MODIS植被指数数据产品

第三节 MODIS植被指数数据产品参考规范（草）
（讨论和试用稿第一稿2004年9月15日）
（中国科学院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心）
1主题内容与适用范围
1.1主题内容
本标准规定了国家对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品术语、类型、制作、和验证过程，用以规范我国MODIS植被指数数据产品在产生、保藏、交换和应用中的一致性。

1.2适用范围
本规范适用于国家科技基础条件平台对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品及与之相关的数据产品在数据源、数据合成、数据质量检验和数据交换过程中的活动规范。

2植被指数类型
MODIS植被指数分为归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)二种类型。

3术语
3.1植被指数：通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的
反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。

植被指数没有量纲。

3.2地表反射数据：指经过大气校正的MODIS 1-7 波段数据，即MOD09 产
品。

3.3植被指数合成：在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一
个植被指数的过程。

3.4植被指数合成期：用于实施合成的时间段。

以天、旬、月度计算。

3.5BRDF合成：双向反射分布函数。

指把传感器视角的观测值，统一为星
下点观测值；同时把不同太阳高度角统一为有代表性的一个角度。

4植被指数数据产品的生产标准
4.1单日植被指数计算：
4.1.1输入数据：输入去云并且经过大气校正的地面反射数据。

MODIS
1-7 波段。

其中：1－2波段空间分辨率250m，3－7波段空间分
辨率500m。

4.1.2植被指数定义及计算公式：
NDVI ＝（B2-B1）/(B2+B1)
EVI ＝2.5*（B2-B1）/（B2+6*B1–7.5*B3 + 1）
其中：
NDVI：归一化植被指数
EVI：增强型植被指数
B1：MODIS第1波段
B2：MODIS第2波段
B3：MODIS第3波段
4.1.3输出数据：NDVI和EVI，日数据，空间分辨率250米。

4.2植被指数合成规范：
4.2.1合成期：
旬（10天）合成期和月合成期。

4.2.2合成算法使用原则：
MODIS 植被指数的合成是在像元水平上进行的。

只能采用以下4
种合成方法中的一种，根据输入数据的质量，按照以下优先序列决
定使用的合成方法。

（1）BRDF 合成：如果合成期内，晴天观测值超过30%，采用BRDF 原理合成。

（2）有限视角内的最大值合成（CV-MVC）：如果合成期内，晴天观测值少于30%，且多于2天，选其中视角最小的2个计算植
被指数，取二者中最大值。

（3）直接计算植被指数：如果只有1天无云，则直接使用这天数据计算的植被指数。

（4）最大值合成（MVC）：如果所有观测全部有云，则取合成期所有植被指数的最大值。

5MODIS植被指数质量保证与验证：
5.1质量保证的定义和范围：业务化运行过程中的标记性数据产品，表达与
预期精度不相符的数据，同时存储对后期处理有用的相关数据和信息。

5.2质量标记方法：
（1）像元层次(Pixel)：根据4.2.4的合成原则，将旬、月度合成期有关数据质量的信息存在一个大小为16bit的波段。

合成后的数据是由被选
中像元所对应的所有原始数据组成。

其中，1km 分辨率植被指数数据
包括11 个波段：
其中，3和4是根据合成前的各种质量信息的总结，由16 bit 组成。

如2中,各bit 表示的质量信息为：
（2）文件层次(Tile)：通过元数据文件描述，可以是定量的（如云覆盖率），或定性的（如，根据检验结果，描述数据整体质量）。

5.3植被指数质量验证方法：
（1）使用较高空间分辨率的遥感数据，或使用实地观测数据，通过对比研究，验证MODIS 植被指数的可靠性。

（2）样地代表性原则：选择样地应该包括多种生态类型。

既要有植被覆盖很少的样地，也要有植被覆盖很高的样地，以便检查植被指数在
不同生态类型稳定性和灵敏性。

（3）地面最小面积：样地所在的均一区域，应该为所检验像元的2－3倍以上。

如，如果检验空间分辨率250m 的像元，样地所代表的区
域应该在500x500m 以上。

5.4验证指标
（1）定性分类能力：是否能够反映生态系统时间和空间变化。

时间指标主要表现为对土地覆盖季节性的表达；空间指标指对土地覆盖空间分异
性的表达。

（2）定量能力：与实地观测生物量的关联程度。

（3）MODIS-NDVI 与A VHRR-NDVI 比较验证：检验MODIS-NDVI是否能够延续A VHRR-NDVI的时间序列。

6参考文献：
[1]Alfredo Huete，Chris Justice，Wim van Leeuwen. 1999.MODIS VEGETATION INDEX
(MOD 13) ALGORITHM THEORETICAL BASIS DOCUMENT，Version 3. （April 30, 1999）.
[2] A. Huete, K. Didan, T. Miura, E.P. Rodriguez, X. Gao, L.G. Ferreira. 2002. Overview of
the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment. 83 (2002) 195–213.
7验证论文
[1]王正兴、刘闯、赵冰茹、刘爱军。

