基于RS和GIS的赤水河流域植被覆盖度与各地形因子的相关强度研究

以赤水河流域为研究区域,综合运用遥感和GIS技术,用TM遥感影像反演植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取地形因子并进行子流域的划分与构建;首先借助空间叠加分析,研究了区内植被覆盖度分别随高程、坡度及坡向变化的规律;然后从数理统计的角度分析区内不同植被覆盖度与地形等级因子的相关性,并就相关强度进行排序。研究表明:1、在赤水河流域,中度以上植被覆盖度与坡度、高程与之间,并不是单一的正比关系,其随坡度和高程的增加而先增加后减小,存在着临界坡度区间和临界高程区间。2、不同植被覆盖度下各地形因子的影响程度明显不同。对各级植被覆盖,坡度和坡向对其的影响都明显高于高程;中度植被覆盖受坡向影响较为显著,但随着植被覆盖度的增高坡度的影响越来越显著。该研究对喀斯特区域生态环境的评价和改良具有重要参考价值,同时也为喀斯特地区的植被保护和石漠化防治提供决策依据。     

武陵山区植被净初级生产力遥感模拟与分析

论文利用碳水耦合的BEPS遥感过程模型对2010年武陵山区植被NPP进行模拟估算,并利用森林样点实测数据、各县粮食产量统计资料、MODIS NPP产品和已发表文献中各植被类型的NPP模拟值与实测值进行验证。在分析了NPP空间分布格局及其年内变化趋势的基础上,文中还重点分析了NPP与高程、坡度和坡向等主要地形因子间的关系。结果表明：① 2010年武陵山区植被NPP平均值为555.17 g C/(m²·a),年总NPP为92.96 Tg C,与MODIS NPP产品相比,论文模拟的NPP高低值分布更加合理,而且包含了更多地形信息;② 月NPP随季节而变化,2010年研究区所有植被类型的NPP季节变化均呈双峰形态,其中灌丛和常绿阔叶林的季节变化幅度最大,农作物的变化幅度最小;③ NPP随高程增加有着明显的先增后减的变化趋势,NPP随坡度增加则呈现出先增后减然后再上升的规律,而在所有坡向中,南坡的平均NPP最高,北坡的NPP最低。     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000~2019年MODIS归一化植被指数（NDVI）遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明：黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.     

基于MODIS数据的水稻种植面积监测方法研究

以具有较典型丘陵山区特征的福州地区为示范,首先在GIS技术的支持下,通过土地利用现状图、数字高程和海拔高度来提取水稻可能种植区,然后利用2001-2005年的MODIS卫星遥感数据,计算得到水稻可能种植区内的叶面积指数LAI,并分析LAI的年际变化特征,在此基础上建立水稻种植面积估算模式。结果表明:利用MODIS数据监测丘陵山区双季稻种植面积相对误差可小于13%,双季晚稻种植面积监测的准确率优于双季早稻。     

贵州植被生产力时空变化分析:以威宁县为例

为了研究贵州高原植被生产力分布特点及其与地形变化的关系,该文使用MODIS下的MOD17A3H、MCD12Q1数据,辅助以DEM数据和GF1数据,利用移动平均趋势分析、线性回归分析、栅格统计分析等方法对威宁县2007-2015年间的植被生产力时空变化及其与海拔、地形起伏度的关系进行分析。结果表明:(1)2007-2015年之间,威宁县9年植被净第一性生产力(NPP)均值为607.04g/(m~2·a)(以C计),年增长率8.69 g/(m~2·a)(以C计)。(2)NPP均值林区大于草原,草原大于农业区;农业区域生产力总体上呈现增加趋势,林区NPP变化不大;(3)NPP分布与海拔无相关性或相关性不明确;地形起伏度与NPP相关性显著(sig=0.015),呈正相关,提示地形起伏大的区域NPP值越高。     

山地太阳散射辐射分布式模拟

基于100m×100m分辨率的数字高程模型（DEM）数据,全面考虑了地形因子对太阳散射辐射的影响,改进了开阔度的计算模型,并通过建立陕西省不同时空尺度月散射分量和晴空指数的估算模型,确定了陕西省气候平均情况下月散射系数的空间分布,实现了实际起伏地形下陕西省太阳散射辐射的分布式模拟,计算了陕西省范围内100m×100m分辨率1~12月气候平均太阳散射辐射的空间分布。结果表明：局地地形对太阳散射辐射空间分布的影响比较明显;模拟结果可靠,可进行大数据量处理,适用于遥感图像处理、地理信息系统等数据处理平台。     

基于FY-3A/VIRR和TERRA/MODIS数据藏北干旱监测对比

为获得藏北地区干旱遥感监测的方法,以及验证FY-3A/VIRR数据在藏北地区干旱监测的可行性,论文基于2015年7月25日—8月4日FY-3A/VIRR和TERRA/MODIS数据,计算NDVI和EVI反演温度植被干旱指数（TVDI）,利用实测20 cm土壤水分数据和气象站点累计降水量验证并对比了两种数据源、不同TVDI的遥感干旱监测的精度。结果表明：1）拟合干湿边时,噪点和拟合像元数影响TVDI监测的精度,去除噪点可提高干湿边拟合精度和干旱监测精度;2）MODIS-TVDI_E（下标E表示EVI反演）、MODIS-TVDI_N（下标N表示NDVI反演）、FY/VIRR-TVDI_E、FY/VIRR-TVDI_N与实测20 cm土壤水分数据和累计降水量的相关性检验都达到了0.05的水平,说明基于两种数据源采用TVDI的方法都能有效监测藏北地区干旱。其中,MODIS-TVDI_E和FY/VIRR-TVDI_E监测精度分别高于MODIS-TVDI_N和FY/VIRR-TVDI_N,表明TVDI_E的监测精度优于TVDI_N。MODIS-TVDI的监测精度高于FY/VIRR-TVDI,反映MODIS数据在藏北地区干旱监测精度优于FY/VIRR数据;3）基于MODIS-TVDI_E和FY/VIRR-TVDI_E划分的藏北地区干旱空间特征结果大体相同,说明FY/VIRR数据也可作为气象部门监测干旱的业务化产品,为藏北地区干旱监测提供数据支撑。     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性.结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高.(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面.(3)相较于DT C051AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳.     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性。结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高。(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面。(3)相较于DT C051 AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳。     

