基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法

在遥感应用领域，植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响，使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况，造成其应用的局限性。提出了一种简易方法，仅通过中巴资源卫星(CBERS：China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体，推算卫星接收到的大气程辐射，消除了大气对归一化植被指数(NDVI：Normalized Differece Vege—tation Index)的影响，减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明，该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。     

草地植被指数季节变化的遥感动态监测研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,针对MODIS的应用特点,借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展,探讨了草地变化动态监测的方式和方法。以乌鲁木齐地区为研究对象,用植被指数最大合成法,合成了该地区2004年4月至10月每个月的最大植被指数图。同时,利用每月合成的最大植被指数图,以乌鲁木齐南郊天山中段北坡的草地为典型研究区,通过典型区野外实地采样得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据,并利用ENVI软件提取出典型区各样点的植被指数值,分析了遥感植被指数与植被生物量的相关关系,从而建立起了植被指数在草甸和草原不同季节的生物量估测模型。     

一种由卫星遥感资料获得的修正的土壤调整植被指数

目前,通过卫星遥感资料确定区域面上植被分布、类型的研究受到许多实用领域的普遍重视,并由此提出了许多形式不同的植被指数。由于土壤背景噪声是造成植被指数不确定的重要原因之一,为此不同学者在标准化差值植被指数的基础上提出了多种旨在能消弱土壤背景噪声的土壤调整植被指数,如权重差值植被指数、土壤调整植被指数和转化土壤调整植被指数等等。这些植被指数不同程度上消弱了土壤背景噪声,但是必须预先已知下垫面植被的密度分布或覆盖百分比,也就是说仅适合于求解某一小范围植被覆盖变化较小下垫面上的植被指数,而且其动态范围也偏小。本文提出了一种修正的土壤调整植被指数,土壤调整因子由植被指数自身调整,不需要其它辅助信息。计算结果表明其动态范围较大,与最佳土壤调整因子下的土壤调整植被指数差异小,因此对应用卫星遥感资料求解区域面上土壤调整植被指数极其有效。     

气象卫星遥感在为农业服务中的应用现状及前景分析

八十年代后期以来,利用极轨气象卫星进行自然灾害和生态环境的动态测回已得到广泛的应用,如洪水和森林火灾监测、小麦长势和估产、草场和高原积需监测等方面都发挥了重要作用.土壤温度、地表温度、水稻、玉米等多多种作物长势监测、作物估产和面积估算、作物和森林的大面积病虫害监测、植被分类、雪暴、沙暴和地震灾害等监测是正在研究和开拓的新领城,遥感的应用范围正从国家级、省级逐渐向地、县级扩展。随着“9210”工程的实施和正式投入业务运行,国家卫星中心将通过VSAT通信系统向各省、地（市）传送4个通道的板轨卫星光谱资料。因此,建立国家、省、地、县四级卫星遥感应用服务系统,将使遥感为农业报务跨入一个新阶段。     

辽宁省NOAA/AVHRR作物植被指数与降雨量关系的初步分析

1 引言卫星遥感技术的发展为全面监测植被生长状况提供了重要手段,NOAA/AVHRR是应用最广泛的遥感资料来源之一,它以植被指数(Ⅵ)表示植被生长状况。植被指数大小反映了植被条件的优劣,它在植被遥感方面受到广泛的应用,由于气象条件不同,不同地区、不同年份的作物生长状况都有差别,特别是气象条件异常时造成灾害,会严重破坏作物的生长发育,这时可以通过Ⅵ的大小监测作物的受害程度。     

陇东地区近5年植被变化与降水的关系

利用NOAA卫星AVHRR遥感资料，对甘肃省陇东地区1997—2001年地表植被指数的空间分布和年变化进行了分析，并对相应时段内的降水量与植被指数之间的关系，以及降水对该地区植被的影响进行了分析。结果表明，该5年陇东地区平均植被有减小趋势，但北部有所增加；降水量的多少对地表植被的月变化起重要作用，特别是对农作物区植被的影响；对于林区植被，降水的年际变化对地表植被的影响比较小，森林区植被指数最高；2000年及2001年的1～6月，尤其是2001年植被指数最低。     

基于MODIS数据的作物苗期干旱监测方法

针对苗期低植被覆盖情况,在原有的归一化植被指数基础上,增加了土壤调节植被指数,将其与条件温度指数结合,通过与地面实测土壤相对湿度进行相关分析,分别建立作物苗期的干旱监测模型,并与热惯量方法和供水植被指数方法进行对比分析,初步得出辽宁省范围内作物苗期进行大范围干旱遥感监测的最适宜模型为土壤调节植被指数一温度模型.     

利用卫星遥感对干旱进行实时监测和预警

利用EOS／MODIS卫星资料反演对地表覆盖的植被信息归一化植被指数（NDVI）和地表温度（TS）信息，通过建立温度植被旱情指数，对研究区域进行旱情实时监测，并应用GIS对旱情变化动态进行监测和预警，初步建立了干旱遥感监测与预警实时系统，能够快速反应各地区旱情发生发展情况，在业务和服务中有较好的应用价值。     

CG-LTDR卫星气候数据集及其在中亚地区的应用*

全球及中国区域长时间序列卫星数据集(CG-LTDR)包括地表反照率、叶面积指数、土地覆盖分类、植被指数和积雪覆盖产品。为了应用CG-LTDR和其他卫星气候数据,基于WEBGIS技术建立了CG-LTDR系统,实现对卫星气候数据集的在线管理和显示分析功能。本文介绍了CG-LTDR卫星气候数据集及显示分析系统,并利用NDVI数据对中亚及周边核心区的植被状况和长期变化进行分析。结果表明:哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦地区及新疆西部和北部植被平均状况较好。中亚地区的植被在20世纪90年代和2000年代整体状况较好,20世纪80年代相对较差,2010年后空间变化不均。特别是从21世纪开始我国西部沙漠化程度加重,一些地区地表植被严重破坏,生态环境变化不容乐观。由于中亚地区常规观测少,利用CG-LTDR卫星气候数据集对中亚地区进行应用具有很好的意义,CG-LTDR可以为农牧资源和生态环境提供有效信息。     

我国温度植被旱情指数TVDI的应用现状及问题简述

植被指数和地表温度是2类常见的遥感干旱监测方法,它们分别利用植被受旱时植被指数降低和植被冠层温度升高这2种重要的生理表现来监测干旱。但植被指数对干旱指示具有一定滞后性,地表温度监测干旱时易受土地背景等影响。基于特征空间的温度植被旱情指数(TVDI)综合了植被指数和地表温度监测干旱的特点,物理意义明确,克服部分单独使用植被指数或地表温度的缺点,是目前干旱研究和业务应用中使用最广的遥感干旱指数之一。本文介绍了TVDI的原理、计算方法、应用中的改进及TVDI干旱监测方法,旨在为TVDI的研究及应用提供一些参考。