基于MODIS NDVI的东北虎分布区植被变化趋势

基于2000-2010年MODIS NDVI(分辨率250 m)生长季均值数据,采用普通线性回归方法,分析了东北虎分布区——俄罗斯远东和中国东北东部地区植被的变化趋势及其与人类活动的关系.结果表明:研究期间,归一化植被指数(NDVI)显著下降像元面积占当前东北虎分布区面积的比例为9.6％,NDVI显著上升像元所占面积比例仅0.5％;NDVI显著下降像元散布于整个研究区,NDVI显著上升像元则集中在俄罗斯远东的北部中间区域;东北虎分布区内NDVI显著下降像元的面积比例稍高于其在整个研究区域的面积比例.当前东北虎分布区内土地覆盖类型的变化以渐变形式为主.NDVI显著下降的像元主要分布在海拔低、坡度缓以及距公路和铁路较近的区域;NDVI显著下降的像元先随着与居民点最近距离的增加而增多,而后持续下降,NDVI显著下降与人类活动密切相关.采取有效措施减少人类活动的干扰,可遏制该地区植被退化,进而为东北虎保护和维护该区域丰富的生物多样性提供可持续的基础.     

榆神府矿区植被覆盖的动态变化及其影响因素

为了研究榆神府矿区植被覆盖度的时空演化规律,基于2005—2016年12期MOD13Q1数据,采用像元二分法、线性回归趋势线法和地形面积差异修正系数等方法,研究榆神府矿区植被覆盖度的时空分布特征和变化趋势,并结合地形地貌、土地利用和采矿活动等数据分析其与植被覆盖度变化的关系。结果表明:(1)在研究时段内,榆神府矿区植被覆盖度变化幅度比较剧烈。植被覆盖度低的区域分布在矿区乌兰木伦河以南、无定河以北的范围内;植被覆盖度高的区域分布在神府新民矿区和榆横矿区南部。(2)植被覆盖度年际变化趋势呈东北向西南先下降后上升的改善趋势,植被改善区域占榆神府矿区总面积的90%以上。(3)在海拔899~1000 m、坡度8°~12°和平原地区植被覆盖度的平均值最高;在海拔1000~1437 m、坡度4°~28°和丘陵地区植被改善类型的面积比最大。2010—2015年土地利用转换类型对于植被的影响要好于2005—2010年,且植被均以改善型为主。(4)由煤矿点、厂房、排土场、塌陷地以及缓冲区内植被覆盖分析可知,采矿活动对矿区植被影响比较明显。     

2000—2015年西南地区土地利用与植被覆盖的时空变化

西南地区是我国重要的生态资源区和生态脆弱区,在国家“绿水青山”战略发展中具有重要地位。本研究基于1 km空间分辨率的土地利用数据集,结合土地利用转移矩阵,定量分析2000—2015年间西南地区土地利用变化特征及其驱动力。并基于MODIS遥感植被指数,利用像元二分模型计算西南地区植被覆盖度,分析归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度的变化规律。结果表明: 研究期间,西南地区的主要地类是林地、农田和草地。建设用地面积增加5874 km²,增长率为55.8%;农田面积减少最多,下降6211 km²,其次是草地,减少2099 km²。2000—2015年间,西南地区建设用地的转入面积最多,主要由农田(贡献率68.2%)、林地(贡献率19.2%)和草地(贡献率13.1%)转化而来,转化的区域多靠近城区。农田的转出面积和转出率分别为7079 km²和2.2%,占所有转出类型面积的46.0%。林地多由草地(贡献率61.8%)转化而来,转化区域多分布在贵州中南部和云南西部等地。全区NDVI和植被覆盖度均呈显著增加趋势,说明研究区整体呈变绿趋势。其中,自然植被和农田的NDVI均显著增长,建设用地扩张地区的NDVI下降,说明自然植被和农田主导了该地区植被变化。通过残差分析发现,气候变化和人类活动对研究区变绿趋势的贡献显著。     

湖南省NDVI时空变化特征及影响因子分析

研究湖南省植被时空分布特征及影响因子,可以深入了解亚热带季风气候区植被变化规律,为生态环境改善提供更加科学的决策。基于湖南省2001—2015年MOD13A1产品NDVI数据,采用逐像元趋势分析,相关分析等方法,探索研究NDVI时空变化特征和其对气候、地形因子及植被类型的响应关系。研究结果表明:(1)湖南省植被整体生长状况良好,多年平均NDVI值以中高值(0.380.57)为主,分别占全省60.7%和35.6%的面积;春夏秋冬四季NDVI值空间分布模式差异较大;(2)2001—2015年全省NDVI值以0.0023/10a的速度缓慢波动上升;多年出现NDVI突变点,但是受益于地区良好的水热组合条件,植被生长具有较强的自我恢复能力,展现出较强的生态弹性;(3)春季水热耦合最为显著,秋季降水主导了NDVI值的空间分布,冬季温度为植被生长主要影响因子;(4)温度在常绿阔叶林和针阔混交林NDVI高值区表现出强正相关性;温度与草地NDVI中高值区的相关系数最大;该地区5种植被的NDVI值在0.4-0.6之间与降水的负相关系数最大;落叶阔叶...     