利用MODIS增强型植被指数反演草地地上生物
量.兰州大学学报（自然版,EI）(2004年4月15日被录用)。

[2]王正兴、刘闯、赵冰茹。

AVHRR 草地分类的潜力和局限：以锡林郭勒草原为例。

自然资源学报，2003年第6期(Vol.18 No.6, )。

[3]王正兴、刘闯、Alfredo HUETE：植被指数研究进展：从AVHRR-NDVI 到
MODIS-EVI，生态学报，2003(5): P979-987(Vol.23 No.5).
[4]王正兴、刘闯、赵冰茹。

内蒙古锡林郭勒草地AVHRR光谱特征变化研究。

中国草
地，2003（5）：2-8.（Vol.25, No.1）.
[5]赵冰茹、刘闯、王正兴。

锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究。

中国草地，
2004（1）：1-8.（Vol.26, No.1）.
第四节 MODIS数据植被指数标准应用实例
中国草地2003年4期，原稿编号：03083
锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究
——以2002年4~10月旬度变化为例
赵冰茹[1]刘闯[1]王晶杰[2]陈文波[1]
[1]中科院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心 [2]内蒙古草原勘测设计院
摘要：利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS，结合地面调查数据，以内蒙古自治区锡林郭勒盟草地为研究区域，分析草甸草原、典型草原、沙地草原、荒漠草原四种代表性草地植被指数（MODIS-NDVI）的时空变化特征，以2002年4~10月旬度变化为例，较详尽地反映草地在其生长期内各个阶段植被指数的变化，进而反映生长状况；以2002年9月的NDVI合成数据为例，对植被指数分级，分析各个级别NDVI
值域在地理空间上的变化，反映各类草地在空间上的连续性和差异性。

MODIS适当的时空分辨率可以较好地反映草地植被的时空变化特征。

MODIS 空间分辨率为250m、500m和1km，其中用于计算NDVI（归一化植被指数）的1、2波段为250m，用于计算EVI（增强型植被指数）的为1、2、3波段最低为500 m，这样的空间分辨率，比以往研究常用的1.1km分辨率的AVHRR[5][6]能更详尽地反映草地的空间差异。

MODIS每天上午覆盖一次，时间分辨率足以满足实时反映草
地变化的要求。

MODIS植被指数包括MODIS_NDVI和MODIS_EVI，本文选用比较成熟的MODIS_NDVI。

MODIS-NDVI比AVHRR-NDVI先进之处在于：输入的RED 和NIR 是已经过大气校正的地表反射值，而且波幅更窄，避免了NIR区水汽吸收问题；MODIS不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它在整体上比AVHRR性能稳定。

因此，利用MODIS数据定期地对NDVI值进行分析，有助于对草地分布、初级生产力、草场利用和退化状况进行有效的动态监测。

1.研究区域概况
考虑到研究区域的代表性，选择内蒙古自治区锡林郭勒盟作为研究区，研究区包括9旗1县两市。

锡林郭勒草地位于内蒙古自治区中部偏东，地处北纬41°35′～46°46′，东经111°09′～119°58′。

是一个以高平原为主体、兼有多种地貌单元的草地区，地势南北高，中间低。

气候类型属中温带半干旱大陆性，冬季寒冷，夏季炎热，降水不均，雨热同期 [1][4]。

土壤类型多样，草地资源类型广泛，覆盖着草甸草原、干草原、荒漠草原、灌木荒漠、草甸的各个亚类[7][8]，在类型上具有一定的典型性和完整性，在空间分布上具有一定的连续性。

