基于多时相NDVI数据的复种指数提取方法研究

多熟种植是中国重要的种植制度,在农业生产中具有重要的地位。复种指数反映了耕地实际利用强度,及时获取其空间分布信息是国家农业决策的基础。论文在重新理解和定义复种指数的基础上,提出了一种基于NDVI曲线迭代修正的复种指数遥感提取方法,并以SPOT/VGT多时相NDVI数据为基础,提取了1999~2004年中国北方17省市区农用地的复种指数。结果表明:提取的复种指数空间分布符合我国耕作制度区划,基于目视解译的样点检验总体精度为95.24%,Kappa系数为0.9057,与根据统计数据得出的复种指数结果的线性回归斜率为0.9288（R2=0.9159,P<0.001）,表明该方法能够准确快捷地提取复种指数,及时地为农业和土地管理部门提供耕作制度的空间信息。     

基于时间序列谐波分析的东北地区耕地资源提取

耕地是人类社会赖以生存发展最重要的资源之一,及时获取其空间分布是国家农业决策的基础。论文利用2007年多时相的SPOT/VGT NDVI数据提取东北地区耕地资源信息。以NDVI时间序列数据年内变化振幅和周期差异性作为分类的依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱NDVI数据进行重构,减少高频噪声对信息提取的影响,获得研究区地物信息在时间维度上的振幅、相位以及年均NDVI值影像图,然后将三者合成。应用神经网络分类方法,对合成后的影像选择训练样本,获取东北地区耕地资源的空间分布。实验中提取耕地的精度为83.26%,Kappa系数为0.732 4;该方法获取耕地资源空间分布的精度均高于GLC2000、UMD、IGBP和中科院1∶100万土地利用数据4种分类产品。研究表明,基于时间序列谐波分析法对NDVI数据重建,利用不同类型植被NDVI曲线在一年内振幅、相位特征的差异,采用神经网络分类的方法,可以精确地提取耕地资源信息,及时为农业和土地管理部门管理决策提供科学依据。     

基于地理回归的农作物播种面积统计数据空间化方法

农作物空间格局反映了农作物种植结构和特征,是了解生产资源利用状况及进行农业结构调整的重要依据。研究旨在探索农作物播种面积统计数据空间化的方法,实现对历史农业统计数据的空间化表达。将传统的农业统计调查与先进的遥感技术、空间地理信息技术相结合,通过多元Logistic回归分析农作物格局与自然地理因素和社会经济因素之间的关系,构建农作物空间适宜性分布概率,在此基础上将农作物播种面积统计数据利用空间迭代分配方法,实现统计数据空间化的研究。论文选取中国东北三省作为方法研究区,实现了对该地区2000—2010年农作物播种面积空间化表达,经检验,该方法对东北三省水稻空间化精度为0.76,能够较好地完成农作物时空播种面积统计数据空间化工作。该方法是农作物调查和遥感时空格局解译研究的有效补充,为丰富农作物空间数据提供了技术手段。     

基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类

论文以2012年6月至2014年6月期间的MOD09Q1及2013年四五月的MOD09A1为数据源,合成归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI),利用TIMESAT软件对NDVI时间序列数据应用分段高斯函数拟合方法重构NDVI时序曲线,并获取7个物候特征(Phenology,以下简称PH,包括生长季始期,生长季末期,生长季长度,NDVI振幅,NDVI左导数,NDVI右导数,生长季期间的NDVI积分).结合Landsat 8 OLI遥感影像,中国第二次土地调查数据和实地采样样本数据,根据2013年多种地物平滑后的NDVI曲线特征,将年NDVI最大值低于0.5的水体和建设用地掩膜去除.为了获取研究区农作物的最优分类方法,采用分层分类:首先对平滑后的46个NDVI时序数据进行支持向量机(SVM)分类,得到农用地等分类信息;其次利用平滑后的46个NDVI波段,7个物候参数及6期归一化水体指数相互组合,对农用地进行支持向量机分类提取3种农作物的分布信息.经不同波段组合分类对比可知,分类总体精度及Kappa系数的关系为:NDVI+NDWI>NDVI+PH+NDWI>PH+NDWI>NDVI+PH>NDVI>PH.研究结果表明,遥感数据波段的增加不一定带来较高的分类精度;论文中归一化水体指数有效地提高了水稻的分类精度.此外,辅以物候特征对农作物分类也具有一定的可行性.     

