中国城市植被物候变化及其对地表温度的响应

量化植被物候与城市化进程之间的关系对探索人类活动对城市生态系统的影响至关重要。以中国35个城市及周边区域为研究对象,基于中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)提供的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),采用Savitzky-Golay滤波和动态阈值法提取2000—2020年研究区植被返青期(Start of Growing Season, SOS)和枯黄期(End of Growing Season, EOS)。并分析不同城市规模、不同距离城市的植被物候变化对陆地地表温度(Land Surface Temperature, LST)与不透水面(Impervious Surface Area, ISA)的响应差异。研究发现：(1)2000—2020年,中国城市城区植被SOS和EOS分别以0.17d/a和0.15d/a的速率推迟。根据城市规模的不同,大城市和中等城市物候期呈推迟趋势,而超大城市、特大城市和小城市呈提前趋势。51%的城市...     

华南三省(区)2001—2020年植被物候时空变化

为深入了解气候变化对我国热带亚热带季风区植被物候的影响,该文基于2001—2020年MODISEVI时序数据,采用Double Logistic法和阈值法提取华南三省(区)植被物候参数,分析了华南三省(区)植被物候的时空变化特征。结果表明,研究区植被返青期主要集中在第90～105天,枯黄期在第320～335天,生长季在第220～235天。20年来植被返青期推迟,枯黄期基本不变,生长季缩短。在空间分布上,返青期在两广地区自西向东、自北向南逐渐推迟,海南则自东北向西南逐渐推迟;枯黄期表现为在两广中部晚、周边早,在海南中部早、周边晚的分布特征;生长季在两广地区整体自西向东逐渐缩短,在海南则自西南向东北逐渐延长。随着海拔增高,不同地区和不同植被的返青期差异较大,且波动性较大,而枯黄期先推迟后提前,生长季先延长后缩短。这揭示了气候变暖背景下华南三省(区)植被物候的变化特征,对更全面认识我国南方植被对气候变暖的响应有指导意义。     

新疆植被物候时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2001—2016年典型植被物候期,分析新疆不同生态分区的山地-绿洲系统植被物候期的时空演变趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨植被物候与气候变化的响应关系。结论为:(1)新疆植被物候具有明显的纬向分布和垂直地带性分布特征,海拔在物候的地域分异中扮演着重要作用。新疆植被生长季开始时间(Start of season,SOS)集中于3月中旬至5月上旬,生长季结束时间(End of season,EOS)集中于10月中旬至12月下旬。(2)与全球大背景下典型植被物候特征变化趋势相反,新疆植被SOS呈推迟趋势,推迟幅度为1.9d/10a;EOS呈提前趋势,提前幅度为3.66d/10a;生长季长度(Length of season,LEN)呈缩短趋势,缩短幅度为5.6d/10a。除东疆地区外,全疆及不同分区均呈现出绿洲及平原SOS较早,山地区域较迟;全疆及不同分区均呈现出山地EOS结束较早,绿洲结束较迟;除东疆地区外,全疆及不同分区的LEN均为绿洲及平原区域山地,同样显示出垂直地带性分布的特征。(3)通过冗余分析(Redundancy analysis,RDA)解释了物候特征与气象因子关系的绝大部分信息,生长季开始时间受春季气温、前一年冬季降水量和日照时数的显著影响。夏季和秋季降水量是新疆植被生长季结束时间的重要影响因素,在总体上受气温和日照时数的影响较小。     

滇中城市群植被物候时空变化及其对城市化的响应

植被物候是响应外界环境变化的重要感应器,本文基于MOD13Q1 EVI数据,采用动态阈值法提取滇中城市群2001—2020年的植被物候参数,即生长季开始期、生长季结束期和生长季长度,揭示植被物候时空变化特征及城乡差异。结果表明：2001—2020年,滇中城市群植被总体呈现生长季开始期推迟、生长季结束期推迟(每年推迟0.66 d)和生长季长度延长的现象;相较于郊区和乡村地区,城区植被近20年的生长季开始期提前(每年1.05 d),生长季结束期推迟(每年0.91 d),生长季长度延长(每年1.79 d)。在城区-郊区-乡村梯度上,植被物候表现出显著的差异性,城区植被平均每年生长季开始期最早,结束期最早,且生长季长度最长,尤其在城区及向外0～2 km范围内变化最明显。随人口密度、人均GDP和建成区面积占比的增大,城区植被物候生长季开始期显著提前,生长季结束期显著推迟,生长季长度显著延长。植被各物候期及其持续时间在城区-郊区-乡村梯度上对环境变化的敏感度不同,研究区人口密度和建成区面积占比对滇中城市群植被生长季结束期的推迟有重要影响。     

