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1.
《国土资源遥感》2017,(2)
揭示地表温度(land surface temperature,LST)的空间特征及其影响因素对环境变化研究具有重要意义。现有研究主要分析了单因子与LST的关系,但对向阳面和背阳面背景下多因子与LST的关系尚不清楚。研究中将区域划分为向阳面和背阳面,基于遥感数据提取土地利用信息并应用大气校正法进行LST反演,采用相关分析、主成分分析和逐步回归分析法构建LST与多因子(归一化湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡度(slope)、坡向(aspect)和数字高程模型(digital elevation model,DEM))的回归方程,研究了向阳面和背阳面背景下各因子对LST的影响程度。结果表明:相同海拔、土地利用的LST均表现为向阳面高于背阳面,LST随海拔升高而降低,不同土地利用的LST均不相同;向阳和背阳面LST的主要影响因素均为NDMI和DEM,向阳面NDMI影响程度最大,背阳面却相反;其余影响因子影响程度均较低,向阳面NDVI和背阳面Slope影响程度最大。因此,向阳和背阳面导致夏季川西高原LST空间格局变化,且其影响因子的影响程度和主次顺序差异明显。 相似文献
2.
基于随机森林算法的地表温度降尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度(land surface temperature,LST)是地面能量平衡等模型中的重要参数之一。高时间分辨率的遥感LST可通过降尺度处理实现空间分辨率的提高,这对详细的LST时空分布监测具有重要意义。以北京市为研究区,选择Landsat8 OLI/TIRS数据,通过改进的单窗(improved mono-window,IMW)算法反演LST作为验证数据,在计算归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化差值建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)等多种遥感指数并模拟至1 000 m空间分辨率的基础上,联合空间分辨率为1 000 m的MODIS/LST产品,利用随机森林(random forest,RF)模型实现LST(100 m空间分辨率)降尺度,并与多因子回归方法和基于植被指数的LST锐化算法(TsHARP)2种常用降尺度方法进行对比。实验结果表明:以模拟Landsat/LST作为降尺度数据源,RF方法降尺度LST的均方根误差(root-mean-square,RMSE)为2.01 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.16 K和0.44 K;针对MODIS/LST降尺度时,RF方法的RMSE为2.29 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.42 K和0.50 K;针对不同地表类型,RF算法降尺度效果不同,其中高植被覆盖区表现最优,RMSE为1.81 K;城镇表面因其空间异质性,RMSE则达到了2.75 K。 相似文献
3.
兰西城市群热环境格局多尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从不同空间尺度研究城市热环境的变化格局,可为城市人居环境建设提供科学参考。采用MODIS和Landsat TM/OLI/TIRS遥感影像反演地表温度(land surface temperature,LST),分别从宏观和微观尺度探索了兰西城市群热场的空间格局特征,分析了城市热岛效应在昼夜、季节和年份等不同时间尺度上的分布格局及变化特征。研究结果表明,大尺度下兰西城市群未存在明显的城市热岛效应,但中心城区内热岛效应的空间格局发生了较大变化,热场的空间格局及演变与城市空间扩展布局相一致;兰州中心城区热岛比例指数呈现先增加后减小的变化趋势,西宁—海东中心城区热岛比例指数则呈现持续增长的态势;河谷地段的LST低于周围黄土丘陵,主要受植被覆盖、太阳辐射时间和接收量的影响;LST与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)呈负相关关系,与归一化差值建筑用地指数(normalized difference building index,NDBI)呈正相关关系。 相似文献
4.
《国土资源遥感》2020,(1)
大气校正是遥感影像处理的重要环节,探究大气校正前后归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)特征及其地形梯度特征具有一定理论意义。以贵州省境内包溪河流域为例,基于Landsat8遥感影像和FLAASH大气校正,探究NDVI分等级和分地形变化特征。得出以下结论:①未进行大气校正所得NDVI在空间上总体被低估;②未经大气校正所得NDVI不能反映各阶段趋势和比例关系,存在严重偏差,NDVI 0. 6时绝对误差超过20%;③大气校正与否影响各海拔NDVI变化趋势和数值高低,NDVINAC在海拔900 m以下时绝对误差上升,其后波动下降;④大气校正与否对各坡度NDVI趋势和数值均有影响,随坡度上升,NDVINAC绝对误差先上升后下降,坡度在[50°,55°)时绝对误差最大;⑤大气校正与否对各坡向NDVI趋势均有影响,NDVINAC西坡绝对误差最大,东坡最小。 相似文献
5.