2000～2017年贵州省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化的响应

利用MODIS/NDVI数据、近18年来贵州省气象站点数据，辅以时间序列、变化趋势和空间动态变化分析等方法，研究贵州省植被覆盖的时空变化特征；探讨植被覆盖变化对气象因子在地域、变化速率和变化方向方面的时空响应规律。研究结果显示：（1）2000~2017年贵州省植被覆盖呈现显著增加的趋势，增速为0.004/a，夏季NDVI值最高，冬季增加趋势最大；空间上，贵州省植被覆盖格局呈现"南高北低、东高西低"的空间分布特征。在变化趋势上，贵州省植被覆盖呈改善和退化趋势的面积分别占贵州省总面积的94.97%和5.03%。（2）2000~2017年，贵州省气候变化特征是降雨量在年内分布不均，且主要分布在5月至8月；温度在各个季节变化趋势不明显，但是总体呈上升的趋势。气温和降水变化趋势大于零的面积分别占贵州省总面积的98.4%和60.46%，说明在全球暖湿化的大背景下，贵州省大部分地区亦呈温度升高、降水增加的态势。（3）贵州省NDVI与气温的相关性大于降水，但其对降水的滞后性却高于气温。其中，秋季植被受降水影响滞后性最强，其次是夏季。（4）不同气候要素对贵州省植被生长影响具有空间差异性，98.4%的地区NDVI与同期温度均达到正相关水平；NDVI与同期降水并未表现出良好的相关性，但82.63%的地区植被与前一年降水呈正相关水平。植被与降水呈负相关的地区，建设用地、裸地占更大比率，且人类活动在植被变化中的作用不容忽视。     

基于高分1号影像的森林植被信息提取

实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明：采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。     

岩溶区峰丛洼地植被指数的克里格分析

为了全面掌握岩溶区峰丛洼地植被指数(NDVI)的空间分布状况,解决岩溶区峰丛洼地遥感影像山体阴影区域NDVI信息"缺失"的问题,对广西平果县果化生态重建示范区内的典型峰丛洼地非阴影区域NDVI进行了提取.利用地统计学的方法对NDVI的空间结构特征进行了分析,并对山体阴影区的NDVI进行了预测与验证.结果表明,研究区域NDVI主要受到内在因子的作用,具有强烈的空间自相关性,自相关距离为300 m;Kriging插值结果表明,研究区域NDVI的均值为0.196,在空间分布上表现为条带状和斑块状分布,NDVI高值区域主要分布在峰丛坡度>25°的山体区域,低值区域主要分布在峰丛坡度<25°的山脚和洼地等区域;Kriging插值验证结果表明,研究区域NDVI具有非常高的预测精度,能很好地估计山体阴影区NDVI,为岩溶区生态环境监控、石漠化评估提供了新的思路与方法.     

2000~2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因

基于MODIS-NDVI数据,辅以一元线性回归分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了2000~2014年黄土高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因素.研究表明:近15年黄土高原NDVI呈显著增加趋势,增速为6.93%/10a(P<0.01);空间上,植被归一化指数,或归一化值被指数Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)呈由东南向西北递减的分布格局,高值区主要分布在东南部的土石山区、河谷平原区;同时,500m以下和3500米左右的NDVI值最高;在趋势上,NDVI呈现增加和减小趋势的面积比重分别为88.24%和11.76%;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续的比重分别为50.07%和49.93%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占43.98%和44.28%;降水是影响NDVI变化的主要驱动因子,表现为NDVI随降水的增加而增加;人类活动也是影响NDVI的重要因素,且对NDVI有双重影响.     

西藏当雄县高寒草地NDVI的海拔分异特征及其指示

通过提取西藏当雄县Landsat ETM影像NDVI以及DEM的海拔要素,在坡面的小尺度水平上分析了NDVI的海拔格局,并利用沿海拔梯度的草地地上生物量实测数据进行验证,进一步在全县尺度上分析了当雄NDVI >0.2 的区域内草地NDVI 的海拔分异特征.主要结果如下:①在坡面尺度上,随海拔的增加,不同计算方式的NDVI均表现为先增加后降低的单峰格局,与沿海拔梯度实测的地上生物量格局一致,NDVI最大值与围栏外生物量最大值均出现在4 950 m左右;②在全县尺度上,当雄草地NDVI随海拔的变化略为复杂:在4 300 m以上,NDVI随海拔的增加表现为先升高后降低,最高值出现在4 700 m左右;在4 300 m以下植被可能以湿地草甸为主,形成另一个NDVI高值区,但其分布面积仅为总草场面积的10%左右.上述结果表明,海拔是影响当雄县NDVI 空间分布的重要地形因子,NDVI 的海拔格局体现了较大尺度上草地植被对不同水热组合环境的适应特征,这对于在气候变化背景下实施高寒地区生态保护工程以及制定合理的草场资源配置方案具有重要指导意义.     

