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1.
基于EOS/MODIS 数据的NDVI 与 EVI 比较研究 总被引：24，自引：0，他引：24
作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比 相似文献
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利用MODIS数据进行旱情动态监测研究 总被引：14，自引：0，他引：14
MODIS-EVI植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系已得到明显改善,可以更有效地反映地表植被的生长状态。利用MODIS合成数据MYD11A2和MYD13A2获取的增强型植被指数(EVI)和陆地表面温度(Ts)构建EVI-Ts特征空间,并以该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,分析广西2006年秋旱分布。结果表明:以地表温度和MODIS-EVI为基础的温度植被干旱指数能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,2006年9月中旬—11月中旬广西受旱区域不断扩大,旱情持续加重。 相似文献
3.
基于MODIS 数据的长江三角洲地区土地覆盖分类 总被引：9，自引：0，他引：9
长江三角洲地区是我国经济最发达的地区之一, 人类活动对自然环境产生了很大影响。为了研究该地区人类活动与生态环境的相互作用, 利用250 m 分辨率MODIS 数据进行土地 覆盖制图研究, 采用的主要数据为增强型植被指数EVI 数据、反射率数据和DEM 数据。通过基于时间序列的滤波方法消除EVI 的噪声, 通过PCA 变换压缩数据量, 并计算均质度来表征空间维的纹理信息, 构造了一个综合性的分类数据矩阵, 依据高分辨率影像选取了训练区, 采用最大似然法进行分类, 并采用缓冲区分析技术进行分类修正, 得到长江三角洲地区的土地覆盖分类结果。利用高分辨率影像解译信息对分类结果进行了精度评价, 并将分类结果与 MODIS 土地覆盖产品进行了对比, 精度分析表明分类结果很好的反映了研究区的土地覆盖信息, 显示了本研究分类方法与技术处理在实践中的可行性及250 m 分辨率EVI 时间序列数据在区域尺度土地覆盖分类方面的优势与潜力。 相似文献
4.
基于决策树和MODIS植被指数时间序列的中亚土地覆盖分类 总被引：7，自引：0，他引：7
利用MODIS植被指数时间序列对中亚土地覆盖类型分类进行了研究。MODIS数据时间分辨率高,时间序列数据可以表征植被生理活动的动态变化。从时间序列数据中提取植被物候信息,可以实现对不同土地覆盖类型的定量描述。MODIS数据质量信息波段,记录了研究区遥感数据质量,提供植被指数可用性、气溶胶处理、云、冰雪可能性、合成方法等信息,为植被指数时间序列噪声的去除提供一种新的方法。决策树分类结构清晰、不基于正态统计分布假设、效率高、分类精度高。分类结果与统计数据比较,两者一致性较好,精度验证总体精度95.76％,kappa系数0.9516。 相似文献
5.
遥感蒸散模型的时间重建方法研究 总被引：13，自引：1，他引：12
本文提出的遥感蒸散模型的时间重建方法考虑了逐日蒸散可能的变化情况, 在阻抗- 彭曼单层模型的基础 上, 将图像去云处理与时间重建结合在一起, 先使用SEBS 能量平衡余项模型获得晴好日的地表阻抗信息, 选择了 叶面积指数LAI 作为反映植被表面阻抗的参量, 通过时间序列谐波分析(HANTS)获得逐日逐像元的LAI 信息, 将晴 好日的阻抗信息扩展至待定日, 并使用因子函数表达了极端温湿条件对植被叶面阻抗的限制作用。使用中科院禹 城站2003 年作物季的大型蒸渗仪数据对模型所得逐日蒸散结果进行了验证。在作物生长季, 模型结果相对于实测 结果表现出了良好的相关性(R2≈0.7), 远优于作为对比的蒸发比不变法。受单层模型假设局限, 方法在裸地及稀疏 植被上的结果还存在着较大的误差。 相似文献
6.
利用MODIS/EVI数据分析干旱对西南地区植被的影响(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
2009年9月至2010年3月我国西南地区出现了有气象记录以来最严重的干旱,给当地的自然环境和生产、生活带来严重影响。本文利用多年MODIS/EVI数据求取距平植被指数来反映干旱对西南地区植被的影响。在此基础上,分析了西南地区植被受旱的时空格局及其可能影响因素。结果表明,我国西南地区植被受干旱影响的范围很大,超过地区总面积的50%,植被受旱程度时空差异显著。这种显著的差异除了受降水等气象因素影响外,还与不同植被类型对干旱的响应差异有很大关系。在西南地区三种主要的植被类型中,作物是最易受干旱影响的植被类型,草地次之,林地的抗旱能力最强。此外,植被干旱的空间分布与气象干旱也存在很大的差异,进一步证明了降水以外的其他因素对干旱程度的调节作用。研究证明与气象干旱指数相比,植被指数更能反映干旱的实际情况。但在使用植被指数衡量干旱影响时也要考虑到植被指数本身的局限性。 相似文献
7.