基于TM NDVI的武功山山地草甸植被覆盖度时空变化研究

以江西省武功山山地草甸为研究区,基于4期TM(Thematic Mapper,专题测图仪)卫星遥感影像,提取NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数),采用像元二分模型,运用ENVI 5.1和Arc GIS 10.0软件计算得到武功山山地草甸的植被覆盖度分布格局及动态变化。研究结果表明:(1)研究期间山地草甸面积减少了9.72%,呈递减趋势。20年来随着武功山风景区成立—旅游业发展—山地草甸生态修复,山地草甸植被覆盖度增加和减少交替,总体呈上升趋势;(2)山地草甸植被覆盖度呈现东南高西北低的空间分布特征。低覆盖度草甸区集中在武功山山脉的西北侧坡面的崖壁和部分山脊线上,而高覆盖度草甸区多分布在武功山山脉的东南坡面;(3)研究区山地草甸退化与改善并存,山地草甸最北端和白鹤峰-九龙山区域的东南坡、南坡低海拔处植被总体呈退化特征;发云界南部的东坡植被总体呈现改善特征。研究期间山地草甸退化面积比改善面积多出1.78%。(4)山地草甸植被覆盖度的分布格局和地形因子存在较高的相关性(P0.05):植被覆盖度随着坡向的变化而呈规律性的变化,总体上山地草甸植被覆盖度的分布为阳坡平坡阴坡;植被覆盖度先是随着坡度的上升而升高,在坡度15°—25°时达到峰值,然后随坡度的上升而下降,在45°—90°最低;植被覆盖度随海拔升高呈波浪式下降,1000—1200m最高,在主峰山顶海拔1800—1918.3m最低。遥感解译检验结果证明采用此方法对大面积山地草甸覆盖度分布及变化进行反演可行而准确;在后续研究中将采用不同季相的多期影像数据提取NDVI对研究区植被覆盖度进行长期监测,以便更准确可靠地分析山地草甸演化过程和趋势。     

近30年新疆植被生长异常值时空变化及驱动因子

作为陆地生态系统的主体,植被的时空变化深刻地影响着景观格局和生态功能,深入理解植被动态及其对气候变化的响应,对于提高对生态过程的认识、加强生态管理具有重要意义。在一致性检验的基础上,利用中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging Spectroradiometer,MODIS)的归一化植被指数(normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集将新疆地区全球检测与模型研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies,GIMMS)开发的NDVI数据集的时间序列拓展到2012年,探讨了生长季和各季节植被绿度、气候异常值的动态变化,分析了植被对气候变化的响应。研究结果显示,区域尺度和像元尺度GIMMS与MODIS NDVI之间的一致性较强。1982—2012年,研究区域生长季和各季节植被绿度呈显著增加趋势,但生长季存在明显阶段性:1998年前后分别呈显著增加和显著减少,夏季与秋季与生长季类似,而春季则不存在变化趋势的逆转。NDVI呈正异常值的面积比例与区域尺度NDVI的变化趋势一致;极端异常值、较大异常值多呈明显减少趋势,而一般异常值多呈增加趋势,NDVI的变化倾向于逐渐平稳。区域变暖趋势显著,降水量略有增加,潜在蒸散发显著提高,而湿润指数变化不明显。气温、潜在蒸散发主要在春季、秋季促进植被生长,而夏季降水量、湿润指数对植被生长的调节作用更为突出。     

