基于遥感方法的长白山地区植被物候期变化趋势研究

目前,越来越多的遥感数据被用来监测大面积植物物候的动态变化。利用长时间序列的SPOT/NDVI旬合成数据,通过double logistic模型获取了1999~2008年长白山地区植被的3个关键物候参数:生长季始期、生长季末期和生长季长度的多年平均值,并绘制了它们的变化趋势空间格局图。结果表明,林地的生长季开始日期为第100~120天,草地和耕地相对较晚,分别为第130~140天和第140~150天;林地和草地生长季的结束日期为第275~285天,耕地的相对较早,为第265~275天;林地、草地和耕地的生长季长度范围分别为160~180 d、140~160 d和110~130 d。植被物候期的变化趋势表现为一定的空间差异性,生长季长度延长区域主要分布在长白山地区的中东部,平均每年延长约0.7 d;缩短的区域在西北地区,平均每年缩短1.1 d。最后通过部分物候观测数据及前人在相同研究区的结果验证了利用double logistic模型提取预测长白山植被物候期的可行性。     

基于Whittaker滤波的陕西省植被物候特征

运用Whittaker滤波重构MODIS NDVI时序数列,利用地理探测器对比滤波前后影像信噪比,采用动态阈值法获取2000-2012年陕西省植被的3个关键物候参数(返青期、枯黄期和生长周期),在此基础上分析了该区植被物候参数空间分布特征。结果表明:(1)Whittaker滤波能够平滑原始NDVI曲线,有效减少原始影像的噪声,提高影像辨识度,并且参数设置简单;(2)陕西省植被物候地区分异明显,不同气候区划类植被物候表现出中温带半干旱区-暖温带半干旱区-暖温带半湿润区-北亚热带湿润区的递变规律:返青期逐步提前,枯黄期逐步推迟;(3)植被物候受高程和纬度影响,并且纬度影响更显著。海拔每升高200 m,返青期推迟1.3 d,枯黄期提前0.6 d;纬度每升高0.5°,返青期推迟3.6 d,枯黄期提前1.2 d。     

基于 NDVI 物候特征的华南地区冬种马铃薯遥感提取方法

马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

基于多源信息的区域尺度山地植被带数字化提取

山地植被带的提取及分析是地学和生态学研究的基础问题之一.利用野外点/线调查和历史文献资料,可以对局域尺度山体的植被带进行归纳和描绘,而在区域乃至全球尺度上更多依赖于学者的经验和知识.利用内蒙古大青山地区1∶100万植被图、1∶10万土地利用图、1∶25万DEM等,设计逻辑判别规则,提取典型的山地植被带斑块;然后基于贝叶斯识别算法,利用地形、水热和太阳辐射等因子对区域尺度山地植被带进行空间分布模拟,最终提取的植被带具有较高的精度,总体精度为74.53％,Kappa系数为0.69.研究表明,利用多源数据可以提取和模拟区域尺度山地植被带连续分布格局,中小比例尺空间数据的集成应用使得该方法的推广具有较大的可行性,为进一步获取大陆及全球尺度的山地植被带数据奠定了基础.     

基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类

滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。     

黄土高原植被物候对季节性干旱的敏感性响应

在全球变暖的背景下,干旱事件发生频率和强度的增加导致陆地生态系统中植被多样性发生重大变化,研究植被物候对季节性干旱的响应对保护黄土高原的生态系统具有重要意义.基于MODIS遥感归一化植被指数(MODIS NDVI:MOD13Q1)数据及降水和气温逐月格点数据,采用岭回归分析方法,探讨黄土高原植被物候对季节性干旱的敏感性...     

中国东北地区植被NPP时空变化及其对物候的响应研究

植被净初级生产力(NPP)与物候变化的关系对研究区域生态系统进程具有重要意义。该文首先基于GIMMS NDVI3g数据集、气象数据和植被类型图,采用遥感估算模型估算了中国东北地区植被NPP;然后利用多项式拟合法对NDVI时序数据进行重建,并采用动态阈值法提取了植被物候期;最后分析了植被NPP与物候的关系。结果表明:1)1982-2013年东北地区植被平均NPP在100~700gC·m~(-2)·a~(-1)之间,大部分耕地和林地的NPP呈增加趋势;草地、草甸、农林交错带植被的NPP主要呈减少趋势。2)耕地的生长季起始日期在第121~150天,生长季结束日期在第271~280天,生长季长度集中在120~150d,且呈缩短趋势;大部分林地的生长季起始日期在第100~120天,生长季结束日期随地域不同差别较大,主要在第261~290天,且生长季长度呈延长趋势。3)耕地和草地植被的NPP和生长季起始日期主要呈正相关,与生长季结束日期和生长季长度呈负相关;灌丛的NPP与生长季起始日期呈负相关,与生长季长度呈正相关;落叶针叶林、落叶阔叶林、草甸的NPP与生长季起始(结束)日期以及生长季长度的关系因其所处的地理位置不同存在差异。整体而言,东北地区植被NPP与物候的响应规律较为复杂,呈现出明显的植被类型差别及空间差异性,尚需考虑引入地形、群落结构等因子进行深入研究。     