基于MODIS数据不同荒漠植被指数的空间变化研究--以新疆三工河流域为例 总被引：11，自引：2，他引：9
通过对三工河流域的实例研究,探讨了干旱区不同下垫面荒漠植被指数的空问变化规律。采用植被信号／土壤噪音对15个植物样方数据进行对比分析,探讨了三工河流域荒漠植被指数的梯度变化及适宜性。结果表明：扇缘溢出带植被指数值最高,其次是山前丘陵带和固定沙丘,较真实地反映出了三工河流域荒漠植被的梯度变化规律;扇缘溢出带的EVI值要比NDVI值离散程度小,趋势平稳,在扇缘溢出带用EVI能更好地反映植被生长状况;山前丘陵带的NDVI值要比EVI值均匀,山前丘陵区用NDVI这一植被指数较好,扇缘溢出带和固定沙丘区用EVI要比用NDVI好。 相似文献
8.
伏牛山地区森林植被动态变化对水热条件的响应 总被引：2，自引：2，他引：0
利用环境一号卫星不同时相多光谱数据,提取伏牛山地区不同森林植被类型。借助S-G滤波算法重构2000-2013年MODIS EVI时间序列影像,并结合气温和降水数据,运用线性回归、相关性分析和ANUSPLIN插值等方法分析伏牛山地区不同森林植被类型变动对水热条件的响应方式。结果表明：① 伏牛山地区植被覆盖较高,EVI平均值为0.48,14年来总体呈上升趋势,但不同森林植被类型变化存在明显差异,其中占比例最大的落叶阔叶林的上升趋势最为明显。② 14年来伏牛山地区气温呈升高趋势,气温距平升高速度约为0.27℃/10a,降水距平百分率呈波动增加趋势。③ 伏牛山地区不同森林植被类型EVI变化和气温、降水的相关性存在明显差异,其中常绿阔叶林EVI与气温的相关性最高,常绿落叶混交林与气温的相关性最弱;除常绿落叶混交林与降水主要呈弱正相关外,其余森林植被类型与降水主要呈弱负相关。④ 伏牛山地区森林植被对气温和降水的响应总体上滞后性不明显,仅在局部区域内常绿落叶混交林与气温和降水存在半个月滞后期。 相似文献
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2000～2011年毛乌素沙地植被生长状况时空变化特征 总被引：8，自引：0，他引：8
采用2000~2011年MOD13Q1数据构建EVI时间序列谱,对毛乌素沙地植被生长状况的时空特征进行了研究。主要得出以下结论:①2000~2011年毛乌素沙地EVI年最大值以轻微波动为主,植被生长状况在2001年最差,2010年最好。②全区EVI年最大值按0.002 5/a的速度递增,植被生长状况趋于改善的面积占总面积的81.916%,主要分布在中部、东部和南部等地区;生长状况呈变差趋势的面积占总面积的18.084%,主要分布在北部、西部和中南部。③植被生长状况以轻度和中度波动改善为主,主要分布在西南、中部和东部;重度波动改善区主要分布在西南部和东南部,轻度和中度波动退化区主要分布在西南部、西部和中南部。 相似文献
10.
温度植被干旱指数(TVDI)在复杂山区干旱监测的应用研究 总被引：11，自引：1，他引：11
对地观测卫星(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器因具有高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点,非常适合大范围、长时期、动态的干旱监测。本文选取云南省红河州地区为研究对象,利用MODIS植被指数和陆地表面温度产0品建立高原多山地区NDVI- T_s空间,并由此建立了复杂山区的温度植被干旱指数(TVDI)。利用该方法检测2006年3、4两个月的云南省红河地区的地表干旱情况,同时结合当地气象局信息和野外同步观测的表层土壤温度、湿度数据对该指标进行定量验证,结果表明,TVDI与土壤湿度显著相关,该方法可以用来对大区域干旱进行检测,能很好的用于山区的干旱预警与监测。 相似文献
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基于Ts-EVI特征空间的春旱遥感监测——以河北省为例 总被引：2，自引：0，他引：2
春季干旱是影响我国农业生产的重要自然灾害。以河北省为研究区,采用Ts-EVI构建的特征空间,以温度植被干旱指数TVDI作为土壤水分估算因子对2005年4～5月的春旱发生与发展进行遥感监测,主要得出以下结论:(1)表层土壤相对湿度RSM_(10)与TVDI的相关性均通过了α=0.001水平的置信度的t检验而表现出显著相关性,基于Ts-EVI特征空间构建的TVDI可以较好地估算土壤表层水分状况。(2)TVDI与不同土壤深度RSM的相关性在不同时期存在一定的差异,4月上旬～4月中旬以10 cm深度处的相关性最高,20 cm处次之;4月下旬～5月下旬以20 cm土壤深度处的相关性最好,10 cm处次之。(3)在不统计云覆盖地区旱情的情况下,2005年4月上旬河北省春旱面积为15 014.4 km~2;4月中旬～5月下旬的春旱面积分别为43 350.4 km~2、13 889.3km~2、71 664.3 km~2、12 864.8 km~2和44381.5 km~2。 相似文献
12.
