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基于温度植被特征空间的夏季重庆土壤干湿状况与土地利用关系研究 总被引：3，自引：1，他引：2
干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素,土壤干湿状况则是监测干旱的重要指标之一,用温度植被特征空间来反映区域土壤的干湿状况具有一定的指示意义。本文以重庆市作为研究区,以2006年重庆特大旱灾年为例,选择了与土壤墒情数据获取时间相同且云量较少的7幅MODIS产品,建立了温度植被指数特征空间。首先,利用土壤墒情站点的实测结果分析比较两种植被指数（NDVI,EVI）构建的温度植被干旱指数（TVDI）在反映土壤干湿状况时的差异;然后利用2006年MODIS重庆土地利用覆被数据,分析重庆市丘陵山地区地表含水状况的空间差异,进而结合该区的主要土地利用类型,探讨各种土地覆被类型的土壤干湿状况。研究表明,TVDI能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段,且用EVI构建的TVDIE比NDVI构建的TVDIN更适合用于监测重庆市夏季干旱;林地和草地的TVDI分级分布的较为均匀,涵养水源的能力较强,疏林地次之,耕地最弱;植被覆盖十分有助于涵养水源抵抗旱情,土壤湿度与土地利用方式之间存在一定的相关性。 相似文献
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利用2001—2011年的MODIS EVI时间序列影像,分析海南岛热带雨林、橡胶林及农田3 种典型植被覆盖区的EVI时空变化特征及对气象因子的响应。结果表明：（1）空间上,海南岛平均EVI指数为0.42,呈现为中间高四周低,南高北低的分布特征;（2）时间上,热带雨林EVI年内变化幅度较小,无明显季节性变化,橡胶林年内季节性变化明显,冬末最低,春季快速增长,随后保持较高水平,农田变化幅度与周期性介于两者之间;三种典型植被年际EVI最大值相对稳定,最小值波动较大,橡胶林最大值呈略增大趋势;（3）限制三种植被生长的气象因子不相同,农田受限于冬季日照;影响橡胶林最大的气象因子为年降水量与冬季气温,雨林喜好夏季高温而受制于冬季降水量。 相似文献
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基于NOAA AVHRR数据的京津冀地区植被覆盖的时空变化 总被引：1，自引：1，他引：0
本研究利用京津冀地区83个站点近29年（1982—2010年）归一化植被指数（NDVI）数据,研究京津冀地区植被覆盖的时空变化特征。采用气候倾向率、相关分析、经验正交函数EOF分解等方法,分别从月、季和年多个时间尺度以及空间变化尺度,详细分析了京津冀地区植被覆盖的基本特征,结果表明：（1）近29年京津冀地区植被覆盖整体呈微弱的增加趋势,年际波动较大;春季植被覆盖上升趋势最为明显,其次是秋季和冬季,夏季植被变化率与年变化相关性最强;4—6月为植被主要生长期,7月植被覆盖增长率最高,8月、10月和11月为弱的减少趋势。（2）整个研究区植被覆盖空间分布差异较大,其中河北南部、北京东北部的燕山附近区域植被覆盖最好（NDVI均值>0.4）,低值区主要位于张家口北部,其中张家口的康保站年平均NDVI值为0.15,为研究区最低;EOF分析表明,整个研究区植被增加明显的区域为河北中南部,时间系数表明京津冀地区植被覆盖1982—1999年为增长期,2000—2002年有所减少,2003—2010年有明显增加。
相似文献4.
