基于MODIS影像的中巴经济走廊荒漠化程度时空动态监测研究

荒漠化是全球最为严重的生态环境问题之一,中巴经济走廊荒漠化问题尤为严重,干旱和大面积的荒漠是其主要的生态环境约束因素。以MODIS数据为基础,提取关键的地表特征参量,定量化研究荒漠化程度与地表特征参量间的关系与规律;构建了基于地表反照率-植被特征空间、决策树的遥感监测模型,并以2015年数据为例,分析了中巴经济走廊荒漠化程度,结果表明：Albedo-MSAVI、Albedo-NDVI和决策树C5.0共3种方法的总体精度分别为88.33%、85.83%和89.2%,Kappa系数分别为0.836 3、0.802 3和0.847 1,分析认为决策树方法最适宜反演中巴经济走廊荒漠化程度。最后基于决策树方法计算了2000~2015年中巴经济走廊荒漠化程度分布数据,分析结果表明在中巴经济走廊极度和重度荒漠化土地占整个区域的50%~60%,中度和轻度荒漠化土地占20%左右,非荒漠化土地和冰雪水体占20%左右。由于2000年左右,巴基斯坦经历了50 a来最严重的旱灾,2000年的重度和极度荒漠化达到总体面积的61.8%,从2005~2015年极度荒漠化土地有所减少,转化为重度荒漠化土地,有部分轻度荒漠化土地转化为非荒漠化土地。总体来说极度荒漠化程度呈下降趋势。     

基于MODIS NDVI的吉林省植被覆盖度动态遥感监测

植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,植被覆盖及其变化是区域环境变化的重要指示,对于区域水文及生态状况、全球变化的区域响应等都具有重要意义。以MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型,提取2000~2007年吉林省植被覆盖度,获取不同时期的植被覆盖度图,并进一步分析了植被覆盖度变化的原因。结果表明：吉林省植被覆盖度由东部到西部逐渐降低,其中白山地区植被覆盖情况最好。过去8 a间,吉林省植被覆盖度总体呈上升趋势,2007年植被覆盖度达到最高,为83.04%。在此期间,中部地区和西部地区植被覆盖增加了 797.52 km²,占总面积变化的74.79%。生态恢复工程、降水和气温等是影响植被覆盖度变化的主要因素。     

利用MODIS数据估算西藏高原地表植被覆盖度

根据2004年9月13日至14日在西藏高原中部地面观测的植被覆盖度和同期接收的EOS/MODIS数据,分别建立了250m分辨率归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)与地面观测的植被覆盖度之间的相关关系,并以西藏高原中部和整个西藏高原作为两个试验区,选择典型植被类型,验证了Carlson和Ripley植被覆盖度算法的精度。结果表明,地面观测的植被覆盖度与植被指数之间呈线性关系。其中,地面观测值与NDVI的相关系数R2=0.90;与SAVI的相关系数为R2=0.89;Carlson和Ripley算法适合于中等植被覆盖度的草地植被。     

青海省土地荒漠化遥感动态监测

近年来由于气候变化和人类活动的影响,青海省受荒漠化的影响日趋严重,采取有效的手段进行荒漠化快速动态监测,跟踪荒漠化现状和变化趋势,是荒漠化防治必要手段。基于像元二分模型,采用2000~2012年MODIS的增强型植被指数产品(EVI)估算青海省植被覆盖度。以植被覆盖度为主要评价指标,对青海省荒漠化现状和动态变化进行快速监测。结果表明:遥感估算的荒漠化面积和全国荒漠化调查的结论基本一致。13年间,青海省荒漠化土地的空间分布特征没有明显变化,全省荒漠化和潜在荒漠化土地总面积在研究时段内没有明显变化趋势,但是受自然因素影响,面积年际波动明显。重度荒漠化面积整体上呈明显下降趋势,青海省沙化和荒漠化状况有所改善,部分地区生态群落生产力、草地植被覆盖度呈上升趋势,表明近年来在青海实施的林业工程和荒漠化治理措施逐步显现出生态效益,发挥了实际作用。     

基于MODIS影像的植被覆盖度提取研究

利用线性光谱混合模型对河南省三门峡地区MODIS1B影像进行植被覆盖度（fv）信息提取,将结果与反映植被覆盖度的NDVI比较,并提出在实测资料缺乏的情况下利用同期高分辨率ETM＋图像对选取样本区域进行定量验证的方法。结果表明,对于MODIS数据,线性光谱混合（LSMM）分解方法能有效提取大区域范围的植被覆盖度信息,比NDVI-fv经验统计方法更具有理论意义,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路。     

