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| 1 | 植物物候遥感监测精度影响因素研究综述显示文摘基于植物物候的遥感监测对于研究植被对气候变化的响应具有重要的科学价值。本文在阐述植物物候遥感监测原理及其通用技术流程的基础上,分别从植被类型及其所处的地理条件、遥感数据源及其预处理、植物物候遥感识别方法和植物物候遥感监测结果评价4个方面分析了影响植物物候遥感监测精度的因素,并针对当前研究中存在的不足,探讨了提高植物物候遥感监测精度的可行性途径,即建立高分辨率的近地面遥感定点观测及数据共享网络,发展普适性更强的卫星遥感时序数据去噪及植被指数曲线重建方法,寻求稳定性更高的植物物候期遥感识别方法,探索综合运用地面观测、遥感监测与模型模拟实现物候观测空间尺度拓展的可能性。 | 范德芹 赵学胜 朱文泉 郑周涛 | 2016 | 地理科学进展2016，35，3： | 59 |
| 2 | 黄河源区植被生长季NDVI时空特征及其对气候变化的响应显示文摘利用黄河源区MODIS/NDVI数据、1∶100万植被类型图和气象资料,分析了该区不同植被类型生长季NDVI时空特征以及与气候因子的关系。结果表明,1)2000—2011年,黄河源区植被生长呈改善趋势,生长季NDVI年际变化率每10 a为+2.75%,高寒草原、高寒草甸、高寒灌丛生长季NDVI年际变化率分别为每10 a+2.84%、+2.65%、+2.77%。2)黄河源区植被改善面积占全区总面积的29.39%,主要分布在卡日曲和玛曲上游、扎曲流域、布青山南麓、扎陵湖北部和鄂陵湖周边地区。植被退化面积仅占全区总面积的0.98%,主要分布在约古宗列曲东南部山地和卡日曲北部山地。受水热条件控制,植被改善表现为:①植被改善面积南坡大于北坡;②植被改善面积随海拔升高先增加后减小;③植被改善面积随坡度增加迅速减小。3)黄河源区植被生长季NDVI与同期气温和降水分别存在显著正相关性,其中高寒草原和高寒草甸生长受降水影响更为明显,而高寒灌丛生长受气温影响更为明显。气候的暖湿化趋势可能是促使黄河源区植被生长改善的主要原因。 | 徐浩杰 杨太保 曾彪 | 2012 | 生态环境学报2012，21，7： | 35 |
| 3 | 基于温度植被干旱指数的江苏淮北地区农业旱情监测显示文摘为实现江苏省淮北地区农业旱情监测,利用Savitzky—Golay(S-G)滤波方法,对2011—2012年江苏省淮北地区1-5月MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表温度(land Surface temperature,LST)8 d产品进行重构,去除原8 d数据的噪声,填补受云影响而缺失的数据。基于重建后的NDVI和LST数据,计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);分析TVDI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型。最后,利用另外1组数据验证所建土壤湿度模型的精度。研究结果表明:1)S-G滤波方法能够提高MODIS LST和NDVI数据质量,并能对缺失数据进行填补;2)TVDI方法能够实现试验区土壤湿度反演,所建模型在试验区具有一定的普适性,反演精度较高(R2=0.575,RMSE=2.59%);3)TVDI方法在江苏省淮北地区干旱监测中得到了较好的应用,能够成功地监测出江苏淮北地区2011年和2012年春旱。该研究可为农业旱情的快速监测提供借鉴。 | 鲍艳松 严婧 闵锦忠 王冬梅 李紫甜 李鑫川 | 2014 | 农业工程学报2014，30，7： | 35 |
| 4 | 长时间序列NDVI数据重建方法比较研究进展显示文摘长时间序列遥感数据集被广泛应用于全球或区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理参数反演等研究,受云、气溶胶、太阳高度角和地物二向反射等因素的影响,这些数据集本身存在很多噪声,限制了数据的深入分析和应用,因此,数据重建是应用前的重要工作。在总结归纳现有时间序列重建方法的基础上,综述了重建方法比较研究的成果,深入比较了常用重建方法对参数的设置要求,分析了目前对重建效果的评价方法以及存在的问题,同时对时间序列数据重建通用软件及其发展作了详细介绍。最后提出了时间序列重建以后的研究重点和发展方向,以期为长时间数据重建研究和应用提供帮助。 | 耿丽英 马明国 | 2014 | 遥感技术与应用2014，29，2： | 31 |
