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森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为"不冒烟的火灾",其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数(LAI)与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)的影响。结果表明:①受病虫害感染的像元在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;②EVI与LAI之间的相关性,在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。 相似文献
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叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描述植物冠层结构特征的重要参数,也是研究植物冠层表面物质和能量交换必不可少的参数。根据在塔里木河下游河岸林地利用LAI-2250实测的LAI数据,比较Landsat 8 OLI遥感数据提取的几种常规植被指数估算LAI的能力,建立LAI估算模型,并利用实测数据对模拟结果进行精度验证,生成塔里木河下游LAI分布图。结果表明:(1)各植被指数(Vegetation Indexes,VIs)与LAI均具有一定的相关性,对于不同的植被指数,二次多项式回归模型相关性均最高;(2)在不区分植被类型的样本分析中,大气阻抗植被指数(Atmospherically Resistant Vegetation Index,ARVI)与实测LAI具有最高的相关性;(3)分别针对柽柳林和胡杨林样本分析,判定系数R2和反演精度均具有不同程度的提高,对应的最适植被指数分别为归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)和ARVI;(4)塔里木河下游河岸植被LAI有3个高值区:大西海子水库附近、下游中部和尾闾湖台特玛湖附近。全区LAI值主要分布在0~1.5之间,均值为0.361。该研究结果为遥感提取塔里木河下游河岸林带高空间分辨率的叶面积指数数据提供了数据支持和方法支撑。 相似文献
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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
4.
在自然或人为活动的干扰下,生态系统的正常功能或多或少受到影响。生态系统干扰信息可为跟踪气候变化响应、探寻全球碳循环路径和维系生态系统功能提供重要参考。飞速发展的遥感技术为生态系统干扰信息的获取提供了新的思路,高时空分辨率的遥感影像能及时有效地监测干扰事件发生的时间和位置。本文以中国西南地区为例,选用2005—2016年MODIS影像的地表温度LST（Land Surface Temperature）和增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）产品,首先应用遥感干扰指数模型提取2007—2016年的逐年生态系统干扰数据,然后研究了西南地区森林与草地灌丛生态系统干扰的时空分布,并通过地面着火点观测记录、遥感火烧迹地数据、Google Earth和政府报告等验证干扰指数模型的有效性,最后明晰中国西南地区森林与草地灌丛干扰强度的分布特征。结果表明：① 本文使用的遥感干扰指数模型对干扰事件十分敏感,明显优于单独使用EVI或LST。② 本文提取的森林生态系统干扰和草地灌丛生态系统干扰与Google Earth、气象数据等保持高度一致。③ 森林与草地灌丛干扰是研究区内最主要的生态系统干扰,约占每年总干扰面积的90%。④ 森林干扰最强烈区在川西高原地区,可能的干扰类型为森林火灾,草地灌丛干扰最强烈区为青藏高原农牧区,可能的干扰类型为气象干旱干扰。 相似文献
5.
