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1.
西北地区MODIS/NDVI与MODIS/EVI对比分析 总被引：12，自引：0，他引：12
为了了解西北地区MODIS/NDVI和MODS/EVI 2种植被指数的特点,利用2003年植被生长期TERRA/MODIS资料和西北地区植被类型数据,分析了西北地区MODIS/NDVI和MODIS/EVI空间分布特征和不同类型植被随时间变化特征,比较了大气订正对NDVI和EVI的影响。结果表明:NDVI和EVI空间分布格局一致,与降水空间分布形式比较一致。NDVI与EVI值的差异随着植被覆盖度的增加而增大。不同类型植被NDVI和EVI变化特征一致。大气对NDVI和EVI的影响较大,大气订正前许多地区NDVI值小于EVI值。大气订正使NDVI增大,EVI减小,大气订正后NDVI值普遍大于EVI值。通过对大气气溶胶粒子较多地区的NDVI和EVI值的对比分析,EVI具有较好的抗大气气溶胶的作用。 相似文献
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基于MODIS的广东省植被指数序列构建与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
植被指数是衡量植被长势的重要指标,植被指数序列有助于准确地认知植被覆盖、土地利用和土壤水分的时空变化规律,以及进行干旱和植被生长监测.利用2004-2006年的MODIS数据,选择RVI、NDVI和EVI三种植被指数,采用最大值合成法进行广东省植被指数序列构建.按照不同植被覆盖对三种植被指数的年际变化规律进行分析,并通过NDVI进行植被覆盖度计算以及植被覆盖等级分类来分析植被的空间分布.结果表明,建立的植被指数序列能真实地反映植被生长规律,植被覆盖度和广东地区的植被实际分布状况一致.说明建立植被指数序列是动态监测广东省植被长势的及植被环境的变化的有效方法. 相似文献
3.
植被指数及其研究进展 总被引：83，自引：1，他引：83
介绍了植被的光谱特征，概述了几种常见的植被指数及其优缺点。对MODIS探测器监测植被的特点和美国NASA归一化差值植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)产品特性和不足做了说明。指出了研究西北地区MODIS植被指数的重要意义。 相似文献
4.
以南京市ETM＋影像为数据源,经嵌套于ERDAS IMAGINE9.1中的ATCOR2大气校正后,提取了南京城区地表温度（land surface temperature,LST）、归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和减化比值植被指数（reduced simple ratio,RSR）,基于实测值和同时相AS-TER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行对比分析。结果表明,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;当RSR小于3.2时,地表温度随植被覆盖增加而锐减,当RSR大于3.2时,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应＂饱和＂现象;对比比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）应用结果发现,近红外和红光比值的线性拉伸是导致NDVI和RSR表征城市热环境效应存在差异的主因,还与短波红外对水分敏感和能真实反映植被冠层结构有关。中国6大城市热环境案例研究均表明,RSR能直接解释对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异的现象,而不进行土地利用分类,NDVI则无法揭示此现象。 相似文献
5.
利用MODIS遥感产品计算内蒙古地区2000—2019年植被生长季的干旱严重指数(DSI),并结合气象干旱综合指数(MCI)、植被状态指数(VCI)等干旱指数和典型干旱过程,对DSI在内蒙古地区的适用性进行分析。研究表明,DSI与MCI、VCI的平均相关系数为0.509和0.839,分别通过0.05和0.01的显著性检验,具有较好的一致性。与MCI相比,DSI具有更高的空间分辨率,能反映不同植被类型抗旱能力的差异和区域植被改善后抗旱能力的增强。与VCI相比,DSI受高植被覆盖区归一化植被指数(NDVI)饱和现象的影响更小,并在干旱缓解期的灵敏性更高。DSI在内蒙古地区的适用性较好,可在干旱监测研究与业务中进行尝试和使用。 相似文献
6.
