利用TM数据估算山丹军马场的植被生物量

山丹军马场是我国面积最大的马场,近年来由于过度放牧和不合理开发,植被正在逐渐退化。所以植被的生长状况的研究就显得特别重要。利用2003年9月的Landsat TM图像估算了山丹军马场植被的地上生物量。主要方法是在GPS的帮助下,通过野外实地采样,然后根据样点数据和NDVI、第一主成分、DVI、TM4通道的光谱反射率数据之间的线性相关性,并利用逐步回归方法建立了估算生物量的最优模型,用此模型计算了山丹军马场典型区的生物量。     

基于“北京一号”小卫星数据的密云水库流域植被覆盖度估算方法比较

“北京一号”小卫星（BJ-1）是一颗拥有高时频、覆盖宽度大等优势的对地观测小卫星。运用BJ-1遥感数据，以密云水库流域为研究区域，通过NDVI像元二分法、三波段梯度差法估算其植被覆盖度，并尝试利用重归一化植被指数（RDVI）法进行植被覆盖度估算。通过对3种方法估算结果的比较发现：RDVI法的估算结果与实测值的吻合度较高，而三波段梯度差法则出现较大误差，NDVI像元二分法的估算结果精度居中。结果表明：运用BJ-1数据，采用RDVI法可以有效地进行连续的、大范围的植被覆盖度估算。     

A curve fitting procedure to derive inter-annual phenologies from time series of noisy satellite NDVI data

Annual, inter-annual and long-term trends in time series derived from remote sensing can be used to distinguish between natural land cover variability and land cover change. However, the utility of using NDVI-derived phenology to detect change is often limited by poor quality data resulting from atmospheric and other effects. Here, we present a curve fitting methodology useful for time series of remotely sensed data that is minimally affected by atmospheric and sensor effects and requires neither spatial nor temporal averaging. A two-step technique is employed: first, a harmonic approach models the average annual phenology; second, a spline-based approach models inter-annual phenology. The principal attributes of the time series (e.g., amplitude, timing of onset of greenness, intrinsic smoothness or roughness) are captured while the effects of data drop-outs and gaps are minimized. A recursive, least squares approach captures the upper envelope of NDVI values by upweighting data values above an average annual curve. We test this methodology on several land cover types in the western U.S., and find that onset of greenness in an average year varied by less than 8 days within land cover types, indicating that the curve fit is consistent within similar systems. Between 1990 and 2002, temporal variability in onset of greenness was between 17 and 35 days depending on the land cover type, indicating that the inter-annual curve fit captures substantial inter-annual variability. Employing this curve fitting procedure enhances our ability to measure inter-annual phenology and could lead to better understanding of local and regional land cover trends.     

基于OpenCL的NDVI算法

随着计算机技术的不断发展,软件的规模也越来越大。一张遥感图像可达到数G以上,处理起来有时候可能需要数个小时。因此,针对这些大数据量的系统来说,加速比提高一倍,就会使运行时间减少几个小时,这对于系统来说就是一种非常可观的现实,非常值得去实现。本文将以NDVI算法为例,主要介绍了NDVI算法、NDVI的应用和性质、OpenCL介绍。     

基于ETM+图像的厦门湾水体信息提取

选取厦门湾地区部分遥感图像作为试验区域,应用阈值法、谱间关系法、MNDWI指数法3种方法进行水体提取.将提取结果与同期实测水深数据对比,评价各种方法的提取精度.结果表明:MNDWI指数法兼具前两种方法的优点,能排除阴影和云层等信息的干扰,从而较为准确地提取水体.最后应用该方法对整个厦门湾地区的水体信息进行了提取,形成水体信息专题图,从而对厦门市的水体情况进行分析.     

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。     

基于NDVI数据的三江平原农田物候监测

物候现象被称为气候变化的积分仪,研究农田物候现象对农业生产有重要的指导意义。多时相遥感影像使区域物候监测成为可能。利用傅里叶级数对MODIS NDVI数据进行平滑,结合地面观测资料,采用动态阈值法提取物候信息,并与实际观测结果进行比较分析。研究结果表明:三江平原大部分农作物在第120~130 d开始生长,在第250~260 d左右停止生长,2003年三江平原农作物开始生长和结束的时间较早,2005年开始生长日期比2003年有所推迟,2007年农作物开始生长的日期早于2005年,但生长季结束的日期比2003年和2005年都晚,2007年生长季长度较长。采用MODIS NDVI数据获取的物候参数具有一定的可靠性,在农田大面积分布区域监测结果更为准确。
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四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。     

多时机NOAA—AVHRR数据主成分分析的生物学意义

利用多时上NOAA－AVHRR的中国归一化植被指数NDVI数据进行主成分分析,并与从NDVI派生的4个生物不数作相关分析,结果表明：主成分变换既压缩了信息,将21个月的信息主要压缩到前4个主分量,又提取了关键的变化信息,第一主分量反映基本植被覆信息,第二、第三和第四主分量反映植被季相变化信息,正是由于一年12个月的NDVI曲线反映了植被季相变化特征,使得主成分变换得到的各主分量具有一定的生物学意义,而且17种中国典型植被在这4个主分量图像上存在一定的差异性,使其具有进行较高精度土地覆盖分类的潜力。     

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。