祁连山不同植被类型的物候变化及其对气候的响应

基于1982—2006年GIMMS NDVI和2000—2014年MODIS NDVI遥感数据,利用double logistic拟合方法提取了1982—2014年祁连山区不同植被的生长季始期、生长季末期和生长季长度3个重要的物候参数,分析了不同植被物候期的时间变化趋势、空间分异特征及对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山区不同植被的生长季始期和生长季末期随年际变化表现出波动提前或推迟,其中沼泽植被的变化波动最大;草甸植被、灌丛植被、阔叶林植被和栽培植被生长季长度出现延长趋势;(2)祁连山区植被生长季始期集中在5月初,其中阔叶林植被生长季开始最早,荒漠植被生长季开始最晚,植被生长季末期集中在9月,栽培植被生长季结束较早,荒漠植被、沼泽植被生长季结束较晚,植被生长季长度集中在110—140 d,其中阔叶林植被、针叶林植被生长季长度较长,而荒漠植被、高山植被生长季长度较短;(3)祁连山植被物候期变化趋势的空间分布表明植被生长季始期、生长季末期主要表现为提前不明显和推迟不明显,生长季长度主要表现为缩短不明显和延长不明显;(4)物候要素与气候要素相关性表明前期温度的积累有利于植被的开始生长,但当年3月的降水量对植被生长季始期同样有重要作用,不同植被生长季末期与8月、9月温度相关性较大,而与10月、11月降水的相关性较大。     

京津冀地区植被物候时空变化及其对城市化的响应

温度在调节植被物候的变化中起着重要作用,气候变暖和城市化均会对温度产生影响进而影响植被物候。基于京津冀地区2001—2020年的归一化植被指数(NDVI)时间序列影像,参照物候观测站点监测数据,采用动态阈值法提取出研究区关键物候参数,即生长季始期(SOG)、生长季结束期(EOG)和生长季的长度(LOG),分析近20年京津冀地区耕地、林地、草地不同植被的物候时空变化特征及其城乡差异,从而探讨植被物候对城市化的响应。结果表明：(1)耕地SOG分布呈现双波峰现象,林地和草地的SOG相对集中,3种植被的EOG的分布均较为集中;2001—2020年京津冀大部分地区的SOG提前,EOG推迟,LOG呈现延长的态势。(2)从城乡梯度物候差异的空间分布特征来看,整体而言耕地、林地、草地3种植被类型的城区物候与农村相比都存在SOG提前,EOG推迟的情况,并且城区与农村的物候差异幅度要明显大于城乡过渡带与农村的物候差异。(3)从城乡梯度物候差异的时间分布特征来看,2001—2020年间,研究区中新老城区、城乡过渡带和农村的SOG提前,EOG推迟,LOG延长,但耕地、林地、草地3种植被物候参数的城乡差异在逐年...     

1990-2020年地表物候时空变化对高寒湿地景观演变过程的响应

地表物候是生态系统环境变化的敏感指示器。为探讨物候时空变化和湿地景观生态格局与过程之间的关系,论文以若尔盖高寒湿地为例,基于1990—2020年GIMMS3g NDVI和MODIS NDVI数据集、7期Landsat TM/OLI卫星遥感数据,采用阈值法提取地表物候参数,基于面向对象的分类方法解译出土地利用数据,利用土地覆盖转换指数模型(PNTI)刻画高寒湿地动态变化过程,分析地表物候时空变化与高寒湿地景观格局演变过程的关系。结果表明：(1)1990—2020年研究区呈现前期湿地面积减少后期趋于稳定的特征,根据土地利用类型演变路径和强度分为动态平衡区、退化演变区和恢复演变区,面积占比分别56.84%、 28.14%和15.02%。(2)植被返青期(SOS)、生长盛期(POS)呈南早北晚,枯黄期(EOS)呈中间早周边晚,生长期长度(LOS)呈中间短周边长、西北短东南长的空间分布特征。SOS分布在第96—149天,EOS分布在第249—284天,LOS持续125—173d, POS分布在第179—209天。SOS、POS先推迟后提前、EOS先提前后推迟,LOS呈现先缩短后延长的规律,199...     

