Please wait a minute...
 
国土资源遥感  1997, Vol. 9 Issue (4): 7-13    DOI: 10.6046/gtzyyg.1997.04.02
  应用研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
马尾松毛虫危害区植被指数时序变化特征研究
杨俊泉1, 陈尚文1, 沈建中1, 张远飞1, 莫伟华2, 林少雄3
1. 广西大学林学院, 南宁 530001;
2. 中国有色总公司矿产地质研究院, 桂林 541004;
3. 广西气象台, 南宁 530022;
4. 广西气象局, 南宁 530021
STUDY FOR THE CHARACTER OF NDVI TIME-SERIES VARIATION OF PINE CATERPILLAR MOTH INJURY REGION BY NOAA SATELLITE IMAGE
Yang Junquan1, Chen Shanwen1, Shen Jianzhong1, Zhang Yuanfei1, Mo Weihua2, Lin Shaoxiong3
1. Forestry College, Guangxi University, Nanning 530001;
2. Research Institute of Geology -for Mineral Resources, CNNG, Guilin 541004 ;
3. Guangxi Meteorological Observatory, Nanning 530022;
4. Guangxi Meteorological Bureau, Nanning 530021
全文: PDF(432 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

本文介绍了利用虫害年度的多时相NOAA-AVHRR图像数据计算监测区归一化差植被指数(NDVI),结合收集到的监测区的马尾松毛虫害历史资料来进行森林病虫害监测和预报的研究成果。从统计编制的分区NDVI时间序列变化曲线的对比来看,虫害区与非虫害区NDVI曲线具有一定的时序变化特征,对监测虫害有一定作用,也显示了NOAA-AVHRR资料在森林病虫害监测预报方面有一定应用前景。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
田静
苏红波
孙晓敏
陈少辉
段宝平
何正勤
叶太兰
关键词  植被覆盖率植被指数多角度观测地面试验    
Abstract

Using multi-temporal NOAA-AVHRRdata, combine with historical data, this paper deals with how to use NDVIto monitor and forecast pest which mainly caused by pine caterpillar moth (Dendrolimus punctatus walker). First, geometric correction and registration for the images were made; Second, through extracting image data and rejecting cloud contamination pixels in monitor regions, all monitor regions were separated into different districts according to the features of geography and climate, then every district was separated into pest injury and non-injury areas; At last, NDVIvalues of every pixels were computed, the statistic values about two areas were computed and time-series curves of NDVIstatistics about two areas were compared. It was discovered that time-series curves of NDVIaverage value can be used to monitor forest pest happening, time-series curves of NDVIvariation coefficient can be used to forecast. In the end, the paper provids the prospect of using NOAA-AVHRRimages to monitor and forecast forest pest injury.

Key words Vegetation fractional cover    Vegetation index    Multi-angle observation    Surface experiment
收稿日期: 1997-10-27      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 杨俊泉 男 1942年生,副教授,1965年毕业于武汉测绘学院天文大地测量专业,现从事遥感应用的教学和研究。
引用本文:   
杨俊泉, 陈尚文, 沈建中, 张远飞, 莫伟华, 林少雄. 马尾松毛虫危害区植被指数时序变化特征研究[J]. 国土资源遥感, 1997, 9(4): 7-13.
Yang Junquan, Chen Shanwen, Shen Jianzhong, Zhang Yuanfei, Mo Weihua, Lin Shaoxiong. STUDY FOR THE CHARACTER OF NDVI TIME-SERIES VARIATION OF PINE CATERPILLAR MOTH INJURY REGION BY NOAA SATELLITE IMAGE. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1997, 9(4): 7-13.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1997.04.02      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y1997/V9/I4/7


[1] 萧刚柔.中国森林昆虫(第二版增订本).北京:中国林业出版社,1992,3-4

[2] 北京林学院.森林昆虫学.北京:中国林业出版社,1980, 218-255

[3] 戴昌达、侯陶谦、雷莉萍等卫星遥感监测松毛虫灾.遥感信息,1991,(3):32-34

[4] 侯陶谦.中国松毛虫防治研究进展森林病虫害通讯,1993,(2):40-42

[5] 雷莉萍、胡德永、江平等.森林虫害的遥感监测模式研究.遥感信息,1995,(3):12-14

[6] 陈述彭、赵英时.遥感地学分析.北京:测绘出版社,1990,211-212

[7] 林培.农业遥感.北京:北京农业大学出版社,1990,88

[8] 张执中.森林昆虫学.北京:中国林业出版社.1991,191-192

[9] 吴福祯、管致和.中国农业百科全书,昆虫卷.北京:农业出版社,1990,36

[10] 薛贤清.森林害虫预测预报.北京:中国林业出版社,1992,56-63

[1] 姚金玺, 张志, 张焜. 基于GEE的诺木洪洪积扇植被时空变化特征、成因及趋势分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 249-256.
[2] 李阳, 袁琳, 赵志远, 张晋磊, 王宪业, 张利权. 基于无人机低空遥感和现场调查的潮滩地形反演研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 80-88.
[3] 吴霞, 王长军, 樊丽琴, 李磊. 基于多光谱遥感的盐渍化评价指数对宁夏银北灌区土壤盐度预测的适用性分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 124-133.
[4] 宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[5] 胡新宇, 许章华, 陈文慧, 陈秋霞, 王琳, 刘辉, 刘智才. 基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 55-65.
[6] 王川, 范景辉, 林思美, 饶月明, 黄华国. 光学遥感植被指数与SAR遥感参数的相关性及其主要影响因素研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 130-137.
[7] 马超, 蔡盼丽. 徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 199-208.
[8] 柴国奇, 王静璞, 王光镇, 韩柳, 王周龙. 基于MODIS数据的典型草原非光合植被覆盖度估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 234-241.
[9] 董立新. 三峡库区森林叶面积指数多模型遥感估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 73-81.
[10] 孙桂芬, 覃先林, 刘树超, 李晓彤, 陈小中, 钟祥清. 典型植被指数识别火烧迹地潜力分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 204-211.
[11] 许剑辉, 赵怡, 肖明虹, 钟凯文, 阮惠华. 基于空间自回归模型的广州市NDVI和NDBI与气温关系研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 186-194.
[12] 陆坤, 孟庆岩, 孙云晓, 孙震辉, 张琳琳. 基于GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 196-202.
[13] 宋扬, 房世波, 梁瀚月, 柯丽娜. 基于MODIS数据的农业干旱遥感指数对比和应用[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 215-220.
[14] 陶婷, 阮仁宗, 岁秀珍, 王玉强, 林鹏. 基于HyMap数据的浮水植被信息提取[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 187-192.
[15] 梁守真, 隋学艳, 姚慧敏, 王猛, 侯学会, 陈劲松, 马万栋. 落叶阔叶林冠层非光合组分对冠层FPAR的影响分析——一种分层模拟的方法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 29-36.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发