MODIS植被指数及其分县统计分析的实现 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS归一化植被指数(NDVI)已引起了广泛的注意,它与NOAA/AVHRR的NDVI既有联系又有区别。利用同一天的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS资料,介绍了各县域内平均NDVI的统计方法和计算结果及NDVI与增强植被指数(EVI)的差异。MODIS和AVHRR两种资料得到的NDVI数值虽然有差异,但都能很好地反映植被的空间分布和时间变化。MODIS增强植被指数(EVI)对植被条件的变化更加敏感,使定量分析的精确性提高,具有较好的应用前景。 相似文献
7.
为了解西辽河流域归一化植被指数(NDVI)的分布规律、变化趋势及对气候变化的响应,利用2000—2018年西辽河流域11个气象站逐日气象资料和MODIS归一化植被指数数据集,通过线性回归和相关分析,探讨了生长季各月NDVI与气象因子的时滞性,以及气象站周围10 km缓冲区内不同植被类型NDVI与气象因子的相关性。结果表明：西辽河流域年平均气温、最高气温、最低气温和降水量均呈上升趋势。NDVI呈上升趋势,植被有所改善,不同植被类型NDVI均呈增加趋势,耕地增加趋势最快,耕地长势受益于农事活动的完善和增进。NDVI空间分布呈现中间低,四周高特点。生长季各月NDVI与降水量存在明显的滞后性,滞后期为1个月;仅8月NDVI与前1个月平均气温和最高气温存在滞后性。不同植被类型NDVI与平均气温、最高气温的相关性密切。耕地NDVI与气象因子的相关性较好。研究结果可为维护西辽河流域生态系统平衡提供参考。 相似文献
8.
天山北麓植被指数变化特征及其与气温和降水的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1982-2005年的归一化植被指数(NDVI)和气象资料,研究了天山北麓各地区不同植被类型ND-VI的年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:1)近24 a来天山北麓各地区植被指数在波动中有所增长.2)不同植被类型对气候因子的响应不同,但各类型植被NDVI都与气温和降水存在着明显的正相关关系.3)平原区植被指数增幅大于山区植被指数增幅,说明植被生长不仅受自然因素影响,也受人为因素影响. 相似文献
9.
西北地区陆地生态系统植被状态参数业务化遥感研究 总被引：7，自引：0，他引：7
植被指数(NDVI)和叶面积指数(LAI)是两个非常重要的陆地生态系统植被状态参数.我们首先利用最大值(MVC)合成方法使用先进遥感数据如MODIS、AVHRR3等得到旬合成植被指数(NDVI),然后利用最新的经验方法针对不同的陆地生态系统类型反演得到叶面积指数,重点研究了我国沙尘暴发生频率较高的我国西北地区植被覆被状态及其变化情况.植被指数能够反映区域,乃至全球范围植被年季状态,用于监测陆地生态系统植物光合作用活动及其变化.植被指数作为一个基础参数能够用于计算反演更高级别的陆地生态系统状态参数.叶面积指数直接影响植被的光合作用,蒸腾作用的变化和陆面过程的能量平衡状态.在沙尘暴预测研究中使用的起沙过程模型需要将叶面积指数作为一个关键输入变量,另外,绝大多数生态过程模型模拟碳、水循环时也都需要将叶面积指数作为一个非常重要的输入变量.我们总结了最新的叶面积指数经验反演方法,针对6钟不同的陆地生态系统类型应用不同经验模型计算得到了叶面积指数. 相似文献
10.
基于植被生长规律的陕西省植被遥感分类 总被引：1，自引：0，他引：1
植被类型的差异除了可表现为光谱差异外,还可表现为植被生长规律的差异。植被生长以年为周期,在这个生长周期内不同植被类型有着各自的生繁衰枯的物候节律,表现出不同的生长规律。归一化植被指数NDVI是植被生长状况的敏感指示器,一年内的NDVI所构成的NDVI的时间序列曲线是表征植被生长规律的理想方法,因此利用NDVI时间序列进行植被分类是完全可行的。利用2004年全年的MODIS资料,选取距离星下点周围1000 km以内完全包含陕西省行政区域的晴空(包括部分晴空)250 m分辨率资料计算NDVI,采用NDVI多时相最大值合成法(MVC),生成了一年的月合成NDVI数据集产品,应用ISODATA算法进行非监督动态聚类。在地理信息系统的支持下,结合以往的植被类型、土地利用、种植制度区划、电子地图等辅助地理信息数据,对分类结果进行了解译和验证,并分析了各类植被类型的NDVI时间序列曲线。表明分类结果能客观地反映植被分布的地域性;各类NDVI曲线之间差别显著,有着明显的可分性,它们如实地刻画了各种植被的生长规律,并能区分植被生长规律的细微差异。 相似文献
11.