长江三角洲大气气溶胶光学厚度分布和变化趋势研究

利用2000～2005年MODIS Level 2气溶胶产品分析了长江三角洲区域气溶胶光学厚度的分布和季节变化特点.结果显示,近年来长江三角洲气溶胶光学厚度值较高的区域逐年增加,光学厚度大于1.0的区域面积增加最快.根据城市气溶胶季节变化特征研究,发现长江三角洲地区各主要城市近年气溶胶有逐渐增加的趋势.统计结果表明,平原城市群气溶胶年峰值出现在夏季;山区城市群气溶胶年峰值出现在春季.平原城市群光学厚度增加速度大于山区城市群.     

基于空间尺度效应的西南地区植被NPP影响因子探测

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统质量的重要参数,研究植被NPP时空演变特征及其驱动力对区域生态环境保护和可持续发展具有重大意义.基于MODIS NPP数据、气象数据、 DEM数据、人口密度数据、 GDP数据和土地利用类型数据,采用一元线性回归分析、 R/S分析和地理探测器模型,分析西南地区及其六大地貌单元植被NPP时空演变特征及未来变化趋势,探究植被NPP空间分异的影响因子.结果表明,2000～2020年西南地区植被NPP整体呈极显著上升趋势.地貌单元中,除青藏高原南部外,其余地貌单元植被NPP均表现为改善态势,其中四川盆地和云贵高原表现为极显著改善.西南地区的植被NPP变化斜率整体呈现“东高西低”的分布格局.西南地区及各地貌单元植被NPP呈上升趋势的区域面积均大于呈下降趋势的区域面积,但未来植被NPP变化趋势均以下降为主.地理探测器结果表明,除云贵高原植被NPP空间分异主要受气温影响外,海拔是西南地区及各地貌单元植被NPP空间分异的主导因子.交互探测结果表明,影响因子之间的交互作用均表现为双因子增强或非线性增强,其中,海拔∩温度对西南地区植被NPP空间分异的解释力最大.地...     

中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

利用MODISC6数据分析中国西北地区气溶胶光学厚度时空变化特征

通过与AERONET太阳光度计站点数据进行对比验证,确认了MODIS C6 AOD融合产品在西北地区的适用性.利用2006~2015年MODIS/AQUA C6 MYD08-M3产品分析中国西北地区气溶胶光学厚度的时空变化特征和形成原因.结果表明:(1)从空间分布特征来看,塔里木盆地和关中盆地是高值区,青海南部、甘肃西南部是低值区;准噶尔盆地是前后5年年均AOD对比增量区,柴达木盆地和河套地区是对比减量区.(2)从时间变化特征来看,近10年西北地区年均AOD变化范围为0.18~0.22,2011年起呈缓慢下降趋势,平均年降幅约为0.32%;南疆地区呈现较为明显的年际变化特征,与沙尘天气强弱、频次的年份分布直接相关;东部地区在2011~2015年,下降趋势显著,平均年降幅达到1.1%;北疆和青藏地区年均AOD整体保持平稳;西北地区不同区域AOD季节变化均呈现从春季至秋季逐步下降,冬季再次回升的相同关系.     

京津冀地区MODIS 3 km气溶胶光学厚度产品与10 km产品的对比分析

本文以京津冀为研究区,对该地区的大气气溶胶光学厚度的分布及变化进行分析.利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,对最新发布的MODIS/Aqua C6.1 3 km AOD产品在京津冀地区的适用性进行验证,并将3 km产品与MODIS/Aqua C6.1 10 km产品进行对比.分析结果表明:MODIS 3 km AOD产品比AERONET地基AOD的相关性高,相关系数达到了0.95;与MODIS 10 km AOD产品相比,其下垫面为城市地区的反演精度低;在时空分布上,MODIS 3 km AOD产品更好的呈现了气溶胶梯度变化,季平均结果中,四季3 km AOD值都略高于10 km产品.以上结论可为MODIS 3 km AOD产品在京津冀地区的使用提供了借鉴与参考.     

MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应差异

以喀斯特地区植被为研究载体,利用2001-2010 年MODIS NDVI、MODIS EVI 序列和气候资料,分析两种植被指数与同期及前1-9 期水汽压、降水量、相对湿度、最高气温、最低气温、平均气温、露点温度、气压、风速、日照时数多个气候因子的相关性及响应差异,为合理选择植被指数序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:①喀斯特地区植被EVI和NDVI与多数气候因子显著相关,但二者对气候因子的响应有明显差异。除日照外,EVI 与其他各气候因子相关性明显高于NDVI。与NDVI相关性较高的气候因子为日照、最高气温、平均气温,其对应的相关系数平均为0.616、0.535、0.474;而与EVI相关性较高的气候因子为水汽压、平均气温、露点温度,其对应的相关系数平均为0.857、0.844、0.839。②喀斯特地区植被EVI和NDVI对多数气候因子的响应存在明显的滞后性,较之于EVI,NDVI对气候因子的响应更为滞后。EVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前1 期,NDVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前2 期。两种植被指数对日照、风速的响应无滞后性。除相对湿度、日照、风速外,各站点两种植被指数与其他各气候因子在0-9期的响应趋势均较一致。