基于MODIS数据的黄土高原草地净初级生产力的估算研究

在光能利用率模型的基础上,考虑了温度和地面水气压差的影响,建立了基于MODIS数据的草地净初级生产力遥感估算模型。利用2003年生长季（4~11月）1 km分辨率的MODIS数据和黄土高原73个站点的累年各月平均太阳总辐射值数据以及其它相关数据,估算了2003年黄土高原地区草地净初级生产力。结果表明:2003年黄土高原地区草地的净初级生产力最高值达516 gc/(m2•a),最低值为1 gc/(m2•a)。黄土高原NPP空间分布格局是西部和南部两区域高,然后以东南西北方向为轴心逐渐向内陆中心部分递减,这与区域的水热条件差异和草地地带性分异规律紧密相关。     

基于MODIS植被指数估算青海湖流域植被覆盖度研究

将MODIS数据合成的4种植被指数作为输入参数,采用像元二分模型对研究区的植被覆盖度进行估算,利用2006年的TM数据解译结果和2011年8月的野外实测数据对反演结果进行验证。结果显示:采用ND-VI估算的植被覆盖度比较符合研究区实地状况,样点估算精度达到87.13%;其他3种植被指数估算的植被覆盖度值比实际值低,尤其是对该区域典型植被草原草甸的覆盖度估算结果明显偏低。研究表明:2011年8月青海湖流域植被覆盖度以中高覆盖度为主,占整个流域面积的57%以上;植被覆盖度在空间上呈中部高、西北低的分布特点。     

基于遥感和GIS的古浪县土地利用及荒漠化动态研究

应用1987年和2000年两期遥感数据,通过解译分析了解到古浪全县土地利用变化趋势是腾格里沙漠南缘的大面积土质戈壁、固定沙地因为调水工程的实施而被开垦为水浇地,南部山区和中部川旱地区大面积的山旱地、川旱地退耕还草,导致全县的耕地面积减少了45 312.476 hm2。全县荒漠化类型有风蚀、水蚀和沙化3种类型,荒漠化土地总面积减少了8 910.84 hm2,荒漠化指数S从1987年的2.209降低到了2.162,生态建设区荒漠化指数减少了0.118。在其所辖的25个行政区内,15个乡镇荒漠化指数降低,2个降低幅度超过了0.5,1个降到了1以下;10个乡镇荒漠化指数有不同程度升高,1个行政区超过了3,荒漠化局部得到了逆转,同时在无行政管理的腾格里沙漠公地等行政区荒漠化程度又有所加重。     

利用 MODIS 数据进行植被水监测的应用研究

植被水的监测始于对森林、草原火险评估的需要,另一方面,植被水的丰富程度也间接反映了当地土壤含水量状况,是当地干旱状况的一个重要指示。水是生命之源,对作物生长的影响巨大。因而对于农业区作植被水的监测,可以了解到区域植被供水状况信息。本研究正是基于上述的想法,以黄淮海农业区作为试验样区,对新型MODIS传感器的数据,应用GVMI指数模型,反演出植被水含量信息。比较植被水含量与当地降水量之间的关系,初步分析了植被水含量与区域旱情状况之间的关联性。     

基于MODIS数据的宏观土地利用/土地覆盖监测研究

建立土地动态监测系统,快速提供各种土地利用变化信息是实现资源保护的基本手段。而及时准确地获取覆盖广的地表影像资料是大范围动态监测的重要环节。介绍了MODIS影像数据的特点,并与其它遥感数据源进行了比较,就其在土地利用中的应用进行了探讨。分析了松嫩平原2001年9月MODIS影像的特征,准确地解译出该区在宏观上的土地利用方式,为监测该区土地沙化、盐碱化和农作物生长提供了科学依据。     

Monitoring vegetation phenology using MODIS

Accurate measurements of regional to global scale vegetation dynamics (phenology) are required to improve models and understanding of inter-annual variability in terrestrial ecosystem carbon exchange and climate-biosphere interactions. Since the mid-1980s, satellite data have been used to study these processes. In this paper, a new methodology to monitor global vegetation phenology from time series of satellite data is presented. The method uses series of piecewise logistic functions, which are fit to remotely sensed vegetation index (VI) data, to represent intra-annual vegetation dynamics. Using this approach, transition dates for vegetation activity within annual time series of VI data can be determined from satellite data. The method allows vegetation dynamics to be monitored at large scales in a fashion that it is ecologically meaningful and does not require pre-smoothing of data or the use of user-defined thresholds. Preliminary results based on an annual time series of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data for the northeastern United States demonstrate that the method is able to monitor vegetation phenology with good success.     

