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近20年黄土高原不同地貌类型区植被覆盖变化及原因分析被引量：51: 2011年; 植被覆盖是控制或加速水土流失最敏感的因子。以黄土高原为研究对象,利用1988—2005年NOAA/AVHRR植被指数(NDVI)月最大值合成的7月份资料分析不同地貌类型区NDVI值的时空变化规律,并通过计算NDVI值与同期降雨量的相关系数分析降雨量对不同地貌类型区NDVI的影响,探讨黄土高原典型区县退耕还林政策对NDVI的影响。结果表明:1)黄土高原整体植被覆盖度较低,NDVI多年平均值为0.29,平原区、石质山地、黄土低山、黄土塬及其周围地区NDVI值在0.30～0.40之间,梁、卯、片沙黄土丘陵区NDVI值在0.18～0.22之间,其余地貌类型区均低于0.15;2)1998年之后8年NDVI的平均值比前10年的NDVI平均值略有增加,整体增加幅度为4.5%,不同地貌类型区NDVI值变化表现出明显的地带性,呈东北西南走向,黄土高原主体部分中的黄土塬、黄土破碎塬、梁状黄土丘陵均增加10%以上,峁状黄土丘陵、风蚀沙化丘陵略有减少,减少的区域没有增加的区域大;3)除石质山地、黄土低山和平原地区外,其他地貌类型区7月最大NDVI值与5—7月累计降雨量存在很好的相关性,R2在0.60以上;4)地处梁状黄土丘陵区的吴旗县,1998年后形成了一个明显的以县为边界的NDVI值增长区,增幅达40%,远远高于该地貌类型区的平均增长值14%。初步结论:除平原地区外,降雨量决定黄土高原植被覆盖度的空间分布,1998年前后黄土高原植被变化的决定因素是降雨量;吴旗县的实例证明,只要水土保持资金到位、林草建设因地制宜、管理保护措施完善,退耕还林政策将会对植被覆盖度的增加起到积极作用。; 刘志红郭伟玲杨勤科郭艳芬朱小祥李锐; 关键词：植被指数降雨量退耕还林黄土高原

基于知识与监督分类的青南高原植被信息提取: 针对大尺度区域的植被信息提取,由于范围广阔、地形复杂、气候迥异,分类精度的提高是个亟待解决的问题;在常用的分类方法中,监督分类的精度较高,但是训练区的选取是个比较复杂的问题。本文基于植被的光谱特性(植被指数NDVI)、辅...; 郭艳芬刘志红谢明元; 关键词：知识 NDVI 信息提取; 文献传递

基于知识与监督分类的青南高原植被信息提取: 针对大尺度区域的植被信息提取，由于范围广阔、地形复杂、气候迥异，分类精度的提高是个亟待解决的问题;在常用的分类方法中，监督分类的精度较高，但是训练区的选取是个比较复杂的问题。本文基于植被的光谱特性(植被指数NDVI)、辅...; 郭艳芬刘志红谢明元; 关键词：信息提取; 文献传递

基于NDVI的西藏不同草地类型生物量回归建模分析被引量：17: 2010年; 旨在建立西藏地区不同草地类型的NDVI遥感估测模型,利用多元线性回归建立了不同草地类型的鲜草生物量与SPOT/VEGETATION多年平均年最大归一化植被指数(NDVI)、年降水量和年积温等变量的回归估测模型。并分析了所有草地类型的平均鲜草生物量与平均年最大NDVI、平均年降水量等因子的相关关系。结果表明:年降水量是鲜草长势最重要的影响因子,基于NDVI的鲜草生物量多元线性回归模型能很好的拟合草地(R=0.964)、高寒草甸(R=0.959)、高寒荒漠草原(R=0.772)、温性草原(R=0.892)和高寒草原(R=0.797)等草地类型。; 张正健刘志红郭艳芬翟娟; 关键词：NDVI 生物量多元线性回归模型草地

偏最小二乘在遥感监测西藏草地生物量上的应用被引量：17: 2009年; 在多年平均年最大归一化植被指数(NDVI)的基础上,结合西藏地区年降雨量、年积温等气象资料,利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归方法对数据进行分析并建立西藏地区草地生物量与归一化植被指数、降雨量等解释变量的回归估测模型。并和一般最小二乘法(ordinary least squares,OLS)中的逐步回归法(Stepwise)相比较。结果表明:草地生物量与年最大NDVI值和年降雨量有很强的相关性,偏最小二乘回归在拟合及估测效果上均优于一般最小二乘的逐步回归法,回归方程的相关系数为0.895,取得了较为可靠的结果。偏最小二乘回归在解释变量多、样本个数少、变量间存在多重共线性时尤为有效,为遥感监测植被生物量时的数据处理提供了新的途径。; 张正健刘志红郭艳芬韩建宁李扬; 关键词：偏最小二乘回归生物量 NDVI 降雨量

基于植被物候特征与监督分类的青南高原信息提取被引量：10: 2009年; 针对大尺度区域的植被信息提取,由于范围广阔、地形复杂、气候迥异,分类精度的提高是个亟待解决的问题;通过对青南高原采用分区处理,利用植被指数的特性,将基于时间序列的NDVI数据所反映的植被物候知识,辅助信息DEM和GIS数据加入监督分类系统,进行植被信息提取,并进行了分类精度评价。研究结果表明,利用该方法对青南高原的3个地区分类后,其分类精度都达到了83.3%以上,达到了较好的分类结果。在监督分类的训练区选取过程中,将植被物候特征作为知识,结合目视解译和DEM辅助知识帮助选取训练区的方法,同时参考GIS土地利用数据,使得训练区的选取更准确可靠,可进一步提高分类精度。; 郭艳芬刘志红谢明元; 关键词：NDVI 信息提取

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郭艳芬

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