HJ-1-CCD与MODIS数据的NDVI比较分析

利用辐射传输模型对HJ-1-CCD数据进行大气校正并反演出植被指数,和MODIS标准产品数据进行对比,并对典型区域的结果相关性和差异性进行了统计分析.结果显示:①当下垫面为相对均一的地表时,如耕地、有植被覆盖的山地、水体等,两传感器反演出的植被指数相关性(r)和相对差异分别为耕地(0.74,10％)、山地(0.69,12％)、水体(0.78,5％);②当下垫面为较为复杂的地表时,如建筑用地(含居民住宅区)等,两传感器的相关性(r)仅为0.58、相对差异达到18％;③在估算小范围区域且地表覆盖较为复杂的下垫面植被指数时,HJ-1-CCD因其相对较高的空间分辨率,能有效减弱混合像元的影响,进而提供更加丰富的植被指数信息.     

基于NDVI数据的三江平原农田物候监测

物候现象被称为气候变化的积分仪,研究农田物候现象对农业生产有重要的指导意义。多时相遥感影像使区域物候监测成为可能。利用傅里叶级数对MODIS NDVI数据进行平滑,结合地面观测资料,采用动态阈值法提取物候信息,并与实际观测结果进行比较分析。研究结果表明:三江平原大部分农作物在第120~130 d开始生长,在第250~260 d左右停止生长,2003年三江平原农作物开始生长和结束的时间较早,2005年开始生长日期比2003年有所推迟,2007年农作物开始生长的日期早于2005年,但生长季结束的日期比2003年和2005年都晚,2007年生长季长度较长。采用MODIS NDVI数据获取的物候参数具有一定的可靠性,在农田大面积分布区域监测结果更为准确。
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北京植被物候时空变化及其对城市化的响应北大核心CSCD

植被物候是气候变化和外界环境变化的感应器。鉴于当前植被物候研究多在生态区,城市相对较少,以北京为研究区,基于2001—2019年MOD13Q1植被指数产品,利用动态阈值法提取研究区内植被的物候参数,即生长季开始期(start of season,SOS)、生长季结束期(end of season,EOS)和生长季长度(length of season,LOS),揭示植被物候期的时空变化特征并利用相关分析法研究其对城市化的响应。研究表明:2001—2019年,北京出现植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长的现象,城区和郊区亦然。植被物候在城郊方向上表现出明显的梯度现象,且城区生长季开始期最早、结束期最晚和长度最长。城市化的发展对植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长具有重要作用,不同地区的植被物候受城市化影响具有差异性。     

基于MODIS时间序列森林扰动监测指数比较研究

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因素之一,遥感可定期地获得大面积森林覆盖数据,成为定期和连续森林扰动监测的重要手段,基于时间序列数据的森林监测成为主要方式。研究利用2001~2013年MODIS时间序列遥感影像,以福建省为例,利用NDVI、NBRI、NDMI、IFZ和DI 5种森林扰动监测指数,结合植被变化追踪算法提取森林扰动区域,并从光谱响应特征和对不同扰动类型的响应能力等方面,分析了对我国南方森林扰动的监测能力。结果表明:DI对森林砍伐、森林病虫害和植树造林3种扰动类型的响应能力较强,NBR对森林火灾最为敏感,NDVI对4种扰动类型的响应能力相对较弱;5种指数中DI对森林扰动的响应能力较强,森林扰动提取精度最高,IFZ次之,NDMI和NBR监测精度相当,且优于NDVI。     

21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

利用MODIS EVI时间序列数据分析福建省植被变化(2000~2017年)

以全国森林覆盖率最高的福建省为研究对象,利用2000~2017年夏季的MODIS EVI植被指数数据和气象与非气象因子进行协同分析,以揭示近17年福建植被的时空变化及其影响因子。结果表明:研究期内福建的EVI均值整体上升,从2000年的0.454上升至2017年的0.505,17 a间上升了11.2%,表明福建省的植被整体处于变好的状态,且在中部和西南部的变化最明显。相关分析表明,在研究期内,气象因子(气温和降水)对EVI变化的影响不显著,植被的变好主要为非气象因子的作用。EVI的提高主要得益于2003年福建省建设生态省后森林覆盖率的提高,并和2012年开始的水土流失治理有明显关系,这说明人类活动的积极作用对福建植被的变好起到了关键的作用。     

