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1.
植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以北京市为研究区,在对Landsat-5 TM数据大气校正基础上,利用TM单窗算法定量反演地表温度,并估算了5种植被参数:归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)、土壤调节植被指数(MSAVI)和植被覆盖度(fg)。结合地表温度(LST)空间分布,对比分析5种植被参数与地表温度的相关程度。分析结果显示,相对于上述4种植被指数f,g与地表温度有更好的负相关性,对地表温度空间分布的指示能力更佳。利用fg与地表温度关系定量分析了植被覆盖程度对热岛效应的影响,发现北京市区平均地表温度比近郊区和远郊区分别高1.6 K和5.3 K。 相似文献
2.
针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。 相似文献
3.
地表生物量对农作物估产、植被长势评估具有很重要的意义。随着遥感技术的发展与应用,遥感为生物量估算提供了一种新的手段。本文以唐山市为例,利用小麦种植区的MODIS遥感影像数据和同期野外调查获得的16组32个生物量数据,对比分析了归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)与小麦生物量多个回归方程的相关系数,进而建立了NDVI、EVI与小麦生物量的线性回归模型。结果显示,使用MODIS数据的植被指数能够很好地对研究区地上生物量进行估算,其中使用EVI的三次函数模型拟合精度最高,并且对每组数据进行平均处理会使模型精度进一步提高。 相似文献
4.
以京津冀为研究区,基于MODIS数据产品获取NDVI、EVI、MSAVI及LST,利用DEM对LST进行修正,建立不同植被指数的Ⅵ-Ts特征空间,选取干湿边拟合效果好的植被指数建立TVDI,获取研究区2018年植被生长季(4—10月)干旱情况,利用同步气象站点降水数据进行相关性分析,使用同期气象公报进行结果验证。结果表明：1)利用MSAVI构建的特征空间总体拟合效果优于其他两种植被;TVDIM与同期气象站点降水数据呈显著负相关,均通过P<0.05显著检验。2)空间上,旱情主要发生在张家口和东南平原地区;时间上,旱情表现为先加剧后缓解。综上,TVDIM模型可靠性及精度较高,可用于京津冀地区干旱监测预警。 相似文献
5.
为了研究河南省植被指数变化特征,采用最大值合成法(MVC)对MODIS-NDVI和MODIS-EVI两种指数产品进行处理,然后进行时空变化分析,得到归一化植被指数(NDVI)与增强型植被指数(EVI)两种指数产品的特点,实验结果表明:1)在时间分布特征上,两种植被指数均随季节呈现规律性变化,并且最大值均出现在7月或8月,但EVI相比NDVI更具季节性规律,能够更好地反映高植被覆盖区的植被季节性变化特征;2)在空间分布特征上,两种植被指数的区域性都非常明显,但在高植被覆盖区,NDVI出现饱和现象,而EVI未出现饱和现象。 相似文献
6.
MODIS增强型植被指数EVI与NDVI初步比较 总被引：31，自引：0，他引：31
利用东亚地区典型地带性植被和MODIS数据，对广泛使用的植被指数NDVI和新开发的增强型植被指数EVI进行了对比分析。由MODIS开发的NDVI和EVI对干旱-半湿润环境下低覆盖植被的描述能力相似，但对湿润环境下高密度植被的描述有明显差别：NDVI年时间过程的季节性不明显，表现为全年高平的曲线；而EVI仍然有季节性，表现为钟形曲线，与月平均温度关系更密切。EVI的这一特征为研究高覆盖植被的季节性变化提供了新的思路。 相似文献
7.
基于Landsat-8数据,采用遥感Priestly-Taylor模型分别估算蓟州区的净辐射通量以及归一化植被指数,进一步计算蓟州区日蒸散发量.区域蒸散发的遥感反演主要解决以下两个问题:一是遥感地表温度的反演;二是估算各类遥感模型所需的地表参数(叶面积指数、NDVI、地表阻抗等),结合物理模型或者半经验公式估算区域蒸散... 相似文献
8.