中国东北地区植被NDVI对气候变化的响应

结合1982—2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,应用基于像元的相关分析方法,分析了东北地区植被NDVI对气候变化的响应。结果表明：1）1982—2003年,东北地区年平均气温呈上升趋势,而年降水量呈下降趋势;东北地区植被NDVI与年平均气温呈显著正相关的像元占12.84%,主要分布在松嫩平原南部、三江平原中部和西辽河平原,植被类型为农田、阔叶林、草原。植被NDVI与年平均气温几乎不存在显著负相关性;植被NDVI与年降水呈显著和极显著正相关的像元比例为4.55%,主要植被类型为草原和农田;植被NDVI与年降水量呈显著负相关的像元比例为7.52%,主要植被类型为针叶林和阔叶林。2）东北地区植被与生长季气温显著正相关和显著负相关的比例分别为3.96%和4.35%;植被与生长季降水显著正相关和显著负相关的比例分别为8.81%和8.54%。3）东北地区58.21%的植被像元与春季气温显著或极显著正相关,主要分布在大兴安岭中部、小兴安岭、长白山及完达山-张广才岭等地区,主要植被类型为阔叶林、农田、针叶林和草甸;植被NDVI与春季气温几乎不存在显著负相关性。植被NDVI与春季降水呈显著正相关和显著负相关的比例分别为4.81%和1.67%。4）东北地区植被NDVI与夏季气温和降水呈显著相关的比例明显少于春季,与夏季气温正相关的比例为7.61%,与夏季降水显著负相关的比例为6.29%。秋季气温和降水对东北地区植被NDVI影响较小,其中植被NDVI与秋季气温显著正相关的像元占植被像元总数的6.05%,几乎不存在与秋季气温显著负相关的植被像元;植被NDVI与秋季降水显著负相关的比例为5.43%,几乎不存在与秋季降水显著正相关的植被像元。     

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。     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

青藏高原植被绿度变化及其对干湿变化的响应

青藏高原是全球气候变化的敏感区,特殊的自然环境孕育了极端脆弱的植被及其生态系统,已成为研究植被对气候变化响应的一个理想区域。植被易受气候变化的影响且响应可能因季节和植被类型而异。该研究将标准化降水蒸散指数(SPEI)和MODIS归一化植被指数(NDVI)分别作为干湿度和植被绿度指标,采用Sen’s斜率估计、BFAST模型和相关分析,分析了2000–2018年青藏高原植被绿度变化的时空格局特征,并探讨了植被绿度对干湿变化的响应。结果表明:2000–2018年青藏高原植被绿度呈上升趋势,但变化速率空间差异显著。大部分高原地区植被绿度于2012–2015年间存在突变,突变后普遍呈上升趋势,以藏北地区最为突出。青藏高原植被生长季NDVI与不同时间尺度SPEI整体呈正相关关系,且在生长季的中后期相关性逐渐增强。青藏高原植被对SPEI的响应表现出一定的年内周期性,草本植被(草甸和草原)区尤为显著。相对于森林和灌丛植被,草本植被对SPEI响应更为敏感,且在生长季的不同阶段对不同时间尺度的SPEI的响应存在明显差异。     

1981-2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明：(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化...     

近40年科尔沁沙地植被时空变化及其驱动力

科尔沁沙地是我国沙漠化土地防治的重点工程区。近些年来,受气候变化、生态工程建设和人类活动的影响,该区的植被生长发生了一定的变化。研究区域植被的动态变化,可为后期沙地的综合治理和工程的合理建设提供科学依据。基于此,以1981-2015年NOAA-NDVI、MODIS-NDVI数据及同期气象和社会经济数据为依托,采用一元线性回归和相关分析的方法,对科尔沁沙地NDVI的时空变化及驱动因素进行了研究。结果表明:(1)1981-2015年NDVI整体呈波动的增长趋势(增速为0.00114 a-1);空间上NDVI呈增长趋势的区域(面积占68.8%)主要位于东南缘及中部部分地区,而研究区的西北缘呈降低趋势。(2)不同程度沙漠化区的NDVI均表现为先降低(1981-2000年)后上升(2001-2015年)的变化过程,说明前期遭受破坏的植被在后期得以恢复。(3)驱动力分析表明,降水和温度是驱动科尔沁沙地部分区域NDVI变化的影响因素;人口变化和生态工程的实施均驱动了区域内植被的时空变化;而经济的发展并不是该区植被变化的主要驱动因素。     