辽河三角洲湿地植被生态状况变化特征分析

归一化植被指数（NDVI）是反映植被状况的重要指标,对植被生长和区域生态状况的研究具有重要意义。为探究辽河三角洲植被生态状况变化特征和未来发展趋势,基于1995—2009年的NOAA/AVHRR NDVI和2009—2020年FY3/MERSI NDVI数据,通过修正拟合和S-G滤波法构建了1995—2020年长时间序列NDVI数据集。利用趋势分析法、变异系数和Hurst指数分析辽河三角洲（盘锦地区）NDVI时空分布特征,重点研究了水田和沼泽湿地的植被生态状况变化规律和未来发展趋势。结果表明：（1）从时间变化上看,26 a间辽河三角洲NDVI呈波动增加趋势,年平均增长率为0.32%;NDVI年内呈典型的单峰型分布,最大值出现在7月下旬或8月上旬。（2）从空间变化上看,区域内NDVI呈西南—东北方向递增,最高值主要分布在水田区,次高值分布在沼泽区。（3）绝大部分水田植被逐年变好,且植被生态状况比较稳定,低波动变化区域占96.72%,未来植被生态状况将持续改善的区域占61.05%。（4）沼泽植被逐年变好的区域占97.67%,变好最明显的区域主要分布在南部沿海地区和双台子河口附近,且该区域未...     

Impacts of climate factors on yields for selected crops in the Southern Turkey

This study aims to identify therelationship between the climatic variablesand yields of three crops (wheat (Triticum aestivum L.), maize (Zeamays L.) and cotton (Gossypiumhirsitum L.) in the Cukurova region ofTurkey. In the study, time series data wereused to analyse crop yields across variousclimate factors for the period 1975 to1999. The climatic variables were arrangedaccording to phonological periods of theexamined crops such as planting, floweringand harvesting time. A linear perturbationmodel (LPM) was used for the identificationof the role of climate variables. 27climatic factors were considered asexplanatory variables in the model. Astepwise selection method in the selectionand introduction of independent variableswas used for regression equation for wheat,maize and cotton. The results of the linearperturbation model (LPM) showed that theR² values for wheat, maize and cottonwere found 46.1%, 57.2% and 74.5%,respectively. The highest variationcoefficient (CV) was found in maizeproduction (43.4%) followed by cotton(23.14%) and wheat (15.29%). The mostsignificant climatic factor affectingdeviations in crop yields is related intemperature at planting, flowering andharvesting time. It is suggested thatfarmers would be better off with theapplying adaptation measurements. Therefore, policy makers should focusefforts on reducing production risksproviding climatic information anddeveloping risk management institutions.     

建立我国主要农作物卫星遥感估产运行系统的主要技术环节及解决途径

本文结合我国耕地和作物种植特点,并根据“八五”攻关实践,指出了建立我国主要农作物（小麦、玉米、水稻、棉花、大豆）卫星遥感估产运行系统所面临的主要技术环节,即系统的工程化总体设计；卫星遥感估产区划；背景数据库的建立；遥感信息同化技术；不同作物面积提取、长势监测与单产模型；运行系统的建立。进一步提出了系统实现的技术方案、步骤和解决这些主要技术环节的设想,即统一组织实施,避免重复工作；抓住主要农作物主产区遥感估产,以河南、安徽、江苏３省为多种作物综合卫星遥感估产试点省；结合遥感信息同化技术,建立面积提取、长势监测、单产模型体系和相应的软件模块；最终建立全国的卫星遥感估产集成系统。     

