基于MODIS数据的河南省冬小麦产量遥感估算模型

小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义。对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报。文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型。以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度。同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性。在最佳时相的选择上,根据冯美辰（2010）以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20Et植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定闪素,因此文章选用5月8El和4月20日进行冬小麦估产研究。结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象冈子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型。利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70．2％N99．7％之间,平均精度为90．7％;遥感模型预测精度在68．1％到95．5％之间,平均精度为83．9％。表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考。     

渭河流域地表植被覆盖对气候变化的响应研究

气候变化通过改变植物生长环境,从而影响植物生长。了解植物与气候之间的内在关系,长期动态监测和评估植被覆盖情况至关重要,同时有利于深刻理解生态恢复机制。渭河流域地理位置特殊,生态环境脆弱,在其周围及黄河下游生态环境保护中有重要地位。为揭示植被时空变化格局以及对气候变化的响应,以渭河流域作为研究对象,采用差值法、线性回归斜率法及相关系数法分析2000-2019年渭河流域在不同气候分区下NDVI分布特征及NDVI与降水、气温的相关性和滞后性。研究结果显示：（1）2000-2019年,渭河流域NDVI呈波动上升的趋势,各分区NDVI增长率表现为半干旱区(0.053 8/10 a)>半湿润区(0.044 3/10 a)>干旱区(0.036 6/10 a);(2)2000-2009年、2009-2019年NDVI均表现为改善态势,但2009-2019年改善程度减缓,斜率从0.072 7/10a降低为0.035 1/10a,差值法改善区面积由98.20%降低到86.12%,线性回归斜率法改善区面积由87.69%减小到61.86%;(3)在季尺度、月尺度上,与降水相比,气温对渭河流域植被生...     

基于MODIS火点指数监测森林火灾

在利用MODIS红外辐射遥感数据分析异常热点光谱辐射特性的基础上,提出了一个新的火情监测模型归一化差异火点指数,并通过几起较大的森林火灾对该模型进行了分析和验证,给出了该监测模型的详细算法。EOS—MODIS探测器具有多光谱、高光谱及热点监测动态范围宽的特点,MODIS的新一代多光谱探测器NPOESS NPP VIIRS同样继承了MODIS的优势,为归一化差异火点指数算法模型提供了广阔的应用前景。     

1982—2009年青藏高原草地覆盖度时空变化特征

利用GIMMS和SPOTVGT两种归一化植被指数(NDVI)数据对青藏高原地区1982—2009年期间草地覆盖的时空变化进行研究,结果如下:①青藏高原草地植被覆盖的年际变化存在着显著的空间差异。趋于升高的区域主要分布在西藏的北部和新疆的南部;趋于下降的地区主要分布在青海的柴达木盆地、祁连山、共和盆地、江河源地区及川西地区。②青藏高原草地覆盖度年际变化趋势分析表明,在90%的显著性检验水平上,降低和增加面积的比率为0.31,草地植被覆盖水平总体趋于升高态势。③以10 a为步长的分析表明:草地盖度呈现持续增加的区域主要分布在西藏北部;阿里地区草地盖度表现为先减少后增加;雅鲁藏布江流域草地盖度呈现先增加而后减少;而持续减少的区域主要分布在青海省以及川西地区,其中青海省分布最广;统计结果显示,高原大部分地区草地盖度具有升高的态势。     

基于多维特征优选支持向量机算法的城市土地利用变化遥感监测

随着遥感影像时、空、谱、辐分辨率和数据处理能力的提升,综合多维影像特征已成为提高土地利用分类精度的关键.目前并非所有特征均有助于分类,且传统分类仍拘泥于单一特征,因此,急需有效的特征优化选择方法.基于光谱指数、穗帽变换、最小噪声分离、高斯滤波、灰度共生矩阵等变换提取了Landsat TM/ETM+/OLI影像的31维特...     

