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归一化植被指数重构模型的训练方法和重构方法: 本公开提供了一种归一化植被指数重构模型的训练方法和归一化植被指数重构方法，训练方法包括：获取归一化植被指数数据以及对应的地表参量再分析数据，地表参量再分析数据包括多个时间序列参数，其中，多个时间序列参数包括稳态因子和动态...; 柏永青陈正超李柏鹏昝露洋卢凯旋邱洵李庆亭

基于核归一化植被指数的中国西部四省自然保护区保护成效评估: 2025年; 自然保护区作为中国西部四省(西藏自治区、四川省、青海省和甘肃省)生态系统的重要保护屏障,评估其保护成效对推动生态文明建设具有重要意义。但当前鲜有在不同保护级别和保护对象(野生动物、野生植物、森林生态、内陆湿地以及荒漠生态)条件下综合评估中国西部四省自然保护区保护成效的研究。针对该问题,基于核归一化植被指数(kNDVI),采用趋势分析和稳定性指标这两种方法,在不同保护级别和保护对象条件下分别从时间(保护区成立前后)和空间(保护区内外样地)维度系统地评估了中国西部四省自然保护区的保护成效。研究发现:(1)近40年(1982-2022)中国西部四省保护区的植被生长整体呈上升趋势,东部增长趋势高于西部;(2)保护区保护成效较为显著,保护区成立后虽然70%像元内植被稳定性下降,但52%像元内植被生长趋势提高;保护区内部的植被生长趋势和稳定性均优于外部;(3)时间和空间维度分析均表明国家级内陆湿地类保护区优于省级,时间维度分析显示省级野生动物类保护区优于国家级,国家级森林生态类保护区优于省级,但空间维度结果相反;(4)保护区级别的提高(从省级变为国家级)对其保护成效有积极影响,保护区处于国家级时期的保护成效优于省级。本研究可为中国保护区管护措施的完善和生态文明建设提供参考。; 钟超慧陈甲豪杨涵金廷渊张子嘉胡中民吴凯; 关键词：自然保护区稳定性

吴起县归一化植被指数时空变化趋势及对气候变化的响应: 2025年; 利用MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)数据和气候数据,分析陕西省吴起县2001—2020年间植被覆盖的时空变化趋势及其对气候变化的响应。研究结果表明:吴起县2001—2020年间植被的NDVI年际变化整体以0.059/10 a的速率显著增加。在区域尺度上,吴起县植被的NDVI空间分布自东南或南部向西北方向递减,并受到土地利用类型和气候变化等因素的影响。森林的NDVI增加速率明显大于农田。在空间分布上,西部地区植被NDVI与气温呈正相关,而东北和南部地区则呈负相关。整个区域的NDVI与降水量及标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)均显示出正相关性,表明区域植被NDVI易受干旱的影响。此外,森林对降水和SPEI的敏感性低于农田。; 张震刘广亮田步万马龙龙赵国平胡振宏; 关键词：NDVI 干旱退耕还林气候变化

延安市归一化植被指数时空变化及其驱动因素: 2024年; 【目的】植被是陆地生态系统中的主体,研究区域植被覆盖时空变化并量化气候变化和人类活动的相对贡献,可为区域未来的生态环境建设和可持续发展提供科学指导。【方法】基于延安市2001—2020年的MODIS归一化植被指数(NDVI)数据集和同期气象数据,采用Mann-Kendall趋势分析和偏相关分析、残差分析探讨了NDVI对气候变化和人类活动的响应。【结果】①2001—2020年,延安市NDVI年均值为0.69,整体呈明显上升趋势,空间上呈“南部高、北部低”的分布格局。②不同尺度上气温和降水对NDVI的影响存在明显差异。年尺度上,NDVI受降水的影响大于气温;季节尺度上,春季NDVI受到气温和降水的双重影响,夏季降水对NDVI的影响较大,秋、冬季大部分区域NDVI与气温、降水相关性不显著。③延安市NDVI整体呈现改善趋势,明显改善区域面积占比为83.27%。④气候变化和人类活动对植被变化的影响具有双重效应,受气候变化和人类活动共同影响面积占比为91.26%,两者对植被变化的相对贡献率分别为17.81%和82.19%。【结论】延安市植被整体呈向好态势,相较于气候因素,人类活动对NDVI变化的驱动作用更强。; 兰梦瑶周德志关颖慧; 关键词：气候变化