以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。 相似文献
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土壤干湿状况的监测对于区域生态资源环境具有重要意义．本研究选取福州地区为研究区,利用HJ-1BCCD／IRS遥感影像建立基于不同植被指数（NDVI和EV1）的地表温度一植被指数特征空间,分析和比较了2种特征空间差异,并计算得到2种地表温度一植被干旱指数TVDL将TVDI与同期野外采集的实测土壤湿度数据进行线性回归分析,结果表明这2种植被指数计算得到的TVDI在研究区进行表层土壤湿度监测具有一定的可行性,且TC/EW的监测精度更高,其能很好地反映区域表层土壤湿度状况,是一种有效的表层土壤湿度监测方法． 相似文献
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京津唐地区由于降水量不均,常出现丰枯交替或连枯、连丰现象,近几十年来呈现涝年减少、旱年增多趋势。该文利用MODIS数据,采用温度植被干旱法,结合京津唐地区的地形植被覆盖条件,利用2010年6-7月共5d的归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI),借助分裂窗法反演地表温度(Ts),构建NDVI-Ts和EVI-Ts特征空间,结合研究区域实际情况确定干、湿边方程,建立了基于温度植被干旱法(TVDI)的干旱监测模型,对京津唐地区的干旱情况进行分析,比较了TVDIN和TVDIE的敏感性。结果表明:利用TVDI法对京津唐地区进行遥感干旱监测是可行的,并且TVDIE比TVDIN监测效果更好,MODIS数据可很好地满足大范围实时动态监测要求。 相似文献
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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。 相似文献
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Aridity trend and response to vegetation restoration in the loess hilly region of northern Shaanxi Province 总被引：2，自引：2，他引：0
Detecting variation trend in dry-wet conditions can provide information for developing strategic measures to mitigate the impacts of global warming, particularly in dry regions. Taking the hilly region of northern Shaanxi on the Loess Plateau as a case area, this study analyzed the trend of aridity variation during 1981-2012, and explored the effect of vegetation restoration promoted by the Grain-for-Green (GFG) program implemented in 1999. The results indicated that the aridity in the region was non-significantly increased by 0.88% per year during 1981-2012, showing a drying trend. This drying trend and amplitude were changed by the influence of vegetation restoration promoted by the GFG program, based on two findings. The first one was that the aridity variation tended to increase during 1981-1999 while it turned to decrease during 2000-2012, with the regional mean relative change rate changed from 2.45% to -1.06%. This distinction was more remarkable in the loess gully region, where the vegetation was improved more obviously. The second one was that the mean vegetation coverage as indicated by EVI increased by 0.90% to 4.32% per year at county level, while the aridity decreased by 0.14% to 2.32% per year during 2000-2012. The regression analysis using the mean county data indicated that the change rate of aridity was negatively related to that of EVI with the coefficient of determination (R2) of 0.56, illustrating that around half of the aridity decline was explained by the EVI change. The mechanism of this effect was complicated, but it was found that the wind speed decline induced by the vegetation improvement could be an important contributor. It is concluded that the region became drier during 1981-2012, but the eco-restoration reduced the drying speed. However, this conclusion is involved in uncertainties, and further study based on experiments is needed to confirm the effect of the GFG-promoted vegetation restoration. 相似文献
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The regional spatial and inter-annual response of the Enhanced Vegetation Index (EVI, as a proxy for aboveground net primary production) to environmental controls was evaluated in drylands of SE Spain. By means of linear mixed-effects models we found that both the spatial patterns and inter-annual trends of the EVI annual mean were explained by climate variability but clearly modulated by lithology and vegetation. Along the spatial gradient, precipitation increased the EVI mean even compensating for the greater evapotranspiration of warmer sites. Limestones, with high available water content, showed the lowest dependence of EVI mean on precipitation. The greater capacity of scrublands to store and use soil moisture was only evident on marls sites. The observed 2001–2010 trends toward less stressful conditions (precipitation rises and temperature declines) led to EVI mean increases. This EVI mean response was steeper in grasslands, with shallow roots, and marls, with low available water content. The study revealed the importance of analyzing the seasonal timing of trends in Mediterranean drylands, where temperature and precipitation are out of phase. The observed earlier rain-arrival after summer drought and cooler early-autumn, caused very strong EVI increases at the beginning of the growing season that may favor the rest of the season. 相似文献
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采用2011年5月28日MODIS多时间尺度数据产品和土壤相对含水量RSM数据,对河北省多时间尺度Ts-EVI特征空间旱情遥感监测的差异性进行了研究,结果表明：① 多时间尺度Ts-EVI特征空间的TVDI与土壤表层RSM具有较高的相关性,1 d尺度Ts和1 d、8 d尺度EVI构建的RSM-TVDI决定系数较高,8 d尺度的Ts和8 d、16 d尺度EVI的RSM-TVDI决定系数较低。② 多时间尺度Ts-EVI特征空间的旱情监测结果在空间分布上具有较好的一致性,但其面积存在一定的差异;旱情监测应用中Ts-EVI特征空间构建应首选1 d时间尺度的Ts和EVI,其次是1 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI,再次为8 d尺度的Ts和8 d尺度的EVI。 相似文献