基于时序MODIS-EVI数据的冬小麦种植信息提取 总被引：12，自引：3，他引：9
【研究目的】准确获取作物种植空间分布和面积信息是进行粮食估产的重要前提条件,也是调整种植结构的重要数据基础。【方法】笔者以河北省2004--2005年整个作物生育期内35个时相的合成地表反射率数据为数据源,生成时间序列MODIS-EVI数据集,在利用Savitzky-Golay滤波重构时序MODIS-EVI数据的基础上,分析作物EVI时间曲线,结合作物种植结构和物候历,构建分类模型,提取2004年主要种植作物的种植空间分布及面积信息。【结果】Savitzky-Golay滤波能够有效地消除云和缺失数据的影响,同时基本上保持原有曲线的基本形状,较为真实地恢复植被指数曲线。与统计数据相比,各市分类精度相差较大,其中邯郸的分类精度最低（85.9%）,沧州精度最高,达到99%。按全省计算,整体精度为95.7%。2004年,河北省冬小麦呈明显的地带性,主要分布在邯郸东南部、邢台和石家庄中部以及保定东部。【结论】利用时间序列MODIS-NDVI数据提取大区域作物种植空间分布信息是可行的。 相似文献
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基于SPOT-VGT的承德地区NDVI变化及其气候因子分析 总被引：2，自引：2，他引：0
为了快速准确地提取出地表植被的状况,分析植被的变化,以保护研究区的植被,为人类的生存提供有利的环境。笔者利用1998-2007年SPOT卫星的旬月时间序列的数据和同期的气象数据,利用相关性分析和多元线性回归方法分析河北省的承德地区近10年的植被覆盖变化以及NDVI及其驱动性因子气温降水和地表温度之间的相关关系。结果表明：在1998-2007年间,植被状况最好的月份出现在每年的7、8月份。NDVI的最低值出现在2000年,最高值出现在2005年。承德地区植被与气温、降水和地表温度从整体上来看都成弱的正相关,从年内的变化来看整体也都有着显著的线性关系。研究区的年平均NDVI与年平均气温间的相关系数（0.24）明显大于降水（0.07）和地表温度（0.02）。2005年NDVI显著变化的区域主要分布在承德地区北部坝上一带,即丰宁县和围场县。气温在20~24℃研究区的植被长势较好;地表温度在20~30℃时,植被长势比较好。降水在10~40 mm之间植被长势较好。在空间上,研究区的植被受气温的影响明显大于降水和地表温度。 相似文献
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对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图。分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特征到学习样本,比较不同数据组合对最大似然法、支持向量机、神经网络法、面向对象法对分类和检测城镇化背景下建设用地精度的影响,以及比较添加样本特征后对城镇化进程中建设用地检测方法的影响。结果表明,对于小样本数据集,面向对象法具有最高的分类精度,不同的数据组合与不同季节对面向对象法分类精度的影响分别达3.49%和5.22%,引入NDVI时间序列数据和添加变化地物的学习样本,总体分类精度提高了3.54%,建设用地的制图精度提高了4.24%。 相似文献
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通过遥感数据反演农田地表土壤水分,对农作物干旱、长势监测及估产有重要指导作用。以山西省闻喜县冬小麦种植区为研究区,利用水云模型去除植被影响,建立土壤直接后向散射系数与土壤含水量的关系,反演闻喜县2018年3月19日冬小麦种植区土壤水分。结果表明：协同Sentinel-1微波和Sentinel-2光学影像数据能够去除植被影响提高土壤水分反演精度,VV极化决定系数R2提高0.0914,均方根误差RMSE减少0.0895%。闻喜县中部河谷平原以及东南和西北部的台地土壤处于轻度干旱状态,西南部丘陵和东部山地土壤处于中度干旱状态。反演的土壤水分空间分布结果与地形起伏、灌溉条件和地力等级有较好的空间一致性,地形起伏低、灌溉条件良好的农田土壤水分含量高。 相似文献
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安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005-2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明：HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。 相似文献
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遥感技术对大尺度农业实时监测提供了一个理想的手段,遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。本文选取2020年至2021年的6景Landsat 8影像,覆盖了夏玉米从乳熟到收获、冬小麦从越冬到成熟的生育期,以此分析不同时相的冬小麦-夏玉米与其他地类在光谱特征和NDVI上的差异,通过决策树的方法提取豫中地区冬小麦-夏玉米的空间分布情况。结果表明,冬小麦-夏玉米在不同生长发育时期,提取到的面积比有所不同,对于夏玉米而言,乳熟时期的提取效果要优于之后的时期,其在2020年8月26日的总体精度最高,为83.60%,Kappa系数为0.72,分类质量很好;对于冬小麦而言,最佳识别时期则处于冬小麦的越冬期,其在2021年1月1日的总体精度最高,为92.36%,Kappa系数为0.81,信息提取效果很好。除了作物自身生长过程的覆盖度变化,分类精度随成像时间而改变。多时相信息提取也发现,受到天气等环境条件限制,夏玉米和冬小麦的种植区域不完全重叠,山区冬季不适合冬小麦种植从而没有与夏玉米出现重叠分布。本研究有助于我们从宏观上对作物分布及生长状况作出及时有效的判断,对农业监测,特别是对轮作... 相似文献
