三江源区植被覆盖度的定量估算与动态变化研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,其时空分布和变化对政府进行区域规划和决策起着重要作用。MODIS植被指数是区域植被覆盖度提取的重要数据源。利用2000年1月到2009年10月的MODIS 250 m归一化植被指数16 d合成产品（MODIS NDVI）和其他MODIS辅助数据估算三江源区的植被覆盖度并分析时空格局变化趋势。在混合像元二分模型的基础上改进了NDVI参数的确定方法,然后利用重构后的MODIS数据估算植被覆盖度。与2007年8月的野外采样点数据比较,估算精度是8772%,相关系数r为0889 7,表明该模型估算大面积植被覆盖度是可行的。将获得的植被覆盖度分为5个等级,从年最大化植被覆盖度Mfc的角度进行10 a里植被覆盖度的年际变化趋势分析和时空格局变化分析。趋势分析结果表明,2000~2009年三江源区植被覆盖波动式变化,东北部地区得到改善,西部地区在退化,总体呈现退化趋势;时空格局变化分析结果表明,植被覆盖破碎度降低,趋于集中化分布;不同等级覆盖度分布的复杂化程度降低     

基于MODIS/NDVI与EVI的皖江流域植被覆盖比较分析

利用多时相的TERRA/MODIS影像资料比较了皖江流域NDVI和EVI的时空分布特征,并分析了空间分辨率和大气校正对NDVI和EVI的影响。结果表明：MODIS/NDVI与MODIS/EVI所反映的植被覆盖状况基本一致,但5月份较8月份NDVI和EVI的空间分布差异明显,且在植被生长旺盛时期,EVI比NDVI更能反映植被覆盖状况。在相同的空间分辨率下（250 m、500 m、1 000 m）,EVI比NDVI能更好的反映植被覆盖的空间差异性,随着空间分辨率的降低,这两种指数反映植被覆盖的差异性在减小。大气校正对NDVI和EVI的影响不同,大气校正前NDVI值小于EVI值,大气校正后NDVI值普遍大于EVI值,但大气校正对NDVI的影响不大,对EVI的影响明显     

长时序丹江口水源区NDVI数据集构建及其时空动态变化分析

由于不同传感器时空分辨率不一致，当前NDVI动态变化研究存在研究时间较短的问题。基于EOT算法，以丹江口水源区为例，借助重叠时期的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据，将8 km分辨率GIMMS NDVI数据重采样为1 km，构建了1982～2018年NDVI长时序数据集，并在此基础上分析丹江口水源区NDVI时空动态变化。结果表明：EOT算法在空间重采样中具有良好的适用性。EOT NDVI与MODIS NDVI之间拟合度较高（R=0.929，P<0.01，n=24），EOT NDVI与Landsat NDVI之间表现出显著相关关系（R=0.702，P<0.01，n=200）。空间上，EOT算法在土地利用类型较为复杂的区域受混合像元的影响，预测精度降低，在植被分布连片的区域预测精度较高。基于时序NDVI数据分析，研究时段内NDVI呈现波动上升趋势，变化趋势为0.002 9 year-1。空间上，丹江口水源区NDVI以显著增加为主（P<0.05），在汉中市、安康市河流附近以及北部商州市、南部竹溪县等区域年均NDVI增加趋势较其他区域明显；年均NDVI呈现减小的区域主要分布在丹江口水库、十堰市、南阳市、平利县等经济发展较快的区域。Mann-Kendall检验显示年均NDVI时间序列没有突变现象，但局部区域NDVI在不同时间呈现差异。     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

基于NDVI的重庆市植被覆盖变化及其对气候因子的响应

运用美国NASA发布的MOD13Q1级产品16d最大值合成数据结合重庆市34个气象站点的气候资料,分析2000～2011年重庆市植被变化状况以及NDVI与主要气候因子温度、降水的相互关系。结果表明：12 a来重庆市年均NDVI呈增长趋势,但空间时间尺度上有所差异,从空间尺度上看NDVI增长区域主要分布在东北、东南、西南部区域,NDVI降低区域主要分布在重庆主城区、区县城区及长江沿岸、三峡库区消落带;从时间尺度上看,春季、秋季NDVI有一定幅度的增长,夏季NDVI趋于稳定,冬季NDVI有所下降;NDVI在年际尺度上与温度和降水相关并不显著,但在月份尺度上与气温降水均呈显著相关关系,且与气温相关性大于降水     