基于近地多光谱和OLI影像的黄河三角洲冬小麦种植区盐分估算及遥感反演——以山东省垦利县和无棣县为例

黄河三角洲是我国重要的后备土地资源区,而土壤盐渍化对该区的农业生产影响巨大,因此,及时获取该区农作物种植区土壤盐分含量及其分布具有重要意义。论文利用ADC便携式多光谱相机和EC110便携式盐分计,采集该区近地多光谱相片和土壤表层含盐量数据,结合两期遥感影像提取黄河三角洲冬小麦种植区面积分布,构建基于近地多光谱植被指数的土壤含盐量估算模型,进而将模型拟合反演到黄河三角洲OLI影像,得到黄河三角洲冬小麦种植区土壤盐分含量空间分布图,对麦区土壤盐分状况进行了分析。结果显示,土壤含盐量最佳估算模型为以SAVI为因变量的线性模型（Y=-0.754x+0.870,n=80）,估测R²为0.747,精度达到81.44%;研究区冬小麦分布由西南部内陆至东北部沿海呈明显递减的空间趋势;麦田土壤盐分含量主要集中在1.5~3.0 g/kg之间,占种植总面积的76.90%,而含盐大于3.0 g/kg的麦田占14.09%,宜采取针对性栽培管理措施。该研究探索了基于近地多光谱数据和OLI影像的土壤含盐量估算方法,为黄河三角洲麦田管理和土壤盐分含量估算提供了快速有效的技术手段。     

基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例

油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,“湖广熟,天下足”指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS算法从时间序列MODIS-EVI数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数据的ANN模型估算两湖平原的冬油菜丰度。结果表明：基于ANN方法获取的冬油菜分布具有较高的精度（ANN估算结果与GF-1和统计数据的验证精度分别为91.54%和74.70%）,在利用中分辨率影像进行大尺度冬油菜精细制图方面显示出巨大潜力,可为我国冬油菜的空间分布制图和时空格局分析提供技术方法。     

基于地块尺度的黑河中游地区农业结构变化及其驱动因素分析——以张掖市为例

黑河中游是我国西北干旱区重要的粮食基地,研究其农业结构变化及其驱动因素对农户种植决策及推动当地农业发展具有一定参考意义。论文以位于黑河中游地区的张掖市为例,基于统计年鉴和农户问卷调查数据,从地块尺度分析了研究区2001—2014年期间农业结构变化,并在定性分析的基础上,从地块与农户两个层面,运用二元Logistic模型及投入-产出法定量分析农业结构变化驱动因素。结果表明：1）研究区作物种植类型趋于多样化。2001年,研究区主要种植作物为小麦、玉米、大麦及“小麦和玉米套作”,其种植地块数占所调查总地块数的81%,2014年种植作物种类增多,且蔬菜、马铃薯、油菜等经济作物种植数量较2001年有所上升。2）由种植小麦为主（占总地块数的31%）转变为种植制种玉米为主（占总地块数的38.7%）;套作转单作。2001年,共有58个套作种植地块,占调查总地块数的22%,其中“小麦和玉米套作”最多,有47个地块;而在2014年,作物套作地块数锐减为2个,“小麦和玉米套作”全部转换为其他单作,其中51%转为制种玉米;水稻种植消失,主要转为普通玉米。3）地块层面上,种植地区的海拔、灌溉定额、河源来水量对农业结构变化影响非常显著（显著水平达到1%）,地下水对农业结构变化影响较为显著（显著水平达到5%）。4）农户层面上,农户作为理性经济人,“收益”是影响其种植行为的最关键因素,其次是政策因素（在5%的水平上显著）,务农劳动力与劳均耕地面积也有一定的驱动作用。     

基于Landsat的黄河三角洲湿地景观时空格局演变

为全面揭示黄河三角洲湿地景观的演变,利用1973~2016年9期Landsat卫星影像,构建黄河三角洲湿地景观空间数据库,分析区域湿地景观的组成及其变化,应用景观格局指数分析方法,研究湿地景观格局演变的趋势,并结合质心模型探讨湿地景观空间位置的变化.结果表明：（1）黄河三角洲咸水湿地多分布于海岸带附近,淡水湿地多分布于河流沿岸,人工湿地多分布于距离海岸线15km以内的沿海区域以及河流沿岸.（2）黄河三角洲湿地总面积呈下降趋势,是由芦苇沼泽、翅碱蓬柽柳沼泽以及芦苇柽柳沼泽为主的自然湿地向人工湿地和非湿地的转换变化导致.（3）黄河三角洲湿地景观整体呈破碎化的萎缩趋势,景观空间构型不断朝破碎化、多样化,形状简单化的人工化特征突出的方向发展.（4）1973~1985年间,受黄河由刁口河流路改道清水沟流路初期的影响,加上充沛的淡水水源,黄河三角洲湿地呈以淡水湿地的东北向扩张变化主导;1985年后,黄河处于改道清水沟流路中后期,后又改至清8汊流路,加上黄河径流量的减少,使得区域湿地景观整体呈咸水湿地主导的东南方向萎缩变化.