因此，选择该区，利用MODIS数据，研究其植被指数的时空变化特征，可以较详细地反映不同类草地在其生长周期内的长势情况，及各类草地生长状况在空间上的过渡和差异性。

研究过程中选择苏尼特左、右旗的荒漠草原，正镶白旗、正蓝旗的沙地草原，锡林浩特市和西乌珠穆沁旗的典型草原和草甸草原草地区作为地面实测样区，以实测的草地产量、盖度、高度、土壤湿度等数据辅助分析遥感数据，为植被指数的时空特征分析提供参照信息，并可为草地类型监测、草地产量估测提供有价值的参数信息。

2.数据获取与处理
数据源为2002年4月～10月MODIS遥感数据和2002年5～9月地面实测数据。

研究方法以MODIS植被指数（NDVI）的提取分析为主，以地面同步实测数据分析为辅。

2.1 MODIS 数据处理及NDVI提取
以2002年4～10月的MODIS数据为基础，首先对MODIS1B数据进行几何精校正，图像中心星下点校正误差小于0.1个像元，边缘小于0.3个像元，图像几何精度能较好地满足分析要求。

NDVI计算选取MODIS的1、2通道，即红波段（波
长为620nm～670nm）、近红外波段（波长为841nm～876nm），采用以下公式计算：
NDVI=（近红外-红）/（近红外+红）
为了避免MODIS数据中云的影响，用于NDVI计算分析的数据取无云天气数据，所选数据日期为：3月30、31日；4月7、9、10、11、16、18、23、24、25、27、29、30日；5月1、2、4、9、13、17、22、24、25、26、27、29、31日；6月2、5、14、16、17、19、20、30日；7月7、11、12、23、30、31日；8月12、13、14、15、17、21、22、29、30日；9月5、9、13、14、15、16、19、22、23、29日；10月2、7、8、9、14、15、16、18、19、23、25、29、30、31日；11月1、3日。

植被指数提取每月的上、中、下旬的最后一日的NDVI值，即每月的10日、20日、30日的NDVI值，个别当日值残缺者利用前后数据插值，插值所利用的数据时间差不超过5日。

2.2 地面实测数据采集
选取锡林郭勒盟的草甸草原、典型草原、沙地草原和荒漠草原四种具有代表性的草地类型区，于2002年5～9月每月对各类草地进行一次野外实测。

取样方法为样方法。

实测前首先由草地专家根据经验和实地考察，对上述各类草地进行分析，选择在群落结构、草地多度、盖度、生态环境条件等方面具有代表性的样地。

每月对各类草地进行一次野外实测，每次实测中，对每类草地选取的10个样地，对每个样地进行固定大小样方的实测。

取样单位为正方形。

草本样方大小为1m×1m，分布有灌木的草地样方大小为20 m×20 m，共采集40个样地的200个地面测产数据；同时采集其种属组成、优势种、盖度、主要种类高度及样地土壤湿度等数据，为NDVI时空变化分析提供参考信息。

产量测量方法为：剪割地上生物量部分、装袋、称重；盖度测量方法为目测直接估计法，同时确定总盖度和分盖度。

高度用卷尺法测量，测量优势种及主要组成种属的地上部分单株最大高度，精确到厘米。

采集过程中利用GPS（精度为5米）定位，保证每次实测样地地理位置的一致性，以提高空间分析的准确性。

3.各类草地植被指数旬度变化特征分析
3.1草甸草原草地植被指数旬度变化特征
草甸草原草地植被指数旬度变化曲线如图1所示。

NDVI变化在0.41～0.8之间，峰值出现在7月22日。

研究区草甸草原属温性草甸草原类平原丘陵草甸草原亚类，主要群系为针茅草原群系组贝加尔针茅草原群系。

实测的主要草地型有‘贝加尔针茅（Stipa baicalensis）＋日阴苔草(Carex pediformis)’、‘贝加尔针茅（Stipa baicalensis）＋羊草(Leymus chinense)’、‘贝加尔针茅（Stipa baicalensis）＋羊草(Leymus chinense)＋日阴苔草(Carex pediformis)’等群落。

4月初，牧草尚未返青，植被指数为0.41左右；从草地生长周期看，4
月末5月初，贝加尔针茅草原处于萌动返青期[2]，牧草开始返青，整个5月份都处于返青期，植被长势缓慢，所以植被指数不高，在0.42～0.46之间，植被指数的增幅也较小，平均每日增长不到0.002，植被指数是草地植被盖度、植被长势的数量表达，与草地植被地上生物量关系密切，低的NDVI值意味着盖度低、长势弱、地上生物量低。

