2005-2015年三江源地区玛沁县植被覆盖度变化分析

基于美国Landsat TM卫星遥感影像数据,通过ArcGIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了玛沁县不同时期的植被覆盖度动态变化总体特征。分析结果表明:2005年、2010年、2015年的平均植被覆盖度依次为72.53 %、65.76 %、68.27 %,植被覆盖度fc>0.65的区域面积占总面积的比例达到60 %以上,植被覆盖总体情况良好;植被覆盖变化面积转移矩阵表明,近10年来植被覆盖度呈现出下降趋势,各级植被覆盖度减少面积近4 000 hm²,自然生态环境退化程度明显;玛沁县植被覆盖度减少区面积占比20.96 %,比重较大,植被覆盖不稳定并呈现退化趋势,自然生态环境亟待保护。     

2000～2015年班玛县植被覆盖度变化分析

基于美国Landsat TM卫星遥感影像数据,通过Arc GIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了班玛县不同时期的植被覆盖度动态变化总体特征。分析结果表明:2000年、2007年、2015年的平均植被覆盖度依次为75.17%,74.23%,70.04%,植被覆盖度fc>0.65的区域面积占总面积的比例达到65%以上,植被覆盖总体情况良好;植被覆盖变化面积转移矩阵表明,中高等、高等植被覆盖度区域转出面积远远大于转入面积,近15年来植被覆盖度呈现出下降趋势,自然生态环境退化程度明显;班玛县植被覆盖度减少区面积占比16.18%,比重较大,植被覆盖不稳定并呈现退化趋势,自然生态环境亟待保护。     

典型绿洲-荒漠LST时空分异及其与NDVI的关系

为了辨析干旱区绿洲-荒漠地表温度时空分布对不同下垫面的响应特征,以叶—喀河三角洲绿洲为研究区,MODIS地表温度产品和土地利用数据相结合,分别提取LST和NDVI,研究地表温度的时空分异特征及其与NDVI的关系。结果表明:(1)研究区NDVI值越高,LST值越低;NDVI值越低,LST值越高,NDVI和LST之间存在明显的反相关关系;空间分布上来看,绿洲植被覆盖度呈现东、西部高而中部裸地低,地表温度分布状况则中部裸地高而东、西部低,这表明二者具有明显相反的空间分布特征;(2)研究区四季地表温度变化显著,昼夜温差很大,水域相比于裸地,水体夜间温度高于裸地;其中,春季温度分布在-0.11-37.94℃之间,夏季温度分布在10.63-54.18℃之间,秋季温度分布在2.54-38.84℃之间,冬季温度分布在-18.76-21.05℃之间;(3)从不同土地覆被地表温度的分布上看,在裸地、城市建设用地所覆盖区域地表热量丰富,水域、湿地所覆盖区域热量呈递减趋势。不同下垫面在冬夏两季温度变化和同一季节内昼夜温度变化显著,植被类型和植被覆盖度及其空间组合在不同程度地影响地表温度的时空分布。     

黑河分水后额济纳绿洲生态恢复的遥感定量测算

以2000,2003年陆地卫星遥感影像为信息源,通过遥感和GIS技术,据土壤调节植被指数和植被覆盖度结合土地覆盖/利用转移矩阵,剖析了黑河分水3年来额济纳地区土地覆盖类型的面积变化、空间变化、质量变化等特征,对分水前后额济纳绿洲生态环境状况进行了定量测算和对比.结果表明:水资源驱动下额济纳绿洲及其周边地区生态环境确有好转,各植被覆盖类型面积均有扩展,总计增长11.9%;植被覆盖度提高,盖度集中区间迁移趋向主要由[0.0,0.05]转换至[0.05,0.30],比例为13%;空间演变为绿洲外围的低覆盖度植被大量生长,绿洲三角洲枯败的荒漠河岸林植被恢复生机,大面积水域重现;河流廊道区恢复效果好于外围区域.     

国家重点生态功能区植被覆盖度变化及其对地形因子的响应——以湖北省长阳县为例

区域植被覆盖变化监测是研究资源环境承载力的基础,其对区域可持续发展至关重要.该研究基于2000年—2015年的NDVI数据,借助于偏差分析、变异系数分析、地形差异修正指数模型等方法,对县域植被覆盖度变化特征及其对地形因子的响应进行研究,主要结论如下：1) 2000年—2015年植被覆盖度整体上处于较高水平,呈现出小幅度的波动增加趋势,年均增长率为0.12%;高覆盖度和中高覆盖度等级面积合计占研究区总面积80%以上.2) 研究期内县域植被覆盖度变异程度总体上稳定,植被稳定型面积占研究区总面积的82.84%,植被改善型面积大于植被退化型,其占比分别为13.07%和4.08%,能够在很大程度上对维护区域生态安全发挥重要作用.3) 随着高程的升高植被退化型先减小后增加,在大于1 250 m的高程内为主导类型;植被稳定型先缓慢增加后逐步减少,在500～1 750 m高程内优势明显;而植被改善型呈不断减少趋势,仅在小于500 m高程内呈优势分布.坡度对植被退化型分布的影响较大,在0°～15°范围内优势程度最明显,当坡度大于25°时植被稳定型和改善型呈现出一定程度的优势分布.不同坡向上植被变化显著,随着坡向由阴坡转向阳坡,植被改善型分布增加,而植被稳定型分布减少.该研究能够在一定程度上为国家重点生态功能区县域生态环境治理及生态保护提供有效的参考和借鉴.     

