modis空间分辨率的研究

modis空间分辨率的研究

使用遥感法进行草坪估价已有一定的研究。应用最广泛的遥感数据是NOAA/AVHRR数据,20世纪80年代中期,国外开始将NOAA/AVHRR资料用于草地遥感。国内学者也做了许多工作,方法主要是建立AVHRR-NDVI与草产量之间的线性和非线性模型,比较流行的是一元线性模型和指数模型。如王兮之等利用AVHRR资料对甘南草地生产力估测模型的构建;梁天刚等对新疆阜康县草地资源产量动态监测模型的研究。新一代卫星遥感数据MODIS与AVHRR相比具有以下优势:用于计算NDVI的1,2通道为250m的空间分辨率,可以克服AVHRR空间分辨过低(1km)的缺陷;MODIS不仅在发射前进行辐射定标,在运行过程中也不断修正偏差,使之在整体上比AVHRR更具稳定性;MODIS-NDVI与AVHRR-NDVI相比,也做了一定的改进,输入的RED和NIR值是经过大气校正的地面反射值,且波幅较窄,有效地克服了NIR区水汽吸收的影响。1研究区的选择考虑到研究区域的代表性,选择内蒙古自治区锡林郭勒盟作为研究区,按行政区记,锡林郭勒盟在全自治区草地面积最大,为0.19亿hm2,占全自治区草地总面积的24.7%。研究区包括9旗1县2市。锡林郭勒盟草地位于内蒙古自治区中部偏东,地处北纬41°35′～46°46′,东经111°09′～119°58′。是以高平原为主体、兼有多种地貌单元的草地区,地势南北高,中间低。气候类型属中温带半干旱大陆性气候,冬季寒冷,夏季炎热,降水不均,雨热同期。土壤类型多样,草地资源类型广泛,覆盖草甸草原、干草原、荒漠草原、灌木荒漠、草甸的各个亚类,在类型上具有一定的典型性和完整性,在空间分布上具有一定的连续性。研究过程中选择苏尼特左、右旗的沙地草原和荒漠草原,锡林浩特市和西乌珠穆沁旗的典型草原和草甸草原4种草地类型区作为地面实测样区。利用MODIS数据,构建各类草地植被指数与草产量的关系模型,进行草地估产研究,草产量动态监测,在草地类型上具有一定的普适性。2数据收集和处理2.1地面测产数据的采集选取锡林郭勒盟的草甸草原、典型草原、沙地草原和荒漠草原4种具有代表性的草地类型区,于2002年5-9月每月对各类草地进行1次野外测产,每类草地取10个样地,草本样方为1m2,灌木样方为20m×20m,共采集40个样地的200个地面测产数据。采集过程中利用GPS(精度为5m)定位,保证每次实测样地地理位置的一致性,以提高空间分析的精确性。同时采集其群落组成、优势种、盖度、高度及土壤湿度等数据,为模型分析提供参考信息。2.2蒙古国的数据2.2.1基于信号纠正的一种多提取数据MODIS数据的采集与地面测产同步进行,利用中科院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心接收的MODIS数据,经辐射纠正和地理纠正生成标准的MODIS1B数据。对MODIS1B数据进行BOWTIE处理、大气校正和几何精校正,图像中心星下点校正误差小于0.1个像元,边缘小于0.3个像元(每个像元为250m×250m),图像几何精度能较好地满足分析要求。2.2.2ndvi计算按照MODIS-NDVI计算原理,选取MODIS的1,2通道,即红波段(RED,波长为620～670nm)、近红外波段(NIR,波长为841～876nm),采用以下公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)计算并提取出相应时间、相应样地的NDVI值,共得到4种草地类型40个样地连续5个月的200个NDVI值,与200个地面测产数据相对应。2.2.3云对抗是避免影响模式数据用于NDVI计算分析的数据在保证无云的前提下尽量取同步数据,有云的情况,采用邻近无云天气数据内插平滑得到。3草地模型拟合效果评价由于研究实测的4类草地无论在土壤、水分等生长的环境条件上,还是草地植被本身的群落组成及生长发育节律和特性上,都存在一定差异,因此针对每类草地,利用NDVI与草产量的关系建立各自的估产模型是比较切实可行的。