5月20日地面实测数据显示，植被盖度最高不高于40%，平均盖度在23%左右，贝加尔针茅的绝对高度为10~40厘米之间，各样地平均地上生物量仅为55.60 g/m2（鲜重）；5月底6月初开始，植被指数开始快速增长，7月22日左右植被指数达到最高值0.8，这期间，NDVI平均日增幅为0.006，这是因为6月植被由返青期进入生长期，生长迅速，到7月下旬至8月初，贝加尔针茅草原植被抽穗开花[2][3]，进入盛草期，地面实测数据显示，植被盖度在6月18日为40~60%之间，平均为45.3%，7月22日盖度猛增到80~100%，平均为91%，6月各样地平均地上生物量为104.50 g/m2（鲜重），与5月相比，绝对增幅为48.90 g/m2（鲜重），相对增幅为88%，7月各样地平均地上生物量为493.48 g/m2（鲜重），生物量月绝对增幅为388.98 g/m2（鲜重），相对增幅为372%，比上月同期高284个百分点，7月22日贝加尔针茅高度最高达77厘米；8月份仍处盛草期，植被指数由最高值逐渐降低，但基本保持在0.67~0.8之间的高水平，只是在8月中旬左右略低，这是由于温带半干旱大陆性气候在7~8月气温最高，进入8月，累积的高温使蒸散量增大，地面实测数据显示土壤湿度在8月达到最低，使得牧草稍显枯萎，植被盖度也降至55~85%之间，样地平均地上生物量为275.79 g/m2（鲜重），地上生物量月绝对增幅为-217.69 g/m2（鲜重），相对增幅为-44%；8月末9月初，气温开始降低，贝加尔针茅草地由生长旺盛期进入果实成熟期[2]，植被开始枯黄，植被指数明显下降，9月末降到0.48以下，NDVI
日平均降幅为0.006，实测数据显示：地上生物量也降到208.24 g/m2（鲜重）；10月，NDVI继续降低，但降幅趋于平缓，至10月下旬，牧草完全枯黄，植被指数为0.44，之后进入冬季休眠期。

图1 草甸草原草地NDVI旬度变化曲线时间
Figure 1 Ten-day change curve for meadow steppe
3.2典型草原草地植被指数旬度变化
典型草原草地植被指数旬度变化曲线如图2所示。

NDVI变化在0.39~0.68之间，峰值出现在7月底。

研究区典型草原属温性典型草原类平原丘陵典型草原亚类。

主要群系为针茅草原群系组大针茅草原群系，实测的主要草地型有‘大针茅(Stipa grandis)+羊草(Leymus chinense)＋糙隐子草（Cleistogenes songorica）’、‘大针茅(Stipa grandis)＋日阴苔草(Carex pediformis)’、‘羊草(Leymus chinense)＋大针茅(Stipa grandis)＋糙隐子草（Cleistogenes songorica）’等群落。

与草甸草原草地不同的是，典型草原草地的NDVI值总是低于同时期的草甸草原，各旬差值平均为0.069。

5月15日之前，典型草原草地NDVI值低于0.4，这是由于在季节发育节律上，受干旱气候及类型本身生态特征的限制，大针茅草原大多数植被于5月中下旬返青[2]，返青时间较草甸草原要晚。

5月底，NDVI依然不超过0.43，5月NDVI增幅不明显，平均日增幅为0.001（比草甸草原草地要低0.001），这是由于草地仍然处于返青期，不茂盛，盖度小，5月19日地面实测数据显示，植被盖度最高为25%，平均盖度为19.25%，各样地平均地上生物量为27.00 g/m2（鲜重），比同期草甸草原低28.6 g/m2；6月
上旬开始，植被指数有明显增长，但增长速度较草甸草原草地相比要慢得多，平均日增幅为0.0045，到7月末达最大值为0.68，因为6、7月生长迅速，于7
月下旬至8月初之间达到生长高峰，由于受典型草原地带活动积温和植物生长期的影响，生长高峰比草甸草原来得晚，即7月底NDVI才达最大。

实测数据显示的植被盖度：6月17日植被盖度为15~55%，平均为27.5%，7月21日盖度为10%~90%，平均为53.9%，这与植被指数的增长趋势相一致，6月份样地地上生物量平均值为43.30 g/m2（鲜重），绝对增幅为16.30 g/m2，相对增幅为60%，7月份各样地地上生物量平均值为223.49 g/m2（鲜重），绝对增幅为180.19 g/m2，相对增幅为416%，比上月同期多356个百分点；之后，7月底到9月中旬，NDVI 呈缓慢下降趋势，植被慢慢枯萎，9月下旬，秋季来临，气温骤降，植被迅速枯黄，所以植被指数迅速降至0.46；10月，NDVI继续下降，但幅度不大，10月底霜降后，降至0.41附近，此时，植被完全枯黄，渐渐进入冬季休眠期。

