气候变化对ndvi的影响

1、植被指数

植被指数是由多光谱数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值。在植被指数中，通常利用植物光谱中的近红外与可见光红波段两个最典型的波段值。根据这两个波段计算产生的各种参数都对植被生长状况、生产力敏感。因此，常被用作描述植被生理状况，估测现存绿色生物量、植被生产力等等。

归一化差值植被指数NDVI即是普遍利用的刻画植被的指数。植被归一化差值植被指数NDVI（Normalization Difference Vegetation Index）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。即

生态水文地质学

式中：IR为近红外波段地表反射率；R为可见光红光波段地表反射率。

NDVI可以用于季节性植被变化的研究，也可用于年际间植被变化的分析，如沙漠边缘的变化（C.J.Tucker等，1991）、气候变化（Los等，2001）、干旱地区植被变化规律等等。

我国利用卫星数据进行区域范围的植被分类及变化的研究时间较短，李晓兵等（1999）利用NOAA/AVHRR数据对中国主要植被类型NDVI指数10年的变化规律进行了研究；王心源等（2001）在3景TM卫星数据的基础上对额济纳旗地区近15年绿洲变化进行了分析；罗格平等（2003）用气象卫星数据和TM数据分析了天山北坡近10年植被的变化。

气象卫星影像中得到的植被指数受到土壤亮度、土壤颜色、探测器衰减和大气因子等诸多复杂因素的影响，如果不进行有效的校正将造成较大的误差。不同的卫星数据系统提供的数据在信息处理上有所差异。

例如，GIMMS（Global Inventory Modelling and Mapping Studies）NDVI数据是美国国家航天航空局（NASA）C.J.Tucker等人于2003年11月推出的最新的全球植被指数变化数据（C.J.Tucker，et al.，2003）。这套数据包括了1981～2002年间的全球植被指数变化，其时间分辨率是15d，空间分辨率是8km×8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22年间区域植被的变化情况。它可以用于气候模型及生物化学模型计算光合作用、大气层与地表间的CO2交换、地表蒸发蒸腾量和地表吸收及释放的能量。

GIMMS NDVI数据被认为是相对标准的数据，因为它考虑了全球范围内各种因素对NDVI值的影响，并作了如下几方面的校正：①卫星传感器的不稳定性校正；②热带阔叶林区云的覆盖引起的变形校正；③太阳天顶角和观测角度的校正；④火山气溶胶的校正；⑤对北半球冬季缺失的数据采用了插值法；⑥短期大气气溶胶、水蒸气及云层覆盖的影响校正。因此，GIMMS NDVI数据可用于监测植被动态变化。

笔者应用GIMMS NDVI数据（共计504 幅影像），对祁连山以北地区1982～2002 年21年间植被的动态变化进行了研究。首先，对1982～2002年（21年）504幅图像每个像素的NDVI值进行一元线性回归法拟合，将得到的直线斜率值放大（放大10000倍），作5×5均衡滤化后画等值线图（图12-1），得到研究区多年的植被变化总趋势。直线斜率的计算公式为：

生态水文地质学

此处变量x为1～21的年序号，变量y为1982～2002年的NDVI值（式（12-2）中表示为NDVIi，当i=1时为1982年，i=2时为1983年，以此类推至2002年），SLOPE为由x和y计算出的一元线性回归斜率。

根据拟合结果，黑河中游的酒泉盆地及张掖盆地，石羊河流域的武威盆地及金昌盆地，植被指数呈上升趋势；而位于黑河下游的额济纳旗绿洲和巴丹吉林沙漠边缘的阿拉善右旗地区，植被指数为负增长。说明在1982～2002年的21年间，酒泉、张掖、武威及金昌盆地的植被情况是逐渐变好的，而黑河下游地区，由于中游地区用水量逐年增加，正义峡下泄水量锐减，额济纳旗绿洲呈现严重退化的趋势，生态环境恶化。