采用植被指数对草地草产量估产模型中比较成熟、应用广泛的一元线性模型和指数模型,建立MODIS-NDVI与草产量关系模型,并对各类草地的估产模型进行比较分析。每类草地建模所采用的数据是10个样地生长期内(5-9月)的地面测产数据和同步MODIS遥感数据,即50对数据。图1中的A,B,C,D,E分别是荒漠草原、沙地草原、典型草原、草甸草原草地及总体的MODIS-NDVI估产曲线图。对各类草地MODIS-NDVI估产模型效果分析如表1所示:自变量(x)为MODIS-NDVI,因变量(y)为草产量鲜质量(g/m2)。由图可知:各类草地的MODIS-NDVI与草产量相关模型,均通过极显著性水平(0.01)的F检验,反映了各类草地MODIS-NDVI和草产量的密切相关性,相关指数R2也达到较高水平,最低的R2也达0.3025,R达0.55,说明模型有较好的拟合效果。4个不同草类的模型,其拟合效果不同。模型的拟合效果可以通过R2反映,R2越大,拟合效果越好。各草类估产模型的R2大小不同,R2最低的荒漠草原线性模型达到0.3025,最高的草甸草原则达0.7499。按照荒漠草原、沙地草原、典型草原、草甸草原的顺序递增,即模型的估测效果最好的应是草甸草原,其次是典型、沙地和荒漠草原。而总模型的拟合效果(R2为0.56和0.54)则强于荒漠草原和沙地草原,不如典型草原和草甸草原。由以上结果分析得出,模型的拟合效果优劣与草地分布的均一性、植被覆盖度及NPP大小有密切关系。草地分布均一、植被覆盖度高、NPP大的草地类型拟合效果好,分布不均一、植被覆盖度小、NPP小的效果相对较差。以4种草地类型为例:1)草甸草原R2最大,线性模型和指数模型均达0.7以上,拟合效果最好。在4种类型中,是分布最均一、植被覆盖度最高、NPP最大的类型。2)典型草原R2达0.59和0.63,拟合较好,在均一性、植被覆盖度大小及NPP大小上仅次于草甸的类型。3)草甸草原和典型草原分布的均匀性从估产曲线图(图1的C,D)可见,其MODIS-NDVI与产量的散点图均匀分布在估产曲线附近,偏离不大,MODIS-NDVI较大处,草产量相应增大,这一点与沙地草原(图1的B)有显著区别。而两者分布在高产量区的散点则远远多于荒漠草原(图1的A)。这就是总体模型的拟合效果介于草甸草原、典型草原和沙地草原、荒漠草原之间的原因。4)沙地草原R2为0.41和0.43,拟合效果略次于典型草原,植被分布不均一,覆盖度比前两者小,但NPP较大,由图1的B可看出其最高产量可超过800g/m2,甚至高于草甸草原的最大产量,同样可见沙地草原NDVI值为0.45～0.5,草产量明显比其他几类大,明显偏离估产曲线,空间分布不均匀在草产量上的表现,也是其R2较小的原因。5)荒漠草原R2为0.30和0.40,低于其他3类模型,它的空间分布虽然相对沙地草原均匀,但植被覆盖度小,NPP小,从图1的A可看出,其最大产量不超过250g/m2,远远低于其他3类。不过其R可达0.6以上。从模型类型来看,基本上2种模型都能满足监测要求,但拟合度不同,指数模型在荒漠、沙地和典型草原拟合度较高,而草甸草原则是线性模型拟合较好。4草地草产量动态监测4.1MODIS数据250m的空间分辨率使其比AVHRR(1.1km/pixel)较好地满足空间分析的精度要求,MODIS-NDVI与各类草地草产量有较好的相关性,各类草地模型均通过极显著相关的F检验并达到较好的拟合效果,说明利用MODIS高时间空间分辨率遥感数据实时监测草地草产量变化是可行的。4.2各类草地估产模型具有不同的拟合效果,植被覆盖度大、NPP大、空间分布均匀的草类模型拟合效果较好;植被覆盖度低、NPP小、空间分布不均匀的草地模型拟合效果相对差。4.3分类建立MODIS-NDVI与草产量关系模型可以监测各类草地草产量,在各类草地类型区具有实用性,但对草地类型复杂地区,则需要建立对各类草地具有普遍适用性的估产模型。4.