地表温度是城市热岛效应的重要指标.本文利用合肥市2018年4月10日的Landsat-8 OLI影像数据,经过预处理后,采用大气校正法反演地表辐射温度,并提取研究区域的归一化差分植被指数(NDVI)、归一化差分水体指数(NDWI).通过地理探测器模型,探测地表温度和海拔、NDVI、NDWI等因子之间的影响关系.结果表明... 相似文献
9.
基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感技术是监测区域农业旱情时空变化的主要手段，其反演的植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)两个参数可以通过表征绿色植被对干旱胁迫生境的反应揭示土壤水分信息，反映作物受旱状况，但两者单独使用时均存在局限性。而基于植被指数和地表温度的二维特征空间综合了两个参数特有的生理生态意义，不仅可以指示作物受旱时的水热胁迫环境，同时揭示了作物在这种胁迫环境下表现出的症状，可有效提高农业干旱监测的精度和效率。本文在较为详细地阐述植被指数-地表温度特征空间评估农业旱情的原理基础上，综述了这方面有代表性的4个干旱监测模型，初步分析了影响这类模型特征空间的部分非土壤水分因子，并对它们在应用中的优缺点做了评述和总结，为今后此领域研究中需要关注的问题做了展望。 相似文献
10.
《国土资源遥感》2017,(3)
草原露天煤矿的土壤湿度遥感监测可以反映露天开采活动对生态环境的扰动程度。选择国产环境卫星(HJ-1B)多光谱及热红外光谱数据,探讨HJ-1B数据在中国北部呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区地表温度及湿度的反演模型及适宜性,对比分析JMS,Qin和Artis算法在研究区温度反演中的精度及适用性;进一步利用归一化植被指数和地表温度(NDVI-LST)的特征空间反演温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);通过野外实测土壤湿度数据对NDVI–LST特征空间中的干边模型进行修正。结果表明:基于Qin算法反演的温度数据精度最高;干边纠正系数为0.3时,TVDI与实测土壤含水量相关性最高,"湿边"呈现剖物线特征,"干边"呈现线性规律。反演结果能够很好地反映露天煤矿区内不同地物的地表干旱状况及空间异质性,可为草原露天煤矿区的长周期陆面演变监测提供基础数据。 相似文献
11.
Mehdi Hosseini Mohammad Reza Saradjian 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(4):719-726
High difference between dielectric constant of water (dielectric constant about 80) and dielectric constant of dried soil (dielectric constant about 2–3) makes Synthetic Aperture Radar (SAR) highly capable in soil moisture estimation. However, there are other factors which affect on radar backscattering coefficient. The most important parameters are vegetation cover, surface roughness and sensor parameters (frequency, polarization and incidence angle). In this paper, the importance of considering the effects of these parameters on SAR backscatter coefficients is shown by comparing different soil moisture estimation models. Moreover, an experimental soil moisture estimation model is developed. It is shown that this model can be used to estimate soil moisture under a variety of vegetation cover densities. The new developed model is based on combination of different indices derived from Landsat5-Thematic Mapper and AIRSAR images. The AIRSAR image is used for extraction of backscattering coefficient and incidence angle while TM image is used for calculation of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) and Brightness Temperature. Then a soil moisture estimation model which is named as Hybrid model is developed based on integration of all of these parameters. The accuracies of this model are assessed in the NDVI ranges of 0–0.2, 0.2–0.4 and 0.4–0.7 by using SAR data in C band and L band frequencies and also in different polarizations of HH, HV, VV and TP. The results show that for instance in L band with HV polarization, R-square values of 0.728, 0.628 and 0.527 are obtained between ground measured soil moisture and estimated soil moisture values using the Hybrid model for NDVI ranges of 0–0.2, 0.2–0.4 and 0.4–0.7, respectively. 相似文献
12.
归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）作为重要的植被生长状况植被指数，对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网（plate boundary observatory，PBO）观测站的GPS信噪比观测值，提取反射信号信噪比并计算归一化振幅，通过与MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）NDVI产品时序频谱特征的相关性分析，建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性，NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7，均方根误差处于0.05~0.09之间，BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性，为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。 相似文献
13.
