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1.
基于白芨滩国家级自然保护区2000—2019年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)时序数据,结合实地踏查和遥感数据,选取了6个研究地区(P1-P6)。通过物候提取和趋势分析等方法,多方面探索了研究区域植被物候变化规律和植被覆盖的时空格局等特征。结果表明：基于NDVI与EVI平均值得出的植被季节物候变化曲线呈现单峰状态,且植被生长季长度略有不同。NDVI与EVI的年最大值及年均值呈波动上升趋势,植被指数的年最大值增长较快,但波动性较大,年均值增长较慢,但波动性较小。因此,在研究该地区植被长期生长变化趋势时,可选择植被指数年均值,以减小误差。2000—2019年研究区域的NDVI与EVI均呈波动上升趋势,各研究区域的NDVI均高于EVI,且NDVI的上升趋势明显,拟合程度更好,并未出现随植被生长而达到饱和状态的现象。这说明在研究小尺度荒漠地区植被生长变化趋势时,NDVI比EVI更敏感且更稳定。 相似文献
2.
选取云南省为研究区域,利用2001-2015年MODIS中国植被指数合成产品Tiff遥感图像,通过Arcgis软件对遥感图像进行分区统计,得到研究区域各年每月的植被归一化指数(NDVI)。在此基础上进行统计分析,结合当地的生长季与种植制度,分析研究区域植被指数的年际、季节及月变化的特点。结果表明,在2001-2015年,云南省植被指数有增加的趋势,表明在2001-2015年云南省植被覆盖度基本保持稳定或略有增加的趋势;2001-2015年云南省春季和冬季的NDVI整体呈增加趋势,冬季的增速大于春季,夏季NDVI整体呈减少趋势,而秋季处于平稳状态,说明云南省2001-2015年春、冬两季植被覆盖度不断增加;云南省NDVI月变化差异较为明显,与当地生长季和种植制度密切相关,说明植被指数的月变化特征主要受种植作物的影响。 相似文献
3.
[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据. 相似文献
4.
利用2000-2011年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据分析了重庆市植被覆盖的空间特征和变化规律,并结合气象数据分别从不同空间和时间尺度上分析了植被覆盖变化与气候因子的关系.结果表明:(1)2000-2011年,重庆市植被覆盖整体上呈上升趋势,冬、春、秋季植被覆盖增长较明显;(2)从空间变化趋势上看,渝东北和渝东南地区植被覆盖增加明显,而主城9区以及区县的中心城镇地区植被覆盖减少;(3)重庆市NDVI与温度的相关性大于与降水的相关性,在空间上年均NDVI与年均降水和温度正、负相关性并存,显著正相关区域大于显著负相关的区域,但大部分地区的相关性并不显著;(4)温度和降水对植被生长均具有一定的时滞效应,其中降水的时滞效应更加显著. 相似文献
5.
《湖北农业科学》2015,(17)
基于2001-2013年山西省中分辨率成像光谱仪(MODIS)植被指数产品(MOD 13Q1)和气象数据(气温、降水量),利用斜率分析法、相关系数分析法等方法 ,研究近13年来植被指数(增强型植被指数EVI、归一化植被指数NDVI)的时空变化特征,以及植被覆盖变化对气候变化的响应。结果表明,年际变化方面,整体EVI和NDVI年均值显著增加,每个月均值也呈递增趋势,其中7月份的年际增长变化最为显著(EVI、NDVI的线性增长率分别为0.003 8和0.005 7);空间分布上,植被覆盖较茂密的地区主要分布在山区一带,植被稀疏区主要位于盆地附近;植被指数与年均降水量呈显著正相关,与年均气温整体上呈负相关,显著性并不明显,表明植被覆盖受降水变化影响较大,对其变化响应较强,受温度变化影响较小,呈弱响应关系。 相似文献
6.
