内蒙古植被稳定性及其影响因素分析

植被是生态系统的主要组成部分,在调节全球气候变化和生态平衡方面有重要作用,是气候变化的指示器.因此,研究植被弹性和抗性及影响因素对区域植被稳定性现状和生态可持续发展具有重要意义.基于2000—2019年MOD13A2 NDVI数据、气象数据和植被类型数据,通过自回归模型、趋势分析及地理空间分析方法,对内蒙古植被稳定性及...     

基于NDVI的华北平原农业干旱演变特征研究

针对华北平原农业干旱现象较为严重的问题,文章以归一化植被指数NDVI作为农业干旱指数,研究了华北平原1999-2019年的农业干旱演变特征,结果表明：1999-2019年NDVI时间序列处于上升趋势,干旱情况有所缓解。其中,最严重的干旱发生年份为2001年,该年份的1月NDVI值达到了最小值0.173。     

恭城县岩溶石漠化环境变化定量遥感研究

恭城县喀斯特地貌占全县土地面积60％以上,岩溶石漠化分布广泛,制约了该县经济发展。采用1991、2000和2006年时间序列的卫星遥感影像数据,对该县岩溶石漠化环境变化开展了植被指数NDVI、监督分类和重心轨迹等遥感定量分析。采用4种图像监督分类方法,提取了6种主要的生境信息。1991、2000和2006年NDVI分别为0．176417、0．06884和0．336478,岩溶石漠化面积分别为160．8、234．1和118．0km^2,均说明了恭城县的岩溶生态环境恢复正在朝好的方向发展。研究表明：运用最小距离分类在本试验区对识别6类生境分区比较可行;岩溶石漠化灾害在总体上具有向南东方向偏移的趋势,年均偏移速度约为49m。     

不同氮素水平油菜冠层反射光谱特征研究

2002～2003年油菜生长季节,在浙江大学实验农场设置了4个品种、3个供氮水平处理、3个重复的油菜田间小区试验,测定了不同发育时期的冠层光谱反射率及对应叶片、茎以及角果的鲜重和干重。结果表明：不同供氮水平的油菜冠层和叶片光谱差异明显,冠层光谱反射率随发育期推移,开花前在可见光范围逐渐降低、在近红外区域逐渐增大,开花后在可见光范围逐渐增大,在近红外区域逐渐降低。不同供氮水平的油菜冠层光谱差异明显,4个品种的油菜具有相似的变化规律,在近红外表现尤其明显,随着供氮水平的增加,光谱反射率明显升高;而在可见光波段处,随供氮水平提高,反射率反而降低。前期随发育期推移,NDVI和RVI都逐渐增大,在4月22日达到最大,其中N2和N3在4月14日受开花影响,NDVI和RVI有所降低。4月22日以后,由于后期叶片衰老变黄,NDVI和RVI都逐渐减小。     

武汉地区1988~2002年植被覆盖度变化动态分析

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。利用1988、1991、1996和2002年4个时相的TM和ETM+遥感影像为数据源,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算了武汉地区不同时期的植被覆盖度,生成了该地区不同时序的植被覆盖度图,以此分析武汉地区植被覆盖度的时空变化。结果表明,武汉地区在1988~2002年这14年,植被覆盖度变化明显,整个地区的平均植被覆盖度从58.41％下降到50.45％,下降值为7.96%,特别是江夏区和主城区变化幅度最为显著,下降值分别为9.98%和7.14%。植被覆盖度下降最快时间段是1996~2002年,恢复阶段是1991~1996年。从空间上来看,全地区都处于下降阶段,特别是郊区江夏区和市区,通过分析发现,这大部分原因都是城市发展的结果,导致了生态环境的恶性发展,值得各方面的注意。     

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。     

植被类型对温度植被干旱指数(TVDI)的影响研究-以黑河绿洲区为例

温度植被干旱指数（TVDI）是进行干旱研究的有效指标，是反演土壤湿度的重要方法。植被覆盖类型是影响TVDI大小的重要因素。利用修正的土壤调整植被指数MSAVI替换NDVI，以便最小化土壤背景影响和提高对密植被的光谱敏感性，并在此基础上，比较基于植被分类计算的TVDI与基于传统方法计算的TVDI的大小，来研究植被类型对TVDI提取结果的影响。对比分析表明，阔叶林、灌丛和密草地的平均值与传统方法计算的差别较大，变化分别是+7.2%、-5.5%和-6.6%，产生平均值偏移主要是由于植被类型的冠层结构和光学属性的差异带来的LST-MSAVI空间特征干湿边的变化引起的。因此，在应用TVDI指数进行大范围干旱化研究和土壤湿度反演时，不同植被类型不能一起作LST-MSAVI空间特征来计算TVDI指数，需要考虑植被类型等影响因素，达到提高土壤湿度反演精度的目的。     

基于二阶段算法的HJ-CCD数据过火区制图

利用环境减灾小卫星多光谱数据研究过火区的制图方法,并分析对比了4种植被指数对于过火区的分离性。结果表明:基于可见光和近红外的BAI(Burned Area Index)与GEMI(Global Environment Monitoring Index)指数对于过火区的分离能力较好。在此基础上,采用二阶段识别算法对实验区的过火区进行提取。首先采用严格的阈值提取燃烧较为严重的过火像元,并以此作为第二阶段过火区识别的“种子”点,该阶段以减少误判为目的;第二阶段采用区域生长提取其他过火区域,同时采取较为宽松的阈值作为生长准则,以减少漏判,最后得出过火区边界。精度验证结果表明:该方法提取的过火区误判率为5.5%,漏判率为12.7%。     

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。