基于决策树方法的Landsat8 OLI影像红树林信息自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(2)
基于广西山口国家红树林生态自然保护区的Landsat 8 OLI影像数据,选用广泛应用于植被液态水含量反演的归一化差值湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)和修正的归一化差值池塘指数(modified normalized difference pond index,MNDPI)作为分类特征,运用决策树方法进行红树林信息的自动提取。研究结果表明:红树林独特的滨海湿地生境特点,使其光谱同时包含植被和湿地信息;MNDPI和NDMI可分别反映可见光-近红外波段反射率同短波红外波段反射光谱的反差,可成功应用于湿地植被信息的提取,能有效地将红树林同其他地物相区分;采用Landsat8 OLI遥感数据,并结合NDMI和MNDPI分类特征构建的决策树模型可有效地提取红树林信息,其错分率和漏分率都较低,分别为5.34%和1.69%。 相似文献
6.
为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。 相似文献
7.
叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构的重要参数,准确获取果树的LAI对果树长势监测和果树估产均有重要作用。以美国加州中部的果园为研究区,基于沿太阳主平面飞行成像的机载MODIS/ASTER模拟传感器(MODIS/ASTER airborne simulator,MASTER)数据,利用实测LAI数据与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)和归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)分别建立回归模型,并选取NDWI进行研究区LAI的反演。结果表明:由于地物的二向性反射,垂直太阳主平面飞行获取的遥感数据具有明显的亮度梯度现象,而沿太阳主平面飞行获取的遥感数据几乎不受亮度梯度的影响;NDVI在高植被覆盖区容易达到饱和,而NDWI比NDVI和NDII具有更高的拟合度和更小的均方根误差,更加适合研究区LAI的遥感反演;该研究结果可以丰富LAI反演理论,也可以为研究LAI尺度问题提供理论和数据支持。 相似文献
8.
南京市地表参数变化与热岛效应时空分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用南京市1989年TM和2001年、2010年ETM+卫星遥感数据,提取了3个时期的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)和归一化不透水面指数(normalized difference impervious surface index,NDISI)等地表参数;利用热红外波段遥感数据反演地表温度,并从时间维对比分析了3个时期各个参数的变化和产生的原因;利用回归分析方法探讨了上述地表参数变化与城市地表温度之间的关系,即地表温度与NDISI和NDBI呈正相关,与NDVI呈负相关。进一步分析表明,南京市最近20 a来不透水面和建筑面积大幅增大,植被覆盖范围减少,城市热岛效应加剧,不透水面、建筑指数与地表温度的变化趋势和城市扩张趋势一致。该研究成果对于揭示南京市热岛效应、优化土地配置和推进生态城市建设具有一定的参考意义。 相似文献
9.
主要研究了基于Landsat 8遥感数据的泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。基于Landsat 8 OLI遥感数据,综合运用遥感图像处理技术和地理信息系统空间分析技术,提取泰山地区2014年7月的归一化植被指数;再利用数字高程模型(DEM)提取该地区的地形因子(海拔、坡度以及坡向);进而使用叠合分析法,分析了泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。研究结果表明:泰山地区总体上植被指数(NDVI)值较好;植被指数随海拔的升高而增加;坡向对NDVI值影响明显,东北坡植被指数最高。数据分析的结果对于泰山地区生态环境的监测保护与可持续发展都有积极意义。 相似文献
10.