基于多源遥感影像的洞庭湖地形提取方法

湖底地形数据是湖泊流域规划与治理、湖区冲淤变化研究、水资源利用和生态环境保护的重要基础。但传统的大型湖泊湖底地形数据获取手段耗时长、投入大,因此,有必要研究一种基于遥感影像快速获取湖底地形数据的方法。本文以洞庭湖为研究对象,采用Landsat和MODIS系列遥感影像提取湖区边界,基于趋势面分析法和克里金插值法,反演湖区边界各点对应的水位,将带有水位信息的边界点作为高程点实现湖底地形反演,进一步用实测湖底地形验证反演方法的可靠性。研究结果表明,克里金插值法水位反演效果较好,交叉验证的误差标准平均值在0.2 m以内,水位样本点分布较多处,基于克里金法的地形反演绝对误差在1 m以内。本文利用湖泊淹没区域变化的特点快速获取湖底地形,对湖区演变分析、综合治理与保护等具有重要意义。     

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。     

伏牛山地森林植被物候及其对气候变化的响应

研究植被物候是理解植被与气候关系的重要途径。在植被对气候变化响应的敏感地区,开展植被物候研究有助于揭示气候变化对植被的影响机制。基于2000-2015年MODIS EVI时间序列影像数据,利用Savitzky-Golay （S-G）滤波方法和动态阈值法提取伏牛山地2000-2015年森林植被物候参数,结合气温、降水数据,运用Man-Kendall趋势检验、Sen斜率、ANUSPLIN插值和相关性分析等方法,研究伏牛山地森林植被物候对气候要素（气温、降水）变化的响应。结果表明：① 伏牛山地森林植被生长季始期主要集中在第105~120 d,生长季末期主要集中在第285~315 d,生长季长度主要集中在165~195 d。从海拔梯度看,随海拔升高,生长季始期、末期和长度整体上分别呈显著推迟、提前及缩短趋势。② 生长季始期和生长季末期整体上呈推迟趋势,推迟的像元分别占森林植被的76.57%和83.81%。生长季长度整体呈延长趋势,延长的像元占比为61.21%。生长季始期变化特征主要是由该地区的春季气温降低所导致的。③ 研究区森林植被生长季始期与3月平均气温呈显著偏相关,且呈负相关的区域最多,即3月平均气温降低,导致生长季始期推迟;生长季末期与9月降水呈显著偏相关区域最多,且两者主要呈正相关,即9月降水增加,使生长季末期推迟。植被生长季长度由整个生长期的气温和降水来共同作用,对大多数的区域而言,8月的平均气温和降水与生长季长度的关系最为密切。     

青藏高原植被净初级生产力对物候变化的响应

该文开展了全球变暖影响下青藏高原植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)对物候变化响应机制的研究。首先,基于MODIS MOD13Q1NDVI数据集,采用动态阈值法和CASA模型分别反演了2002-2012年青藏高原植被物候和植被NPP。而后研究了青藏高原物候和NPP时空演变格局,分析了青藏高原不同生态单元、不同植被类型的NPP对物候变化的响应机制。结果表明:1)2002-2012年青藏高原高寒植被生长初期(Beginning of Glowing Season,BSG)提前(0.034d/a),生长结束期(Ending of Growing Season,EGS)推后(0.299d/a),生长期(Length of Growing Season,LGS)延长(0.300d/a),植被NPP与此相应出现不同程度的增加(1.494gC·m-2/a)。2)青藏高原植被NPP对植被物候变化的响应出现明显的区域分异。整体上青藏高原植被LGS的延长促进了NPP的增加,但由于不同地区主导气象因子的差异,两者之间的响应关系也存在明显差异。3)春季物候的提前对NPP所带来的影响明显大于生长结束期,而BGS主要靠影响春季NPP的累积进而影响全年植被NPP的总量。     

