     

基于环境信息和回归模型的青藏高原MODIS积雪面积比例产品制备

积雪面积比例（Fractional Snow Cover, FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area, SCA）与像元空间范围的比值,可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。MODIS FSC产品是根据经验模型计算得到,并没有考虑地形、植被和地表温度等环境因素的影响,在青藏高原的验证精度低。针对此问题,考虑青藏高原地区环境因素（地形、植被、地表温度）对FSC制备的影响,基于多元自适应回归模型（Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS）和线性回归模型分别建立FSC制备的非参数回归模型和经验回归模型。用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集。选取一部分参考数据集作为模型的训练数据集,另一部分作为模型的检验数据集。研究结果表明：MARS方法估计FSC的精度明显高于线性回归模型和原有的MODIS FSC制备方法。MARS的总体R、RMSE、MAE分别为0.791、0.103、0.058。在线性回归模型中精度最高的总体R、RMSE、MAE分别为0.647、0.128、0.072。MODIS 原有FSC制图方法的总体R、RMSE、MAE分别为0.595、0.221、0.170。考虑了环境信息的MARS方法更加适用于青藏高原地区FSC制备。本研究为制备青藏高原地区更高精度的FSC数据提供了新思路。     

基于MODIS数据的河北省草地和林地的物候期及其与NPP相关分析

通过2006～2016年中等分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)的MCD12Q2数据集和NPP(Net Primary Productivity,净初级生产力)数据MOD17A3HGF为数据源,研究河北省的草地和林地的物候期：生长季起始期SOS(Start of Season)、生长季结束期EOS(End of Season)和生长季长度LOS(Length of Season)的多年均值空间分布和多年变化趋势,通过相关分析法研究草地和林地的物候期对NPP的相关关系,并进行显著性检验判断变化趋势和相关系数在α=0.05水平上的显著性。结果表明：河北省草地SOS大多出现在第108～153 d,EOS大多出现在第273～304 d,LOS大多为128～190 d。林地SOS大多出现在第107～128 d,EOS大多出现在第282～306 d,LOS大多为162～194 d。河北省草地和林地的SOS主要呈现出提前趋势,EOS呈现延后趋势,LOS主要呈现增长趋势;草地和林地的物候期与NPP主要呈现中度相关,其中...     

基于MODIS的海冰面积遥感监测及其与气温的相关分析

利用MODIS海冰遥感监测原理及海冰反演方法,提取海冰像元并估算海冰面积。利用2004~2007年冬季MODIS遥感影像,并结合辽东湾沿岸14个气象站的气象资料,研究辽东湾海冰面积与气温的关系。结果表明：辽东湾冬季海冰面积与气温有着显著的负相关关系,相关系数为-0.815,通过二者之间的回归方程可预估未来海冰面积变化趋势。     

基于HJ-1CCD影像的呼伦贝尔草原区MODIS/FPAR产品验证与分析

植物吸收性光合有效辐射分量(FPAR)是描述植被结构以及与之相关的物质与能量交换过程的基本生理变量。选取内蒙古呼伦贝尔谢尔塔拉镇针茅和羊草草甸草原为研究对象,利用2013年5次地面实测实验,通过HJ-I CCD高分辨率卫星影像建立统计模型,从而实现对该研究区MODIS/FPAR产品的验证与分析。1km HJ/FPAR"真值"与MODIS/FPAR产品值的变化趋势基本一致,并且二者具有较好的一致性,R2达到了0.6762。MODIS/FPAR产品能够很好地反映呼伦贝尔草甸草原在整个生长季的长势及物候变化,这是因为研究区样地尺度上HJ/FPAR和MODIS/FPAR产品值不但变化趋势相一致,而且相关系数R2高达0.9148。无论在同尺度(1km)还是整个研究区尺度,MODIS/FPAR均有一定的高估现象。研究结果对了解和进一步使用该地区的MODIS/FPAR产品具有重要的指导意义。     

基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析

为在特征融合中综合利用数据的类别信息和数据结构中所蕴含的自然鉴别信息, 提出一种基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析算法. 首先利用局部稀疏表示模型, 以较小的计算复杂度获取局部稀疏重构矩阵; 然后在典型相关分析的框架中实现对局部稀疏结构保持、线性鉴别分析和组合特征相关性的联合优化, 增强了融合特征的鉴别能力. 在人工数据、多特征手写字数据、人脸数据上的实验表明了所提出方法的有效性.

     

基于密度和相关分量分析的局部线性嵌入算法

为解决局部线性嵌入算法(LLE)性能受初始邻域值大小和相似性度量选取的制约,提出一种基于密度和相关分量分析(relevant component analysis,RCA)的局部线性嵌入算法(DRLLE).对每一个样本点计算一个密度缩放因子,根据密度缩放因子对样本点的初始邻域值进行自适应调整,计算RCA距离作为LLE算法的相似性度量,得到样本点的近邻集,进行降维处理.将DRLLE和其它LLE改进算法在Swiss roll、Swiss roll hole和ORL数据库上进行对比实验,其结果表明,DRLLE算法具有良好的降维效果和识别性能.     

