Hierarchical Land Cover Classification based onMODIS NDVI Time-series

In this paper,we mainly used MODIS NDVI time-series dataset at 16-days temporal resolution and 250-meters spatial resolution to analyze land cover mapping of northeastern China.We used two different filter methods to fit NDVI time-series dataset,and compared their average classes’ separability based on Jeffries-Matusita distance index.In addition,we made use of hierarchical classification method to complete classification,combined with short-wave infrared spectral reflectance data and DEM.We conformed to the principle that separate area hierarchically into several parts first and then classify each part further,and use a single characteristic band first and then multiple feature bands.In the process of classification,we adopted threshold value method,support vector machine,artificial net neural and C5.0 decision tree classification to distinguish each land-cover type hierarchically.Finally,we evaluated the accuracy of the final classification of study area using known land-cover classification data and high-resolution remote sensing imagery,overall accuracy is 84.61%,Kappa coefficient is 0.8262.     

HJ-1A NDVI与MODIS NDVI时间序列提取植被物候特征对比研究

以HJ-1A和MODIS为数据源,通过动态阈值法提取物候特征参数,对HJ-1A NDVI和MODIS NDVI时间序列进行植被物候特征提取进行定性和定量比较,通过比较结果,提出HJ-1A NDVI数据在该应用中存在的问题,促进国产中空间高时间分辨率影像数据在植被物候信息提取研究中的应用,提高其在生态系统研究中的应用价值。结果表明:在SOS、EOS和LOS以及TOMS几个主要的物候时间点上,MODIS NDVI时间序列的标准差较小,所得物候数据更为集中,偏离度较小,所得物候数据较稳定;而HJ-1A NDVI时间序列所得物候数据的标准差较大,数据偏离程度较大,而在POS、BOS和AOS等表征植被生命周期中生长幅度数据上,其标准差较小,离散程度小。     

城市异质植被的覆盖度估算模型比较研究

植被覆盖度是城市生态环境评价的一个重要指标。针对亚热带城市异质植被覆盖特征,选择像元尺度的植被指数(NDVI)转换模型、亚像元尺度的植被—土壤两端元模型(V-S Model)和植被—高—低反射率三端元模型(V-H-L Model)在TM影像上估算植被覆盖度,并结合野外实地调查对比验证3种模型的估算精度及其适用性。结果表明模型尺度和背景亮度对植被覆盖度估算有着不同程度的影响。NDVI转换模型整体高估覆盖度为27%,V-S模型和V-H-L模型整体低估覆盖度分别为23%和5%;验证结果证明:NDVI转换模型对高密度(60%)植被的估算结果最好,低估4%;V-H-L模型对中密度(40%~60%)和低密度(40%)植被的估算结果最优,仅低估2%,并受背景亮度的影响最小。因此,NDVI转换模型适用于高密度植被覆盖度的估算,亚像元尺度下的V-S模型和V-H-L模型适用于低、中密度植被覆盖度的估算,并以V-H-L模型估算较为准确。     

高分二号卫星数据在特高压项目环水保监测中的应用研究

高分二号卫星具有高空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点。文章以锡盟～胜利1100kV特高压交流输变电工程为研究区,利用NDVI理论,研究基于高分二号卫星数据提取特高压项目环保水保监测内容的扰动区中的应用。结果表明:扰动区提取率为65.2%,在很大程上减少了人工现场调查工作;提取精度优于88%,提取效果优良。利用此方法,能够有效解决特高压项目环保水保监测信息获取不及时、管控不到位的现状。     

1982～2000年黄淮海地区植被覆盖变化特征分析

利用1982～2000年8km NOAA-AVHRR数据,采用均值法、差值法和一元线性回归模拟法,分析了中国黄淮海地区植被的动态变化及其空间分布特征,模拟了年NDVI均值的变化趋势,并对不同植被类型的NDVI年内和年际变化规律进行了分析。结果表明:黄淮海地区植被覆盖总体上呈增加趋势,20世纪90年代末相对80年代初平均NDVI值增加了近0.03。从空间分布上看,大部分地区NDVI都呈增加的趋势,其中NDVI极显著增加的区域主要分布在山东的西北部和西部、河南的东部、河北的北部及江苏的北部地区,F检验的显著性水平达到了99%。NDVI呈减少趋势的地区很少,主要分布在北京、天津、山西中部。各植被类型的NDVI在年内的变化呈很强的季节性,年际变化规律大致相同,呈波动上升的趋势。     