| 5 | 时间序列植被指数重构方法比对研究显示文摘时间序列植被指数在植被遥感监测中发挥着重要的作用,但其往往存在大量噪声影响,在应用之前需要进行时序植被指数重构。耕地植被指数是进行农作物长势监测与估产以及农业生态系统对气候变化响应等研究的重要工具,本研究借助MODIS植被指数产品,以东北三省耕地为研究区域,针对非对称高斯函数拟合(AG)、双Logistic函数拟合(DL)和Savitzky-Golay滤波(SG)三种常见的时序植被指数重构方法,从原始数据质量对时间序列植被指数重构的影响、不同重构方法对原始数据的保真性和基于不同重构方法的耕地生长季长度空间格局等方面进行了对比分析。首先对NDVI及其质量控制数据进行分析,探讨原始数据质量对时序植被指数重构的影响;然后选择若干随机抽样点,从定性和定量两个角度来评价不同方法对时序植被指数的重构效果;最后借助研究区的耕地物候特征,间接对不同的时序植被指数重构方法进行对比。结果表明,在东北三省利用这三种方法进行耕地时序植被指数重构时需要引入质量控制数据,AG拟合和DL拟合在该地区耕地时序植被指数重构时表现相似且比SG滤波更加适宜。 | 卫炜 吴文斌 李正国 杨鹏 胡琼 周清波 | 2014 | 中国农业资源与区划2014，35，1： | 24 |
| 6 | 基于MODIS数据的青藏高原植被物候变化趋势研究(2000年~2010年)显示文摘青藏高原的特殊地理位置及其特有的生态环境,决定了它对全球气候的变化有着重要的作用和影响。利用2000年~2010年MODIS NDVI时序数据提取青藏高原植被物候指标,分析植被物候变化趋势及其与气温、降水的关系。结果表明:1青藏高原大部分地区的返青开始时间集中在5月~6月份,从9月中旬开始结束生长,部分区域10月份生长季结束;2整个青藏高原地区从东到西,随着海拔升高生长季返青期逐渐推迟;3冬季气温(12月~2月)适当升高,使植被生长开始时间提前,且冬季气温对植被生长的影响要高于春季气温;夏季气温升高,使植被提前进入生长衰退期;秋季气温升高,降水增加使植被的枯黄期推迟。 | 刘双俞 张丽 王翠珍 闫敏 周宇 鹿琳琳 | 2014 | 遥感信息2014，29，6： | 24 |
| 7 | 融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取显示文摘获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 | 柳文杰 曾永年 张猛 | 2018 | 遥感学报2018，22，3： | 22 |
| 8 | MODISEVI时序数据重建方法及拟合分析显示文摘植被遥感监测中长时间序列数据择优的重建方法,已成为当今一个研究热点。本文以东北地区5种主要植被覆盖类型为例,在定性分析TIMESAT提供的3种常用重建方法对EVI(Enhanced Vegetation Index)时序曲线重建效果的基础上,定量对比研究了各方法,对原始高质量EVI点真实值的保真性,及对原始曲线整体特征的保持度。结果表明:S-G(Savitzky-Golay)滤波对原始曲线生长季的峰值及宽度重建效果较好,但容易因过度拟合保留过多噪声,特别是草地和灌丛类型;非对称性高斯函数(AG)和双Logistic曲线(DL)方法相似,对草地、灌丛和耕地的重建结果更接近真实值,但AG拟合对波峰处异常值的处理结果较差,重建后波峰表现低平。3种算法对原始EVI时序数据的保真性和对原始时序数据曲线特征的保持度,都表现出与植被类型分布相关的空间分布格局。分析结果表明,在东北地区,AG算法对草原和灌丛的重建效果最好,DL算法对耕地重建效果最优,S-G算法最适合对落叶阔叶林和落叶针叶林进行重建处理。 | 王乾坤 于信芳 舒清态 尚珂 文可戈 | 2015 | 地球信息科学学报2015，17，6： | 21 |