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基于MODIS-NDVI时序数据的南方冬闲田信息提取 总被引：2，自引：1，他引：1
为了从宏观上监测冬闲田的面积及分布情况有效解决传统方法的时效性差的缺陷,以MODIS-NDVI时间序列数据、土地利用数据和湖北省农业统计数据为基础,得到2007年4月到2008年3月湖北省MODIS-NDVI时序数据变化曲线。由于遥感影像在传输过程中受到云、大气等的影响,曲线的变化与统计数据的物候期并不完全符合。为了如实反映地表事物的真实面貌,本文采用Savitzky-Golay滤波进行平滑去噪处理,并将结果与ERDAS中自带的Hanning滤波去噪的结果进行比较,发现前者效果较好,不仅能有效去掉噪声,不产生环形条纹,而且能最大程度地保留细节特征。根据变化曲线所反映的物候信息,最后得到湖北省冬闲田的总面积为5564.3平方千米,即834.6万亩,占耕地总面积的16.6%,主要分布在鄂东南低山丘陵和江汉平原地区,冬闲期主要有60天和120天两种。 相似文献
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玉米品种冠层NDVI与叶绿素的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
摘要: 本文研究了玉米不同时期通过应用GreenSeeker 测定不同品种的玉米在不同施氮条件下归一化差值植被指数(NDVI)与叶片叶绿素含量的变化及其相关性。研究结果表明：不同时期玉米叶绿素含量与NDVI值是不同的,叶绿素含量和 NDVI值均随施氮量的增加而增大,其中最大施肥量增幅较大,叶绿素最大增幅为33%,NDVI最大增幅为7.25%,且叶绿素与NDVI呈显著正相关。不同的玉米品种增幅也不同,郑单958,吉农302要好于农大588。 相似文献
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FY3/MERSI和EOS/MODIS归一化植被指数差异分析 总被引：4，自引：2，他引：2
为进行中分辨率成像光谱仪的EOS/MODIS数据与FY3/MERSI数据归一化植被指数(NDVI)的差异性分析,分别选取2008年8月16日、2009年8月30日EOS/MODIS和FY3/MERSI遥感数据,分林地、灌丛、旱田、水田、城市、沙地6种不同地类进行了植被指数计算,并从数据相关性、直方图分布、特征空间分布等方面进行了分析比较。结果表明,MODIS/NDVI 和MERSI/NDVI有着共同的直方图走势,动态范围基本一致,各类地物的反演结果均表现出很好的线性一致性,其中林地R2最高,达到0.8624。 相似文献
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基于遥感信息与水稻模型相结合对镇江地区水稻种植面积与产量的估测 总被引：5，自引：2，他引：3
为了实现遥感信息与作物模型相结合对镇江地区的水稻种植面积与产量的估测,以便于可以直接利用遥感信息与模型对该地区的水稻生长进行监测,将遥感资料与水稻生产模型(ORYZA2000)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行由点及面的区域水稻种植面积及产量的估测。利用遥感数据（8天合成的MODIS和环境小卫星数据）,计算归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI),结合试验区实测的叶面积指数(LAI),建立植被指数与LAI之间的关系,通过模型模拟出的LAI计算出植被指数的浮动值,结合相对应的多时相的遥感数据识别镇江市的水稻,由此可以预报镇江市的水稻种植面积及产量。研究结果表明,模型对水稻生长发育期内的生物量和LAI的模拟较好,水稻LAI与遥感资料计算出的植被指数EVI的幂函数拟合性较好,可以应用这种相关模式识别水稻,并结合ORYZA2000模型提高区域范围的水稻估测精度,同时也体现了遥感信息与作物模型相结合可以很好的监测区域内水稻的生长情况,取得较好的模拟效果。 相似文献
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近10年浙江植被物候的遥感监测及时空动态 总被引：2，自引：1，他引：1
为了全面认识浙江植被物候变化规律,进一步完善区域气候变化的植被响应机制,基于改进的Savitzky-Golay滤波算法重构了2001-2010年MODIS NDVI时间序列数据,利用分段多项式拟合和动态阈值法提取了浙江省近10年的植被重要物候期（生长季开始时间、结束时间和生长季长度）,分析植被物候期的年际变化趋势和空间分异特征。结果表明：（1）浙江省植被生长季为3月下旬-11月中旬,平均生长季长度为222天。近10年的生长季开始时间有提前趋势,但提前不显著,结束时间显著推迟,生长季有所延长,每10年延长约7天。（2）浙江植被的生长季开始时间从北往南逐渐推迟,生长季结束时间相对集中。浙江植被生长季延长的区域面积和生长季缩短的区域面积相当。（3）不同植被类型物候特征差异较大,分析针叶林和灌丛草地2类典型样区植被的物候变化发现,灌丛草地NDVI的年内和年际变幅均较针叶林的大,且针叶林的平均生长季长度比灌丛草地短约35天,针叶林生长季有延长的趋势,而灌丛草地生长季变化不明显。 相似文献