基于MODIS NDVI探究朝鲜植被覆盖的空间分布格局,运用斜率分析法拟合2000-2016年朝鲜植被覆盖动态变化趋势,运用Pearson相关分析法分析朝鲜植被NDVI与气温、降水的相关性,在此基础上,总结了2000-2016年朝鲜植被覆盖动态变化规律及其驱动因素.结果表明:朝鲜植被覆盖空间分布不均,北部高原、山地区以及中东部山地丘陵区NDVI值最高;西、南海岸地带,平原地区以及东部沿海区NDVI值最低.朝鲜植被生长季NDVI整体上呈减少趋势,但局部有增加趋势,空间差异明显;其中减少面积为39 161 km2,占国土面积的31.9%,增加面积为28 972 km2,占国土面积的23.6%;生长季各月整体上均呈减少趋势,减少幅度5月最大,7月次之,9月最小.植被变化与气温、降水存在相关性,并存在一定程度的滞后性;年际受气温影响略大,年内9月植被与前期1月、前期与同期累积气温存在显著相关性,与当月、前期与同期累积降水存在显著相关性. 相似文献
7.
《云南农业大学学报(自然科学版)》2015,(5)
利用1982—2000年AVHRR-Path Finder植被指数数据、2001—2008年SPOT-Vegetation植被指数数据,验证了两个遥感产品具有较好的延续性,可以用于时间序列植被特征分析。利用合成的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集,分析得出了从1982年至2008年青藏高原地区植被NDVI的时空变化特性。结果表明:(1)时间序列上,该地区NDVI的最大值和平均值均未超过0.4,表明整个青藏高原地区的植被覆盖度低;NDVI整体呈现缓慢上升趋势;四季的变化表现秋季NDVI值缓慢上升,其他季节变化趋势不明显。(2)该地区NDVI空间格局分析发现NDVI变化率最高达到0.024/27 a,最低在-0.025/27 a;整体趋势呈现由东南地区向西北地区递减;季节的空间格局分析发现大部分区域在春、夏和秋季上升,而冬季下降,春夏秋3个季节NDVI的变化区域比冬季更广泛,冬季的植被覆盖变化除西藏东南的少部分地区以及云南西北部的少部分地区有明显变化外,整个青藏高原地区的其他大部分地区变化基本不明显。 相似文献
8.
9.
对吉木乃蝗区进行研究,运用遥感归一化植被指数NDVI对蝗区2000-2006年生长季(4-10月)植被变化进行了分析,并对地表植被与蝗虫发生及环境因子的关系进行了初步研究.结果表明,吉木乃蝗区植被指数NDVI具有一定的时空分布规律,生长季(4-10月)MODIS-NDVI均值介于0.2 ～0.5之间,大多年份7月长势最好,且近7年植被覆盖度有增加的趋势;对于影响植被的环境因子而言,温度是主要影响因子;蝗虫的发生面积对6-8月NDVI的影响很大,两者成显著负相关(P＜0.05). 相似文献
10.
为研究内蒙古生态屏障区植被覆盖变化及降水、气温对其的影响,采用2010—2019年的SPOT-VGT归一化植被指数(NDVI)数据集、CRU TS气候数据集、GlobeLand30地表覆盖数据,利用一元线性回归趋势方法,对研究区10 a来植被覆盖的年际变化进行分析;同时应用相关分析法,研究了不同土地利用类型植被覆盖与降水量、气温的相关性。结果表明：2010—2019年研究区归一化植被指数呈现上升趋势,但空间差异明显,呈现东高西低的区域分布特征。植被覆盖明显改善(Slope>0.03)面积最大的年份为2011—2012年,像元数占内蒙古总像元数的44.44%;植被覆盖明显退化(Slope<0.03)面积最大的年份为2013—2014年,像元数占总像元数的40.59%。不同土地利用类型时,降水量、气温对植被覆盖产生不同的影响,气温对森林植被覆盖的影响最为显著,降水量对草地植被覆盖的影响最为显著。 相似文献
11.
