基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演.pdf

"基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演" 本文主要介绍了基于GPS-IR技术对美国中西部地区NDVI时间序列的反演方法。NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是指植被生长情况、覆盖情况、生物量情况和植被种类情况的指数，广泛应用于全球植被状态的定量化研究和应用。 GPS-IR（GPS-Interferometric Reflectometry）是一种基于GPS卫星信号的反射技术，可以获取土壤和植被水分含量的变化信息。通过使用GPS-IR技术，研究人员可以获取NDVI时间序列，并将其与MODIS NDVI数据进行比较。 研究结果显示，GPS-IR反演的NDVI时间序列与MODIS NDVI数据之间存在显著的线性相关性，相关系数在0.697~0.818（P < 0.001）。此外，NDVI反演误差的均方根误差在0.059~0.079，表明GPS-IR反演的NDVI时间序列是可行的。 本研究为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路。同时，本研究还为基于GPS-IR技术的植被监测和农业生产提供了新的参考价值。 一、NDVI的定义和应用 NDVI是指植被生长情况、覆盖情况、生物量情况和植被种类情况的指数，广泛应用于全球植被状态的定量化研究和应用。NDVI可以通过卫星遥感数据产品获取，如AVHRR和MODIS等。 二、GPS-IR技术原理 GPS-IR技术是基于GPS卫星信号的反射技术，通过测地型接收机和天线记录GPS反射信号的变化，进而反演测站环境参数。GPS-IR技术可以获取土壤和植被水分含量的变化信息。 三、研究方法 本研究采用了4个GPS参考站2007-2015年的连续观测数据，由伪距和相位观测值计算了归一化微波反射指数（NMRI）。通过傅立叶变换显示NMRI具有明显的周期特性，其中年周期和半年周期分量普遍较为突出。 四、结果与讨论 研究结果显示，NMRI与MODIS NDVI数据之间存在显著的线性相关性，相关系数在0.697~0.818（P < 0.001）。此外，NDVI反演误差的均方根误差在0.059~0.079，表明GPS-IR反演的NDVI时间序列是可行的。 五、结论 本研究为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路。同时，本研究还为基于GPS-IR技术的植被监测和农业生产提供了新的参考价值。GPS-IR技术可以作为一种新的NDVI获取方法，具有广泛的应用前景。