图2 典型草原草地NDVI旬度变化曲线
Figure 2 Ten-day change curve for steppe
3.3沙地草原草地植被指数旬度变化
沙地草原草地植被指数旬度变化曲线如图3所示。

NDVI变化在0.38~0.63之间，峰值出现在7月底。

研究区沙地草原草地属温性典型草原类沙地典型草原亚类。

地面实测的主要草地型为：‘小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)+沙竹(Psammochoa villosa)+沙生冰草(Agropyron desertorum)’，‘冷蒿(Artemisia frigida)+沙生冰草(Agropyron desertorum)’等灌木及半灌木为建群种的草地群落。

总的来看，整个生长期内，与前两者相比，沙地草原草地的植被指数变化
类似典型草原，但要比典型草原草地更趋于平缓，数值上6月中旬以前与典型草原接近（都在0.4~0.5之间），之后直到枯草期到来都比典型草原要低。

这主要是因为：它植被分布异质性大，植被盖度低，地面裸露较多，多沙地、覆沙地，NDVI值受地表反射特征影响较大，因此其变幅相对较小，曲线更平缓。

4月初到5月上旬，植被指数停留在0.4以下，植被尚未返青；5月中下旬，植被指数才开始增长，由于沙地草原的返青期与典型草原相似，比草甸晚，5月22日地面实测数据显示：各样地平均地上生物量为84.32 g/m2（鲜重）；5月中下旬到6月中旬，NDVI在0.4~0.5之间，日增幅较小，仅为0.0018，由于此期间，大多数植被尚处于返青期，生长较慢，6月19日地面实测数据显示：各样地平均地上生物量为147.56 g/m2（鲜重），比5月增长75%；6月下旬到7月，NDVI增长迅速，7月31日达最大值，此期间平均日增幅也只为0.0044，各样地平均地上生物量为351.54g/m2（鲜重），其月增幅为整个生长季最大，也只有138%，相比典型草原和草甸草原小很多；NDVI逐渐下降，至9月末，将至0.42，比同期的典型草原和草甸草原草地分别低0.2和0.4左右；10月下旬霜降后降到0.39以下，牧草完全枯黄，进入休眠期。

图3沙地草原草地植被指数旬度变化曲线
Figure 3 Ten-day change curve for sand steppe
3.4荒漠草原草地植被指数旬度变化
荒漠草原草地植被指数旬度变化曲线如图4所示。

NDVI数值范围在
0.34~0.43之间，整个生长期内波动不大，波峰不明显，最大值出现在7月末。

研究区荒漠草原属温性荒漠草原类平原丘陵荒漠草原亚类。

主要群系为以小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）为建群种的灌木组和以小针茅为建群种的丛生禾草组。

地面实测的主要草地型为‘小针茅（Stipa klement）＋无芒隐子草（Cleistogenes songorica）+沙生冰草（Agropyron desertorum）’，‘沙葱（Allium semenovii）＋小针茅（Stipa klement）’，‘小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）＋沙葱（Allium semenovii）+小针茅（Stipa klement）’等群落。

NDVI之所以呈现以上特征，就是因为其分布在气候干旱的荒漠草原地区，植被多以上述旱生及超旱生灌丛和禾草为主，地表植被覆盖度小，实测盖度数据显示，荒漠草原草地的地表裸露程度比沙地草原草地还要强烈，整个生长期内植被盖度分布在5%~40%之间，平均值仅为14.06%，各样地地上生物量在12.08～100.25 g/m2（鲜重）之间变化，平均值为61.3 g/m2（鲜重），因此，NDVI值受土壤背景值影响也最大，在四种草地类型中NDVI曲线变化幅度是最小的，极差仅为0.09。

但是，其NDVI的变化仍然呈现一定的季节性规律：4月初~5月初，基本无变化，在0.34附近，说明尚未有植被返青，5月中旬~6月中旬，NDVI略有增长，6月中增至0.37，植被处于返青阶段，6月下旬，有明显增长，7月末达到最大值0.43，8月有所下降，0.4的高值一直保持到9月中旬，9月末10
月初，明显下降，同样进入荒漠草原的枯草期和休眠期。

