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基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测
被引量：
4
1
作者
陆洲
罗明
+3 位作者
谭昌伟
徐飞飞
梁爽
杨昕
《麦类作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1257-1264,共8页
为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步...
为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数,分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明,冬小麦叶片含氮量变化量(ΔLNC)和叶绿素含量变化量(ΔCHL)与产量密切相关,而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量(ΔNDVI)、比值植被指数变化量(ΔRVI)分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好,因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证,基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高,其决定系数分别为0.70和0.64,均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L^-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况,能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。
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关键词
遥感
冬小麦
GF-WFV影像
植被指数变化
量
长势动态
监测模型
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职称材料
内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程区植被指数变化特征
被引量：
6
2
作者
孟佩
刘学敏
《林业资源管理》
北大核心
2018年第4期17-21,共5页
乌兰察布市重点生态工程包括黄河上中游地区天保工程、退耕还林工程、京津风沙源治理工程、野生动植物保护及自然保护区建设工程、重点公益林经营工程、其它生态工程。为明确内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程生态效益,本文研究了实施...
乌兰察布市重点生态工程包括黄河上中游地区天保工程、退耕还林工程、京津风沙源治理工程、野生动植物保护及自然保护区建设工程、重点公益林经营工程、其它生态工程。为明确内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程生态效益,本文研究了实施国家重点生态工程后,2005—2013年乌兰察布市国家重点生态工程区植被指数变化特征。结果表明,乌兰察布市重点生态工程以京津风沙源治理工程面积最大,分布最广。京津风沙源治理工程、退耕还林工程、重点公益林经营工程、其他林业工程区平均植被指数每年增加0.017~0.020之间,而黄河上中游天保工程、野生动植物保护及自然保护区工程平均植被指数每年仅仅增加0.014 3和0.013 2。从行政区上看,察哈尔右翼前旗、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、卓资县、察哈尔右翼中旗平均植被指数增加0.20~0.25,而四子王旗、兴和县、商都县、凉城县、丰镇市植被指数增加仅仅在0.12~0.20之间。总之,大力加强重点生态工程建设,对乌兰察布市植被增加有重要意义。
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关键词
国家重点生态工程
空间分布
植被指数
乌兰察布市
植被指数变化
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职称材料
基于结构方程模型的安徽省归一化植被指数变化及影响因素分析
被引量：
5
3
作者
谷正楠
张震
+1 位作者
胡克宏
陆艺杰
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第28期12259-12267,共9页
定量研究植被变化的影响因素,对区域生态环境保护和治理具有重要现实意义。以安徽省为例,基于GEE(Google Earth Engine)云平台获取MOD13Q1 NDVI数据,辅以一元线性回归分析法,分析2000—2018年安徽省归一化植被指数(normalized differenc...
定量研究植被变化的影响因素,对区域生态环境保护和治理具有重要现实意义。以安徽省为例,基于GEE(Google Earth Engine)云平台获取MOD13Q1 NDVI数据,辅以一元线性回归分析法,分析2000—2018年安徽省归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征和变化趋势,并采用结构方程模型(structural equation model,SEM)量化气候、地形及人类活动对NDVI变化的影响。结果表明:2000—2018年安徽省NDVI随时间变化呈现波动增加趋势。大部分地区为中高和高植被覆盖度,植被空间变化趋势以改善为主,改善区域占研究区面积的81.43%,主要分布在皖南黄山、宣城、池州,皖中滁州、六安、安庆北部及皖北淮南。夜间灯光变化能较好地衡量人类活动变化,对NDVI变化的负向影响最大。地形对皖南山区NDVI变化影响较强,皖中次之,而皖北平原NDVI变化基本不受地形影响。气候变化对皖北和皖中地区NDVI变化影响较强。
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关键词
归一化
植被指数
(NDVI)
变化
Google
Earth
Engine(GEE)
结构方程模型(SEM)
人类活动
影响因素
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职称材料
题名
基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测
被引量：
4
1
作者
陆洲
罗明
谭昌伟
徐飞飞
梁爽
杨昕
机构
中国科学院地理科学与资源研究所
扬州大学农学院
出处
《麦类作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1257-1264,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0300201)