长春市不同区域归一化植被指数多年变化分析: 2024年; 利用已获得的遥感数据获取归一化植被指数(NDVI),分析长春市1997-2017年植被覆盖的时空变化特征,并从行政区位置和环路范围与市中心距离远近探究影响植被覆盖的变化因素。研究表明,长春市的植被覆盖变化大致可分为2个阶段,1997-2007年,城区植被覆盖程度呈下降趋势,下降了1.14%;2007-2017年,植被覆盖小幅度上升,上升了2.06%。在空间上,NDVI由市中心向外延伸呈增加趋势。1997年、2007年、2017年五环的NDVI分别是一环的1.49倍、8.9倍、7.33倍。植被覆盖变化以宽城区、南关区为中心向四周逐渐提升。朝阳区、南关区、绿园区和宽城区NDVI值变化不大。说明人类活动是导致植被覆盖剧烈变化的主要因素,如土地使用类型转变、农业生产规模扩大以及生态环境修复等活动对植被覆盖程度均有不同程度的影响。; 邵文韬李青峰席力德翟畅; 关键词：归一化植被指数植被覆盖

华南沿海四省归一化植被指数变化特征及其驱动因素分析: 华南沿海地区位于中国大陆的最南端,因其生态脆弱和对气候变化的高度敏感性,常频繁遭受台风、风暴潮和暴雨等极端气候事件。导致海平面上升、海水侵蚀和农业渔业减产等,严重威胁社会经济和生态环境。植被对覆盖华南沿海地区的生态环境至...; 徐坤利; 关键词：归一化植被指数

乌海市四合木群落归一化植被指数时空演变及影响因素: 2024年; 为了解荒漠生态系统植被时空演变情况,明晰自然因素和社会因素对植被指数变化的影响,以乌海市四合木(Tetraena mongolica)群落为例,利用2003—2023年植被盖度实测数据和MODIS归一化植被指数数据集,采用地理加权回归模型、Slope趋势分析等方法,探究四合木群落归一化植被指数时空演变情况及其与影响因素的空间分异规律。结果表明:(1)2003—2023年,乌海市四合木群落归一化植被指数呈上升趋势,增长率为35.2%,空间分布呈现出“北部低,南部高”的格局,四合木群落稳定性整体较高,较低、中等波动变化区域较多。(2)归一化植被指数和各影响因素表现出明显的空间差异性,其中,降水量、土地利用类型以正相关为主,海拔、坡度、GDP以负相关为主。(3)各影响因素对归一化植被指数的影响程度差异明显,其中,归一化植被指数对降水非常敏感,对GDP最不敏感。; 董菲菲秦富仓李龙董晓宇乌义汉赵龙飞马慧胡雪冰; 关键词：归一化植被指数地理加权回归模型

一种由大气层顶反射率直接反演地表归一化植被指数的方法: 本发明公开了一种由表观反射率直接反演地表归一化植被指数的方法，利用Ross‑Li核驱动模型得到目标光学传感器的地表反射率进而计算目标光学传感器地表归一化植被指数，同时利用6S辐射传输模型模拟目标光学传感器在不同预设气溶胶...; 何涛邬晴玮陆俊

联合归一化植被指数的多基线InSAR森林高度反演方法、装置和介质: 本发明公开了一种联合归一化植被指数的多基线InSAR森林高度反演方法、装置和介质，方法包括：获取多基线InSAR影像和与其时间同步的光学影像；对多基线InSAR影像进行预处理和干涉处理；对光学影像进行预处理和波段运算，获...; 王会强冯志敏李瑞平刘全明李琛琛

依据归一化植被指数物候特征对第八师150团农田防护林的信息获取: 2024年; 以新疆生产建设兵团第八师150团为研究区域,选用2021年、2022年4个季度共计10期陆地卫星8号陆地成像仪(Landsat8 OLI)遥感数据作为信息获取的数据源;在进行预处理后,应用分层分类的方法,掩膜并去除其他非植被地物,结合时间序列的Landsat8 OLI获取的归一化植被指数(NDVI)物候特征获取农田防护林信息,应用外业调查数据对其进行精度评价。结果表明:150团的农田防护林面积为3099.87 hm^(2)。实地样地调查结果显示,在选取的35个农田防护林样点中,有31个被正确获取,分类准确率达到88.5%。150团的农田防护林均匀分布于各个连队中,但在整个团场范围内分布不均匀,并伴有断带现象。运用分层分类的方法和依据时间序列的遥感图像,能够有效获取农田防护林信息。; 戚文文刘楚豪史庆秋李园园; 关键词：农田防护林信息获取

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