利用MERIS和AATSR资料估算黄土高原塬区植被含水量时空变化

通过利用2005年黄土高原塬区夏季地表过程野外观测试验期间收集的地面观测的植被含水量、中分辨率影像光谱仪(Medium Resolution Imaging Spectrometer,MERIS)和高级沿轨迹扫描辐射计(Advanced Along-Track Scanning Radiometer,AATSR)卫星遥感资料,分别对归一化差值植被指数(Normalized Different Vegetation Index)和归一化差值水分指数(NormalizedDifferent Water Index)与植被含水量(Vegetation water content)变化关系进行了分析比较,得到了两种不同的植被指数在作物生长背景影响下的异同。并分别利用MERIS的观测资料计算了NDVI,利用AATSR观测资料计算了NDWI,通过分析得出:随着作物的生长或生物量的增加,归一化差值植被指数变化趋于饱和,而归一化差值水分指数仍然继续增加。进一步通过同步地面野外观测植被含水量与卫星遥感观测资料的对比,建立了归一化差值植被指数、归一化差值水分指数和实际野外测量植被含水量的关系,并且得到由两种植被指数反演植被含水量的方法和地面观测之间的误差分别为1.030 64 kg·m-2和0.940 45 kg·m-2。最后通过分析后总结出,利用归一化差值水分指数来反演黄土高原塬区夏季玉米冠层的含水量优于利用归一化差值植被指数。     

基于MODIS的青藏高原雪线高度遥感监测

雪线作为区分积雪覆盖区与无雪区的边界线,是冰冻圈各要素中对气候变化最为敏感的指示器。利用去云后的MODIS积雪面积比例产品并结合DEM数据,通过雪线像元及其高度的提取、雪线高度场的建立,对青藏高原近12a(2000~2011年)雪线高度的时空变化特征进行了分析。结果表明:青藏高原雪线高度的分布受地形的影响,高原内部的雪线高度明显高于周围山区;在近12a中,青藏高原的雪线高度变化虽然没有明显的年际变化趋势(升高或者降低),但是体现出较高的年内和年际波动特征,特别是青藏高原的东部和南部地区由于受西南季风的影响,夏季雪线高度的年际变化尤为强烈。提出基于MODIS的雪线高度提取方法具有较好的应用潜力,能够适用于其他地方雪线高度的遥感监测。     

Radarsat-2/SAR和MODIS数据联合反演黄土高原地区植被覆盖下土壤水分研究

以黄土高原半干旱区定西为试验区,利用Radarsat-2/SAR和MODIS数据,将由MODIS NDVI估算的植被含水量(VWC)应用到微波散射Water-Cloud模型中校正植被的影响。采用交叉极化(VV/VH)组合方案对植被覆盖下土壤水分的反演进行初步探讨,结果表明:在植被影响校正前,模型反演土壤水分值出现明显低估现象;校正植被影响后,相关系数R由0.13提高到0.44,且通过α=0.01的显著性检验,标准差SD由5.02降低到4.30,有效提高了模型反演土壤水分的准确度。卫星反演的研究区土壤含水量大部分介于10%~30%之间,与实地考察情况一致,较好地反映出区域土壤湿度分布信息。表明,光学和微波协同遥感反演对于提高农田土壤水分遥感反演精度具有较大的应用潜力。     

甘肃黄土高原地区土壤水热特征分析研究

利用甘肃黄土高原代表站地温、土壤含水量及降水资料,运用统计模拟方法,分析了土壤温度的日变化及土中热交换特性,评述了水热耦合效应。地温的日变化特性用谐波分析方法描述,各季典型天气下24小时热通量值由热平衡台站规范方法计算。结果表明,各层次地温的日变化基本表现为一阶谐波,这种正弦的波形尤以晴天最为明显。不同季节典型天气下土中热通量的变化由正值转为负值的时间基本一致出现在16时,阴天提前1时,由负值转为正值的时间基本一致出现在7时,冬季阴天出现在9时。水热交互作用与土壤含水量的变化有显著相关关系。     

基于SPOT4数据的黄土高原植被动态变化研究

以SPOT4/VEGETATION数据为基础,以NDVI变化率和年均NDVI值作为植被覆盖动态变化的指标,分析了1998~2005年黄土高原植被覆盖的时空动态变化特征。结果表明黄土高原地区植被动态变化显著增强,1998~2001年黄土高原的植被覆盖有所减少,幅度约为10.5%,2001年后,植被活动显著增强,植被覆盖面积呈增加趋势,2004年后稍有回落。植被生长季的延长和生长加速是该区域NDVI值增加的主要原因,黄土高原地区植被增加和减少的区域相互交错,这一特性是由农业生产活动、城市建设、政府决策及植被对气候变化的响应等综合因素作用的结果。     

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。