古尔班通古特沙漠梭梭林地NDVI的时间效应-基于物候变化和MODIS图像的研究

遥感图像信息提取研究是遥感研究中的一个关键问题,也是遥感研究的热点和难点之一。使用2000~2010年MODIS-NDVI 16 d合成数据和物候记录,借助GIS空间分析和统计分析方法,重构了古尔班通古特沙漠梭梭林地Mean NDVI时间序列特征曲线。分析物候与Mean NDVI时间序列表明,梭梭林地内的短命植物生长期早于梭梭。研究梭梭林地Mean NDVI时间序列曲线发现,曲线中存在一个明显区别于其他地物的特征点,该点可以作为梭梭林地信息“诊断点”。根据“诊断点”特征构建了梭梭林地特征指数模型(HFFI),进而反演了古尔班通古特沙漠梭梭林地信息,并利用地面实际观测资料进行验证,结果表明分类精度达到83%。     

基于MODIS NDVI时间序列数据的藏北草地类型识别

选取西藏自治区申扎县北部部分区域作为藏北草原的典型代表区进行研究。对区域内2009年全年23期MODIS NDVI数据收集处理,得到23个波段的时间序列数据。通过Savitzky-Golay滤波算法优化时间序列数据并对不同类型的时间序列曲线做对比分析,提取分类的特征波段。最后采用非监督分类法把研究区分为沼泽草甸、高寒草甸、中盖度草原、低盖度草原、裸地和水体6种类型,并结合地形数据分析了其中4种草地类型的空间分布特征。一系列的处理结果及分析内容证明了MODIS NDVI时间序列数据在藏北草地类型识别方面的可行性和适用性。     

基于MODIS NDVI的中国东部植被覆盖时空变化特征

基于2001~2010年逐月MODIS NDVI产品,采用Mann-Kendall检验和Hurst指数,研究中国东部及5个子区(东北区、黄淮海区、长江中下游区、江南区和华南区)植被覆盖的时空动态特征。结果表明:10 a期间中国东部植被覆盖以不显著改善和不显著退化特征为主,前者稍占优势,4个季节中秋季改善状况最显著;未来态势主要表现为不显著改善且未来将持续改善和不显著退化且未来将持续退化两种特征。植被覆盖为不显著退化且将持续退化的区域主要分布在大型城市或城市群周围;5个子区中,除江南区年内主要表现为不显著退化且将持续退化特征外,其余4区均主要表现为不显著改善且未来将持续改善特征。     

基于遥感的黑河流域植被物候空间格局提取分析

植被物候的检测对于认识自然季节现象的变化规律,服务农作物生产、全球变化、生态学应用方面具有重要价值。植被指数是描述植被数量、质量、植被长势和生物量指标的重要参数。利用SPOT VEGETATION NDVI时间序列数据,采用Savitzky-Golay滤波方法重建了NDVI的年内变化序列,并利用此数据提取了黑河流域植被物候空间分布格局。结果表明,采用此方法得到的植被物候信息和该区域的农事历信息符合较好。黑河流域植被物候具有明显的空间格局。上游的高寒草地区生长季长度较短。中游地区受人类活动影响严重,较为符合该区农作物生长信息。     

Spatio-temporal Analysis of Vegetation Phenology with Multiple Methods over the Tibetan Plateau based on MODIS NDVI Data

In the context of global climate change,vegetation phenology analysis based on remote sensing has become an critical method for studying the characteristics of physical and physiological changes of vegetation.This paper uses the MODIS NDVI time\|series data of 96 meteorological stations over the Tibetan Plateau during 2000\|2014 to explore the development trend of vegetation phenological and geographical environment factors of each meteorological station,typical vegetation coverage and the whole plateau region.Firstly,using three cubic spline function method (Spline),double logistic function method(D\|L)and singular spectrum analysis (SSA),NDVI time\|series data is reconstructed,then using the derivative method (Der)and threshold method (Trs),the key parameters of phenological information is extracted,after that differences and application conditions between the six methods are analyzed and compared.Secondly,using M\|K test trend analysis method,the phenological development trend of each site and area were calculated,the relationship between phenological development trend and altitude,precipitation,temperature is studied.Finally,by the Growing season length(GSL)obtained by temperature threshold method,LOS is compared and verified.in grassland and forest land cover types,SSA,Spline,D\|L combined with threshold method to get the Start of Season(SOS),end of season(EOS),Length of season (SOS)respectively is a good combination strategy.(2)The spatial differences of various phenological parameters extracted by different methods are large,and the trend is relatively consistent at small scales.Southeast humid and semi\|humid shrub steppe region and northwestern desert steppe in the Tibetan Plateau,SOS and EOS delayed,but LOS prolonged;southwestern humid region,SOS and EOS delayed,LOS shortened;widely distributed grassland,the phenological parameters did not show significant tendency.(3)Temperature is related to the development trend of phenological parameters.With temperature increasing,the phenomena of SOS advance,EOS lag are presented.Because of the complexity of the plateau landform and climate,there was no significant relationship between phenological development trend for most of the site with the altitude and precipitation,only a few sites have strong correlation,the correlation between GSL and LOS also showed similar characteristics.For remote sensing based phonological analyses,our study identify there is no method existing here that is a adaptive across all the Tibetan Plateau.in addition,at point scale the phenological parameters do not represent a significant earlier or later trend.     