近20 a呼和浩特市城市化对植被物候的影响

了解植被物候与城市化之间的关系对于认识人类活动对生态系统的影响至关重要。基于呼和浩特市近20 a MODIS的两种植被指数数据,利用动态阈值法提取了植被物候,结合城市化指标,研究了2001—2020年呼和浩特市植被物候对城市化的响应。研究表明:森林和灌木地返青期(Start of growing season,SOS)发生较早(平均值第132 d),但其枯黄期(End of growing season,EOS)也较早(第265 d)。SOS较晚的是耕地(第168 d),EOS较晚的是草地(第275 d),表明研究区木本植物SOS和EOS均早于草本植物。人造地表植被物候年际变化较大,在SOS和EOS的物候变化率分别为每10 a提前4.1 d和推迟0.7 d。此外,以人造地表比率和城乡梯度信息(即从城市核心到周边农村地区的同心环)为城市化指标,探讨了呼和浩特市中心城区植被物候对城市化的响应。研究发现SOS随人造地表比率上升而提前,EOS则出现相反的趋势。从城乡梯度上看,在特定范围内,远离城市中心SOS波动上升,即距城市中心越远植被SOS越晚,而EOS逐渐下降,即距城市中心越远植被EOS越早。总之,不同的城市化指标显示了植被物候对城市化的非线性响应。     

蒙古国植被物候特征及其对地理要素的响应

蒙古高原是中国重要的北方生态屏障。在全球气候变化的背景下,研究蒙古国植被物候变化特征对于认识蒙古国草地生态系统对气候变化的响应和促进区域畜牧业可持续发展具有重要意义。本研究利用非对称高斯拟合法对蒙古国2001—2019年MOD13Q1产品中的归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）数据拟合,得到较为平滑的NDVI时间序列数据;基于TIMESAT平台,采用动态阈值法分析获得蒙古国连续19a植被物候数据。研究分析了蒙古国植被物候的空间分布及年际变化趋势,发现蒙古国植被返青期（Start of growing season,SOS）主要集中在110~150d,总体呈微弱推迟趋势,植被枯黄期（End of growing season,EOS）主要集中在270~310d,总体呈提前趋势,从而导致蒙古国生长季长度（Length of growing season,LOS）呈缩短趋势,且缩短时间最长可达2d以上。采用偏相关分析方法分析了植被物候对地形、降水、地表温度等地理要素的响应,表明蒙古国植被物候具有明显的空间异质性和海拔依赖性,不同植被物候对降水、地表温度（Land Surface Temperature,LST）的响应不同,SOS与日间LST呈显著正相关,EOS与夜间LST呈显著正相关,而LOS与年均降水呈显著负相关关系。     

基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取

棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年（1景/1月）36景哨兵2号（Sentinel-2）数据,构建归一化植被指数（Normalize difference vegetation index,NDVI）和红边归一化植被指数（Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI₇₈₃）时序数据;采用Savitzky-Golay（S-G）滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据（NDVI Fit）、（RENDVI₇₈₃ Fit）、物候特征（RENDVI₇₈₃ Ph）、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类（RFC）方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明：（1） NDVI和RENDVI₇₈₃时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月（苗期）到8月初（开花盛期）有明显的上升趋势,在8月末至9月（花铃期）达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI₇₈₃时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。（2） 11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。（3） RFC方法对特征数据集（RENDVI₇₈₃ Fit+物候特征优选组合）分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。（4） 研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km²,占研究区总面积的24.67%。     

基于NOAA NDVI的植被生长季模拟方法研究

在近几年里, 大尺度的植被生长季监测已经成为全球气候变化研究中的一个重要科学问 题。NOAA/NDVI 数据为研究植被生长季时空变化规律提供了重要手段。文章综述并分析比较了 基于NDVI 估测植被生长季开始、结束、长度等特征参数的方法: NDVI 阈值、时间序列分析、物候 期的频率分布型与NDVI 相结合、主分量分析、利用曲线进行拟合等方法。受不同因素影响, 各方 法有不同的应用局限性, 因此, 在以前研究的基础上, 利用较常用的四种方法: 阈值法、滑动平均 法、最大变化斜率、曲线拟合模型模拟了锡林浩特1991～1999 年的草原生长季, 最后利用野外实 测的草原返青期验证了监测结果。结果表明: 与地面观测数据相结合, 基于阈值可得到较好的草 原返青期; 基于曲线拟合模型能适用于大尺度上的植被生长季变化监测, 但存在问题是拟合曲线 很难接近于实际曲线, 因此, 需要进一步研究的内容是选择合适的曲线估测模型, 监测不同植被 类型生长季的年际变化规律。     