Wei Su Zhong-Ping Sun Dao-Liang Li Raaj Ramsankaran Xiang Zhu Xiang-Yun Guo 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2009,37(4):631-645
Vegetation condition monitoring has been done from 1975 to 2000 in the waste dump of Haizhou opencast coalmine area, China,
using remote sensing techniques with the objective of improving our understanding of the temporal and spatial variation of
vegetation recovery in the mining dump. Four historical vegetation indexes (NDVI, VF, soil brightness and vegetation greenness)
from two Landsat 2 MSS images and two Landsat 5 TM images are extracted and analyzed. For the purpose of comparison and analysis
two improved techniques such as normalization grading of change slope and image segmentation were used in this study. Based
on the results obtained through the above analysis two conclusions are derived: (1) vegetation recovery in the study area
is in an improved condition, (2) two remote sensing based vegetation indexes such as VF and NDVI are the optimal parameters
to monitor vegetation condition, which could be used as the indicators of land reclamation progress in the mining area. 相似文献
14.
基于Landsat TM的城市热岛效应与地表特征参数稳健关系模型 总被引：6，自引：0，他引：6
首先,利用Landsat TM热红外影像结合地面气象观测资料反演地面温度,揭示了济南市夏季城市热岛效应| 然后,基于稳
健的LTS与最小二乘回归（LS）分析探讨了城乡地面热辐射与地表特征参数的线性变化趋势,认为植被指数（NDVI、SAVI和TCG）、
湿度指数（NDMI和TCW）以及近红外反照率与地表温度的变化趋势相反,亮度指数（NDBI和TCB）和可见光反照率与地表温度的变化
趋势一致,而短光波段反照率与地表温度不存在明显相关趋势。研究结果表明,NDMI能很好地解释地表温度变化,且最为稳健;
其次是NDVI、SAVI、TCG和NDBI,它们对地表温度的解释程度高且稳健性较强; 可见光反照率虽能较好解释地表温度,但其稳健性
较差; 近红外反照率、TCW和TCB对地表温度的解释程度和稳健性相对较低。 相似文献
15.
利用近18年贵州茂兰自然保护区的Landsat TM/ETM+/OLI数据，针对云覆盖对影像质量的影响，提出并使用了一种基于NDVI时间变换一致性的方法，构建出较为完整的研究区植被指数时间序列，实现了小区域尺度下长时间序列的植被覆盖变化研究，并采用一元线性回归模型和相关分析法探讨研究区植被覆盖变化趋势及其对气象因子的响应关系。得出结论：NDVI时间变换一致性处理方法可以有效地消除云覆盖的影响；研究区近18年植被覆盖状况良好且正呈缓慢上升趋势，气候因子与植被覆盖变化呈显著正相关关系，其中平均温度的影响在当月最强，而降水量和平均相对湿度的影响则存在滞后性。 相似文献
16.
用基于知识的决策树方法分层提取矿区土地类型——以湖北大冶为例 总被引：6，自引：0，他引：6
以湖北大冶为研究区,采用多时相陆地卫星遥感图像,通过不同波段组合,以及ironoxide指数和归一化差异植被指数(NDVI)等,详细分析了各地表地物光谱特征和空间特征,建立了研究区分类知识库表,采用决策二叉树法进行分类,得到了高精度分类结果图。基于不同时相分类结果的变化检测,通过对研究区水体污染、矿区复垦、耕地变化等分析,认为从1986～2002年,研究区水质虽有一定改善,但矿区植被退化严重,耕地大量减少,停产矿区复垦仅为20%,为合理保护矿区生态环境和科学管理采矿企业提供了有用资料。 相似文献
17.
