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卫星遥感植被指数与海南省疟疾流行地区分布的相关性研究
目的分析诺阿卫星改进型甚高分辨率辐射仪归一化差值植被指数(NOAA-AVHRRNDVI)与疟疾流行地区分布的相关性,探讨将遥感技术应用于海南省疟疾监测的可行性.方法收集1995年2月至1996年1月海南省各地疟疾发病资料,并通过其间海南省NOAA-AVHRR NDVI 10日复合遥感影像片获取各地各类NDVI指标值,计算发病率与相应NDVI值的相关系数.结果海南省各地疟疾年发病率与当地年均NDVI值、年均大NDVI值、年均NDVI＞145的区域面积构成比、NDVI＞135的月份数呈显著正相关,与年均NDVI＜145的区域面积构成比呈负相关.疟疾高发区分布与月度NDVI＞145且持续9个月以上的地区分布较为一致.结论海南省疟疾地区分布与当地NDVI值有相关性,可以进一步考虑应用NDVI值进行疟疾监测的可行性.
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基于CBERS-02B卫星CCD影像的东洞庭湖区洲滩钉螺孳生地探测
目的 利用中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)卫星CCD影像,结合遥感(RS)与地理信息系统(GIS)相关技术,快速确定东洞庭湖区洲滩的可能钉螺孳生地.方法 结合湖区洲滩钉螺适宜孳生地的两个典型特征:"冬陆夏水"的季节性淹水和"无草不见螺",利用遥感影像处理技术,分别计算出"冬陆夏水"区域和有植被覆盖区域,再将两区域叠加确定钉螺孳生地.后与钉螺洲滩资料进行空间叠加对比验证.结果 在东洞庭湖区,以水体差异指数(NDWI)>0.01确定"冬陆夏水"区域,以植被指数(NDVI)>0.36确定有植被覆盖区域,两区域叠加即为可能的钉螺孳生地区域.该区域与钉螺点空问资料的叠加对比验证显示符合率高达93.55%,提示预测结果良好.结论 CBERS-02B卫星影像可以发现钉螺区域的分布特征和变化趋势,钉螺指数法(判别式1和2)适合用于湖沼地区洲滩钉螺孳生地的探测.
关键词： 钉螺孳生地 中巴地球资源卫星02B 湖沼地区 植被指数 水体差异指数 -
联合应用归一化水体和植被指数提取鄱阳湖区钉螺孳生地的研究
目的 应用Landsat TM遥感图像,联合应用归一化水体指数(MNDWI)和植被指数(NDVI)定量化确定鄱阳湖区的钉螺孳生地.方法 利用鄱阳湖地区丰水期和枯水期TM卫星遥感图像,分别提取改进型MNDWI,获取“冬陆夏水”区域；同时提取枯水期归一化植被指数,获取有植被覆盖区域,将两者叠加确定钉螺孳生地,后与现场调查资料进行空间叠加分析提取结果的灵敏度和特异度,并与传统经验提取法比较.结果 在TM卫星遥感图像上,丰水期和枯水期的MNDWI阈值分别为0.34和0.58,枯水期NDVI的阈值为0.02.钉螺孳生地提取结果的灵敏度为95％,特异度为100％,远优于传统经验提取法(灵敏度为75％,特异度为100％).结论 联合应用MNDWI和NDVI,并以客观确定阈值提取钉螺孳生地的方法准确率高,可为血吸虫病的定量化自动监测提供技术支持.
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MODIS遥感图像在江宁县江滩钉螺分布研究中的应用
目的分析MODIS遥感卫星图像中植被指数(NDVI)与江宁县江滩各钉螺孳生地钉螺分布之间的关系,探索Terra-MODIS遥感卫星图像在小范围江滩钉螺孳生地监测中的应用可能.方法利用现场测量的江宁县2001年度各钉螺孳生地经纬度在ArcView 8.1软件上制作钉螺分布Vector图层;利用ERDAS 8.5软件空间模板板块中图层间信息添加功能,通过2001年度钉螺分布Vector图层从MODIS卫星图像中提取各钉螺孳生地NDVI.以相关性分析及多元逐步回归分析研究NDVI与钉螺分布间的关系. 结果江滩钉螺孳生地的螺密度与4月下旬各钉螺孳生地平均NDVI(N2mean)、5月中旬各钉螺孳生地大NDVI(N20max)呈正相关(r分别为0.51、0.50,P＜0.05);同时活螺框出现率与4月下旬各钉螺孳生地平均NDVI(N2mean)呈正相关(r=0.51,P＜0.05).进一步作回归分析结果显示:江滩钉螺孳生地钉螺密度与5月中旬各钉螺孳生地大NDVI(N20max)存在:Y1=0.009 47×N20max(P＜0.01,R2=0.73);活螺框出现率与4月下旬各钉螺孳生地平均NDVI值(N2mean),存在:Y2=0.018 6×N2mean(P＜0.01,R2=0.906). 结论通过研究显示MODIS卫星图像较好地反映了江宁县江滩钉螺孳生地的植被分布状况,且可应用于小范围钉螺孳生地的监测.