生物多样性遥感监测尺度选择及制图研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用基于空间变异理论的生物多样性遥感监测方法研究洛河流域植被生物多样性,结合半方差函数探讨植被指数用于生物多样性监测的最佳研究尺度,并分析各植被指数与生物多样性指数的相关性,据此制作洛河流域生物多样性等级分布图。研究表明:在研究生物多样性时,不同的植被指数对应不同的最佳尺度,NDVI、MSAVI和RVI的最佳尺度为3×3像元,ARVI、EVI和NLI为4×4像元,SAVI为7×7像元;通过制图研究得出该地区生物多样性水平较高,保护措施良好。 相似文献
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大面积棉花长势的MODIS监测分析方法与实践 总被引：19，自引：2，他引：17
大面积棉花的生长状况监测比较复杂,目前还没有比较成熟的方法。以往遥感监测应用较多的是NOAA—AVHRR数据,监测精度和监测效果不高。本文利用新一代传感器MODIS数据,结合实测的地面农作物生长发育农学参数,系统地分析了石河子地区棉花播种到收获整个田间遥感归一化指数(NDVI)及其对应的叶而积指数(LAI)的变化规律,证明MODIS叶面积指数和实测LAI有很高的一致性,MODISIAI的变化状况与棉花长势变化基本一致,实现了较为精确的石河子地区大面积棉花长势的遥感动态监测。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2020,(3)
太阳辐射驱动的植物光合作用是所有生物圈功能的基础。高寒草甸生态系统范围广,土壤碳密度高,气候变化剧烈,因此是高寒生态系统关键过程响应气候变化的指示器。然而,对高寒草甸生态系统光合作用的主要参数,包括被冠层吸收的光合有效辐射占比(FPAR)、冠层消光系数(k)和冠层叶面积指数(LAI)季节动态的研究较为缺乏。利用2009–2011年太阳辐射各组分和植被叶面积指数观测,分别估算了位于西藏自治区当雄县一个典型的高寒草地生态系统的这三个光合参数,并与最新MODIS(collection6)遥感FPAR(FPAR_MOD)和LAI产品(LAI_MOD)进行了对比。此外,基于比尔–朗伯吸收定律和MODIS植被指数产品(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI),本研究介绍了一个纯遥感手段估算高寒草甸生态系统植被冠层光合参数季节动态的方法。结果表明:2009–2011年该研究区高寒草甸日均FPAR分别是0.33、0.37和0.35,所有4个基于遥感的FPAR产品,包括FPAR_MOD、基于比尔–朗伯吸收定律(常数化消光系数为0.5)估算的FPAR_LAI,以及2个利用MODIS植被指数产品与FPAR地面观测(FAPRg)建立非线性统计模型估算的FPAR(FPAR_NDVI和FPAR_EVI)均对FPARg的年内季节变异做出了很好的解释。相比而言,FPAR_MOD严重低估了FPARg,低估量超过了FPARg本身的40%;FPAR_LAI也明显低估了FPARg,低估量将近20%,这主要是由于比尔–朗伯吸收定律中k值在整个生长季都被设置为常数0.5,因此用FPAR_LAI去校准FPAR_MOD在该高寒草甸不是一个科学合理的方法。通过遥感估算,该高寒草甸的k值存在明显的季节变异,变异范围是0.19–2.95。考虑k值的季节变化后,FPAR_NDVI和FPAR_EVI明显地提高了对FPARg的估算精度,二者对FPARg虽然有轻微的高估,但高估量均不到5%(RMSE=0.05)。基于植被指数(NDVI和EVI)模拟的FPAR和k的季节动态,利用比尔–朗伯吸收定律估算的植被叶面积指数(LAI_NDVI和LAI_EVI)明显提高了遥感LAI_MOD产品的准确度。本研究揭示了基于比尔–朗伯吸收定律,植被指数构建的遥感模型可以提供该高寒草甸FPAR、k和LAI季节动态简单而有效的估算方法。 相似文献
8.