藏北高原植被物候时空动态变化的遥感监测研究

利用遥感数据提取的植被物候格局及时空变化特征能很好地反映区域尺度上植被对全球变化的响应。目前关于青藏高原地区植被物候的少量报道基本上是基于物候站点的观测记录展开分析的。该文基于非对称高斯拟合算法重建了藏北高原2001-2010年的MODIS EVI (增强型植被指数)时间序列影像, 然后利用动态阈值法提取整个藏北高原2001-2010年植被覆盖的重要物候信息, 包括植被返青期、枯黄期与生长季长度, 分析了植被物候10年间平均状况的空间分异特征以及年际变化情况, 并结合站点观测记录分析了气温和降水对植被物候变化的影响, 结果表明: (1)藏北高原植被返青期在空间上表现出从东南到西北逐渐推迟的水平地带性与东南高山峡谷区的垂直地带性相结合的特征, 近60%区域的植被返青期提前, 特别是高山地区; (2)植被枯黄期的年际变化不太明显, 大部分地区都表现为自然的年际波动; (3)生长季长度的时空变化特征由植被返青期和枯黄期二者决定, 但主要受返青期提前影响, 大部分地区生长季长度延长; (4)研究区内不同气候区划植被物候的年际变化以那曲高山谷地亚寒带半湿润区和青南高原亚寒带半干旱区的植被返青期提前和生长季延长程度最为明显; (5)基于气象台站数据分析气候变化对物候的影响发现, 返青期提前及生长季延长主要受气温升高的影响, 与降水的关系尚不明确。     

黄土高原植被物候变化及其对季节性气候变化的响应

受气候变化影响,全球范围内植被物候发生了显著变化,而目前针对不同植被分区类型下（荒漠草原区、典型草原区、森林草原区、落叶栎林区、落叶栎林亚区）植被物候变化及其对季节性气候变化响应的研究尚少。因此基于MODIS遥感归一化差值植被指数（MODIS NDVI：MOD13Q1）数据、中国植被区划数据及135个气象站点插值数据,利用Sen''s斜率估计、Hurst指数和高阶偏相关分析等方法,研究黄土高原2001-2018年植被物侯变化及其对季节性气候变化的响应。结果表明：（1）黄土高原植被生长季始期（SOS,Start of Growing Season）主要集中在第96-144天,子植被分区由西北向东南方向,逐渐呈现提前趋势,71.0%的像元植被SOS整体提前0-2 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间66%的像元植被SOS继续呈现提前趋势;植被生长季末期（EOS,End of Growing Season）主要集中在第288-304天,各子植被分区植被EOS变化基本保持一致,87.6％的像元植被EOS整体延迟0-3 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间有80%的像元植被EOS继续呈现推迟趋势。（2）黄土高原植被SOS主要受各季节温度的影响;当年春季降水导致植被SOS提前,主要分布在黄土高原中部;上年夏季和上年秋季降水增加会导致植被SOS推迟;当年春季、上年秋季和年初冬季的温度升高均会导致植被SOS提前;各子植被分区植被SOS对不同季节降水的响应存在差异,而对不同季节温度的响应具有一致性。（3）黄土高原植被EOS主要受各季节降水和秋季温度的影响;不同季节降水增加均会导致大部分植被EOS推迟;当年秋季温度导致整体区域植被EOS推迟,且各子植被区植被EOS对当年秋季温度响应具有一致性。该研究可为大尺度植被物候影响因素提供新的认识,也为植被适应未来气候变化提供借鉴。     