公园绿化覆盖率对人群情感恢复的影响研究

公园绿化覆盖率对人群情感恢复起到重要影响作用,但关于情感恢复的具体结果及效果的细化研究较为匮乏.选取重庆市沙坪公园中的6处空间为研究样本,以归一化植被指数(NDVI)区分空间绿化覆盖率,结合生态瞬时评估(EMA)以精确测度人群情感的恢复结果,并分析两者之间的关系,结果表明:1)以硬质铺地为主、绿化覆盖率相对较低(0.3...     

近10a新疆地区植被动态与R/S分析

利用SPOT VGT传感器的NDVI时序数据,采用时间序列谐波分析算法(HANTS)对NDVI数据进行去云预处理,基于趋势分析、Hurst指数分析等方法,研究了1999~2008年新疆植被覆盖的时空变化,分析了Hurst指数的空间分布规律及其在不同土地覆盖类型下的差异。结果表明：近10 a来,新疆植被总体呈现不显著的增加趋势且具有明显的空间差异性。R/S分析表明,新疆大部分地区植被变化将保持现在的趋势,局部地区具有反持续性。各土地覆盖类型Hurst指数均在0.63以上,沙漠、戈壁、裸地的Hurst指数明显高于其它土地覆盖类型,受人类活动影响较大的土地覆盖类型其Hurst指数较低,可持续性低于自然或半自然状态下的植被覆盖类型。     

基于AVHRR和TM数据的时间序列较高分辨率NDVI数据集重构方法

由于技术条件的限制,一个传感器很难同时具有高空间分辨率和高时间分辨率。然而,在高分辨率尺度上监测地表景观季节性变化的能力是全球的迫切需要,融合周期短、覆盖范围广与分辨率高、周期长的遥感数据是一种较好的方法。基于AVHRR时间分辨率高和TM空间分辨率高及其数据积累时间长的特点,选择若尔盖高原为研究区域,在改进ESTARFM方法的基础上,对TM NDVI和AVHRR NDVI进行融合,构建高时空分辨率的NDVI数据集。研究结果表明:该方法能有机结合AVHRR NDVI的时间变化信息与TM NDVI的空间差异信息,有效实现高时空分辨率NDVI数据集的重构,3景预测高分辨率NDVI与MODIS NDVI产品相关系数分别达到了0.89、0.91和0.85。该方法能够在时间上保留高时间分辨率数据的时间变化信息,同时在空间上反映高空间分辨率数据的空间差异信息,从而为有效构建相对高分辨率时间序列NDVI数据集提供了可能的方法。     

基于 SMOS 数据的三江源土壤水分时空变化

基于SMOS卫星和GNSS-MET地面土壤水分监测数据,采用皮尔逊相关、滑动平均、反距离权重法等方法,评估SMOS土壤水分数据在三江源地区的适用性,分析土壤水分的变化特征及其影响因素。结果表明:(1)SMOS土壤水分数据能反应研究区(4月-10月)基本规律,其值略低于地面实测值;(2)SMOS卫星升轨土壤水分值大于降轨土壤水分值,6月-8月SMOS土壤水分值高于其它月份;土壤水分季节性差异明显,夏季显著高于春季;(3)三江源区土壤水分空间分布差异较大,空间格局明显,总体上澜沧江源区相对湿润,长江源区相对干旱。     

时序NDVI数据集重建方法评价与实例研究

时序NDVI数据集已经成功地应用于全球与区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理量参数反演等方面的研究。受到大气条件和传感器自身因素的制约,虽然经过严格的预处理,时序NDVI数据集仍包含很多噪声,影响其进一步的应用。首先介绍了近几年来普遍使用的6种时序NDVI数据集的重建方法：改进的最佳指数斜率提取法、均值迭代滤波法、Savitzky-Golay滤波法、傅立叶变换法、非对称高斯函数拟合法和时间序列谐波分析法 |然后采用这几种方法对张掖地区2007年和2008年10 d最大值合成的SPOT/VEGETATION的时序NDVI数据进行了重建,对重建结果进行了比较和评价 |最后对人为的噪声序列进行重建,对重建结果的优缺点进行评价。