煤炭井工开采对干旱荒漠区植被动态变化的影响

我国西北干旱荒漠区生态环境脆弱,煤炭开采活动严重地破坏植被和影响生态环境,而煤炭井工开采对干旱荒漠区植被动态变化的影响尚不明确。以灵武市为例,采用遥感技术和野外实地调查相结合的方法,分析2000-2019年间煤炭井工开采对植被动态变化的影响。结果表明：灵武市的植被主要以沙蒿（Artemisia salsoloides）、柠条（Caragana korshinskii）和芨芨草（Achnatherum splendens）等荒漠植物为主;2000-2019年间,植被覆盖度（FVC）和绿度变化率（GRC）表明灵武市植被整体呈现改善趋势;归一化植被指数（NDVI）与年降水量（P）和年平均风速（S）等气象因子显著相关,表明气候因子对区域植被动态变化起主要作用;煤炭开采区侵占草地和灌丛面积,使得土地利用类型发生变化,生态环保政策的实施对于区域土地利用类型的变化和植被改善具有重要作用。实地调查分析表明煤炭开采改变了矿区植物群落结构,植被盖度和物种多样性指数均在煤炭开采后1-4a呈下降趋势,5-9a为上升趋势,10a自然恢复后与对照区的变化趋势一致,说明在自然条件下煤炭开采区植被恢复经历了退化期、改善期和初步恢复期等过程。这些研究结果为西北干旱荒漠区煤炭井工开采矿区植被恢复和生态环境建设提供了理论基础。     

基于像元三分模型的锡林郭勒草原光合植被和非光合植被覆盖度估算

定量的估算草原光合植被覆盖度(f_(PV))和非光合植被覆盖度(f_(NPV))对草原畜牧业和土地荒漠化具有重要的意义。以锡林郭勒盟西乌珠穆沁旗为研究区,以MODIS 500 m分辨率地表反射率产品MOD09GHK为数据源,采用干枯燃料指数(DFI)指数构建NDVI-DFI像元三分模型估算了锡林郭勒草原的fPV和f_(NPV),并分析了锡林郭勒草原fPV和f_(NPV)的动态变化。研究结果表明:锡林郭勒草原NDVI-DFI特征空间表现为三角形,与理论上的概念模型基本一致,符合像元三分模型的基本假设;NDVI-DFI像元三分模型适用于对草原黄枯期_(NPV)的监测,对草原生长期_(NPV)监测并不十分敏感;利用NDVI-DFI像元三分模型估算的fPV和f_(NPV)动态变化与牧草物候发育特征相吻合,可以有效的估算典型草原地区fPV和f_(NPV)值,进一步将其应用于长时间序列的典型草原fPV和f_(NPV)动态变化分析。     

基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应

为探讨黄土高原不同植被类型对气候变化的响应机制,以2002-2019年黄土高原归一化植被指数(NDVI)数据为基础,利用趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法分析不同植被类型NDVI变化趋势及其与气象因子的关系.结果 表明:2002-2019年,黄土高原不同植被类型NDVI以增长趋势和同向中持续性为主,仅栽培植被在...     

近30年来青藏高原高寒草地NDVI动态变化对自然及人为因子的响应

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,在调节气候、水土保持、防风固沙、保护生物多样性等方面发挥着重要作用。青藏高原是全球海拔最高的独特地域单元,平均海拔超过4000 m,素有“世界第三极”之称,亦是我国重要的生态安全屏障,其对气候变化敏感且易受人类活动的影响,属于气候变化敏感区和生态脆弱带。近年来,由于气候变化和人类活动的不断加剧,青藏高原区域气候和环境发生了重大变化,气候变暖、水污染、草地退化和沙化等问题已严重阻碍了当地社会经济的可持续发展。高寒草地是青藏高原主要的植被类型,在气候变化和人类活动加剧的背景下,青藏高原高寒草地植被的动态变化受到人们的广泛关注。归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）因能有效地反映植被覆盖程度和生长状况而被广泛应用于植被动态的研究中。气温与降水被认为是影响青藏高原植被动态的主要气候因子,放牧强度与人口数量则是主要人为因子。因此,研究高寒草地植被对气候变化和人类活动的响应机制对预测未来草地变化有着重要的意义。基于青藏高原生长季草地的NDVI、气温、降水、放牧强度及人口数量等数据,在县区尺度上,采用趋势分析法探究了1982—2013年青藏高原143个县区生长季草地NDVI动态变化、气候变化及人类活动的变化,同时采用面板数据模型分析了32年来青藏高原143个县区气候、人为因子变化对草地NDVI变化的相对贡献。研究结果显示：（1）青藏高原高寒草地生长季NDVI总体呈增长趋势,草地植被生长状态呈现“整体改善、局部退化”趋势;（2）青藏高原生长季平均气温与降水量整体增加,气候呈现“暖湿化”趋势;（3）在长时间尺度上,气候因子主导了青藏高原高寒草地NDVI的变化,降雨和气温的增加促进草地NDVI的增加,放牧强度的持续增加则导致草地NDVI的减少。     

Debating the greening vs. browning of the North American boreal forest: differences between satellite datasets