藏北高原典型植被样区物候变化及其对气候变化的响应

植被物候作为陆地生态系统对气候变化的响应和反馈的重要指示,已成为区域或全球生态环境领域研究的热点。基于非对称高斯拟合方法重建了2001—2010年MODIS EVI时间序列影像,利用动态阈值法提取藏北高原植被覆盖2001—2010年每年关键物候参数。选取研究区内东部高寒灌丛草甸、中部高寒草甸及西部高寒草原和高寒荒漠4种典型植被类型,并结合附近的4个气象台站气候资料,分析典型植被物候在近10a对关键气候因子的响应特征。研究结果表明:(1)4种不同典型植被的物候特征(EVImax降低、返青期延后和生长季长度缩短)均表现出高寒灌丛草甸→高寒草甸→高寒草原→高寒荒漠草原的过渡;(2)藏北高原近10a的年平均气温及春、夏、冬三个季度的平均气温均呈显著升高的趋势,升温幅度在0.8—3.9℃/10a,降水减少趋势不显著,在这种水热条件下典型植被均表现出返青提前(7.2—15.5d/10a)、生长季延长(8.4—19.2d/10a)的趋势,而枯黄出现时间为年际间自然波动;(3)高寒灌丛草甸EVImax主要受春季降水量和气温影响,且降水的影响程度大于气温;对高寒草甸植被而言,春、夏季的气温和降水均有较大的影响;而高寒草原和高寒荒漠草原主要受夏季平均气温和降水量影响;(4)高寒灌丛草甸的返青时间主要受前一年秋季降水量的影响,相关系数达-0.579;而高寒草甸、高寒草原和高寒荒漠草原主要受春季平均气温影响,高寒荒漠草原的特征最为明显(r=-0.559)。     

Climate controls on vegetation phenological patterns in northern mid- and high latitudes inferred from MODIS data

Recent studies using both field measurements and satellite-derived-vegetation indices have demonstrated that global warming is influencing vegetation growth and phenology. To accurately predict the future response of vegetation to climate variation, a thorough understanding of vegetation phenological cycles and their relationship to temperature and precipitation is required. In this paper, vegetation phenological transition dates identified using data from the moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) in 2001 are linked with MODIS land surface temperature (LST) data from the northern hemisphere between 35°N and 70°N. The results show well-defined patterns dependent on latitude, in which vegetation greenup gradually migrates northward starting in March, and dormancy spreads southward from late September. Among natural vegetation land-cover types, the growing-season length for forests is strongly correlated with variation in mean annual LST. For urban areas, the onset of greenup is 4–9 days earlier on average, and the onset of dormancy is about 2–16 days later, relative to adjacent natural vegetation. This difference (especially for urban vs. forests) is apparently related to urban heat island effects that result in both the average spring temperature and the mean annual temperature in urban areas being about 1–3°C higher relative to rural areas. The results also indicate that urban heat island effects on vegetation phenology are stronger in North America than in Europe and Asia. Finally, the onset of forest greenup at continental scales can be effectively described using a thermal time-chilling model, which can be used to infer the delay or advance of greenup onset in relation to climatic warming at global scale.     

2003-2019年山东省冬小麦关键物候期时空特征

农作物物候的变化会直接影响农作物的生长过程,进而影响其质量和产量。基于MODIS EVI遥感数据,提取2003-2019年山东省冬小麦种植区以及主要物候期（返青期、拔节期、抽穗期、成熟期）信息,并分析各物候期的时空变化特征。结果表明：2003-2019年山东省冬小麦返青期、拔节期、抽穗期、成熟期分别集中在一年中的第45-70天、第75-100天、第103-125天、第135-155天;4个物候期的空间分布均呈鲁南早于鲁北、内陆早于沿海的格局特征。区域尺度上,返青期、拔节期、抽穗期、成熟期年际变化率分别为1.56 d/10a、0.65 d/10a、-0.54 d/10a、2.51 d/10a,变化趋势均不显著。像元尺度上,返青期与拔节期变化以推迟趋势为主,呈显著推迟趋势的区域分别占总面积的1.65%、3.05%,这些区域主要分布于鲁东沿海地区和鲁南内陆地区;抽穗期变化以提前趋势为主,呈显著提前趋势的区域占总面积的6.56%,集中分布于菏泽东北部地区;成熟期变化以推迟趋势为主,呈显著推迟趋势的区域占总面积的10.23%,多出现在滨州、德州以及济宁等地区。研究结果可为山东省农田和冬小麦管理以及农业生态保护等提供数据支持和科学参考。     