| 9 | 京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究显示文摘长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001-2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。 | 程琳琳 李玉虎 孙海元 张也 詹佳琪 刘梅 | 2019 | 农业工程学报2019，35，11： | 16 |
| 10 | 基于狄克松检验的NDVI时序数据噪声检测及其在数据重建中的应用显示文摘归一化差值植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)时序数据已被广泛应用于植被变化监测、植被物候识别和土地覆盖分类等领域,但受观测条件限制,NDVI原始数据中包含大量噪声,在实际应用时需对其进行检测并去除。目前常用的NDVI数据去噪重建方法主要包括阈值检测法、滤波拟合法及曲线拟合法3类。各方法在应用时均需根据不同的土地覆盖类型或特定的研究区域设置一定数量的经验参数,对噪声的定义缺乏客观标准;此外,这3类方法都没有进行专门的噪声检测,在进行NDVI数据重建时只是根据经验进行噪声判断。本文提出了一种基于狄克松(Dixon)检验法、适用于对小样本进行检测的数理统计噪声检测方法,该方法首先对同一像元、同一时段、不同年份的NDVI时序数据进行统计分析,然后再结合质量评估数据的分析结果,最终给出NDVI是否异常的判断。运用狄克松检验法对噪声进行检测,然后结合已有的两种数据重建方法——变权重滤波法和SavitzkyGolay方法,基于2001年—2010年250 m分辨率的MODIS NDVI时序数据,对覆盖中国55种植被类型共520个测试样点及洞庭湖测试区域进行了NDVI时序数据重建实验,结果表明,狄克松检验法降低了对先验知识的依赖程度,应用该方法对NDVI时序数据中的噪声进行检测预处理后,可以有效提高变权重和Savitzky-Golay方法的数据重建质量。 | 范德芹 朱文泉 潘耀忠 姜楠 | 2013 | 遥感学报2013，17，5： | 14 |
| 11 | 基于秦岭样区的四种时序EVI函数拟合方法对比研究显示文摘函数曲线拟合方法是植被指数时间序列重建的一个重要方法,已经广泛应用于森林面积动态变化监测、农作物估产、遥感物候信息提取、生态系统碳循环研究等领域。基于秦岭样区多年MODIS EVI遥感数据及其质量控制数据,探讨并改进了时序EVI重建过程中噪声点优化和对原始高质量数据保真能力的评价方法;在此基础上,比较了常用的非对称性高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)和单Logistic函数拟合法(SL)。基于SL方法,调整了模型形式并重新定义d的参数意义,提出了最值优化单Logistic函数拟合法(MSL),并与其他3种方法进行对比。结果表明;在噪声点优化及保留原始高质量数据方面,AG方法和DL方法二者整体差别不大,而在部分像元的处理上AG方法表现出更好的拟合效果;MSL方法和SL方法相比于AG方法和DL方法其效果更为突出;在地形气候复杂,植被指数噪声较多的山区,MSL方法表现出更好的适用性。 | 刘亚南 肖飞 杜耘 | 2016 | 生态学报2016，36，15： | 12 |
| 12 | 降水减少加剧气候变暖对西藏半干旱草甸草原物候变化的效应(英文)显示文摘植被物候被认为是全球变暖的一个敏感指标,特别是在青藏高原。然而,自2000年以来,对气候变暖是否能够促进草地物候期的提前存在争议。升温以及生长季节早期降水如何与之交互对半干旱草原物候产生影响鲜为人知。本研究中,我们提取藏北当雄草地2000–2014年生长季平均NDVI(GNDVI)和草地物候变化信息,分析了NDVI、物候变化和气候变化的关系。结果表明天然草地GNDVI呈下降趋势。GNDVI的年际变化主要受5月下旬至7月的气温和4月至8月的降水影响。由于生长季起始期不断延迟,生长季结束期基本不变,天然草地生长季长度大大缩短,这大部分是由于春季变暖和降水减少造成。水分有效性是研究区草地生长的主要决定因素,当草地生长的温度限制被打破后,升温将增加对水的需求。近10年来,由于蒸散和水分限制不断增强,降水减少进一步加剧了气候变暖对植被物候变化的效应。全球变暖和降水减少的综合影响可能会延迟半干旱高寒草地的物候响应。 | 赵广帅 石培礼 宗宁 何永涛 张宪州 何洪林 张晶 | 2017 | Journal of Resources and Ecology2017，8，1： | 11 |