基于时空数据融合的江汉平原水稻种植信息提取

及时、准确监测水稻种植面积,对区域粮食政策制定、粮食安全以及农业发展具有重要意义。然而我国南方地区水稻生长期内降水充沛的气候特点使得遥感影像"云污染"现象严重,为解决水稻种植信息遥感提取存在可用数据不足的问题,以江汉平原为例,利用时空数据融合模型(Spatial and Temporal Data Fusion Approach,STDFA)将Landsat 8 OLI与时序MODIS数据融合,重构出具有高时-空分辨率特征数据,然后采用面向对象的SVM分类方法对研究区内水稻种植信息进行提取,结果如下:融合后的红与近红外波段反射率与真实反射率的相关系数分别为0.84和0.81,研究区水稻提取精度为94.46%,Kappa系数为0.91。说明时空融合模型能够较好地重构出高时空分辨率数据,从而实现多云雨地区农作物种植信息遥感提取。     

基于时空融合NDVI及物候特征的江汉平原水稻种植区提取研究

江汉平原是中国重要的商品粮基地,高精度的水稻种植面积的获取对国家的农业发展与规划具有重要意义。但是我国南方区域云雨天气较多,光学遥感影像缺失严重,同时受卫星重访周期的影响,可用数据较少,进而影响水稻种植面积提取的精度。为解决高时空分辨率影像缺失问题,基于ESTARFM (enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)模型开展Landsat 8 OLI与MODIS数据的融合研究,获取具有高时空分辨率的Landsat NDVI时序数据。利用时序数据分析水稻的物候特征并结合关键物候期参数,采用多种机器学习方法对水稻种植区域进行提取。结果表明:利用该种方法能较好地提取研究区水稻种植的面积,并且在采用SVM方法分类时效果最好,水稻种植区域提取的总体分类精度为93.31%,Kappa系数为0.920 2。该研究为多云雨地区农作物种植信息提取提供了一种有效的方法。     

基于MODIS NDVI的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力#br#

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区,也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS NDVI数据,以及同时期的气象数据和其他辅助数据,利用最大值合成法（MVC）、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明：攀枝花市植被覆盖整体较高,属于高植被覆盖区域,年际尺度上,植被覆盖呈上升的趋势,增长速率为0.02/10 a;从年内来看,9月NDVI达到最大值,NDVI最小值出现在3月;植被覆盖在水平空间上呈“南低北高”的分布特征,并在垂直空间上呈现出显著的差异性,研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值;受水热条件的影响,阴坡（0°~45°, 315°~360°）植被覆盖高于阳坡（135°~225°）,而平地（-1°）植被覆盖度最低;就整个研究区而言,植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%,增加的面积远大于退化的面积;年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响;大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。 关键词： 植被覆盖变化;归一化植被指数;气候变化;人类活动;攀枝花市     

太湖蓝藻水华分级及其时空变化

根据MODIS影像和实地监测叶绿素a浓度数据,采用太湖蓝藻水华分级评估方法,对2004~2008年太湖不同类型蓝藻水华类型进行评估并统计分析,探求太湖蓝藻水华特征及其时空变化规律,以期为太湖蓝藻水华预防和预警提供支持。结果表明：（1）2004~2008年,全湖共发生蓝藻水华414次,以小型蓝藻水华为主,发生333次,占总次数的80.43%;随着蓝藻水华级别的增加,发生次数逐渐减少;（2）空间上,蓝藻水华主要发生在太湖的北部和西部区域,并且蓝藻水华发生级别由高到低基本上沿西北-东南方向分布;（3）年际变化上,蓝藻水华发生次数呈逐渐增加趋势,蓝藻水华级别较高、次数较多的年份主要集中于2006年和2007年;（4）年内变化上,4~8月份,蓝藻水华发生次数呈增加趋势,8~11月,蓝藻水华发生次数逐渐减少。并且,蓝藻水华主要集中于5月和7~10月份,尤其是8~10月。     