城市化背景下京津冀地区遥感植被物候的变化特征

城市环境面临不透水面增加、城市热岛效应加剧以及空气污染严峻等多重挑战,对城市的植被物候造成一定影响。本研究对2002—2021年京津冀地区的MOD13Q1增强植被指数数据进行时间序列重构,基于动态阈值法提取出关键植被物候参数,探究动态城市化梯度下植被物候的变化特征。结果表明: 研究期间,京津冀东南部地区的生长季开始期(SOS)较早、中部和西南部地区的生长季结束期(EOS)较晚,中部和东南部地区的生长季长度(GSL)较长;京津冀大部分地区的SOS提前、EOS推迟,导致GSL显著延长。不同植被类型的物候趋势总体一致,但具体表现各异:农田的SOS提前幅度最大,森林的EOS推迟幅度最大,农田的GSL延长幅度最大。2002—2021年,不透水面占比(ISP)每增加10%,SOS平均提前1.28 d,EOS平均推迟1.33 d,GSL平均延长2.2 d。此外,随着ISP增强,地表温度先升高,ISP到达40%后趋于稳定;随着地表温度升高,SOS呈现先提前后推迟趋势(拐点地表温度为23 ℃),EOS呈现先推迟后提前趋势(拐点地表温度为20 ℃),推测这一结果与光温周期耦合调控物候有关。植被物候在动态城市化梯度下的响应程度展现出显著差异,地表温度作为重要环境因素,对城乡物候差异的形成具有重要影响。     

基于MODIS-EVI数据和Symlet11小波识别东北地区水稻主要物候期

作物物候信号能够反映温度和降水等变化对植被生长的影响,是进行农作物动态分析和田间管理的重要依据。基于2008年EOS-MODIS多时相卫星遥感数据,研究了我国东北地区水稻的主要物候期的识别方法。首先提取研究区24个农业气象观测站所在位置的MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数)指数的时间序列;同时利用小波滤波消除时间序列上的噪音,小波滤波选用函数包含Daubechies(7-20),Coiflet(3-5)和Symlet(7-15)共26种类型。然后根据水稻移栽期、抽穗期和成熟期在EVI时间序列上的表现特征来识别水稻主要物候期。最后与东北地区24个站点水稻物候观测资料对比并分析误差。结果表明,Symlet11小波滤波的效果最好,其移栽期识别结果的误差绝大部分在±16 d,抽穗期和成熟期识别结果的误差在±8 d。表明通过此方法可以较好地识别东北水稻主要物候期,并可进一步应用到整个东北地区水稻的物候空间分布和时间变化特征研究上。     

水热波动和土地覆盖变化对东北地区植被NPP的相对影响

研究水热波动和土地覆盖变化对植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)的影响对于估算陆地碳循环及其驱动机制具有重要意义。利用MODIS遥感影像获得的时间序列NPP和土地覆盖产品,结合气象观测数据(气温和降水),采用相关分析、回归分析和空间分析相结合的方法,研究2000—2015年东北地区植被NPP的时空变化特征,并定量评估水热波动和土地覆盖变化对该地区植被NPP的相对影响。研究结果表明,2000—2015年东北地区植被NPP呈波动上升趋势,从2000年的369.24 g C m^-2 a^-1增加到2015年的453.84 g C m^-2 a^-1,平均值是412.10 g C m^-2 a^-1,年际增加速率为4.54 g C m^-2 a^-1。近16年来东北地区年均植被NPP空间上呈现南高北低、东高西低的分布格局,整体变化趋势以增加为主,其中轻微增加面积占该地区总面积的45.9%。不同...     

1982—2009年基于卫星数据的北半球中高纬地区植被春季物候动态及其与气候的关系

深入认识北半球植被物候在全球变暖背景下的动态变化特征,对于评估和预测生态系统结构和功能对气候变化的响应有重要的指示作用.遥感技术是获取北半球植被春季物候的最重要方法,但是由于物候提取算法的差异,目前还存在较大的不确定性.本文利用5种方法,基于卫星获取的归一化植被指数估算了北半球中高纬地区1982—2009年植被春季物候开始日期,分析了该日期的多年动态变化的时空特征,并探讨了气候变化对春季物候变化的影响.结果表明: 研究区植被春季物候开始日期呈现提前趋势,研究期间提前(4.0±0.8) d,其中,欧亚大陆提前速率为(0.22±0.04) d·a^-1,显著高于北美大陆的变化速率(0.03±0.02 d·a^-1);不同植被类型的变化趋势不同,5种方法都显示草地表现为显著提前趋势,而林地的提前趋势不显著.区域平均的植被春季物候开始日期的年际波动主要受春季温度的变化所驱动(r² =0.61,P<0.001), 温度每上升1 ℃,可以导致春季物候提前(3.2±0.5) d,而春季降水影响不显著(P>0.05).     

