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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
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利用ASTER数据估算2002年4月阿克苏地表特征和植被参数 总被引：1，自引：1，他引：0
利用ASTER卫星可见光和短波红外波段数据,估算了2002年4月12日阿克苏地区地表特征参数(地表温度T、地表反射率α)和植被参数(归一化植被指数NDVI、修正的土壤调整植被指数MSA-VI、植被覆盖度Pv和叶面积指数LAI等)。结果表明,各种植被参数在沙漠地区较小,而在绿洲中的值较大。同时本文认为ASTER遥感数据有较高的地面分辨率,利用它可以更好地反映地表的植被参数及地表特征参数状况;还指出了ASTER卫星数据在沙漠绿洲中的适用性。 相似文献
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MODIS数据在乌鲁木齐地区植被景观动态监测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据EOS／MODIS卫星时次高覆盖面广的特征，选取从4．10月的MODIS晴空资料，对整个乌鲁木齐地区植被景观进行动态监测，利用植被指数最大合成法制作了每月植被指数专题图。为了能够结合物候更好地分析乌鲁木齐地区植被随季节变化趋势以及不同时期植被生长状况，我们还制作了植被景观专题图及其变化评价图。评价图的优势在于能直观地反映植被变化的趋势，并能将变化的程度数字化，还可以根据不同的评价图叠加DEM做相应的分析。为乌鲁木齐地区植被变化研究提供有效的依据。 相似文献
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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
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利用卫星反演获取的归一化植被指数（NDVI）以及同期气象要素资料,分析了1982-2000年三江源区植被的时间和空间变化及其对气候变化的响应。结果表明：在三江源的大部分地区,植被生长状况趋于变差或基本不变;20世纪90年代,除夏季外,其他季节植被状况趋于恶化;与降水量相比,植被长势对气温变化的响应更为敏感。 相似文献
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增强型植被指数(EVI)时间序列数据(即植被生长曲线)是整个生育期内植被各种生物学特征的综合反映。由于太阳位置、大气、地表和传感器位置与性能等的影响,根据遥感数据计算的EVI值往往比实际值偏低(存在大量噪声),并不能反映植被生长的真实情况,应用前需进行去噪重建工作。针对目前生长曲线重建研究大多是针对MODIS等国外遥感数据的情况,在综合分析重建方法的基础上,利用风云3号卫星的MERSI中分辨率遥感卫星数据构建鹤壁市夏玉米的EVI生长过程曲线。首先,用最大值合成法(MVC)对原始EVI时间序列数据进行初步的去云处理。接着,利用基于时间域的Savitzky-Golay滤波(简称SG滤波)对该EVI序列进行进一步的平滑去噪处理,结果发现,在噪声点EVI数值提高了,但同时在其他不是噪声点的地方EVI的值降低了。针对这种不合理的情况,利用基于SG迭代滤波取上包络线的改进方法进行处理,很好地克服了上述缺陷,在非噪声点EVI数值适当提高,且曲线平滑,达到了生长曲线重建的目的。然后,采用基于频率域的小波变换方法进行实验对比,结果发现,小波变换存在着与经典SG滤波类似的缺陷,而且在曲线末端存在突变情况。经过比较分析发现,针对研究区的实际情况,改进SG迭代滤波是较优的去噪方法。 相似文献
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陇东地区近5年植被变化与降水的关系 总被引：5，自引：8，他引：5
利用NOAA卫星AVHRR遥感资料，对甘肃省陇东地区1997—2001年地表植被指数的空间分布和年变化进行了分析，并对相应时段内的降水量与植被指数之间的关系，以及降水对该地区植被的影响进行了分析。结果表明，该5年陇东地区平均植被有减小趋势，但北部有所增加；降水量的多少对地表植被的月变化起重要作用，特别是对农作物区植被的影响；对于林区植被，降水的年际变化对地表植被的影响比较小，森林区植被指数最高；2000年及2001年的1～6月，尤其是2001年植被指数最低。 相似文献
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一种由卫星遥感资料获得的修正的土壤调整植被指数 总被引：9，自引：2，他引：7
目前,通过卫星遥感资料确定区域面上植被分布、类型的研究受到许多实用领域的普遍重视,并由此提出了许多形式不同的植被指数。由于土壤背景噪声是造成植被指数不确定的重要原因之一,为此不同学者在标准化差值植被指数的基础上提出了多种旨在能消弱土壤背景噪声的土壤调整植被指数,如权重差值植被指数、土壤调整植被指数和转化土壤调整植被指数等等。这些植被指数不同程度上消弱了土壤背景噪声,但是必须预先已知下垫面植被的密度分布或覆盖百分比,也就是说仅适合于求解某一小范围植被覆盖变化较小下垫面上的植被指数,而且其动态范围也偏小。本文提出了一种修正的土壤调整植被指数,土壤调整因子由植被指数自身调整,不需要其它辅助信息。计算结果表明其动态范围较大,与最佳土壤调整因子下的土壤调整植被指数差异小,因此对应用卫星遥感资料求解区域面上土壤调整植被指数极其有效。 相似文献