基于相关分析与最小二乘支持向量机的TE过程多模型建模

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于K均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模;实验表明,基于K均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出.     

Evaluation of earth observation based long term vegetation trends — Intercomparing NDVI time series trend analysis consistency of Sahel from AVHRR GIMMS, Terra MODIS and SPOT VGT data

AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) GIMMS (Global Inventory Modelling and Mapping Studies) NDVI (Normalized Difference vegetation Index) data is available from 1981 to present time. The global coverage 8 km resolution 15-day composite data set has been used for numerous local to global scale vegetation time series studies during recent years. Several aspects however potentially introduce noise in the NDVI data set due to the AVHRR sensor design and data processing. More recent NDVI data sets from both Terra MODIS and SPOT VGT data are considered an improvement over AVHRR and these products in theory provide a possibility to evaluate the accuracy of GIMMS NDVI time series trend analysis for the overlapping period of available data. In this study the accuracy of the GIMMS NDVI time series trend analysis is evaluated by comparison with the 1 km resolution Terra MODIS (MOD13A2) 16-day composite NDVI data, the SPOT Vegetation (VGT) 10-day composite (S10) NDVI data and in situ measurements of a test site in Dahra, Senegal. Linear least squares regression trend analysis on eight years of GIMMS annual average NDVI (2000-2007) has been compared to Terra MODIS (1 km and 8 km resampled) and SPOT VGT NDVI data 1 km (2000-2007). The three data products do not exhibit identical patterns of NDVI trends. SPOT VGT NDVI data are characterised by higher positive regression slopes over the 8-year period as compared to Terra MODIS and AVHRR GIMMS NDVI data, possibly caused by a change in channels 1 and 2 spectral response functions from SPOT VGT1 to SPOT VGT2 in 2003. Trend analysis of AVHRR GIMMS NDVI exhibits a regression slope range in better agreement with Terra MODIS NDVI for semi-arid areas. However, GIMMS NDVI shows a tendency towards higher positive regression slope values than Terra MODIS in more humid areas. Validation of the different NDVI data products against continuous in situ NDVI measurements for the period 2002-2007 in the semi-arid Senegal revealed a good agreement between in situ measurements and all satellite based NDVI products. Using Terra MODIS NDVI as a reference, it is concluded that AVHRR GIMMS coarse resolution NDVI data set is well-suited for long term vegetation studies of the Sahel-Sudanian areas receiving < 1000 mm rainfall, whereas interpretation of GIMMS NDVI trends in more humid areas of the Sudanian-Guinean zones should be done with certain reservations.     

Analysis of trends in the Sahelian ‘rain-use efficiency’ using GIMMS NDVI, RFE and GPCP rainfall data

Rain-use efficiency (RUE; the ratio of vegetation productivity to annual precipitation) has been suggested as a measure for assessing land degradation in arid/semi-arid areas. In the absence of anthropogenic influence, RUE has been reported to be constant over time, and any observed change may therefore be attributed to non-rainfall impacts. This study presents an analysis of the decadal time-scale changes in the relationship between a proxy for vegetation productivity (ΣNDVI) and annual rainfall in the Sahel-Sudanian zone of Africa. The aim is to test the quality of data input and the usefulness of both the RUE approach and an alternative method for separating the effects on vegetation productivity of rainfall change and human impact. The analyses are based on earth observation of both rainfall (GPCP (Global Precipitation Climatology Project), 1982-2007 and RFE (Rainfall Estimate) (1996-2007)) and ΣNDVI (AVHRR GIMMS NDVI dataset, 1982-2007). It is shown that the increase in ΣNDVI has been substantial in the Sahel-Sudanian zone over the 1982-2007 period, whereas for the period 1996-2007 the pattern of ΣNDVI trends is more complex. Also, trend analysis of annual rainfall from GPCP data (2.5° resolution) and RFE data (0.1° resolution) suggests that rainfall has increased over both periods. Further it is shown that RUE values are highly correlated to rainfall, undermining the use of earth observation (EO)-based RUE (using ΣNDVI) as a means of separating rainfall impacts from other factors. An alternative method identify temporal trends in residuals of ΣNDVI, after regressing it against annual rainfall, is tested, yet is shown to be useful only where a high correlation between ΣNDVI and annual rainfall exists. For the areas in the Sahel-Sudanian zone for which this condition is fulfilled, trend analyses suggest very limited anthropogenic land degradation in the Sahel-Sudanian zone.     