Comparison of BJ-1 and HJ-1A/B NDVI Data

NDVI is a good indicator of vegetation cover,land use,and land cover,and it’s an important product of remote sensing data.In order to achieve better results,multiple sensors are often used to establish long time-series NDVI data sets.So comparing these sensors’ data and finding out the best way to use them,which are really important.In China,BJ-1 and HJ-1B are widely used in monitoring the environment and disaster events.In this paper,BJ-1 data,which contains three different exposure time data,was simulated from HJ-1B data.NDVI was generated from these original data.Then the difference between NDVI was measured by correlation analysis and residual analysis.The results show BJ-1 always has a good liner relation with HJ-1B,and the correlation can be improved by BJ-1 middle-exposure time data and processing through radiometric calibration.The effective data range of images and land covers is the main factor which affects NDVI accuracy.     

北京一号小卫星NDVI时间序列重建方法研究

利用目前使用较广泛的Savitzky-Golay滤波拟合法和傅立叶谐波分析法对NDVI时间序列进行滤波处理,分析植被指数时间序列滤波重建方法对北京一号小卫星数据的适用性。试验结果表明,较之Savitzky-Golay方法,傅立叶谐波改进算法的重建结果更能体现地物的物候变化规律,且对原始数据的扰动较小,更有利于基于植被指数时间序列的土地覆盖分类及作物估产等定量应用,比较适合于北京一号小卫星NDVI时间序列的重建。     

HJ-1A/B CCD与Landsat TM/ETM+植被指数的交互比较

利用5对同日过境的HJ-1A/B CCD和Landsat TM/ETM+影像对,研究了二者植被指数(NDVI,SAVI,EVI)之间的定量关系。选用其中的3对影像对作为实验影像,通过对均匀同质实验区对应的植被指数进行回归分析求出二者之间的转换方程,用未参与实验的2对影像对来验证所求转换方程的有效性,并对二者植被指数之间的差异进行了分析。结果表明：两种传感器对应的植被指数之间存在极显著的线性正相关关系,所求的转换方程具有较高的精度,可以利用转换方程将两种传感器的植被指数进行互为转换,有利于二者植被监测结果的互为补充,而两种传感器在光谱响应函数上的不同造成了二者植被指数间存在差异。     

HJ-1星多光谱影像火烧迹地信息提取研究——以百色市为例

为识别火烧迹地等地类,以广西百色市为研究区,采用HJ-1星多光谱影像数据近红外波段光谱值、林火发生前后两时相各自NDVI值以及NDVI变化值,基于先验知识和统计分析构建决策树分类模型,通过与传统最大似然分类提取结果的比较分析,表明基于多特征的决策树模型能够有效地对HJ-1星多光谱遥感数据进行火烧迹地等地类提取,在研究区并具有良好的推广性。     

基于时序植被指数特征时相识别的多熟制耕地提取新方法

多熟种植是农业生产活动中一种重要的耕作方式,了解耕地的熟制特征,对粮食安全、土地资源管理及农业生态系统的物质循环和能量平衡具有重要意义。通过分析农作物生长发育规律与时间序列植被指数的对应关系,采用时间序列曲线谷值和峰值组成的特征时相集合描述作物生长过程,从而采用排序形态学滤波方法提取熟制信息。选取华北平原多熟制农业区为实验区,采用窗口值为13的结构元素进行排序滤波操作,并利用多时相环境星数据提取的30m分辨率熟制信息验证MODIS结果。实验结果表明:该方法能有效提取熟制信息,总体精度达88.11%,Kappa系数0.765。该方法只需设定合理结构元素窗口值即可提取多熟制耕地区域,利于大范围推广应用。