基于MODIS数据和BFAST方法的植被变化监测 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2016,(3)
植被是联结土壤、大气和水分的自然"纽带",在全球气候变化研究中具有"指示器"的作用。对归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列分析,可以为相关部门的工作和决策提供更好的支持。使用MODIS NDVI数据结合BFAST(breaks for additive seasonal and trend)方法实现对老哈河流域及周边地区的植被变化监测,并确定其NDVI时间序列出现突变点的时间节点。结合气象数据以及数据本身的质量作为影响因子,分析出现突变点的主要原因。研究结果表明,降水量、相对湿度、温度、日照时数、流域蒸发量与NDVI变化趋势呈正相关,风速与NDVI变化趋势相关性很小。降水量对NDVI变化的影响具有滞后性,滞后时间与降水量大小有关。 相似文献
11.
在全球气候变化背景下研究陆地植被的时空变化规律,探讨气候因素的驱动作用,对于预测未来气候变化对生态系统的可能影响、制定合适的生态环境保护策略具有重要意义。利用2000—2009年MODIS归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列数据和地面气象站点的气温、降水量数据,从遥感角度分析环渤海地区植被的时空变化,并研究变化与气温、降水的相关关系,探讨区域植被年内和年际变化的驱动因素。结果表明,2000—2009年环渤海地区植被覆盖总体呈增加的趋势,但存在一定的空间异质性,局部有减少的倾向;区域植被的生长受温度和降水的双重驱动,对降水和温度的响应存在明显的滞后,滞后期大约为1个合成期;年际的变化主要受降水和人类活动的影响,降水增加可使区域NDVI提高;不同的人类活动会导致NDVI向相反的方向发展。 相似文献
12.
以成都市为研究区,定量分析了各地表特征参数与地表温度之间的线性关系。通过对地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)进行局部区域逐像元分析和总体区域统计分析,结果表明NDVI,NDMI,NDBI与地表温度间都存在明显的线性关系,可用于说明地表温度的动态变化,在3月份,NDMI与地温的相关性更优于NDVI。对传统城市热现象研究中,NDMI与NDBI能够用来以NDVI作为分析地表温度随季节而变化的互补的度量标准。 相似文献
13.
冰雪冻灾是森林生态系统的主要生态干扰之一,对森林结构及生态系统功能有重要影响,快速准确评估森林资源受损程度,对灾后森林修复和森林生态系统管理有重要意义。根据2001—2007年归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据提取灾前植被NDVI参考值和植被正常生长变化范围,利用灾后同时段NDVI数据,提取湖南省2008年森林冰雪受灾范围。在图像阈值法基础上,提出阈值比值法,评估森林冰雪受灾区域森林资源受损程度。与图像阈值法相比,阈值比值法评估结果与人工调查数据更加接近,标准误差为0. 95,不足图像阈值法的1/3。阈值比值法评估结果显示,全省森林资源受损严重,森林重度受灾率高达53. 69%,森林中度受灾率达27. 50%,森林轻度受灾率仅为18. 81%。与海拔、坡向等地形因子叠加分析,发现高海拔森林受损程度比低海拔森林严重,800 m以上的森林重度受损率高达58. 91%,处于阴坡的森林受损程度比阳坡森林严重。 相似文献
14.
《国土资源遥感》2016,(2)
科学合理地定量评估林火烈度,对揭示林火干扰下森林生态系统的变化,以及植被的恢复与管理具有重要意义。以美国科罗拉多大峡谷国家公园北缘的Poplar Fire为实验区,利用Landsat5 TM影像,结合实地调查的综合火烧指数(composite burn index,CBI),分析评价了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),归一化火烧指数(normalized burn ration,NBR),差分归一化植被指数(differenced normalized difference vegetation index,ΔNDVI)和差分归一化火烧指数(differenced normalized burn ration,ΔNBR)4种遥感指数对林火烈度评估的适应性。结果表明,4种遥感指数对识别不同等级林火烈度存在一定的差异。在未过火区和轻度火灾区,单一遥感指数的精度略高于差分遥感指数,其中NBR的提取精度最高,分别达到了66.7%和80%;在中度火灾区和重度火灾区,差分遥感指数的精度高于单一遥感指数,ΔNBR的提取精度最高,分别达到了100%和90%。总体上,基于差分遥感指数的林火烈度制图精度总体高于单一遥感指数,其中ΔNBR的总体制图精度最高,达到了86.2%。因此,ΔNBR是林火烈度分析与评估的适宜遥感指数。 相似文献
15.
