草地是维持大庆生态平衡的重要因素,草地退化严重影响了大庆地区的经济发展和生态环境。研制该地区基于植被指数的草地退化因子的定量反演模型,对于大庆地区草地退化的特征和规律的研究尤为重要。为此,基于大庆地区1988、1996、2001年3个时段的TM影像,应用归一化植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),采用像元二分模型法和经验模型法建立统一的大庆地区草地植被盖度和可食牧草率的遥感定量反演模型。然后采用不变的地物类对TM历史影像的像元值做辐射配准;最后,将辐射配准后的历史影像带入模型,制作大庆地区各年度草地盖度和可食牧草率的分级图,从而为大庆地区草地退化的研究提供信息和依据。该研究求出了...

资源型城市大庆是随矿产资源的开发而兴起的城市。随着石油资源的开发以及人类对草原的掠夺式经营,引起了草地退化和草地生态系统结构失调。草地是维持大庆生态平衡的重要因素,草地退化严重影响了大庆地区的经济发展和生态环境。该文以大庆为研究区,利用地理信息系统技术,结合现代卫星遥感技术和GPS测量技术,基于大庆1988、1992、1996、2001年4个年度的Landsat TM影像来研究该地区的草地退化轨迹。选取草地植被覆盖度和可食牧草率两个指标来反映草地退化的程度。这两个指标的计算是由基于植被指数的遥感定量反演模型得到的。将上述两个因子赋予一定的权重,做出反映草地退化程度的草地退化综合分级图。并将校正...

为探讨资源型城市大庆市草地退化驱动机制,找出驱动草地退化的主导因素,为科学保护现有草地资源和有效治理退化草地提供依据和参考.该文在定性描述大庆地区草地退化驱动因素的基础上,运用主成分分析和多元线性回归的方法,选取与草地退化密切相关并比较容易获取的数据作为变量,对大庆地区草地退化的主要影响因素进行了定量分析.根据对草地退化的影响程度,影响因子排序为:畜牧业产值>人口密度>油井个数>总人口>大牲畜存栏>人均居住面积>GDP>工业产值>盐碱、沙化.并且根据大庆地区1988—2001年不同退化程度草地的面积与驱动因子建立多元线性回归模型,对不同退化程度草地面积变化的驱动机制进行了分析.结果表明,不合理...

基于Landsat 8遥感影像数据,以西藏日喀则经南木林到申扎县的一条样带高寒草原作为研究对象,选择较为常用的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)、修改型土壤调整植被指数(modified soil adjusted vegetation index,MSAVI)以及对半干旱区低覆盖植被信息较为敏感的转换型土壤调整植被指数(transformati

【目的】考虑到利用单一植被指数(VI)反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以...

研究应用ACRM冠层辐射传输模型和MODIS地表反射率数据反演了河北衡水地区3月初至5月初植被叶面积指数,并分析了其时空分布变化特征。研究时段为冬小麦返青期至成熟期,LAI反演结果与当地冬小麦时空分布特征较为吻合。研究结果显示,基于ACRM冠层辐射传输模型反演植被生化变量具有很大的应用潜力。

以植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标，基于2001-2020年天山新疆段MODIS NDVI和气象遥感资料，采用像元二分模型、草地退化指数、冷/热点分析、变异系数和相关性分析等方法，分析草地退化时空特征及其与气候因子的关系，结果表明：1) 2001-2020年平均草地退化面积占总面积的34.04%，草地退化指数为1.67，处于轻度退化水平。2)空间上，轻度退化草地空间分异特征明显，主要集中分布在天山西部和中段山区，中度退化和重度退化草地面积较小且不集中，95%以上的区域草地植被覆盖度变异系数小于0.2，总体上覆盖度的年际波动小，变化相对稳定。3) 2001-2020年草地植被覆盖度受气候因子驱动的区域占总面积的44.23%，主要分布在天山西部和东部，受非气候因子驱动的区域占总面积的55.77%，在山区和南北两侧地势较平缓的区域均有分布，说明非气候因子在天山新疆段草地的变化中起到主导作用。该研究结论可为当地草地资源保护与利用提供科学依据。

以ＷｏｒｌｄｖｉｅＷ－２遥感影像作为数据源，对东洞庭湖湿地核心区域进行了ｌＡｉ估算研究。首先对典型的植被指数与叶面积指数（ｖｉ－ｌＡｉ）的相关性进行了分析；然后选择了７个与ｌＡｉ之间存在显著相关性的植被指数（Ｎｄｖｉ、ｒｖｉ、ｄｖｉ、ＳＡｖｉ、ＭＳＡｖｉ、ｅｖｉ、ｒｄｖｉ）作为ｖｉ－ｌＡｉ的模型因子，采用多回归模型与ｌＡｉ实测数据进行拟合分析，筛选出这回归模型的最优因子；然后利用实测数据作为检验样本，最终确立了以Ｎｄｖｉ为模型变量的指数模型是用于ｌＡｉ估测的最优模型，精度达到了７４．３４％。结果表明：本研究采用的多植被指数比较建立的湿地植被ｖｉ－ｌＡｉ反演模型，是可以比较准确获取湿地区域叶面积．．．