A number of remote sensing studies have evaluated the temporal trends of the normalized difference vegetation index (NDVI or vegetation greenness) in the North American boreal forest during the last two decades, often getting quite different results. To examine the effect that the use of different datasets might be having on the estimated trends, we compared the temporal trends of recently burned and unburned sites of boreal forest in central Canada calculated from two datasets: the Global Inventory, Monitoring, and Modeling Studies (GIMMS), which is the most commonly used 8 km dataset, and a new 1 km dataset developed by the Canadian Centre for Remote Sensing (CCRS). We compared the NDVI trends of both datasets along a fire severity gradient in order to evaluate the variance in regeneration rates. Temporal trends were calculated using the seasonal Mann–Kendall trend test, a rank‐based, nonparametric test, which is robust against seasonality, nonnormality, heteroscedasticity, missing values, and serial dependence. The results showed contrasting NDVI trends between the CCRS and the GIMMS datasets. The CCRS dataset showed NDVI increases in all recently burned sites and in 50% of the unburned sites. Surprisingly, the GIMMS dataset did not capture the NDVI recovery in most burned sites and even showed NDVI declines in some burned sites one decade after fire. Between 50% and 75% of GIMMS pixels showed NDVI decreases in the unburned forest compared with <1% of CCRS pixels. Being the most broadly used dataset for monitoring ecosystem and carbon balance changes, the bias towards negative trends in the GIMMS dataset in the North American boreal forest has broad implications for the evaluation of vegetation and carbon dynamics in this region and globally.     

Estimating woody and herbaceous vegetation cover from time series satellite observations

In this paper we test a method to estimate the tree and grass vegetation cover over Australia from satellite-derived normalized difference vegetation index (NDVI) time series (monthly 1981–91, ≈5 km pixels) observations. The evergreen cover is assumed to track along the base of the NDVI time series, which is assumed to be equivalent to the woody vegetation cover. The base of the NDVI time series is estimated using modifications to a classical econometric model (i.e. time series is the sum of trend, seasonal and random components). Estimates of the average evergreen component during 1982–85 and 1986–89 were generally consistent with known vegetation distributions. Changes in evergreen cover were largely restricted to the south-west and south-east of Australia. Those changes were largely the result of differences in rainfall between the two periods. The proposed method for estimating woody vegetation cover is found to be generally robust. However, there are some regions where the grass (or pasture) is mostly evergreen. Some possible refinements are proposed to handle such cases.     

The greening and browning of Alaska based on 1982–2003 satellite data

Aim To examine the trends of 1982–2003 satellite‐derived normalized difference vegetation index (NDVI) values at several spatial scales within tundra and boreal forest areas of Alaska. Location Arctic and subarctic Alaska. Methods Annual maximum NDVI data from the twice monthly Global Inventory Modelling and Mapping Studies (GIMMS) NDVI 1982–2003 data set with 64‐km² pixels were extracted from a spatial hierarchy including three large regions: ecoregion polygons within regions, ecozone polygons within boreal ecoregions and 100‐km climate station buffers. The 1982–2003 trends of mean annual maximum NDVI values within each area, and within individual pixels, were computed using simple linear regression. The relationship between NDVI and temperature and precipitation was investigated within climate station buffers. Results At the largest spatial scale of polar, boreal and maritime regions, the strongest trend was a negative trend in NDVI within the boreal region. At a finer scale of ecoregion polygons, there was a strong positive NDVI trend in cold arctic tundra areas, and a strong negative trend in interior boreal forest areas. Within boreal ecozone polygons, the weakest negative trends were from areas with a maritime climate or colder mountainous ecozones, while the strongest negative trends were from warmer basin ecozones. The trends from climate station buffers were similar to ecoregion trends, with no significant trends from Bering tundra buffers, significant increasing trends among arctic tundra buffers and significant decreasing trends among interior boreal forest buffers. The interannual variability of NDVI among the arctic tundra buffers was related to the previous summer warmth index. The spatial pattern of increasing tundra NDVI at the pixel level was related to the west‐to‐east spatial pattern in changing climate across arctic Alaska. There was no significant relationship between interannual NDVI and precipitation or temperature among the boreal forest buffers. The decreasing NDVI trend in interior boreal forests may be due to several factors including increased insect/disease infestations, reduced photosynthesis and a change in root/leaf carbon allocation in response to warmer and drier growing season climate. Main conclusions There was a contrast in trends of 1982–2003 annual maximum NDVI, with cold arctic tundra significantly increasing in NDVI and relatively warm and dry interior boreal forest areas consistently decreasing in NDVI. The annual maximum NDVI from arctic tundra areas was strongly related to a summer warmth index, while there were no significant relationships in boreal areas between annual maximum NDVI and precipitation or temperature. Annual maximum NDVI was not related to spring NDVI in either arctic tundra or boreal buffers.