基于关联性及趋势性分析的AVHRR NDVI及#br# MODIS NDVI数据产品比较

针对AVHRR NDVI和MODIS NDVI数据集中不同数据产品间的差异和区域适应性问题，利用2003~2013年重叠时间段MODIS Terra/Aqua的NDVI Collection 5(C5)和Collection 6(C6)产品以及AVHRR NDVI中的GIMMS NDVI3g产品，选择汉江流域典型区域进行数据对比分析。通过关联指数IOAs(Index of Association)来评价各数据在季节波动上的一致性；采用Mann Kendall检验分析各数据的长期趋势差异。结果表明，在季节性变化上，同一卫星不同版本产品之间的关联性相对较高。在年际变化上，GIMMS产品相对MODIS 产品，仅能检出部分NDVI变化趋势。在地表覆被异质性相对较高地区，GIMMS产品的长期变化趋势检出率较低。MODIS Terra的NDVI C5产品受传感器退化影响，表现出相对较高的减少趋势。 关键词： GIMMS NDVI；MODIS NDVI；Mann Kendall检验；趋势分析     

基于Google Earth Engine的三峡库区土地利用与陆表参数变化研究

土地利用/覆盖变化(Land Use and Land Cover Change, LUCC)对全球有着重要影响,其已对植被覆盖、地表温度(Land Surface Temperature, LST)、反照率以及其它陆表参数产生显著影响。三峡工程自建设以来,库区的土地利用变化逐渐受到外界关注。利用欧空局300 m的土地覆盖分类数据分析三峡库区2000～2015年的土地利用变化;依托先进的Google Earth Engine(GEE)平台,获取MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、LST和反照率数据,并分析三者的时空变化趋势;此外,探究季节性归一化植被指数(Seasonally Integrated Normalized Difference Vegetation Index, SINDVI)与LST和反照率的关系;并分析土地利用变化对SINDVI、LST和反照率的影响。结果表明:2000～2015年,三峡库区土地利用变化显著,耕地、草地、灌木地分别减少2.4%,0.05%和0.62%;林地、水域和人造地表分别增加1.98%,0.04%和1.06%。研究期间SINDVI增加2.89,LST下降0.224℃,反照率减少0.002。总体来看,三峡库区SINDVI的空间分布格局与LST和反照率的相反,且库区大部分区域SINDVI与LST和反照率呈负相关。另外,不同土地类型对SINDVI、LST和反照率影响不同。该文系统地研究了LUCC与上述关键陆表参数的定量关系,可为更好地管理该地区自然环境和土地资源提供科学的依据。     

基于多源遥感数据及DEM的人口统计数据空间化——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行人口等社会经济数据的空间化时,往往受到其较低的空间分辨率、像元过饱和以及像元溢出现象的影响。植被指数（如NDVI）与不透水面呈负相关关系,与夜间灯光数据在反映人类活动、提取建成区方面可以互补,将这两种数据融合可以有效减少夜灯数据像元过饱和等因素引起的误差。通过进一步融合DEM数据对基于DMSP/OLS夜间灯光数据和NDVI构建的人居指数进行了海拔修正,基于修正后的人居指数与统计人口之间很强的线性相关建立人口空间化模型,获得2010年浙江省1 km×1 km分辨率下的人口密度空间分布。模拟结果显示,浙江省平均人口密度为515人/km2,模拟的平均相对误差为183%,相比海拔订正前的模拟误差减少约5%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数在省级尺度上模拟人口空间分布的精度较高     

三峡库区水源涵养重要区生态系统格局动态演变特征

利用三期遥感分类数据为基础数据源,结合野外地面核查和生态空间分析方法,对三峡库区水源涵养重要区2000~2010年生态系统格局时空动态变化进行了分析。结果表明:研究区内各类生态系统空间分布差异较大,以森林和农田为主体生态系统;10a间,由于三峡水库蓄水淹没了大量农田和林地,导致森林生态系统和农田生态系统分别向湿地生态系统转化了179.99km2和191.27km2;其他生态系统(主要是人工表面)面积在时段内增加了506.63km2,主要是城镇建设占用部分森林和农田转换而来;时段内森林生态系统总的面积未发生较大减少主要是由于近年退耕还林、森林工程等生态工程的实施获得了大量补充;研究区后期的生态系统转化强度在逐渐增强,生态系统动态类型相互转化强度也显示出研究区生态系统类型的转化总体变差。     