| 13 | 基于像元质量分析的S-G滤波重建MODIS-NDVI显示文摘由最大值合成法得到的MODIS-NDVI时间序列数据集被广泛用于植被信息提取,但该数据集仍含有噪声,影响对植被信息的提取效果。为了有效剔除噪声,提出一种滑动窗口内寻找噪声像元同类地物高质量像元,且用高质量像元均值替换噪声的Savitzky-Golay(S-G)滤波重建,再保留高质量像元的方法。该方法与自适应S-G滤波都较好地重建了2001—2003年江西省MODIS-NDVI时序数据。与自适应S-G滤波的重建结果相比,新方法重建结果提高了与原始数据中高质量数据的相关性,降低了与原始数据噪声的相关性;噪声重建后与高质量数据均值和标准差更加接近;新方法能提高高质量像元的保真性与稳定性;基于像元质量分析S-G滤波能重建得到较优的MODIS-NDVI数据集,可以提取更加准确的植被覆盖度。 | 李明 沈润平 王迪 李鑫慧 | 2015 | 生态与农村环境学报2015，31，3： | 11 |
| 14 | 基于时间序列MODIS NDVI的农作物物候信息提取显示文摘物候是植被长期适应环境的周期性变化而形成的生长发育规律,农作物物候研究对长势监测和产量评估以及气候变化都具有重要价值。针对现有研究的问题,改进物候信息遥感提取方法,并利用MODIS NDVI时间序列,提取伊洛河流域主要农业区的农作物物候信息。首先将8天间隔的NDVI时间序列进行Savitzky-Golay滤波去除噪音信息;再根据冬小麦和夏玉米的生物生理特性,利用与关键形态特征点的相对位置来界定物候期;最后提取多年关键物候期信息。监测结果与往年观测资料对比,研究结果客观可信。整体上物候期相对稳定,但当农作物受气候变化以及异常天气的影响,年际间会存在明显的差异。其中,出苗期相对变异最小,而冬小麦的抽穗期和夏玉米的抽雄期相对变异最大。研究发现10年间同一物候期相差最高达20天左右。结果证明了本文研究方法的可行性和有效性,及时掌握农作物物候信息对农业生产与管理,以及农业遥感的深入研究具有重要意义。 | 张喜旺 陈云生 孟琪 王璇 | 2018 | 中国农学通报2018，34，20： | 10 |
| 15 | 不同土地覆盖类型上植被生长的最适温度显示文摘生态过程模型已成为探测陆地植被对气候变化响应的重要手段之一,最适温度作为模型模拟过程中的一个重要参数,其准确性对模型模拟结果有重要影响。本研究以2001-2010年MODIS-NDVI、2001-2010年气象台站温度数据,以及2000年土地覆盖数据,结合前人研究的成果,将最适温度定义为适宜植物生长温度上下限之间所有月均温度的均值,并从植被类型角度出发,探讨不同植物生长的最适温度,以期为生态过程模型的改进提供参数优化方案。研究表明,不同植被类型植被生长的最适温度存在较大差异。常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、灌丛、草地、农田和建设用地的最适温度,依次为22.4℃、23.4℃、14.1℃、19.5℃、20.7℃、22.6℃、15.4℃、24.8℃和25.6℃。 | 刘正佳 刘纪远 邵全琴 | 2014 | 地球信息科学学报2014，16，1： | 9 |
| 16 | 不同时间间隔下的遥感时间序列重构模型比较分析显示文摘遥感时间序列被广泛用于地表信息探测。然而受传感器和外部条件的影响,时间序列存在不同程度的噪声。时间序列重构模型能够实现时间序列去噪,但不同重构模型应用于不同时间间隔时间序列的精度不同。本文以辽宁省朝阳市为研究区,分别利用1、4、8、16和30 d间隔归一化植被指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)时间序列,进行模拟数据实验和物候监测实验,从波形还原能力和物候期提取精度2方面,评价了SG滤波、DL拟合、HANTS 3种模型在不同时间间隔下的重构效果。结果表明,SG滤波模型适用于较大时间间隔的时间序列数据,DL拟合模型适用于较小时间间隔的时间序列数据,HANTS模型对较小间隔的时间序列重构精度较低。在此基础上,从模型自身的角度分析了3者在不同时间间隔下表现的原因,并为面向不同时间间隔时间序列数据的重构模型选择提供了参考。 | 周惠慧 王楠 黄瑶 王晋年 张立福 | 2016 | 地球信息科学学报2016，18，10： | 9 |