苏州市科技计划项目(SNG2018100)。
文摘
为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数,分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明,冬小麦叶片含氮量变化量(ΔLNC)和叶绿素含量变化量(ΔCHL)与产量密切相关,而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量(ΔNDVI)、比值植被指数变化量(ΔRVI)分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好,因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证,基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高,其决定系数分别为0.70和0.64,均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L^-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况,能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。
关键词
遥感
冬小麦
GF-WFV影像
植被指数变化
量
长势动态
监测模型
Keywords
Remote sensing
Winter wheat
GF-WFV images
Vegetation index changes
Growth Monitoring models
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
S311 [农业科学—作物栽培与耕作技术]
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职称材料
题名
内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程区植被指数变化特征
被引量：
6
2
作者
孟佩
刘学敏
机构
国家林业局调查规划设计院
北京林业大学水土保持学院
出处
《林业资源管理》
北大核心
2018年第4期17-21,共5页
基金
全国林地保护利用年度变更调查及林业双增指标年度考核(2130208)
文摘
乌兰察布市重点生态工程包括黄河上中游地区天保工程、退耕还林工程、京津风沙源治理工程、野生动植物保护及自然保护区建设工程、重点公益林经营工程、其它生态工程。为明确内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程生态效益,本文研究了实施国家重点生态工程后,2005—2013年乌兰察布市国家重点生态工程区植被指数变化特征。结果表明,乌兰察布市重点生态工程以京津风沙源治理工程面积最大,分布最广。京津风沙源治理工程、退耕还林工程、重点公益林经营工程、其他林业工程区平均植被指数每年增加0.017~0.020之间,而黄河上中游天保工程、野生动植物保护及自然保护区工程平均植被指数每年仅仅增加0.014 3和0.013 2。从行政区上看,察哈尔右翼前旗、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、卓资县、察哈尔右翼中旗平均植被指数增加0.20~0.25,而四子王旗、兴和县、商都县、凉城县、丰镇市植被指数增加仅仅在0.12~0.20之间。总之,大力加强重点生态工程建设,对乌兰察布市植被增加有重要意义。
关键词
国家重点生态工程
空间分布
植被指数
乌兰察布市
植被指数变化
Keywords
key ecological projects
spatial distribution
NDVI
Ulanqab City
NDVI changes
分类号
F316.2 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于结构方程模型的安徽省归一化植被指数变化及影响因素分析
被引量：
5
3
作者
谷正楠
张震
胡克宏
陆艺杰
机构
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第28期12259-12267,共9页
基金
国家自然科学基金(42071085,41701087)
冰冻圈科学国家重点实验室开放基金(SKLCS2020-10)。
文摘
定量研究植被变化的影响因素,对区域生态环境保护和治理具有重要现实意义。以安徽省为例,基于GEE(Google Earth Engine)云平台获取MOD13Q1 NDVI数据,辅以一元线性回归分析法,分析2000—2018年安徽省归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征和变化趋势,并采用结构方程模型(structural equation model,SEM)量化气候、地形及人类活动对NDVI变化的影响。结果表明:2000—2018年安徽省NDVI随时间变化呈现波动增加趋势。大部分地区为中高和高植被覆盖度,植被空间变化趋势以改善为主,改善区域占研究区面积的81.43%,主要分布在皖南黄山、宣城、池州,皖中滁州、六安、安庆北部及皖北淮南。夜间灯光变化能较好地衡量人类活动变化,对NDVI变化的负向影响最大。地形对皖南山区NDVI变化影响较强,皖中次之,而皖北平原NDVI变化基本不受地形影响。气候变化对皖北和皖中地区NDVI变化影响较强。
关键词
归一化
植被指数
(NDVI)
变化
Google
Earth
Engine(GEE)
结构方程模型(SEM)
人类活动
影响因素
Keywords
normalized difference vegetation index(NDVI)change
Google Earth Engine(GEE)
structural equation model
human activity
influence factors
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测
陆洲
罗明
谭昌伟
徐飞飞
梁爽
杨昕
《麦类作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
内蒙古乌兰察布市国家重点生态工程区植被指数变化特征
孟佩
刘学敏
《林业资源管理》
北大核心
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于结构方程模型的安徽省归一化植被指数变化及影响因素分析
谷正楠
张震
胡克宏
陆艺杰
《科学技术与工程》
北大核心
2022
5
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职称材料
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