张掖地区的植被指数呈稳定而缓慢上升的趋势（图12-1），其总的线性拟合方程为：

生态水文地质学

式中：NDVI为张掖地区的植被指数平均值；t为对应于时间的数据个数，t=1，2……504。

图12-1 张掖地区植被指数总的变化趋势

从植被指数变化趋势可以看出，在1982～1990年中，植被指数呈持续上升的趋势，与此期间张掖地区大力发展农业、大量开垦农田，使得人工植被逐年增长的趋势相吻合，见图12-2。

图12-2 1982～1990年张掖地区的农田面积统计

从1991～1998年，特别是1994～1998年，植被指数有小的振荡，但总体趋势仍然是上升的。但是，从1998至2001年，植被指数出现小幅下降趋势，与年降雨量较少、气候相对干旱有关。

额济纳旗地区的植被指数则呈下降的趋势，且处于不稳定状态（图12-3），其总的线性拟合方程为：

生态水文地质学

式中：NDVI为额济纳旗地区的植被指数平均值；t为对应于时间的数据个数，t=1，2……504。

图12-3 额济纳旗地区植被指数总的变化趋势

从图12-3中可以看出，在1982～1994年之间，植被指数不断变化，这种变化与狼心山排泄至黑河下游的水量大小有关。在1982～1990年间，年下泄水量均超过5×108m3/a。虽然1991年和1992年的下泄水量较小，但是在这两年间植被指数的变化并不明显。而1994～2002年，由于狼心山向下游的排泄水量下降（图12-4），使得额济纳旗地区的植被指数下降，绿洲萎缩，生态环境恶化。

图12-4 1988～2002年狼心山的下泻水量统计图

2、NDVI变化规律的分析方法有哪些？可否具体一些？

问题问的就不够具体……是一年内的变化，还是多年内的变化？是想研究物候，还是NDVI对其他气候因素的响应？所以还是不好回答，还是先看看文献什么的吧。如果是多年的，可以看看时间序列分析什么的，单年的有用高斯函数，Logisitic函数拟合什么的，有个TIMESAT的软件可以看看。

3、归一化植被指数NDVI的取值范围，并反映植被情况

NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关，-1≤NDVI≤1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等， NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。详见：http://www.dsac.cn/DataProct/Detail/20091000。附图：北京市植被指数图（做参考用）

4、气候变化与ndvi有什么关系

?

5、NDVI的定义是什么?

1、归一化植被指数

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。

2、NDVI时间序列分析

主要是利用长时间序列的遥感数据，建立研究区域内NDVI随时间的变化曲线，并通过比较各种变化检测指标的年际曲线或生长期曲线的差异获取覆盖变化信息；

采用拟合线性函数的斜率来反映植被覆盖变化趋势；或采用频谱分析对NDVI时间序列曲线进行分解，从而检测出土地覆盖的变化，以及地表植被生态系统的物候变化，进而分析植被长时序变化与气候、环境变化的关系。

NDVI的更多资料

1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；

2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大

3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；

4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关

以上内容参考 网络-植被指数；网络-NDVI时间序列分析

6、ndvi是要大气表观发射率还是地表反射率

ndvi是地表反射率，是植被覆盖指数。应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。ndvi是归一化差分植被指数、标准差异植被指数，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。ndvi与植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。ndvi 能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响，NDVI 是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。
NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。

7、当雪覆盖为多少时植被的ndvi值

1、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；
2、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；
3、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。

8、NDVI为什么能消除仪器定义，太阳角，地形带来的影响

NDVI 参量的各种遥感估算结果,故消除地形起伏对光谱的影响,可以提高定量遥感估测精度。
1、植被检测灵敏度较高；
2、植被覆盖度的检测范围较高；
3、能消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰；
4、削弱太阳高度角和大气所带来的噪音

9、植被覆盖度 和ndvi有什么关系

1、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；

2、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；

3、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关；

10、不受云和阴影的影响,ndvi值会大于1吗

不会， 对于陆地表面覆盖来说，云、雨、雪在可见光比近红外波段有较高的反射作用，所以NDVI为负值；岩石、裸土的NDVI一般为0；有植被覆盖的地方一般大于0。