利用NDVI植被指数的新疆天然草原植被长势分级应用 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨在大尺度范围内运用遥感技术对天然草原植被长势进行对比分析,通过陆地遥感卫星Terra所搭载的MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）MOD13Q1植被指数16d250m数据源,分别对2011-2014年的193、177、161d的30景MOD13Q1数据进行计算处理,并根据阈值设定进行分级出图。利用归一化植被指数的天然草原植被长势对比分级方法能够能较好反映了新疆整体植被长势的空间分布格局。 相似文献
12.
《农业科学学报》2017,(2)
Temperature vegetation dryness index(TVDI) and crop water stress index(CWSI) are two commonly used remote sensing-based agricultural drought indicators. This study explored the applicability of monthly moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) normalized difference vegetation index(NDVI) and land surface temperature(LST) data for agricultural drought monitoring in the Guanzhong Plain,China in 2003. The data were processed using TVDI,calculated by parameterizing the relationship between the MODIS NDVI and LST data. We compared the effectiveness of TVDI against CWSI,derived from the MOD16 products,for drought monitoring. In addition,the surface soil moisture and monthly precipitation were collected and used for verification of the results. Results from the study showed that:(1) drought conditions measured by TVDI and CWSI had a number of similarities,which indicated that both CWSI and TVDI can be used for drought monitoring,although they had some discrepancies in the spatiotemporal characteristics of drought intensity of this region; and(2) both standardized precipitation index(SPI) and SM contents at the depth of 10 and 20 cm had better correlations to CWSI than to TVDI,indicating that there were more statistically significant relationships between CWSI and SPI/SM,and that CWSI is a more reliable indicator for assessing and monitoring droughts in this region. 相似文献
13.
《农业科学学报》2016,(10)
Accurate winter wheat identification and phenology extraction are essential for field management and agricultural policy making. Here, we present mechanisms of winter wheat discrimination and phenological detection in the Yellow River Delta(YRD) region using moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) time-series data. The normalized difference vegetation index(NDVI) was obtained by calculating the surface reflectance in red and infrared. We used the Savitzky-Golay filter to smooth time series NDVI curves. We adopted a two-step classification to identify winter wheat. The first step was designed to mask out non-vegetation classes, and the second step aimed to identify winter wheat from other vegetation based on its phenological features. We used the double Gaussian model and the maximum curvature method to extract phenology. Due to the characteristics of the time-series profiles for winter wheat, a double Gaussian function method was selected to fit the temporal profile. A maximum curvature method was performed to extract phenological phases. Phenological phases such as the green-up, heading and harvesting phases were detected when the NDVI curvature exhibited local maximum values. The extracted phenological dates then were validated with records of the ground observations. The spatial patterns of phenological phases were investigated. This study concluded that, for winter wheat, the accuracy of classification is 87.07%, and the accuracy of planting acreage is 90.09%. The phenological result was comparable to the ground observation at the municipal level. The average green-up date for the whole region occurred on March 5, the average heading date occurred on May 9, and the average harvesting date occurred on June 5. The spatial distribution of the phenology for winter wheat showed a significant gradual delay from the southwest to the northeast. This study demonstrates the effectiveness of our proposed method for winter wheat classification and phenology detection. 相似文献
14.
为研究国家"退耕还林还草"工程实施以来黄土高原植被覆盖动态变化,以2001-2015年的MODIS NDVI为数据源,结合2001-2015年的气象数据(温度/降水),分析黄土高原地区植被NDVI、气温和降水量的空间分布特征,以及植被NDVI对气温和降水量的响应关系。结果表明,近15a黄土高原地区植被NDVI总体呈现增长趋势。黄土高原地区植被NDVI的空间分布差异显著,大体趋势是植被覆盖从西北部向东南部逐渐递增。研究区植被的空间变化也具有明显的差异特征,研究区的西安市、渭南市及豫西山地的洛阳市等地的植被退化严重,但是随着国家"退耕还林还草"计划的实施,黄土高原地区中部的植被覆盖有了明显的改善。黄土高原地区的温度年际间变化不大,而降水量起伏变化较大。降水量对植被NDVI的影响大于温度对植被NDVI的影响。 相似文献
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16.