森林火灾在景观上往往造成不同程度的森林冠层损失,而冠层影响光合作用和蒸散,因此刻画灾后森林冠层恢复的轨迹对于了解生态系统过程具有重要意义。森林冠层的损失和恢复通常采用叶面积指数(LAI)或其它能够反映冠层光合能力的植被指数进行表征。本研究中,我们采用Terra卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的长时间序列影像(2000-2009年)来重建火灾后森林冠层恢复的过程。以美国南达科他州布莱克山国家森林公园(The Black Hills National Forest, South Dakota)为例,该地区在2000年8月24日经历了一次大的自然火灾,烧毁了近33 785 ha森林,其中大部分是美国黄松林。基于LAI的研究表明,植被冠层光合能力在3年内(2001-2003年)基本恢复,这主要来自于林下未烧毁草地在灾后的快速生长;火烧迹地的NDVI和EVI在这3年内也呈现恢复的态势。可见,LAI、NDVI和EVI在火灾几年之后便难以有效地识别火烧迹地。然而,陆地表面水分指数(基于近红外和短波红外波段的遥感标准化指数,简称LSWI),能够有效地识别和追踪火烧迹地至今的整个过程(2000-2009年)。这一研究结果也使得采用其它具有近红外和短波红外波段的传感器研究森林火灾迹地恢复和干扰过程成为可能,其中包括Landsat 5 TM影像(可追溯至1984年)。更长时间序列的数据对于研究森林火灾灾后生态系统干扰和恢复过程、森林演替模拟以及碳循环具有重要的支撑作用,LSWI指标证明能够有效地刻画这一过程。 相似文献
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基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型.研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳.对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数. 相似文献
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盐生植物对于维持干旱区绿洲生态系统平衡起着核心作用。该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象,利用Field Spec Pro FR便携式地物波谱仪,对2010年10月盐生植物的野外光谱数据进行采集并取相应土样。首先,采用光谱学分析方法分析光谱特征变化,并对土壤理化特性(含盐量、TDS、电导率、pH值)进行室内测定分析,获得盐生植物光谱特征数据和土壤理化特性数据。其次,利用实测光谱数据对盐生植物高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1和CRI1进行反演,用高光谱影像和TM影像分别对VOG1和NDVI705进行反演,并与土壤理化特性进行相关性分析。研究表明:高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1与土壤理化特性之间相关性均较低(0.266R0.449),但CRI1与含盐量、TDS的相关性较高(R=0.668);用高光谱影像反演的VOG1与电导率的相关性较高(R=0.536),用TM影像反演的NDVI705与TDS相关性较高(R=0.695)。通过精度验证,发现高光谱反演数据(VOG1)比TM反演数据(NDVI705)精确,说明遥感数据空间分辨率的不同影响了反演植被光谱指数的精度。该研究不仅可为干旱地区盐生植物的遥感识别奠定基础,而且对维持绿洲生态系统稳定提供一定的科学依据。 相似文献
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To evaluate and provide an appropriate theoretical direction for research into climate-vegetation interactions using meteorological station data at different time scales, we examined differences between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) and their responses to climate factors. We looked for correlations between data extracted from MOD13Q1 remote sensing images and meteorological station data for the two indexes. The results showed that even though NDVI and EVI are derived from the same remote sensing image, their response to climate factors was significantly different. In the same meteorological station, the correlation coefficients for NDVI, EVI and climate factors were different; correlation coefficients between NDVI, EVI and climate factors varied with meteorological station. In addition, there was a lag effect for responses of NDVI to average minimum temperature, average temperature, average vapor pressure, minimum relative humidity, extreme wind speed, maximum wind speed, average wind speed and average station air-pressure. EVI had a lag only for average minimum temperature, average vapor pressure, extreme wind speed, maximum wind speed and average station air-pressure. The lag period was variable, but most were in the -3 period. Different vegetation types had different sensitivities to climate. The correlation between meteorological stations and vegetation requires more attention in future research. 相似文献
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基于MODIS的杭州湾南岸农业生态系统NDVI季节变化特征研究 总被引：6，自引：1，他引：5