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开展北京松柏植被的高分辨率空间信息提取及其花粉致敏风险评估对花粉浓度监测及预报具有重要意义。本文利用2019—2020年冬季304景高分辨率哨兵2A号（Sentinel 2A）卫星影像，引入新型增强型归一化植被指数（Enhanced normalized Vegetation Index,EVI）和地表水分指数（Land Surface Water Index,LSWI），开展了10 m空间分辨率的北京松柏植被分布制图研究；同时依据风险评估原理，结合2020年北京松柏花粉浓度观测数据，建立了基于松柏植被分布的花粉致敏风险空间评估方法，并初步开展了影响松柏花粉浓度范围与花粉致敏风险空间评估研究。结果表明：①基于冬季合成晴空Sentinel 2A卫星影像，利用EVI和LSWI可有效提取北京10 m空间分辨率的松柏植被分布，用户精度可达80%以上；②松柏花粉观测站14 km范围内松柏植被对该站花粉浓度具有正贡献，其中6 km范围内的松柏植被贡献最大；③松柏花粉致敏相对高风险区主要分布在西北部山区、昌平北部以及门头沟东部、石景山西北和海淀西南等地区。 相似文献
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利用2000—2007年的归一化植被指数,分析了近期西藏地区植被的分布状况及变化趋势,从气候条件、人类活动及其他因素等3个方面讨论了典型区域(那曲地区)植被减少的原因。结果表明,植被覆盖最好的区域是林芝及山南南部,其次是昌都、拉萨及那曲东部;不同地区的植被有显著的季节差异。近年来西藏部分地区的植被状况有所改善,植被覆盖减少最严重的区域位于那曲中东部,就全区平均而言,植被覆盖明显减少时段出现在2003—2006年之间;降水量增加(减少)、风速减少(增加)基本对应着植被覆盖的增加(减少)。近期那曲地区气温升高、降水量减少,可能导致植被覆盖减少;人口增长,城市化加剧,过度放牧,有毒植物增多,中草药的挖掘,地下矿产资源的开采以及严重的草地鼠害、虫害等都导致了那曲地区植被覆盖的减少。 相似文献
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适宜的干旱指标和高分辨率数据是准确监测干旱的基础。本研究从气象干旱和土壤干旱以及植被对干旱的响应出发,整合中国国家气象观测站、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）土壤湿度（0.0625°×0.0625°）和MODIS叶面积指数（500 m×500 m）等多源数据信息,构建了基于气象干旱指数（标准化降水蒸散指数）、土壤干旱指数（土壤湿度百分位）和植被干旱指数（叶面积指数百分位）的综合干旱指数,并在中国东北地区开展了典型站点和区域10 km×10 km空间分辨率干旱监测试验。结果表明,综合干旱指数克服了单一气象干旱指数不能准确反映农业旱情及单一植被长势指数会将其他灾害引起的植被长势变差误判为干旱的不足,能够反映灌溉对干旱的影响,实现对大气-土壤-植被系统干旱发生、发展及其影响的监测。 相似文献
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安徽省MODIS干旱监测技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
为了更有效地监测安徽省农业干旱,以安徽省半湿润区、过渡区为研究对象,利用MODIS资料,在对比分析了基于植被供水指数和温度植被干旱指数两种干旱监测方法基础上,结合已业务应用的农业干旱指标累积湿润指数,开展安徽省分时段的晴空遥感干旱监测研究,建立并确定了部分时段半湿润区、过渡区的MODIS植被供水指数和温度植被干旱等级标准,同时结合当地台站监测土壤墒情对干旱监测进行检验。结果表明,作物生长季节VSWI、TVDI与累积湿润指数存在相关性,两种方法建立指标和模型可以用来分时段进行区域干旱监测,得出了初夏旱TVDI更适合于研究区域的干旱监测。 相似文献
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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GIS空间分析和数学统计方法,利用TERRA、AQUA和NPP-VIIRS卫星数据反演了西藏日土县植被归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）,并对不同卫星传感器反演结果的一致性进行了检验评估。结果表明:NPP-VIIRS卫星反演的NDVI值略大于TERRA和AQUA的反演值,其估算结果与MODIS卫星估算值存在较好的相关性。NPP-VIIRS卫星可以用于西藏高原植被长势监测工作,为西藏生态文明高地建设提供更加丰富的遥感数据支撑。 相似文献