关中地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于1999-2010年SPOT NDVI数据,采用NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法对关中地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。结果表明:关中地区大部分区域植被覆盖良好,其中秦岭北坡NDVI值最高,城市中心区NDVI值最低,1999-2010年间年均NDVI值在整体上呈上升趋势,增速为5%/10a;植被覆盖轻度改善的区域面积占关中地区总面积的70.39%,基本不变区域占24.77%,表明关中地区植被覆盖呈稳中有升的趋势;关中地区植被覆盖变化对气温、降水量的响应良好,大部分区域呈现正相关性。 相似文献
17.
以四川省内江市为研究区,以1988年6月23日、2007年5月6日Landsat TM数据和2000年5月10日的Landsat ETM+数据源,利用TM/ETM+热红外波段定量反演亮度温度,并计算归一化植被指数(NDVI)。在EXCEL软件中进行地表温度与NDVI之间的线性回归分析。结果表明:建成区大部分地区NDVI值较小,这是由于市区内有大量建筑、道路等硬化下垫面,植被覆盖少;部分植被覆盖较好的片区NDVI值较大;沱江水面NDVI值较小,为负值;除建成区和沱江以外的乡村区,植被覆盖良好,NDVI值较大。亮度温度与植被覆盖存在着明显的负相关,即植被覆盖越高的地方,温度相对较低,反之,温度则较高。 相似文献
18.
Small unmanned aircraft vehicles (UAV) are potential remote sensing platforms for precision agriculture. However, to be useful for in-season management, nitrogen status needs to be estimated sufficiently early in the growing season. To determine when differences in nitrogen status of irrigated potatoes could be detected, an experiment was established in 2013 with a randomized block design with four N fertilization rates and three replicates. Over the growing season, a small parafoil-wing UAV was used to acquire color-infrared images with pixel sizes between 20 and 25 mm. Two normalized difference spectral indices were determined from image digital numbers, the normalized difference vegetation index (NDVI) and the green normalized difference vegetation index (GNDVI), which were then calibrated using reflectance-based NDVI and GNDVI. Unexpectedly, there were decreases in the NDVI and GNDVI calibrations with increased camera exposure time. After calibration, both NDVI and GNDVI were about equal to indices calculated using reflectances from high-altitude aerial photography and the WorldView-2 satellite. During tuber initiation and early tuber bulking, differences in measured leaf area index (LAI), chlorophyll meter values and spectral indices were only detectable at the lowest N fertilization rate. Later in the growing season, all N treatments could be distinguished in the imagery, but too late to mitigate yield losses from N deficiency. Linear relationships between plot GNDVI and NDVI were hypothesized to differ among N treatments because there would be less chlorophyll content per leaf area. Contrary to the hypothesis, there were no differences among fertilization rates on either of the two sampling dates. Compared with alternative technologies, small UAV platforms and sensors may not provide value to farmers for in-season nitrogen management. 相似文献
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利用2种植被指数监测中国6种典型森林生长期的比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对大区域森林植被生长变化规律的应用需求,采用统计分析的方法,利用选取的EVI和NDVI两种植被指对中国6种典型森林2000-2011年的生长期变化进行监测,并对监测结果进行了比较。结果表明,从提取的生长期拐点的出现时间及生长期的变化趋势可知,2种植被指数提取的6种典型森林的生长变化时间范围基本相同,都能较好地反映森林生长期的变化过程,说明利用植被指数进行森林生长期监测的方法是可行的;但对高森林植被覆盖区域的森林植被变化及对云等干扰因素的敏感性来看,EVI比NDVI更适合用于大区域空间范围、多种类型的森林植被变化的监测。 相似文献
20.
[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度. 相似文献