东北耕地生长季特征识别：基于时序植被指数的研究

"基于时序植被指数的东北地区耕地生长季特征识别与应用研究 (2011年)" 本文是自然科学领域的论文，主要探讨了如何利用遥感技术来识别和研究东北地区耕地的生长季特征。研究团队利用1998年至2009年的SPOT/VGTNDVI数据，这是一种通过遥感获取的植被指数，可以反映植物生长状况。他们采用了TIMEsAT软件中的非对称高斯函数来平滑和重构NDVI时间序列数据，从而提取出耕地生长季的关键参数，如生长季开始期、峰值期、结束期以及生长季长度。 在分析过程中，研究人员首先对NDVI数据进行平滑处理，以减少噪声并突出植被生长周期的模式。接着，通过非对称高斯函数拟合，他们能够确定生长季的各个阶段，这些参数对于理解作物生长周期和农业管理至关重要。为了验证这些提取的生长季特征参数的有效性，研究者将它们与农业物候观测数据进行了对比，这些观测数据包括出苗期、抽穗期、成熟期和生育期天数等。 通过对比研究，结果显示，基于遥感数据提取的生长季特征与实际作物物候期有显著的相关性，并且在宏观尺度上能够更好地揭示区域作物生长的时空差异。此外，该研究还强调了空间网格化物候特征分析的重要性，它为研究作物生长对气候变化（如温度、降雨和日照时间）的响应提供了宝贵的数据支持。 关键词：物候期、SPOT/VGT、NDVI时间序列、东北地区。 这篇论文揭示了遥感技术在农业生态研究中的潜力，尤其是在监测大范围耕地生长情况和气候变化影响方面。通过对多时相遥感数据的深入分析，科学家可以更准确地了解作物生长周期，这有助于优化农业管理策略，提高农业生产效率，并为应对气候变化带来的挑战提供科学依据。