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1.
王涵  赵文武  刘月  刘焱序 《地理研究》2019,74(4):831-843
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;② EVI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   
2.
Daily and ten-day Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) of crops were retrieved from meteorological statellite NOAA AVHRR images ,The temporal variations of the NDVI were analyzed during the whole growing season,and thus the principle of the interaction between NDIV profile and the growing status of crops was discussed,As a case in point,the relationship between integral NDVI and winter wheat yield of Henan Province in 1999 had been analyzed.By putting integral NDVI values of 60 sample counties into the winter wheat yield-integral NDVI coordination,scattering map was plotted. It demonstrated that integral NDVI had a close relation with winter wheat yield.These relation could be described with linear,cubic polynomial ,and exponential regression,and the cubic polynomial regression was the best way,In general ,NDVI reflects growing status of green vegetation ,so crop monitoring and crop yield estimation could be realized by using remote sensing technique on the basis of time serial NDVI data together with agriculture calendars.  相似文献   
3.
地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。  相似文献   
4.
基于MODIS数据的浒苔信息提取方法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
浒苔是一种大型绿藻,大量浒苔爆发会严重影响景观,干扰旅游观光和水上运动的进行。本文利用NASA提供的MODIS02的250m分辨率影像,分别采用了比值法、归一化植被指数法和监督分类中的最小距离分类,提取了浒苔的信息,实验结果表明,三者都可以提取浒苔信息,但是比值法提取的结果最好,最小距离分类很难与薄云区分,必须加入人工目视解译,归一化植被指数可以区分出薄云,但是遗漏较多。  相似文献   
5.
根据植被指数估算植被覆盖度的原理,以混合像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度模型是研究区域植被覆盖度的一种重要方法.本文以广州市花都区为实验区,利用ASTER高光谱影像对此方法进行验证性分析,实验结果表明:用该方法提取ASTER影像的植被覆盖度具有较好的可行性.  相似文献   
6.
在高光谱数据模式分解方法(PDM)的基础上,建立了一种新的植被指数(VIPD)。根据地面植被光合成实验,建立了有效光合成曲线植被净初级生产力(NPP)遥感估算模型,利用2001年各月份的MODIS影像数据,估算得到纪伊半岛地区的各类NPP。研究发现,该地区的温带常绿林NPP年均值与2001年IPCC调查报告和地面实测得到的估算值在误差范围内一致。实验证明,该光合成曲线NPP估算模型能够有效地利用高光谱数据,且能较好地应用于温带植被研究。  相似文献   
7.
植被是东亚飞蝗发生和成灾的重要指示因子。运用遥感技术对植被生长进行监测,对东亚飞蝗的预测和防治具有重要意义。以河北省黄骅市为研究区,利用实地获取的植被冠层孔隙度数据反算的LAI数据以及Landsat-5 TM影像提取的各种VI数据,进行了LAI(LAI-2000改进型算法的反算结果)与TM影像上反演的VI之间的相关分析。结果表明,RDVI最适合反映研究区植被生长状况。分析RDVI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负线性相关,即随着RDVI减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。  相似文献   
8.
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   
9.
遥感植被分类方法的概述及发展   总被引:5,自引:0,他引:5  
卫星遥感技术的发展为大范围作物的识别分类提供了新的方法,90年代以来国外主要使用卫星遥感结合植物表面温度、地形等非遥感要素对地面植被进行判识分类,我国自80年代以来应用图像纹理、植被指数变化、植被指数的动态聚类及经验正交函数等方法对大范围植被分类进行了研究。近年来,为提高植被分类精度已在提高资料的空间分辨率、利用微波遥感,综合应用“3S”技术等方面做了努力。  相似文献   
10.
基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法   总被引:3,自引:1,他引:3  
在遥感应用领域,植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响,使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况,造成其应用的局限性。提出了一种简易方法,仅通过中巴资源卫星(CBERS:China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体,推算卫星接收到的大气程辐射,消除了大气对归一化植被指数(NDVI:Normalized Differece Vege—tation Index)的影响,减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明,该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。  相似文献   
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