Spatial identification by satellite imagery of the crop–fallow rotation cycle in northern Laos

In the mountainous regions of northern Laos, shifting cultivation, or slash-and-burn agriculture, is widely practiced. However, the crop–fallow rotation cycle is becoming shorter owing to forest conservation policies and population pressure, causing loss of productivity that deleteriously affects farmers’ livelihoods in the region. To investigate regional land use conditions, we have developed a method of identifying the crop–fallow rotation cycle from Landsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper+ (ETM+) data. We assessed the impact of the identified cycle on plant production measured by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The study site was an area in Luang Prabang Province. Using eight TM and ETM+ images acquired annually from 1995 to 2003, except for 1998, when cloud-free data were not collected, we classified land use in each year as crop or fallow by the presence of vegetation in the late dry season. Conformity with fallow age determined by field investigation was 69.1%. The cultivation frequency from 1995 to 2002 showed that 77,000 ha (17.3% of the study site) had not been used for cropping during the period, but 41,000 ha (9.2%) had been used every year. Of the study site, 129,000 ha (29.1%) was cultivated one or two times, 83,000 ha (18.7%) was three or four times, and 54,000 ha (12.2%) was five or six times. The NDVI of crops in November did not provide sufficient evidence to prove the assumption that a longer fallow period would result in better crop yields. Instead, the regeneration of fallow vegetation was evidenced by the higher NDVI values after longer fallow. More than 8 years would be needed to reach the same NDVI as forest. From the produced maps indicating fallow age and cultivation frequency, we found that areas with high potential for regeneration decreased as cultivation frequency increased. Areas near rivers were intensively used, and fallow length was accordingly short. Low-potential areas were found in the western basin of the Mekong River. This spatial information can be used to detect areas where biomass productivity is at high risk of deteriorating. Readers should send their comments on this paper to: BhaskarNath@aol.com within 3 months of publication of this issue.     

雅鲁藏布江流域近13年植被覆盖动态监测及与降水因子的相关性分析

基于MODIS NDVI 和SPOT VGT遥感数据探讨了雅鲁藏布江流域1998、2004、2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律,并从空间上利用重心模型、从时间上利用相关系数模型分析了降雨因子对雅鲁藏布江流域植被生长的影响。结果表明：（1）雅鲁藏布江流域植被覆盖度整体呈上升趋势,表现为低等和中低等覆盖度面积减少,而高等和中高等级有所增大;（2）从变化强度来看,雅鲁藏布江流域的植被覆盖相对较稳定,3个时期的植被盖度变化都以稳定和轻微变化为主,此类变化强度的地区主要集中在上游和下游受人类活动影响较小的区域且其面积比例在3个时期都达到了70%以上;（3）雅鲁藏布江流域植被NDVI年际变化、月际变化与降水分别在空间重心迁移和滞后效应上均表现为较大的正相关性     

川中丘陵区植被遥感动态监测及其驱动力分析

川中丘陵区是长江上游重要的生态屏障,也是国家退耕还林还草和天然林资源保护工程重点实施区。近年来,由于气候变化与人类活动的影响,该区植被覆盖及生态发生了较大变化。利用该地区2000～2015年MODIS NDVI数据、气象和土地利用数据以及研究区统计数据,采用最大值合成法(MVC)、趋势分析法和相关系数法,分析了川中丘陵区经国家生态工程建设后的植被动态变化特征,并探讨了气候变化和人类活动对植被覆盖的影响。研究结果表明:近15年,川中丘陵区植被呈增加的趋势,增速为5. 84/10 a(P0. 01);31. 58%的区域植被NDVI显著增加,主要分布在嘉陵江中游和岷江中下游,2. 90%的区域植被NDVI显著减少,主要分布在城市中心及周边;研究区植被对降水的敏感性较气温更强,22. 08%的区域面积NDVI与降水是呈显著相关的,仅7. 69%区域面积NDVI与气温是显著的;森林、灌木和草地的NDVI增加明显,各自增加比例超过60%,而建设用地和湿地是NDVI减少最明显的土地利用类型;退耕还林还草和天然林资源保护工程的建设,对川中丘陵区植被覆盖的增长起到了积极作用。     