Enkhjargal Natsagdorj Martin Kappas Batchuluun Tseveen Chimgee Dari Oyunbileg Tsend 《地球空间信息科学学报》2017,20(1):46-55
Soil moisture (SM) content is one of the most important environmental variables in relation to land surface climatology, hydrology, and ecology. Long-term SM data-sets on a regional scale provide reasonable information about climate change and global warming specific regions. The aim of this research work is to develop an integrated methodology for SM of kastanozems soils using multispectral satellite data. The study area is Tuv (48°40′30″N and 106°15′55″E) province in the forest steppe zones in Mongolia. In addition to this, land surface temperature (LST) and normalized difference vegetation index (NDVI) from Landsat satellite images were integrated for the assessment. Furthermore, we used a digital elevation model (DEM) from ASTER satellite image with 30-m resolution. Aspect and slope maps were derived from this DEM. The soil moisture index (SMI) was obtained using spectral information from Landsat satellite data. We used regression analysis to develop the model. The model shows how SMI from satellite depends on LST, NDVI, DEM, Slope, and Aspect in the agricultural area. The results of the model were correlated with the ground SM data in Tuv province. The results indicate that there is a good agreement between output SM and SM of ground truth for agricultural area. Further research is focused on moisture mapping for different natural zones in Mongolia. The innovative part of this research is to estimate SM using drivers which are vegetation, land surface temperature, elevation, aspect, and slope in the forested steppe area. This integrative methodology can be applied for different regions with forest and desert steppe zones. 相似文献
18.
时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计 总被引：1，自引：0，他引：1
开采沉陷地质灾害诱发矿区生态环境恶化的关键因子是土壤水分变化。研究提出了一种利用Sentinel-1A双极化SAR和OLI地表反射率数据联合反演土壤含水量的方法,即基于归一化水体指数(NDWI)反演植被含水量;采用Water-Cloud Model(WCM)模型消除植被对Sentinel-1A后向散射系数产生的影响,将其转化为裸土区的后向散射系数;利用基于AIEM模型和Oh模型建立的经验模型反演研究区地表参数,并用OLI光学反演结果进行验证;最后比较了开采沉陷区内外土壤水分含量。研究表明:(1)与基于OLI的土壤水分监测指数(SMMI)的土壤水分含量反演结果相比,两种极化方式中VH极化反演的水分结果具有更好的一致性,且两种极化方式反演结果也表明荒漠化草原区比黄土丘陵沟壑区反演效果更好,说明地形对后向散射的影响不可忽略。(2)在2016年内72期数据中,VH极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有41期,所占比例为57%;VV极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有36期,所占比例为50%,且不同矿区内的沉陷区受到的影响不同。说明开采沉陷造成的地表粗糙度的增加会对地表土壤水分产生负面影响,但不同矿区之间又有差异。 相似文献
19.
针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以TsHARP温度降尺度算法为基础,根据地表覆盖类型的不同,分别选择与LST相关性更好的光谱指数(归一化植被指数,NDVI;归一化建造指数,NDBI;改进的归一化水体指数,MNDWI;增强型裸土指数,EBSI)提出了新的转换模型,并从定性和定量两个角度评价了TsHARP法和新模型的降尺度精度。结果表明:两种模型在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持MODIS LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1km影像中的马赛克效应,两种模型均能够达到较好的降尺度效果;全局尺度分析表明,不管是在降尺度结果的空间变异性还是精度方面,本文提出的模型(RMSE:1.635℃)均要优于TsHARP法(RMSE:2.736℃);TsHARP法在水体、裸地和建筑用地这些低植被覆盖区表现出较差的降尺度结果,尤其对于裸地和建筑用地更为明显(|MBE|3℃),新模型提高了低植被覆盖区地物的降尺度精度;不同季节的降尺度结果表明,两种模型都是夏、秋季的降尺度结果优于春、冬季,新模型的降尺度结果四季均好于TsHARP法,其中春、冬季的降尺度精度提升效果要优于夏、秋季。 相似文献
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JIANG Zhangyan CHEN Yunhao LI Jing 《地球空间信息科学学报》2006,9(4):293-297
IntroductionThe scientists have begun to retrieve land sur-face temperature (LST) fromsatellite data sincethe launch of TIROS-Ⅱin 60s of the 20th centu-ry . With the development of remote sensingtechnology and its application, more and moreLST retrieval … 相似文献