基于地形调节植被指数估算长汀县植被覆盖度 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖度遥感估算最常用的方法是基于植被指数构建模型,但大部分的植被指数没有考虑地形的影响。以福建省长汀县作为研究区,引入能消除地形影响的地形调节植被指数(topography adjusted vegetation index,TAVI),利用像元二分模型估算植被覆盖度,旨在研究TAVI对植被覆盖度估算结果的影响,并与基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)估算的结果进行比较。根据目视效果和统计指标的分析表明:基于TAVI估算的植被覆盖度精度高于基于NDVI的估算结果,并能有效降低阴坡阳坡间的差异,提高阴坡区域植被覆盖度的估算精度。 相似文献
16.
作物长势监测是农情监测的核心内容之一,处在不同生育期的作物长势存在显著差异。为了提高大范围作物长势遥感监测的精度,利用2001―2015年间获取的MOD09A1数据,以山东省冬小麦为研究对象,在逐年提取冬小麦抽穗期基础上,探讨研究区近15 a间冬小麦抽穗期长势时空格局。研究表明,与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)相比,基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)提取的冬小麦抽穗期与地面观测数据有更好的一致性。研究区冬小麦抽穗期主要集中在4月中、下旬,并从南向北、自西向东逐渐推迟;与NDVI,EVI和归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)相比,产品改进–NDVI(product improve–NDVI,PI_NDVI)更能反映冬小麦的实际长势。基于该指数监测冬小麦长势,2001―2015年间山东省冬小麦抽穗期长势整体呈上升趋势;但年际间波动较大,相同年份不同区域的冬小麦长势存在明显差异;而大部分区域长势状况比较一致,与多年平均状况持平。研究结果与已有的相关研究较为一致,基于遥感进行大范围和长时间作物长势监测的思路可以为以后研究提供一定的参考。 相似文献
17.
《国土资源遥感》2020,(2)
建立合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)数据和光学植被指数的定量关系有助于融合这两种数据源,提高山区森林遥感的时序监测能力。为此,以内蒙古大兴安岭根河林区为例,首先分析了归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、绿度植被指数(greenness vegetation index,GVI)和归一化水分指数(normalized difference water index,NDWI)与C波段雷达数据的相关性,接着对比了不同森林干扰下NDVI,NDWI与X,C,L波段雷达数据的相关性差异。结果表明:①极化比(polarization ratio,PR)和干涉相干系数与各植被指数呈显著负相关,PR与NDVI,EVI,GVI线性趋势好(R~2=0. 40～0. 49),VH的干涉相干系数与各植被指数线性趋势好(R~2=0. 43～0. 51);②地表类型会影响VH与NDVI线性回归结果,在植被密集的灌草、火烧迹地和森林内线性趋势好(R~2=0. 64～0. 76);③不同森林干扰下相关性存在差异:在火烧迹地内NDVI与X波段HH和C波段PR呈显著负相关,NDWI与C波段VH呈显著正相关;在未受干扰林地内NDVI和NDWI与C波段PR呈显著正相关;在采伐迹地内L波段PR与NDVI呈显著负相关,L波段VV和VH的PR与NDWI呈显著负相关。 相似文献
18.
《国土资源遥感》2016,(2)
遥感特征指数法是一种简单、高效的信息提取方法。根据气溶胶散射或吸收引起的卫星不同波段间表观反射率变化,构建了基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数,结合石家庄市各环境空气质量站实测颗粒物浓度数据,分析差值植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化灰霾指数(normalized difference haze index,NDHI)、归一化建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)和差值建筑指数(difference built-up index,DBI)与PM10之间的相关关系。结果表明,除NDHI外,DVI,NDBI和DBI与大气颗粒物质量浓度均呈现负相关关系,DBI与PM10之间线性相关关系较为明显,综合多种大气颗粒物污染指数构建的大气颗粒物质量浓度估算模型,可以用来简便、快速地指示城市大气颗粒物污染状况。 相似文献
19.
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