融合多源数据的近40年250 m NDVI生成与时空变化分析

王雨晨; 储栋; 管小彬; 冉煜熙; 沈焕锋

doi:10.13203/j.whugis20240387

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融合多源数据的近40年250 m NDVI生成与时空变化分析

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 融合多源数据的近40年250 m NDVI生成与时空变化分析
- Generation and Application of 250 m NDVI Dataset Covering 40 Years Based on Multi-source Data Fusion
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第4期页码：755-766
- 作者机构：
  
  1.武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉，430079
  2.安徽师范大学地理与旅游学院，安徽芜湖，241000
  3.地球空间信息技术协同创新中心，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  王雨晨，博士，主要研究方向为多源遥感数据处理。wangyuchencyhl@whu.edu.cn
  管小彬，博士，副教授。guanxb@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42371364;U23A2021);中国博士后基金特别资助项目(2022T150489)
- DOI：10.13203/j.whugis20240387
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-05-05，
  
  纸质出版：2025-04-05
- 稿件说明：
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王雨晨,储栋,管小彬，等.融合多源数据的近40年250 m NDVI生成与时空变化分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(4):755-766.

WANG Yuchen,CHU Dong,GUAN Xiaobin,et al.Generation and Application of 250 m NDVI Dataset Covering 40 Years Based on Multi-source Data Fusion[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(4):755-766.
王雨晨,储栋,管小彬，等.融合多源数据的近40年250 m NDVI生成与时空变化分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(4):755-766. DOI：,10.13203/j.whugis20240387

WANG Yuchen,CHU Dong,GUAN Xiaobin,et al.Generation and Application of 250 m NDVI Dataset Covering 40 Years Based on Multi-source Data Fusion[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(4):755-766. DOI：,10.13203/j.whugis20240387

摘要

长时序归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）对植被生长监测等研究至关重要，但当前NDVI数据集存在时序覆盖和分辨率难以兼顾的问题，极大地限制了其应用。针对该问题，设计多流程处理框架融合甚高分辨率辐射计（advanced very high resolution radiometer

AVHRR）和中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer

MODIS）数据，通过时域滤波、辐射归一化、时空融合、残差校正等处理，消除数据噪声、传感器与分辨率差异的影响，生成长江流域/长江经济带1982—2020年250 m 16 d的时空连续NDVI产品，并开展区域植被时空变化分析。结果表明，融合产品精度较高，年内、年际精度变化稳定，平均相关系数达到0.87，且与植被覆盖率呈一定正相关。基于该产品，分析发现近40年研究区植被覆盖整体上呈缓慢增长趋势，各省市NDVI均值均有增长，且增速与年度均值呈正相关，除灌木外，其余植被年度NDVI也都波动增长。

Abstract

Objectives

Normalized difference vegetation index (NDVI) is a key parameter for characterizing vegetation distribution and dynamics. NDVI time series can directly reflect the variations of large-scale vegetation

which makes it widely used in ecological and environmental studies. Over the years

numerous satellites capable of acquiring NDVI time series have been launched

producing a range of related products. However

individual NDVI datasets often face trade-offs between temporal coverage and spatial resolution

limiting their applicability in regional studies requiring both long-time coverage and high spatial detail.

Methods

To address these challenges

a multi-step processing framework is developed to combine the respective advantages of moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) third-generation global inventory monitoring and modeling system (GIMMS3g) products

incorporating temporal filtering

radiometric normalization

spatiotemporal fusion

and residual correction to improve data quality

reconcile sensor differences

enhance spatial resolution

and correct temporal changes. First

temporal filtering is applied to both GIMMS3g and MODIS datasets to remove noise and generate seamless NDVI time series

and then radiometric normalization is performed pixel-by-pixel on AVHRR data using MODIS data as a reference to account for sensor differences. A spatiotemporal fusion method is subsequently employed to integrate the complementary strengths of AVHRR and MODIS

i.e.

the longer temporal coverage of AVHRR and the finer spatial resolution of MODIS

to enhance the spatial resolution of early AVHRR products. Finally

residual correction is applied to regions with significant surface changes over the past 40 years

resulting in a long-term NDVI dataset at 250 m spatial resolution covering the period from 1982 to 2020.

Results

The fusion result achieves a spatial resolution consistent with MODIS

with smoother spatial characteristics compared to original MODIS observations. Spatially

in 93% of the study area

the correlation coefficient

between the fused dataset and MODIS observations exceeds 0.7

while 68% of regions exhibit a mean absolute deviation (MAD) below 0.05. Temporally

the

values between the fusion results and true MOIDS data exceed 0.85

and MAD values remain below 0.1

underscoring the high reliability of the dataset for spatiotemporal vegetation analysis. The accuracy can also show stable inter-annual and intra-annual variations for different regions

indicating a reliable spatiotemporal variation of the fusion products.

Conclusions

Based on this product

the analysis reveals that the average NDVI in the study area has increased from 0.52 to 0.60

indicating a gradual improvement in vegetation coverage over the past 40 years. Vegetation coverage in the Yangtze River basin and economic belt has remained largely stable over the past 40 years

with an overall slow growth trend. Mean NDVI values across all provinces have increased

with positive correlations with annual NDVI averages; all vegetation types except shrubs have also shown fluctuating increases in annual NDVI values.

关键词

Keywords

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