基于ETM影像的植被指数在土地利用中的特征——以雅安市雨城区为例

利用LandSAT7号卫星的ETM数据、土地利用现状数据，在GIS空间分析工具与ERDAS空间建模语言的支持下，提取ETM影像的RVI、NDVI和MSAVI等3类植被指数，在ArcGIS中应用样带统计分析工具，统计并分析3类植被指数在各土地利用类型中的分布与特征。结果表明：RVI与NDVI、MSAVI在各土地利用中的特征相似，都能较好的反映土地利用类型的覆盖程度，但各植被指数的表现形式有异，即RVI值高的，NDVI、MSAVI值较低，代表的植被覆盖度也较低，反之亦然；3类植被指数能较好的区分出农田用地、非植被覆盖区、植被覆盖区，而林地与灌木林、早地与园地则不易区分。     

基于RS和GIS的2008年长江中下游雪灾监测——以湖北省为例

2008年1月中旬至2月初,我国长江中下游地区出现了大范围持续低温、雨雪、冰冻天气气候事件,造成了特大积雪灾害。以湖北省为例,基于RS和GIS技术对这次雪灾进行了动态的监测评估。利用连续多天的卫星遥感资料和积雪深度观测资料,在GIS的支持下,计算归一化差分积雪指数（NDSI）,提取积雪分布信息,并根据不同海拔高度,确定了积雪深度的NDSI分层阈值,实现了3层积雪深度(0～10、10～20 和20～30 cm)的判识。针对积雪区内不同的土地利用类型,统计了不同深度的积雪面积。结果表明：湖北省近90%面积被雪覆盖,其中江汉平原、鄂东北和鄂东南等地雪灾最为严重,部分地区积雪深度在20 cm以上;水田、旱地等农业用地以及湖泊、水库、河渠等水系积雪最为严重,居民点用地也有较大范围的积雪,居民生活受较大影响;2月2日以后积雪面积逐日减少,到2月8日,积雪基本融化。在上述研究基础上形成了基于RS和GIS的长江中下游积雪监测的业务流程.     

基于无人机可见光影像的绿色植被提取

在分析健康绿色植被光谱特性及无人机可见光影像典型地物各波段像元值差异的基础上,提出一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段信息的新型绿色植被指数——差异增强植被指数(DEVI).利用该指数及其他8种常见可见光植被指数结合不同阈值方法提取研究区域绿色植被信息,并采用地表真实感兴趣区和基于SVM的监督分类方法进行精度量化评价....     

NCIVI及其在城市绿化航空遥感调查中的应用一以宁波市为例

植被信息提取是城市绿化遥感调查的关键内容之一，在分析城市彩红外航空摄影特点的基础上，研究了彩红外航空遥感图像植被信息的表现特征，提出了针对城市绿化航空遥感调查新的植被指数——非线性彩红外植被指数(NCIVI)，并应用于宁波市城市绿化调查。研究结果表明，NCIVI对城市绿化提取效果明显优于NDVI，正确提取串可以提高3．5％。     

1996～2015年云贵川草地生态系统生产力的时空格局

云贵川草地是中国草地的重要组成部分,在我国生态文明建设和响应全球气候变化中具有重要的地位,分析其净初级生产力（NPP）变化格局具有重要意义。利用研究区的AVHRR、MODIS遥感影像等数据及周边地区的气象资料,结合改进的CASA模型,对云贵川地区草地1996～2015年20 a间的NPP及草地植被相关生态特征进行估算,并对其时空特征及影响因素进行分析。结果表明：（1）20 a间云贵川草地NDVI值变化规律性明显,97.18%的草地面积年平均NDVImax呈现增加趋势。（2）20 a间云贵川草地NPP总体上呈现出“西北低、西南高、东部居中”的空间格局,年均NPP值为420.85 gC·m-2。 （3）时间格局上,20 a间整个云贵川区域逐年平均NPP值虽然有一定的波动性,但仍以7.2322 gC·m-2·a-1的速率在增加。20 a间夏季NPP平均值最高,为160.25 gC·m-2;春季次之,NPP平均值为 109.10 gC·m-2;秋季与春季相比,NPP值稍低,为106.10 gC·m-2;冬季最低,为54.03 gC·m-2。