Geographia Technica·9月19日 · 周六论文农业遥感与作物表型阅读 0

APPLICATION OF SENTINEL-2 DATA TO ASSESS SEASONAL VEGETATION DYNAMICS IN THE IALPUG RIVER BASIN, SOUTHERN PART OF THE REPUBLIC OF MOLDOVA

Ecaterina MELNICENCO · Viorica ANGHELUȚA · Iradion Jechiu 等 4 人

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用Sentinel-2影像分析摩尔多瓦Ialpug河流域2025年3-10月植被季节动态。

方法

Sentinel-2月度NDVI、ΔNDVI与均值NDVI分类,覆盖2025年3

发现

6-7月54.18%区域NDVI降幅超0.1,均值NDVI以稀疏植被为主(69.20%)。

机会点

可结合多年遥感与气候、物候及田间数据,分离干旱与作物管理对NDVI下降的贡献。

影响力8
信息增量18
专业深度15
信源权威12
时效性8

基于Sentinel-2的流域植被季节性动态遥感研究,方法规范、数据翔实,但属区域性案例,对国内农业信息化仅有方法借鉴价值。

原文摘要

本研究利用Sentinel-2影像刻画了雅尔普格河(Ialpug River)流域分析区2025年3月至10月的季节性植被动态。通过计算逐月NDVI、月际NDVI差值(ΔNDVI)及平均NDVI,以描述植被绿度、观测间变化的方向与幅度以及研究期内的平均绿度。结果表明,春季出现绿化,随后在初夏呈现空间分异的变化。中度植被覆盖在4月占比最大,而茂密植被在6月达到最大范围。最广泛的下降发生在6月至7月之间,届时研究区54.18%的面积NDVI下降超过0.1。极稀疏植被在9月达到最大范围,随后在10月出现有限绿化。平均NDVI分类将研究区69.20%的面积归为稀疏植被类,24.49%归为极稀疏植被类,表明所选观测期内平均绿度以低至中等为主。这些类别并不确立持续的植被状况,也不直接识别土地覆盖类型。夏季下降与已记录的区域干旱条件相吻合,但分析未将气候影响与作物发育、收割或其他季节性过程区分开来。综合指标为识别季节性下降显著或平均绿度较低的区域提供了互补信息。要确定这些格局的成因并评估其长期环境意义,尚需多年观测以及独立的气候、土地覆盖和野外证据。

信源(1 个)

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