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91.
利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×10~3 hm~2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%。与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测。 相似文献
92.
为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。 相似文献
93.
一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型 总被引:3,自引:0,他引:3
【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。 相似文献
94.
本研究提取了艾比湖湿地不同年份(1998、2007、2011、2014年)的NDVI指数,并进行了实地考察,然后利用像元二分模型对研究区植被覆盖状况进行估算,并分析其在时空分布上的特征及形成原因,建立影响植被覆盖与微气候变化的线性回归模型。结果表明,1)在空间分布上,西南部冲积平原植被覆盖等级最高,东北部覆盖等级略低于西南部,无覆盖和低覆盖等级分布面积最为广泛;在时间分布上,无覆盖面积处于下降趋势,低覆盖和中覆盖面积有所增加,较高覆盖与高覆盖等级面积处于下降趋势;2)不同植被覆盖度对气候变化的响应存在一定的差异;植被覆盖对降水量变化的反应最为强烈,在时间上具有一定的滞后性,对湿度变化的响应不明显,气温与植被覆盖水平之间存在线性函数关系。 相似文献
95.
基于遥感的甘肃省庆阳市植被物候信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
以黄土高原退耕还林还草工程重点区域——甘肃省庆阳市为研究区域,利用1999—2012年的SPOT-VGT NDVI数据,采用Savitzky-Golay滤波和TIMESAT物候提取算法,得到了庆阳市近14 a返青期和枯黄期数据,详细描述了庆阳市物候期时空变化格局。结果表明:庆阳地区近14 a期间返青期日序位于90~188天,东南地区相对于西北地区返青期要早,表现出较强的空间差异性,枯黄期日序位于275~309天,南部地区相对北部地区枯黄期要晚;从时间上来讲,14 a间,庆阳市返青期日序呈降低趋势,在一定程度上呈现出返青期的提前和枯黄期的推迟;空间上来讲,55.46%的研究区返青期变化率基本不变(-1~1 d/a),49.61%的区域出现了枯黄期的推迟(1~3 d/a)。研究结果与已有的研究较为一致,并详细描述了庆阳市物候期时空变化格局,可为中国北方农牧交错带生态环境评估和保护提供一定的参考。 相似文献
96.
为了探索喀斯特区域植被变化的一般性规律,揭示纯喀斯特与亚喀斯特区域植被效应的差异性。以1:20万地质图为岩性基底,利用2000-2013年SPOT VGT_NDVI数据,通过变化倾斜率、变异系数以及相关分析法,对比分析了不同岩性区植被,NDVI的变化规律及主导因素。研究发现:(1)不同岩性基底上的NDVI值、NDVI变化率及变异系数存在一定差异性,NDVI值表现为非喀斯特区域 > 纯喀斯特区域 ≈ 亚喀斯特区域;年际波动亚喀斯特区域 > 纯喀斯特区域 > 非喀斯特区域;呈增加趋势变化像元比重纯喀斯特区域 > 亚喀斯特区域 > 非喀斯特区域,减少趋势比重相反;各岩性区NDVI分布的差异性由土地覆被差异导致,其中森林和农用地比重贡献最大。(2)10 a时间尺度上植被NDVI变化主要受人为因素影响,与气候变化关系不显著。(3)受岩性控制,亚喀斯特区域生态环境比较敏感,与纯喀斯特相比较更易受人为作用影响。因此在喀斯特区域可持续发展过程中,“亚喀斯特”地质背景上的生态安全更应引起关注。 相似文献
97.