基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均（1982～2015年）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和气候平均态（气温、降水量）数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征。植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90。其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好（r>0.8）。不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同。整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系（r=-0.6）。不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强。 相似文献
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Responses of Grassland and Forest to Temperature
and Precipitation Changes in Northeast China 总被引：2，自引：0，他引：2
Using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as an indicator of vegetation growth, we explored the characteristics and differences in the response to drought of five vegetation biomes in Northeast China, including typical steppe, desert steppe, meadow steppe, deciduous coniferous forest and deciduous broad-leaved forest during the period 1982-2009. The results indicate that growing season precipitation may be the primary vegetation growth-limiting factor in grasslands. More than 70% of the temporal variations in NDVI can be explained by the amount of precipitation during the growing season in typical and desert steppes. During the same period, the mean temperature in the growing season could explain nearly 43% of the variations in the mean growing season NDVI and is therefore a dominant growth-limiting factor for forest ecosystems. Therefore, the NDVI trends differ largely due to differences in the vegetation growth-limiting factors of the different vegetation biomes. The NDVI responses to droughts vary in magnitude and direction and depend on the drought-affected areas of the five vegetation types. Specifically, the changes in NDVI are consistent with the variations in precipitation for grassland ecosystems. A lack of precipitation resulted in decreases in NDVI, thereby reducing vegetation growth in these regions. Conversely, increasing precipitation decreased the NDVI of forest ecosystems. The results also suggest that grasslands under arid and semi-arid environments may be more sensitive to drought than forests under humid environments. Among grassland ecosystems, desert steppe was most sensitive to drought, followed by typical steppe; meadow steppe was the least sensitive. 相似文献
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为了探索基于多源卫星产品组建长时间序列NDVI并开展生态监测与灾害评估的可能性，利用相关系数、均方根误差、标准差和平均偏差等方法，结合泰勒图，对呼伦贝尔地区2012—2021年基于Terra和NPP卫星逐16 d的NDVI产品进行比较。结果表明：NPP/NDVI的多年均值略高于Terra/NDVI，两者在草原植被类型下的一致性最优，其次为耕地，森林植被的一致性较差。在呼伦贝尔非植被生长季，Terra/NDVI与NPP/NDVI的偏差主要集中在森林，且以Terra/NDVI偏高为主。在植被生长季初期2种NDVI产品的偏差呈现零散、随机分布，中期的偏差相对较小，生长季后期则以Terra/NDVI小于NPP/NDVI的负偏差为主。虽然2种卫星产品的总体偏差不大，但在开展NDVI的距平分析或计算VCI等指数时，较小的偏差会被放大。呼伦贝尔草地在考虑两种NDVI产品偏差纠正的前提下基本可替代使用，而耕地、林地植被的协同应用仍需谨慎。 相似文献
14.