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宁夏中南部近25年植被变化特征及其与气候因子的关系 总被引：2，自引：2，他引：0
为了深入了解宁夏中南部地区的植被在月、季、年和年代际等多时间尺度上变化特征,包括绿波褐波推移情况,以及这种变化与气候因子的关系,笔者利用1982年-2006年的植被指数（NDVI）资料以及气温、降水资料,对宁夏中南部地区植被的变化特征及其对气候变化的响应进行了分析。结果表明：宁夏中南部的植被状况25年来尽管有波动起伏,但是整体上持续转好。从植被覆盖的季节变化可以看出：除夏季外,其他3个季节的植被指数都在增加;通过研究绿波褐波的推移发现,植被指数变化具有明显的季节性和一定的地域性。根据统计分析,季节平均NDVI与降水量呈正相关,与气温呈负相关,春季降水量与春夏2季植被生长、夏季降水量与秋季植被生长有较高的相关度,春夏季降水量是影响宁夏中南部植被状况的主要因素。综上所述,当地植被生长主要受气温和降水的季节变化影响。因此,气候变化的趋势在一定程度上可以通过植被的动态变化反映出来。 相似文献
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基于不同植被指数的VSWI在河南省春季干旱监测中的应用分析 总被引：1，自引：0，他引：1
干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产,而河南省的春旱发生最为频繁。因此,以河南省为研究区,在分析河南省春季归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）以及修正土壤调节植被指数（MSAVI）变化规律的基础上,构建其相应的遥感植被供水指数（VSWI）,分析比较了这3种植被指数构建的VSWI在反映土壤干湿状况时的差异,讨论了VSWIN、VSWIE以及VSWIM与长时间序列降水的相关性。结果表明：VSWI与河南春季土壤相对湿度具有一定的正相关关系,VSWIE、VSWIM较VSWIN更适合监测表层水分变化信息,总体来说,VSWIE效果最好,而且,通过比较春季降水距平百分率（PA）发现,2000年是近30年春季最旱的一年。因此,选择利用EVI构建的VSWI监测2000年河南省春季干旱的时空演变规律,利用EVI构建的VSWIE总体上更适用于监测河南省的春季干旱。 相似文献
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2006年重庆特大干旱期间的遥感监测应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文根据MODIS数据,基于植被供水指数法（VSWI）,通过对2006年6月10-9月21日期间的12个时相的全市干旱空间分布状况分析,得到了2006年重庆特大干旱期间从旱情发生-旱情加重-局部缓解-旱情再次加重-旱情彻底缓解的整个演变过程。为了验证VSWI方法对2006年重庆特大干旱监测的准确性,结合全市同时期170土壤墒情监测站的土壤湿度资料,对此次监测过程进行了验证。结果表明：基于MOIDS数据的植被供水指数法可以对重庆市夏季干旱进行实时监测和有效反馈,VSWI与土壤湿度有较好的负相关关系,同时VSWI指数与土壤墒情数据的相关性与高程有一定的相关关系。 相似文献
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博斯腾湖流域植被覆盖变化及驱动因素分析 总被引：3，自引：1，他引：2
植被覆盖变化对于气候变化背景下的区域生态水文响应研究具有重要现实意义。利用博斯腾湖流域2001—2013年16天合成MODIS NDVI影像及30 m分辨率ASTER DEM数据,对博斯腾湖流域植被NDVI时空变化及驱动因素分析。结果表明：（1）博斯腾湖流域植被生长季开始于4月下旬,结束于10月下旬。2001—2013年植被生长季内流域植被NDVI呈不显著的减少趋势,且891~1500 m、3501~4000和4001~4808 m范围呈增加趋势,1501~3500 m范围植被NDVI呈减少趋势。（2）博斯腾湖流域2001—2013年植被NDVI以减少趋势为主,占流域面积的61.80%,呈增加趋势的区域占流域面积36.60%。增加区域主要分布在流域东南部焉耆盆地、博斯腾湖的东南侧与西北侧,以及流域西北部的中部部分区域,其他为减少趋势分布区域。增加区域分布在891~2000和3501~4808 m范围,其他高程范围呈减少趋势。（3）博斯腾湖流域植被覆盖变化受到气候变化与人类活动的双重影响,但高海拔区域植被覆盖变化主要与气候变化有关,而低海拔区域植被覆盖变化受人类活动影响居多。 相似文献
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基于MODIS-NDVI的春玉米叶面积指数和地上生物量估算 总被引：3，自引：0，他引：3
为了构建春玉米叶面积指数和地上生物量的估算模型,基于辽宁省大田条件下9个站点春玉米不同生育期叶面积指数LAI和地上鲜生物量数据,利用MODIS提取的10种植被指数NDVI、RVI、DVI、PVI、EVI、GNDVI、RDVI、SAVI、OSAVI和NLI反演春玉米LAI和地上鲜生物量。结果表明：10种植被指数与春玉米LAI和地上鲜生物量相关性显著,采用植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量是可行的;分别基于回归分析法和人工神经网络法,利用10种植被指数反演春玉米LAI和地上鲜生物量,利用回归分析法结合OSAVI和NDVI反演春玉米LAI和地上鲜生物量效果较好;利用人工神经网络法进行模拟反演采用RVI、DVI和EVI效果最佳,反演精度高于回归分析法。 相似文献