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若尔盖白河牧场地上生物量与遥感植被指数关系研究
目的:为探讨利用遥感影像进行草原地上生物量估测,更好服务于保护区内的植被生态建设.方法:本文采用TM影像研究若尔盖地区白河牧场地上生物量与遥感植被指数的关系,分别建立了7种植被指数( NDVI、RVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、GVI)与地上生物量的线性和6种非线性(对数、反函数、二次多项式、三次多项式、复合、幂函数)回归模型.结果:植被指数MSAVI、NDVI、SAVI、RVI、GVI、DVI、PVI与白河牧场地上生物量模型表现出三次多项式回归模型优,其次是二次多项式、反函数曲线模型、对数曲线模型、线性模型、幂函数曲线模型、复合曲线模型.结论:基于MSAVI的地上生物量的三次多项式模型的模拟效果好,复相关系数R2=0.823005,精度检验结果表明该模型的平均误差为38.7％,拟合精度达到61.3％,能够满足中尺度地上生物量的估测.
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应用ETM+遥感图像监测山区钉螺分布
目的分析ETM+遥感卫星图像中植被指数与山区钉螺分布之间的关系,为进一步建立钉螺分布的遥感预测模型提供理论依据. 方法现场测量江宁县2000年各钉螺孳生地经纬度,在ERDAS 8.5软件支持下将ETM+卫星图像中的3、4波段合成为江宁县植被指数图层,利用ArcView8.0软件制作钉螺分布Vector图层,提取各钉螺孳生地植被指数;用相关性分析法和多元逐步回归分析法研究图层中植被指数与钉螺分布间的关系. 结果山区各钉螺孳生地活螺框出现率与该钉螺孳生地缓冲区内小NDVI值及平均NDVI值呈正相关(r分别为0.356、0.344,P<0.05);钉螺密度与各钉螺孳生地缓冲区内大、小及平均NDVI值呈正相关(r分别为0.418、0.433、0.448,P<0.01).回归分析结果显示,山区各钉螺孳生地活螺框出现率与平均NDVI(Nmean)有关[Y1=160.62Nmean(R2=0.67,P<0.01)];山区钉螺密度与平均NDVI值有关[Y2=9.65Nmean(R2=0.53,P<0.01)]. 结论 ETM+遥感卫星图像可以监测山区钉螺的分布.
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高光谱遥感技术及其在血吸虫病流行病学监测中的应用
钉螺是日本血吸虫的唯一中间宿主,日本血吸虫病的分布与钉螺,特别是感染性钉螺的地理分布相一致,有严格的地方性[1].在众多影响钉螺地理分布的环境因素中,植被是钉螺生存的必要条件之一.在一定的环境下,钉螺孳生地的植被影响钉螺的分布.遥感技术在植被监测与研究中具有不可替代的作用,可为螺情监测和血吸虫病流行病学研究提供有力的工具[2].在国内已有不少学者通过宽波段遥感技术(如MSS和TM)计算相应植被指数来监测钉螺的地理分布[3～6].但是传统的宽波段遥感在研究植被时由于其波段数少、光谱分辨率低,并且由其计算出的植被指数所能反演的信息量也较少,因此,所能反映出自然界各种植被所固有的光谱特性及其之间的差异性的能力很弱.而高光谱分辨率遥感的出现,以其所能得到的高光谱分辨率和超多波段的成像光谱数据就很好地解决了常规遥感中所出现的问题,在植被信息反演的深度和广度方面都有很大提高,因而在对地表植被进行监测中有着广泛的应用[7].可以为准确地监测螺情和血吸虫病疫情提供更有力的工具.现将高光谱遥感技术及其在血吸虫病流行病学监测中的应用综述如下.