NDVI是表征植物生长动态的重要指标,不同植物具有不同的NDVI变化曲线。植物生长过程中NDVI值逐渐增大。在生育期的某一阶段达到最大值后又逐渐减小。MODIS-NDVI数据因具有较高的时间分辨率。可用于农业生态系统NDVI变化研究。该文运用野外调查资料和2002年MODIS-NDVI 16d合成的23个时序的遥感数据。对杭州湾南岸农业生态系统不同种植制度的NDVI变化特征进行分析。结果表明,不同种植制度的NDVI曲线有其特定的变化规律。NDVI特征模型可用于农业生态系统种植制度分析,并为遥感估产提供基础数据。 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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The method for simulating the temporal and spatial distribution patterns of leaf area index (LAI) and biomass at landscape scale using remote sensing images and surface data was discussed in this paper. The procedure was: (1) annual maximum normalized difference vegetation index (NDVI) over the landscape was calculated from TM images; (2) the relationship model between NDVI and LAI was built and annual maximum LAI over the landscape was simulated; (3) the relationship models between LAI and biomass were built and annual branch, stem, root and maximum leaf biomass over the landscape were simulated; (4) spatial distribution patterns of leaf biomass and LAI in different periods all the year round were obtained. The simulation was based on spatial analysis module GRID in ArcInfo software. The method is also a kind of scaling method from patch scale to landscape scale. A case study of Changbai Mountain Nature Reserve was dissertated. Analysis and primary validation were carried out to the simulated LAI and biomass for the major vegetation types in the Changbai Mountain in 1995. 相似文献
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基于遥感和地面数据的景观尺度叶面积指数和生物量的模拟 总被引：3，自引：0，他引：3
The method for simulating the temporal and spatial distribution patterns of leaf area index (LAI) and biomass at landscape scale using remote sensing images and surface data was discussed in this paper,The procedure was:(1) annual maximum normalized difference vegetation index (NDVI) over the landscape was calculated from TM images;(2) the relationship model between NDVI and LAI was built and annual maximum LAI over the landscape was simulated;(3) the relationship models between LAI and biomass were built and annual branch ,stem ,root and maximum leaf biomass over the landscape were simulated;(4) spatial distribution patterns of leaf biomass and LAI in different periods all the year round were obtained.The simulation was based on spatial analysis module GRID in ArcoInfo software ,The method is laso a kind of scaling method from patch scale to landscape scale ,A case study of Changbai Mountain Nature Reserve was dissertated ,Aalysis and primary validation were carried out to the simulated LAI and biomass for the major vegetation types in the Changbai Mountain in 1995. 相似文献
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阜康绿洲生态系统生物量空间格局分析 总被引：4，自引：0，他引：4
利用阜康绿洲平原地区于2003年8月,在野外实测的53个样方植物的生物量干重数据与同期陆地卫星MODIS影像的第1,2通道250 m遥感数据,通过分析植被指数NDVI与绿洲植被生物量的相关关系,进而建立该遥感植被指数与植被生物量的一元线性和非线性回归模型。研究表明:植被指数NDVI与绿洲生态系统植被生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与绿洲植被生物量的回归模型中,三次方程为所得到的非线性回归模型中最适合用于阜康绿洲生态系统植物生物量和生长的监测;并利用该模型进行分析同年4~9月研究区内植物生物量的时空间分布,并得出阜康绿洲生态系统植物生物量的时空分布特征。总体格局是:绿洲内部农业生态系统的生物量时空特征变化是十分的明显,生物量的增长从5月底至8月;且于7月、8月生物量达到旺盛时期;随后开始呈下降趋势;荒漠植物群落生物量时空特征有一定程度的变化但表现不明显,且荒漠植物生物量的变化在时空上是非同步性。这都是由于在整个生长季节内不同植物群落的生长发育表现不同的时间,和荒漠植物在时间上表现出不同物候导致的。同时分析了绿洲生态系统植物生物量的时空分布特征及相关影响生物量的多种因素。 相似文献
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洛河流域蒸散发遥感反演及其与各参数的相关性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用ETM数据和地表热量平衡模型估算洛河流域的蒸散发量,并结合地面实测资料进行检验,然后综合分析蒸散发量与土地利用/覆被、地表参数、地形参数的关系。研究发现,不同下垫面的蒸散发能力有一定的差别,其中水体和林地的日蒸散发量最大;蒸散发量与NDVI、植被覆盖度以及高程等参数呈线性相关,而与地表温度呈指数相关,与叶面积指数呈对数相关。 相似文献
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虽然采用遥感图像提取的植被指数在空间上能较好的反映作物的状况,但其不能预测植被指数在空间上的变化范围,如果能从整体上了解不同市县在不同季节的平均植被指数值,就可以对该区域整体植被状态进行量化分析,也就可以从大范围内进行植被指数的预测分析.利用地理信息系统(GIS)和地统计学相结合的地理统计分析模块(ArcGIS Geostatistical Analyst),根据MODIS遥感数据提取的每季度不同市县平均NDVI植被指数,采用Kriging插值的方法分析了海南岛归一化植被指数(NDVI)季节性变化趋势,并 相似文献