利用2000—2020年MOD13Q1和气象观测数据, 结合Sen趋势分析、M-K显著性检验、变异系数、Hurst指数、相关系数等对呼伦贝尔地区归一化植被指数(NDVI)时空变化及气候响应进行分析。结果表明: 呼伦贝尔地区多年生长季平均NDVI为0.63, 平均年变化倾向率为0.028/10 a, 大部分地区呈增加趋势, 其中大兴安岭森林大部及岭西耕地增加显著。呼伦贝尔地区生长季NDVI的平均变异系数为0.08, 其中呼伦贝尔草原西部的波动较大。Hurst指数表明, 呼伦贝尔地区生长季NDVI整体变化呈反持续性趋势, 结合现有NDVI变化趋势, 未来将呈下降趋势, 对生态环境的保护工作较为不利。大兴安岭森林生长季NDVI与气温呈正相关, 耕地与草原区呈负相关, 而呼伦贝尔大部分地区的生长季NDVI与降水普遍呈正相关, 其中呼伦贝尔草原和大兴安岭两麓耕地的生长季NDVI与降水相关显著, 说明气温是制约北部大兴安岭森林生长的主要因素, 而降水是制约呼伦贝尔草原生态平衡和农牧业发展的主要因素。 相似文献
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Increased Browning of Woody Vegetation due to Continuous Seasonal Droughts in Yunnan Province,China 
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下载免费PDF全文 In this paper, based on the analysis of satellite measurements, the authors conclude that the continuous seasonal droughts intensify the browning of woody vegetation and that evergreen needleleaf forest（ENF） shows a larger browning percentage than other woody vegetation types over Yunnan Province. Based on the Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM） precipitation standardized anomaly, in the dry season, which is from October to March, the 2010 drought affected an area of Yunnan Province 1.77 times larger than the 2012 drought, but in the post-drought months（April to June）, the browning area of all woody vegetation in 2012 was 1.11 times larger than that in 2010 on the basis of the enhanced vegetation index（EVI） standardized anomaly. The reduction of vegetation greenness over large areas of Yunnan Province represents a photosynthetic capacity loss which will have an impact on carbon fluxes to the atmosphere. 相似文献
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21世纪初中国北方地区植被变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用增强型植被指数(EVI)作为植被活动的指标, 用MODIS-EVI时间序列数据定量分析了2000～2009年间中国北方地区EVI的变化规律。结果表明:1)21世纪初中国北方地区植被覆盖总体改善, 局部退化, 10年来区域年平均EVI增加5.97%;2)逐季节平均EVI均呈现上升趋势, 春季、秋季上升幅度小, 夏季、冬季上升幅度大;3)中国北方地区植被稀少的区域呈减少趋势, 同时单位面积EVI增加, 植被生长更加茂盛;4)中国北方地区EVI变化空间异质性大。东北平原、华北平原、黄土高原和新疆农业区显著增加, 东北和西部部分地区植被退化。 相似文献
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V. Krishna Prasad K. V. S. Badarinath Anuradha Eaturu 《Theoretical and Applied Climatology》2007,89(1-2):95-107
Summary Leaf phenology describes the seasonal cycle of leaf functioning and is essential for understanding the interactions between
the biosphere, the climate and the atmosphere. In this study, we characterized the spatial patterns in phenological variations
in eight contrasting forest types in an Indian region using coarse resolution NOAA AVHRR satellite data. The onset, offset
and growing season length for different forest types has been estimated using normalized difference vegetation index (NDVI).
Further, the relationship between NDVI and climatic parameters has been assessed to determine which climatic variable (temperature
or precipitation) best explain variation in NDVI. In addition, we also assessed how quickly and over what time periods does
NDVI respond to different precipitation events. Our results suggested strong spatial variability in NDVI metrics for different
forest types. Among the eight forest types, tropical dry deciduous forests showed lowest values for summed NDVI (SNDVI), averaged
NDVI (ANDVI) and integrated NDVI (I-NDVI), while the tropical wet evergreen forests of Arunachal Pradesh had highest values.
Within the different evergreen forest types, SNDVI, ANDVI and INDVI were highest for tropical wet evergreen forests, followed
by tropical evergreen forests, tropical semi-evergreen forests and were least for tropical dry evergreen forests. Differences
in the amplitude of NDVI were quite distinct for evergreen forests compared to deciduous ones and mixed deciduous forests.
Although, all the evergreen forests studied had a similar growing season length of 270 days, the onset and offset dates were
quite different. Response of vegetative greenness to climatic variability appeared to vary with vegetation characteristics
and forest types. Linear correlations between mean monthly NDVI and temperature were found to yield negative relationships
in contrast to precipitation, which showed a significant positive response to vegetation greenness. The correlations improved
much for different forest types when the log of cumulative rainfall was correlated against mean monthly NDVI. Of the eight
forest types, the NDVI for six forest types was positively correlated with the logarithm of cumulative rainfall that was summed
for 3–4 months. Overall, this study identifies precipitation as a major control for vegetation greenness in tropical forests,
more so than temperature. 相似文献