基于NDVI数据的江苏省植被物候变化及其影响因子分析

以气候变暖为主要特征的全球气候变化与生态系统的相互作用成为影响可持续发展的重要因素。植被作为陆地生态系统的主要组成部分,在生态环境评价及碳水循环等方面具有重要作用。以江苏省为研究区,利用长时间序列的GIMMS NDVI3g数据集和气象数据,采用Logistic函数法提取该区域过去34 a(1982~2015年)植被生长期物候(Start Of Season SOS,End Of Season EOS)变化的时空分布特征,并用相关性分析法定量确定主要气象因子(温度、降水)对物候变化的贡献。结果表明：①空间上,从江苏省南部到北部,SOS呈递增趋势,EOS呈递减趋势;②时间上,大部分(83.1%)像元的SOS提前,主要分布在江苏省中部及北部地区,大多提前1~2 d/a,69.2%像元的EOS延后,大多延后0~1 d/a;③植被生长期开始SOS/EOS对温度、降水有明显响应,70.5%像元的SOS与温度呈负相关,主要位于江苏省北部及少部分南部地区,55.5%像元的SOS与降水呈负相关,55.2%像元的EOS与温度呈正相关,71.2%像元的EOS与降水呈负相关。整体上,温度的升高导致生长期提前,降水对SOS具有双向作用,秋季物候的影响因子更为复杂,温度和降水的变化并不能导致EOS的提前或者推迟。本研究加深对气候变化与植被生态系统相互作用过程的认识,为未来植被及气候变化分析提供参考。     

基于遥感的NDVI与气候关系图式研究

利用1983～1992年逐月的NOAA/AVHRR归一化植被指数（NDVI）数字影像，计算了中国NDVI动态变化与气温、降水变化的相关关系，在此基础上，分析了中国NDVI变化的区域分异规律，其结果表明：东北地区、内蒙东部以及青藏高原对降水的敏感度较高，而广大的华南平原、黄淮地区和新疆西部对气温的敏感度较高；我国陆地NDVI变化特征从东南到西北，呈现不同驱动因子及强度，且具有明显的地带状分布规律，经研究表明中国1983～1992年间NDVI变化空间差异存在气温、降水、气温降水共同驱动等3种变化图式，利用该图式可进一步表明中国NDVI变化气候驱动的区域差异规律。     

基于夜间灯光和土地利用数据的GDP空间化

GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一。然而,传统以各级行政单元为主的GDP统计资料无法显示区域内部GDP的差异,尝试通过GDP空间化来解决这个问题,以满足资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求。在分析总结国内外社会经济数据空间化技术方法的基础上,第一产业基于土地利用数据建模\,第二产业和第三产业基于DMSP/OLS与土地利用数据结合生成的土地灯光参数建模。为提高模型质量,全国按照省级行政边界分区,将因变量GDP分产业分区建模,第一产业绝大部分区域的模型精度在0.7~0.95之间,第二产业和第三产业绝大部分区域的模型精度在0.8~0.98之间。通过与其他GDP空间化技术和结果的比较分析,本研究中的GDP空间化方法无论是模型精度还是GDP密度分布结果都具有一定的优势。生成的GDP密度图能较完整地反映全国GDP分布细节以及宏观分布特征,可为将来经济策略和发展路线的绘制提供一定依据。     

Comparison between Two Spectral Mixture Analysis Methods based on IDL and MATLAB

Interactive Data Language (IDL) is a language in the development of application based on multiplatform and object\|oriented,which has significant advantages in data analysis and visualization.The MATLAB is a software with powerful features in the image of processing and programming in complex numerical analysis,which based on matrix calculation.Programming in combining the IDL with MATLAB,meanwhile using the Extended Linear Mixed Model for endmember unmixing in Hyperion images.To verify the results of endmember unmixing,adopted the Fully Constrained Least Squares for comparative analysis.The results showed that：The method of programming in combining the IDL with MATLAB not noly possess the advantages of both but also enhance the efficiency in programming,it is conducive to remote sensing image processing.Meanwhile endmember unmixing results show that：the Extended Linear Mixing Model unmixing has a higher accuracy when the proportion of local category in the image is large.On the contrary,the Fully Constrained Least Squares unmixing has a higher accuracy.     

基于遥感和气象数据的蒙古高原1982~2013年植被动态变化分析

蒙古高原生态系统及其变化对中国北方乃至整个东北亚的生态安全有着重要影响,了解蒙古高原干旱半干旱区植被生长的动态如何在不同时间和空间尺度上响应气候变化十分必要。利用NDVI数据构建长时间序列,分析植被生长动态变化的过程和时空特征,并与气象数据进行相关性分析。主要结论如下:①NDVI的分布具有地带性;②大约39.5%的区域NDVI呈显著的增加(P=0.1),7.3%的区域NDVI显著减少(P=0.1),说明植被条件在蒙古高原有所好转;③蒙古高原NDVI的变异系数均值16.99%,这表明过去32年里植被覆盖变化情况有较强的波动性;④蒙古高原植被的生长状况与降水量有极显著的正相关关系,与气温有极显著的负相关关系。