【目的】基于2000—2021年克州地区及周边地区的气象数据和同期的归一化植被指数(NDVI)数据，分析克孜勒苏草地NDVI对气温、降水、海拔和坡度等环境因子的响应特征，为克孜勒苏草地植被对环境因子的响应提供参考依据。【方法】利用MODISNDVI 数据集通过最小二乘线性回归和相关性分析研究克孜勒苏地区草地植被变化及其对环境因子的响应。【结果】①2000—2021年克州地区年平均及生长季平均气温均呈下降趋势，降水和草地NDVI均呈增加趋势。克孜勒苏地区东北部和西南部气温偏低，中部及西北气温偏高；大部分地区多年平均累计降水量是偏低的，东北部的阿合奇县和西部乌恰县附近较高。②气温和降水与草地NDVI在生长季尺度上的相关性比年尺度上的相关性更强，草地NDVI与降水的正相关性高于草地NDVI与气温的正相关性。③中海拔范围（2500～3500 m）内草地NDVI面积比例及其NDVI值均较大，坡度8°～35°范围内的NDVI值比较集中，南坡向NDVI值显示出明显的优势。【结论】克孜勒苏地区草地植被生长向改善趋势发展。

草地退化是当今世界面临的一个极为严峻的生态问题。植被覆盖度作为草地退化监测的重要指标之一,在草地退化、荒漠化治理方面起着重要的作用。为了构建适合于天山北坡典型草地植被覆盖度监测模型,便于对草地及时、快速的监测分析,研究利用新疆阜康市2008年9月Landsat TM遥感影像数据和相应的实测数据,分别探讨5种植被指数(NDVI、RVI、GNDVI、SA-VI和MSAVI)与植被覆盖度的线性和非线性(二次多项式、指数、对数以及幂函数)关系,以便获得最佳监测草地状况的植被指数和模型。研究结果表明,MSAVI和GNDVI与植被覆盖度的相关性最好(P<0.01),而NDVI和RVI较差;通过5种植被指数...

土壤氮素是土壤肥力的重要指标之一,在粮食生产和质量上扮演着极其重要的角色。土壤氮素监测不仅是农业生产的研究热点,也是全球气候变化问题研究的热点之一,而遥感技术为土壤氮素监测提供了一种快速无损的、新的技术手段。本研究利用TM影像通过NDVI变换反演植被覆盖度,同时结合地面实测数据,分析影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的关系,及二者在反演土壤氮素含量时的差异;并建立影像植被覆盖度与土壤全氮含量的估算模型;结果表明:影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的相关性极显著,通过比较实测植被覆盖度与土壤全氮、碱解氮的关系,发现实测植被覆盖度与土壤全氮含量相关性极显著,而与土壤碱解氮含量相关性不显著。

【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用，比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地，采用上述4种时空融合方法，融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据，生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果，并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考，分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉，在地表覆盖状况较复杂的区域，RPRTM融合效果最佳(R~2=0.82)；而对于输入影像差异较大的区域，ESTARFM融合效果最佳(R~2=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉，RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R~2为0.97～0.99)。(3)相对于模型输入数据的时空可比性，地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。【结论】4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据，不同模型其融合效果各有不同，RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。图4表1参38

使用自20世纪70年代末~2004年的3期遥感图像(70 sMSS、90 sTM和2004年TM/ETM),研究了近30年青海三江源西部干旱区草地退化的格局与过程,结果表明:整个研究时段内,草地退化发生面积占总草地面积的10%左右,且以草地覆盖度轻度下降为主,其退化面积占总草地退化面积的80%以上,其次是轻度沙化/盐化,相应比重占10%以上。草地退化面积呈东南向西北减少趋势,退化程度呈东南向西北降低格局,而退化类型也由复合型向单一型过渡。整个时段内,草地退化面积呈增加趋势,尤其是沙化面积增加较快。不同海拔、坡度和坡向间草地退化面积差异显著。海拔4 800~5 100m范围内为草地退化发生的主要...

【目的】探索植被指数（VI）及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数（LAI）高光谱遥感估算的影响，构建县域水稻LAI估算模型，并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的３套训练数据，分别对增强型植被指数（EVI）、修正三角植被指数2（MTVI2）、归一化差值植被指数（NDVI）和修正比值植被指数（MSR）开展波段选择。在此基础上，以1种VI作为LAI的特征参量，试用指数回归（ER）和人工神经网络（ANN），构建LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数（R~(2)）和均方根误差（RMSE），开展估算精度验证。【结果】①基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例，基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R~(2)分别为0.638和0.681，RMSE分别为0.554和0.519；而NDVI和MSR得到的R~(2)分别为0.567和0.560，RMSE分别为0.606和0.611。②基于各VI优选波段组合的LAI估算精度（平均R~(2)为0.574，平均RMSE为0.598）优于默认波段组合（平均R~(2)为0.424，平均RMSE为0.694）。③ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中，ANN模型得到的平均R~(2)比ER模型分别提高了40.27%和14.03%；平均RMSE分别降低了11.32%和8.11%。④就本项目试验而言，训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如，当训练样本量低至24时，基于EVI构建的ANN模型的测试精度（R~(2)=0.660， RMSE=0.537），仍然优于ER模型（R~(2)=0.597， RMSE=0.585）。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物，尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI，遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合，有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时，即使基于小样本训练数据，机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。

本文结合行为经济学理论及实证分析,探讨了三江源草地生态退化中牧户运用生计策略进行保护行为决策的框架,通过多分类Logistic模型分析了影响牧户选择限制放牧、生态移民和产业移民等不同保护模式行为的影响因素。结果表明:①年龄较大的、生计水平较低、较偏远的牧户被动地选择了机会损失和风险较小的限制放牧或生态移民方式,而年轻的、生计水平较高、离城市距离较近的牧户更愿意选择产业移民的生态保护方式;②三江源牧户是基于有限理性,而选择了福利损失相对较小的生态保护行为,这是牧户生计策略选择的结果;③着眼于增加牧户选择的机会和促进牧户可替代生计的多样化,以期降低牧户选择生态保护行为响应后的各种风险,以及提高牧户...