融合多源数字信息的流域水系提取方法研究

由于DEM数据不包括河流、湖泊(水库)及流域边界和堤坝等信息,因此常规仅依靠DEM提取水系的方法不能反映平坦区域及受人类影响强烈区域水系的真实特征。该文建立了融合DEM、河流、湖泊水库、流域边界和堤坝等多源数字信息的流域水系提取方法,对多源信息进行栅格化,采用所提出的高程-距离函数对DEM进行校正,使得提取的数字水系与实际水系精确拟合。将该方法应用于山区太湖西苕溪流域老石坎水库及其上游集水区和平原丘陵分布区的淮河史灌河蒋家集站、梅山、鲇鱼山水库区间流域,提取的河网结构与地图信息拟合较好。     

六盘山山地植被物候地带性分异及其对气候变化的响应

山地系统作为植被脆弱带及气候转换与变化的敏感区,能直观反映植被对全球环境变化的响应及适应过程.该文基于1982-2015年GIMMS NDVI 3g时间序列数据集,利用TIMESAT 3.3动态阈值法提取六盘山山地植被物候参数,结合气温、降水及光照数据集,利用最小二乘法趋势检验、偏相关分析等方法,研究六盘山山地植被物候分异规律及其对气候变化的响应.结果表明:1)六盘山山地植被生长季始期推迟幅度为11.1 d·km-1,生长季末期提前,导致生长季长度缩短幅度为22.6 d·km-1.2)生长季长度和生长季始期空间格局相似,由西北高海拔地区向东南低海拔地区呈山地垂直地带性规律;生长季中期以36°N为界,呈纬度地带性规律,生长季末期以106°30′E为界,经度地带性变化规律显著.3)气候因子在植被不同生长阶段的主导作用不同,气温对六盘山物候变化影响最显著;3月气温升高促使夏季物候提前,9月降水增加促使秋季物候推迟;6月气温升高与9月降水增加导致耕地生长季中期显著推迟,灌木、林地生长季中期显著提前;生长季始期对3月日间最高气温的负敏感性最强,生长季末期对9月夜间最低气温的正敏感性最强,该结论与植被生长生理特征一致.     

中南半岛植被物候与极端降水的变化特征及关联

利用MCD12Q2数据提取中南半岛的植被物候指标,采用Sen+Mann-Kendall法、灰色关联分析及R/S分析等方法,分析中南半岛地区生长季开始、生长季结束、生长季长度及极端降水指标的时空分布特征及其关联,并预测物候指标的未来变化趋势。结果表明：1) 2001—2018年中南半岛生长季开始及结束时间均表现出东部地区早于西部的空间特征,半岛生长季长度多保持在8～9个月左右;除暴雨日数指标,极端降水指标的空间分布特征与年总降水量的空间分布相似,大致呈西高东低;2）生长季始期与生长季末期以提前趋势为主,生长季长度以缩短趋势为主;年尺度降水量与强度无明显变化,但单日最大降水量、极强降水量和暴雨日数指标呈下降趋势,中雨日数、大雨日数和连续有雨日数指标均呈上升趋势,表明中南半岛极强降水事件减少,中等强度极端事件增多,降水事件的持续时间变长;3）各物候指标的主控极端降水指标类型空间分布模式相似且集中,植被物候与区域气候密切相关;4）中南半岛各物候指标未来变化趋势与过去变化趋势相反,且以延后趋势为主。     

基于因子分析方法的中国植被NDVI与气候关系研究

利用1982~2000年NDVI数据和气象台站资料,对我国几种植被型组和气候的相关关系进行了研究。首先利用NDVI结合植被类型图将我国植被划分为9种植被型组;然后利用因子分析方法进行了气候指标的选择并采用相对湿度、平均最高温度和平均风速作为本研究的气候因子;最后对7种植被型组NDVI值同相应季节及其前三个季节的气候指标进行了相关分析。结果表明,利用因子分析方法选择的气候指标可以较好地进行植被气候关系分析;在我国温度条件比水分条件更明显地影响植被的生长,水分条件较其他气候因素对植被生长表现了更明显的滞后效应;而平均风速则对我国荒漠植被生长有较大的影响。