| 17 | Logistic函数方法拟合多时序NDVI数据的改进研究显示文摘单Logistic函数曲线拟合法是NDVI时间序列重建及物候遥感中关键物候期划分的重要方法之一。虽然该方法不需要设定阈值或经验系数、较适应于不同环境区域的物候遥感监测,但是在山区NDVI噪音较大的情形下,其拟合精度仍会受到较大影响。选取秦岭中部山区为研究区,在分析了多年NDVI时间序列数据特征基础上,利用山区NDVI数据序列最大值相对于最小值更为稳定的特性,对传统单Logistic模型求解方法进行改进,采用更为稳定的参数构建模型以提高NDVI时间序列重建的精度。基于秦岭样区MODIS NDVI多年遥感数据,分别在保持植被生长季特征能力和保留高质量原始真值程度两方面对原方法与改进方法的计算结果进行比较。研究表明改进的方法在上述两个方面都具有更好的效果。在植被指数噪音较大的山区,改进的方法对NDVI时间序列重建表现出更好的适用性,可为复杂的山区物候遥感相关研究提供参考。 | 刘亚南 肖飞 杜耘 | 2015 | 遥感技术与应用2015，30，4： | 8 |
| 18 | 基于重构的Landsat 8时间序列数据和温度植被指数的区域旱情监测显示文摘为了快速且准确地估算大区域范围内土壤水分信息,实现松嫩平原北部区域旱情的监测。基于Landsat 8时间序列数据,计算归一化植被指数(NDVI)和地表温度指数(LST)的时间序列数据,在此基础上利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对所得时间序列数据进行了重构,弥补因受云和大气影响而产生的噪声。然后根据重构后的NDVI和LST数据,求得温度植被指数(TVDI);探讨TDVI和土壤湿度之间的关系,构建土壤湿度反演模型,并结合野外实测数据对模型精度进行了验证。结果表明:(1)S-G滤波可以有效地弥补因受云和大气影响而产生的不足,提高Landsat 8时间序列数据的质量;(2)温度植被干旱指数可以有效地反映土壤湿度状况,经过S-G滤波处理后的数据反演精度更高(RMSE=2.14%);(3)经过S-G滤波处理后的Landsat 8数据可以更为精确实现大区域范围内时间序列的旱情监测,为区域旱情的监测提供借鉴。 | 路中 雷国平 马泉来 郭晶鹏 王居午 | 2018 | 水土保持研究2018，25，5： | 7 |
| 19 | 水土流失遥感调查中植被覆盖度因子提取研究显示文摘植被覆盖度是水土流失的主要影响因子,而利用遥感影像判读可以快速有效地获得大范围的植被覆盖度。简要介绍了水土流失遥感调查中植被覆盖度因子提取的方法。基于遥感与实地野外调查数据,采用MODIS时序数据融合高分遥感数据的方法,以湖南省蓝山县为试验区,对植被覆盖度因子进行了提取。结果表明,该方法提取植被覆盖度因子的结果较理想。提出的植被覆盖度因子提取方法对今后的水土流失动态监测研究具有重要的理论意义和实践意义。 | 褚琳 王天巍 朱永清 蔡崇法 王军光 | 2017 | 人民长江2017，48，12： | 7 |
| 20 | 遥感在茶园监测中的应用研究进展显示文摘科学有效的茶园遥感监测技术是茶园管理、土地利用管理及产业政策制定的基础。了解国内外遥感技术在茶园监测中的应用研究进展,对大尺度茶园提取、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。本文梳理了遥感技术在茶园监测中的应用历史,总结了1999年以前、2000-2010年、2011-2020年3个时期遥感技术在茶园监测中的应用情况。此外,归纳总结了茶园监测中的遥感数据源、分类算法及遥感信息(光谱指数、纹理特征等),分析了遥感技术在茶园监测应用方面的研究重点以及不足之处。最后,对未来遥感茶园监测相关研究提出了建议与展望。随着传感器数量不断增加,遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高,分类算法的不断涌现,光谱指数的广泛应用。基于多源遥感和时间序列数据,集成智能算法对茶园进行大尺度遥感监测将成为必然的发展趋势。 | 黄邵东 徐伟恒 吴超 戴杨 寇卫利 | 2020 | 西部林业科学2020，49，2： | 7 |
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