图4荒漠草原草地植被指数旬度变化曲线
Figure 4 Ten-day change curve for desert steppe
4.各类草地植被指数空间变化特征
4.1 植被指数分级分布图的生成
经比较，选取天气状况最好的9月份每日MODIS1B数据，经BOWTIE处理、地理校正并通过计算生成每日的NDVI图像，按照最大值合成法（MVI），将30日中最大的NDVI值作为9月份的NDVI值，得到2002年9月锡林郭勒盟草地NDVI 图像。

然后在ENVI中对NDVI图像进行密度分割，得到NDVI的分级分布图（如图5）。

将NDVI值按照0～0.001，0.001～0.37，0.37～0.41，0.41～0.48，0.48～0.56，0.56～0.83的值域划分为6级，理由是：这种分级基本可以体现荒漠草原、沙地草原、典型草原和草甸草原几个大的类别的空间差异和过渡性。

如果分级过于简单，不能切实反映出类别间的差异，同时鉴于MODIS的中尺度空间分辨率及在只考虑了NDVI一维要素的情况下，满足更详细的分类精度有一定的难度，所以没有进行更详细的分级，只分到6级。

5.2植被指数空间变化特征分析
植被指数分级分布图体现了锡林郭勒盟各类草地的空间分布差异性、连续性和过渡性，体现了各类草地空间分布的实际特征。

各个级别NDVI值域对应不尽相同的草地类型区。

由于实际情况是：在荒漠草原与沙地草原之间、典型草原与草甸草原之间均无明显的界线，沙地草原与荒漠草原和典型草原有一定重叠。

所以通过NDVI分级分布所显示的空间差异也不是明显突然的，而是渐变性的，NDVI分级分布图中图斑的颜色由深到浅的变化表示NDVI值由小到大的变化，对应着草地类型由荒漠草原—沙地草原—典型草原—草甸草原的变化趋势。

虽然不是一一对应，但其变化趋势是相同的，而它的不一一对应恰恰反映了各类草地之间在特征上的过渡性和在空间上的重叠性。

0~0.001值域区间为水体，分布在道图诺尔及查干诺尔处，正镶白旗也有小块分布，NDVI值为0，这与水体对近红外的强烈吸收有关；0.001~0.37值域区间主要散布于本区西南部的小块滩地、沙地（非沙地草原）及草原化荒漠地区，近为裸地，在中北部的滩地也有分布，但面积过小；0.37~0.41值域区间大面积分布于西南部荒漠草原区，但在西南部及中部与荒漠草原邻近的沙地草原、典型草原区中也有零星分布，这些地区由于邻近荒漠草原，植被覆盖较低；0.41~0.48值域区间主要分布于荒漠草原向南部、中部的沙地草原和典型草原过渡的地带，它体现了荒漠草原和沙地草原、典型草原之间的过渡性，同时其在沙地草原和典型草原的同时分布又实事求是地反映了二者的同一性； 0.48~0.56值域区间主要
分布于本区南部的沙地草原、典型草原及中北部的典型草原，与0.41~0.48值域区不同，它在相对位置上表现为远离荒漠区和接近草甸草原区，在植被覆盖上相对稠密。

在草甸草原区域有零星分布。

同样体现了沙地草原与典型草原的不可分性；0.56~0.83值域区间是本区植被指数最高、植被盖度最高的区域，主要分布在本区东北部，包括主要的草甸草原和部分典型草原，这说明了草甸草原和典型草原在生长特征上的共性和在空间上的连续性。

在东南部的山地草甸草原及中部的典型草原地带也有零星分布。

图 5锡林郭勒盟草地植被指数分级分布图
Figure 5 NDVI classification map of Xilinguole grassland
5.结论与展望
5.1 MODIS_NDVI较高的时间和空间分辨率能很好的反映各草地类型的生长过程及其空间差异性。

5.2 未来的MODIS_EVI能最大限度地减少环境因子的影响，更好地反映各类草地生长的实际情况。

5.3 本文选用9月的合成数据，通过对MODIS-NDVI值域分级可以反映荒漠草原、沙地草原、典型草原和草甸草原的变化趋势，如在此基础上加上时间序列、多波段信息就可以从多维角度更详尽、准确地反映各类的空间分布特征（如可以把农
田、林地等信息提取出来），并能在对类别有了更具体、更精确的把握后更有效地达到动态监测草地的目标。

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