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影响海南省疟疾流行的气候因素及植被指数的因子分析
目的 应用因子分析方法研究海南省疟疾流行与气候因素和植被指数(NDVI)之间的关系.方法 收集1995年海南省各市(县)疟疾月发病率与月平均温度、月高温度、月低温度、月降雨量和月相对湿度等资料;从同年3～12月份AVHRR卫星图像中提取月平均NDVI、月大NDVI、月小NDVI.利用SPSS 11.0软件对以上各变量进行因子分析,并用公因子得分建立疟疾流行的多元回归模型.结果 提取了海南省各市(县)月NDVI与月气候变量的各12个月数据(NDVI为10个月)的主成分,并用方差大正交旋转后的公因子得分建立了如下回归方程:I′=-0.022+0.463 X1+0.519X2(R2＝0.799,P＝0.000),其中I′为经标准变量变换的月发病率,X1为月平均NDVI的第2个公因子,X2为月降雨量的第2个公因子.结论 平均NDVI和降雨量可能是描述疟疾流行的重要环境因素.
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空间流行病学技术在血吸虫病防治研究中应用
血吸虫病是一种严重危害人体健康的全球性人畜共患寄生虫病和地方性疾病[1].已有研究表明,血吸虫病的分布与温度[如地表温度(land surface temperature,LST),昼夜温差等)、植被[如归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)]、雨量等自然因素有关[2,3].
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植被指数及其在流行病学领域的应用
生态有关疾病的分布与环境因素密切相关.例如血吸虫病的分布,取决于血吸虫传播的中间宿主钉螺孳生地的生态环境.在一定的环境下,钉螺孳生地的植被影响钉螺的分布.本文从植被角度出发,探讨遥感技术用于植被生态学研究的基础,供从事遥感技术用于疾病生态学的研究者参考.
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基于QuickBird影像提取江滩钉螺分布生态环境要素的研究
目的 基于QuickBird遥感资料提取有关钉螺分布生态环境要素,探索预测钉螺密度的新方法.方法 以血吸虫病流行区安徽省当涂县江心乡为试验小区,利用米级高空间分辨率QuickBird影像,结合地面精确定位的实测螺情数据,提取该地区有关钉螺分布的生态环境因子,主要包括植被因子(植被指数、植被覆盖度)和土壤因子(土壤质地、土壤覆盖类型、土壤湿度等).利用主成分分析(PCA)、监督分类法进行定性分析,并计算归一化差异植被指数NDVI和修改型调整土壤植被指数MSAVI,反演叶面积指数LAI和植被覆盖度F,并引进IKONOS影像K-T变换(KT)的新模型,应用于QuickBird影像上.后结合地面实测点,在GIS支持下,进行空间分析,探讨钉螺分布与环境因子的关系.结果 获153个地面钉螺分布实测点资料,建立了钉螺空间分布地理信息数据系统(GIS)数据库,该数据库包括钉螺密度、NDVI、MSAVI、LAINDVI、LAIMSAVI、FNDVI、FMSAVI、PCA-1、PCA-2、PCA-3、KT-1、KT-2和KT-3.根据多元逐步回归分析结果,发现钉螺密度和利用MSAVI反演的叶面积指数(LAIMSAVI)和覆盖度(FMSAVI)有显著相关关系,回归方程为:Y=-3.919+1.22LAIMSAVI+16.076FMSAVI.回归模型的判定系数为0.2.结论 利用米级高空间分辨率QuickBird影像遥感资料反演和钉螺生态环境密切相关的环境因子,建立的预测钉螺密度空间分布模型有较好的应用前景.
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遥感技术快速确定鄱阳湖区血吸虫病易感地带的探讨
目的 探讨钉螺孳生环境和钉螺密度与遥感指数值之问的定量关系.方法选择鄱阳湖区有螺洲滩一块,采用系统(20mx10m)和环境抽样两种方法对洲滩进行钉螺调查,同时对查螺时间段的遥感影像进行影像解析,分别提取NDVI、GVI、GEMI、PVI、MSAV12指数,并结合螺情资料进行分析.结果不同指数值均能区别反映有螺孳生环境和无螺环境,钉螺密度的自然对数值与各指数值之间存在着正相关关系(P<0.01);并建立了钉螺密度的自然对数值(Y)与综合指数值间(X)的综合数学模型.结论遥感数值能反映钉螺数量分布,但用综合指数建立的数学模型所反应的数据与实际调查结果更为接近.