植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI

目前应用广泛的植被指数AVHRR—NDVI仍有一些缺陷。主要表现在：(1)在植被高覆盖区容易饱和。这除了红光通道就容易饱和外．主要是基于NIR／Red比值的NDVI算式本身存在容易饱和的缺陷;(2)没有考虑树冠背景对植被指数的影响;(3)NDVI的比值算式和最大值合成算法(MVC)确实消涂了某些内部和外部噪音。但最终的合成产品仍然有较多噪音;(4)MVC不能确保选择最小视角内的最佳像元。所有这此AVHRR—NDVI的局限性。在基于“中分辨率成像光谱仪(MODIS)”的“增强型植被指数(EVI)”产品中。都有不同程度改善。MODIS—EVI改善表现在：(1)大气校正包括大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧。而AVHRR—NDVI仅对瑞利散射和臭氧吸收做了校正;这样MODIS—EVI可以不采用基于比值的方法。因为比值算式是以植被指数饱和为代价来减少大气影响;(2)根据蓝光和红光对气溶胶散射存在差异的原理。采用“抗大气植被指数(ARVl)对残留气溶胶做进一步的处理;(3)采用“土壤调节植;波指数(SAVl)”减弱了树冠背景土壤变化对植被指数的影响;(4)综合ARVI和SAVI的理论基础。形成“增强型植被指数(EVI)”。它可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响;(5)采用“限定视角内最大值合成法(CV—MVC)”。选择最小视角内的最佳像元。此外。目前正在试验的“双向反射分布函数(ERDF)合成法”。首先把不同视角换算为星下点像元反射值。然后采用CV—MVC合成。目的是进一步提高EVI对植被季节性变化的敏感性。总之。MODIS—EVI使植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系得到明显改善。尤其在高覆盖区表现良好。     

东北地区植被物候期遥感模拟与变化规律

使用1982—2003年GIMMS-NDVI数据,借助GIS空间分析功能,提取东北地区不同植被NDVI时间序列数据,使用分段式Logistic函数模拟了东北地区不同植被物候期,分析了1982—2003年不同植被物候期的变化趋势。结果表明:针叶林、阔叶林、草丛、草甸和沼泽植被生长季开始日期提前,生长季延长,其中沼泽植被生长季开始日期提前和生长季延长的趋势明显,针叶林次之;结束日期的变化趋势表现不一,针叶林和沼泽植被生长季结束日期推迟,阔叶林、草丛和草甸植被呈现微弱提前趋势;针阔混交林、灌丛、草原和农田植被生长季开始日期推迟,生长季缩短,其中农田植被生长季开始日期推迟和生长季缩短的趋势明显,草原次之;针阔混交林、灌丛、草原和农田4种植被生长季结束日期呈现提前的变化趋势,其中灌丛结束日期的提前趋势明显。     

基于秦岭样区的四种时序EVI函数拟合方法对比研究

函数曲线拟合方法是植被指数时间序列重建的一个重要方法,已经广泛应用于森林面积动态变化监测、农作物估产、遥感物候信息提取、生态系统碳循环研究等领域。基于秦岭样区多年MODIS EVI遥感数据及其质量控制数据,探讨并改进了时序EVI重建过程中噪声点优化和对原始高质量数据保真能力的评价方法;在此基础上,比较了常用的非对称性高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)和单Logistic函数拟合法(SL)。基于SL方法,调整了模型形式并重新定义d的参数意义,提出了最值优化单Logistic函数拟合法(MSL),并与其他3种方法进行对比。结果表明;在噪声点优化及保留原始高质量数据方面,AG方法和DL方法二者整体差别不大,而在部分像元的处理上AG方法表现出更好的拟合效果;MSL方法和SL方法相比于AG方法和DL方法其效果更为突出;在地形气候复杂,植被指数噪声较多的山区,MSL方法表现出更好的适用性。