基于改进模型的区域生态足迹动态分析——以江苏省南通市为例

20世纪90年代以来,生态足迹模型作为定量化可持续评价的重要理论方法得到了广泛的应用。基于传统生态足迹模型,结合遥感产品净初级生产力数据,构建了基于净初级生产力的生态足迹模型,调整了均衡因子和产量因子,并增加了污染物账户。在此基础上,应用传统模型和改进后的模型分别计算了南通市2000~2013年的生态足迹。结果表明:(1)传统生态足迹模型和改进模型下的南通市2000~2013年人均生态足迹都是稳步增长的,改进后的模型变化较小;(2)南通市2000~2013年生态承载力虽有所波动,但整体上呈下降趋势;(3)南通市连续14年出现生态赤字,从2000年的0.308 6 hm~2/人上升到0.587 7 hm~2/人,生态系统处于不安全状态,生态系统的稳定性降低。可见,改进的生态足迹模型能更准确地反映研究区自然资源利用状况。最后,针对南通市生态不安全状况,从土地结构、能源消费等方面提出减少生态足迹的建议。     

基于时序植被指数的湖北省物候空间特征分析

湖北省地貌类型多样,植被类型丰富,也是农业大省,物候信息监测对于自然生态和农业生产具有重要意义。使用MODIS MOD13Q1 产品中的归一化植被指数数据集,运用时间序列谐波分析法重构 NDVI时序曲线,并结合土地覆被数据,采用物候特征动态阈值法获取湖北省植被物候空间分布特征,分析不同土地覆被类型的物候指标。结果表明：(1)湖北省西部山区、东南部和东北部丘陵地区,多为自然植被覆盖,且植被状况良好,NDVI最大值达到0.75以上,大部分区域NDVI最小值在0.6以上。中部江汉平原和农作物区域NDVI变化受农业耕种方式影响较大,与自然植被NDVI变化特征有所差异。(2)不同土地覆被类型物候特征各异。湖北省大部分区域的植被在2月到3月进入生长季,11月到12月结束生长,襄阳地区呈现相反的特征。耕地、裸地、水体等受人类影响较大的土地覆被类型生长季长度较短,开始时间较晚,结束较早。森林、草地、灌丛等自然植被生长季长度较长,开始较早、结束较晚。(3)物候参数由于地形地貌、地表覆被类型、人类和自然因素的影响具有显著的差异,对区域植被生态状况、不同土地覆被类型物候空间分布特点的分析,结果对于植被生态保护、植被分类、农业区划等都具有参考意义。     

基于MODIS NDVI汉江中游植被时空变化及其地貌分异分析

基于2001~2015年的时间序列MODIS NDVI数据,通过逐像元线性趋势回归和回归系数计算,分析汉江中游地区植被年均NDVI变化的时空规律;通过植被时空变化的地貌分异分析,评估人类活动的影响及其空间差异。研究结果表明:汉江中游地区近15 a来,植被年均NDVI值呈现明显的波动增长趋势;植被时空变化表现出一定的地貌分异规律,平原、河漫滩、台地植被年均NDVI呈现明显的增长趋势,而丘陵、低山和中山植被年均NDVI增长趋势不明显。不同地貌类型区年均NDVI值变化受人类活动影响程度的强弱依次为:平原、台地、河漫滩、丘陵、低山、中山。人类活动是汉江中游平原区年均NDVI稳定增长的主要原因。     

汉江中游河谷平原植被指数时空变化及其与沙化土地动态的关联关系

针对沙化土地广泛分布的汉江中游河谷平原区,采用MODIS EVI数据分析2003~2011年区域植被状态时空变化,并据此探讨沙化土地的动态特征。利用时序植被指数统计分析,探讨研究区植被的总体变化规律;分析不同缓冲区植被指数的空间分布格局,反映了区域环境状况的空间差异以及由此而可能产生的土地利用格局的变化;并基于不同距离缓冲区的EVI时空差异对比分析,探讨沙化土地动态与植被变化的关联关系。研究表明,近9 a来汉江中游河谷平原区EVI呈明显上升趋势;随着离河流距离的逐渐增加,每千米范围内各年的年均EVI值均表现出先增大后减小的空间特征,并在距河3 km区域处EVI值达到最大;而EVI的时空差异,则体现了沙化土地的空间分布与动态特征