黄河源区青海省玛多县2000—2014年NDVI变化及气候驱动因子 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]研究黄河源区青海省玛多县2000-2014年NDVI的变化及其驱动因子气候的变化,为玛多县生态环境保护和土地资源规划提供决策依据.[方法]利用玛多县及其周边地区9个气象站生长季气象资料和MOD 13Q1/NDVI遥感影像数据集,采用最大值合成法、趋势分析法和相关分析方法,分析NDVI的变化及气候驱动因子.[结果]近15 a玛多县NDVI整体上呈增加趋势,增速为0.012/10 a;玛多县65.84%区域的植被覆盖保持在基本不变状态,改善区域(27.47%)大于退化区域(6.69%);NDVI与生长季气温和降水均呈正相关关系,其中生长季降水对NDVI的影响更大;研究区内NDVI变化主要受非气候因子驱动影响,占研究区面积的83.61%,受气候驱动影响的面积仅占16.39%,其中,气温降水综合驱动型占3.93%,气温驱动型占2.74%,降水驱动型占9.72%.[结论]2000-2014年非气候因素是影响玛多县植被NDVI变化的决定性因素. 相似文献
98.
河套灌区沈乌灌域GF-1/WFV遥感耕地提取 总被引:3,自引:2,他引:1
为提高基于遥感影像的灌区耕地自动快速提取,该文针对河套灌区沈乌灌域种植结构特点,利用实地调查结果、Google earth和GF1-WFV遥感影像构建了研究区主要作物及土地利用类型的NDVI时间序列,并利用HANTS滤波法对NDVI时间序列进行了平滑处理。分别采用基于遥感与Google earth的目视解译、监督分类(支持向量机)、基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法、基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法对灌区耕地进行提取。利用基于Google earth与目视解译的10 000个随机验证点以及正确率(用户精度)、完整率(生产者精度)和整体精度(提取耕地面积与实际面积的比值)3个指标对提取结果进行了评价。验证结果表明:监督分类(支持向量机)提取结果的正确率、完整率和总体精度仅为84.82%、64.4%和75.68%;基于NDVI时间序列的决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度分别为94.28%、84.21%和89.1%;基于HANTS滤波法平滑处理后的NDVI时间序列决策树分类与监督分类相结合的方法提取精度进一步提高,3个指标分别达到94.47%、87.32%和92.24%。在作物种类繁多的大型灌区,时空分辨率优异的GF1-WFV数据在耕地面积提取上具有很强的实用性;结合作物生长规律与遥感信息的联合方法能够有效提高耕地面积的提取精度。 相似文献
99.
基于遥感方法监测植被变化以及分析植被对气候变化的响应与反馈机制已经成为全球变化研究的一个重要领域(马国明等,2006;Mark et al.,2001).尽管归一化植被指数(NDVI)在高植被区的饱和性使其与一些植被生理参数之间的关系往往是非线性的(Carlson et al.,1990;Gillies et al.,1997),并且容易受到土壤背景的影响(Huete,1997),但由于NDVI与叶面积指数、光合有效辐射吸收率、生物量、初级生产力和植被盖度等植被生物物理特征的高度相关性(马国明等,2006;Veroustraete et al.,2002),使其成为研究大尺度植被变化的重要指标. 相似文献
100.
环青海湖区沙漠化土地景观格局自相关分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以环青海湖区1.49 x 104 km2为研究区,选取轨道号为132/34,133/34,133/35,134/34的1987年和2006年2个时期的Landsat-5 TM影像,并以全球数字高程模型(GDEM)为数据源,结合1:50 000地形图、植被类型图等数据,获取了该区14种土地利用/覆盖类型,遥感解译的总体分类精度为81.81%和79.37%,Kappa系数为0.80和0.78.再根据青海湖区各地风沙活动的强度,参考已有的划分标准,得到环湖区沙漠化土地景观结果;以不同时期各沙漠化土地景观的归一化植被指数(NDVI)均值和坡向均值、高程均值等为区域观测值,计算了各种沙漠化土地景观类型之间空间自相关性Moran指数和NDVI均值与坡度、坡向、高程均值、出现频率最高的高程值之间的多变量自相关指数,分析了在20年间的动态变化特征.最后,基于各沙漠化土地景观的空间集聚分布特点及其生态意义,得出研究区景观结构稳定性分级图,提出了相应的生态保护措施. 相似文献