基于MODIS＿NDVI的甘肃省会宁县植被覆盖度变化监测

以甘肃省会宁县为研究区,基于MODIS_NDVI数据,利用像元二分法模型估算2000—2016年会宁县植被覆盖度并分析其17a间变化。结果表明:近17a来,甘肃省会宁县年最大NDVI总体呈现波动上升趋势,会宁县每年各植被覆盖空间分布大体相同,且由南向北逐渐降低,总体呈增加趋势发展,其中低植被覆盖区域面积逐渐下降,较低植被覆盖、中等植被覆盖、较高植被覆盖和高中被覆盖面积逐渐增高,无植被覆盖面积变化微小,同时,会宁县植被得到了良好的改善,植被改善面积占全县面积98.891%,退化面积占全省面积0.473%,基本不变面积占比0.637%。     

中国西部干旱区植被覆盖变化特征分析

在中、大尺度的区域研究中,利用遥感数据与方法分析植被的覆盖变化具有独特的优势,通过连续近20年(1982-2000年)从 NOAA/AVHRR数据中提取的植被覆盖度指数,按不同植被覆盖度的指标,采用分区分类法对中国西部干旱区进行了分类,得到植被分类结果图,提取了各类植被在每个年度的面积数据,显示了各类植被面积变化的过程,并初步分析了原因。结果表明,近20年来,干旱区各区域相同植被类型的变化状况不完全相同,具有不同的特点;北疆地区无植被覆盖类型面积明显减少,生态环境有所改善;南北疆在绿洲面积增加的同时,中、高覆盖度植被减少,即在绿洲与沙漠之间的过渡带植被面积减少,柴达木盆地荒漠面积增加,森林、草甸类植被面积减少,表现出该区域生态环境退化。综合各区各类植被的变化来看,在平原区荒漠无植被区是稳定的(与其总面积相比),绿洲也是西部干旱区较稳定的植被类型,而且是不断扩大的植被类型。人类活动已是西部干旱区、平原地区植被类型发生显著变化的重要因素,而在这二者之间的过渡带类型的植被,尤其是中、高覆盖度植被的面积在减少。     

基于AHP的民勤县生态敏感性评价

以甘肃省武威市民勤县为研究对象,依据地形因素、气象因素、土壤盐渍化和人类活动四个层面选取15项指标因子构建民勤县生态敏感性评价体系,并运用层次分析法对民勤县生态敏感性进行综合评价.研究表明:民勤县生态敏感性的空间分布差异较大,整体表现为中度敏感性,主要位于西部和东北部;高度敏感、极高敏感区主要分布在民勤县西北和东南部,极低敏感区和低敏感位于中部绿洲区和东部地形平坦地区;中敏感区面积最大,为5 565 km²,占研究区面积的35%,高敏感区和极高敏感区面积795 km²,占研究区面积的16%.因此,应加强民勤县西北和东南部的生态环境保护.     

2000-2017年河西地区山地-绿洲-荒漠系统植被变化趋势与可持续性分析

利用MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验方法及Hurst指数法,分析了2000-2017年河西地区植被的变化趋势及其可持续性特征.结果表明,河西地区2000-2017年NDVI增长区域面积较大且分布广泛,减少区域较少.河西地区植被总体呈稳中向好的趋势,走廊绿洲区植被增长趋势最大,祁连山区植被增长趋势较小,戈壁荒漠区植被变化趋势不显著.植被覆盖持续增长的区域远多于持续降低的区域,但持续增长的能力较弱,小部分处于增长趋势的植被未来发展趋势可能逆转,存在植被退化风险.走廊绿洲区植被持续增长能力最强,祁连山区植被增长持续性较弱,戈壁荒漠区植被较为稳定.     

贺兰山中段植被类型及其覆盖变化研究

贺兰山位于我国季风与非季风区、干旱与半干旱区、外流区和内流区的过渡带,特殊的地理条件决定了其生态环境的脆弱性,易引发植被退化和土地荒漠化.为调查贺兰山中段植被分布的地貌相关性及其覆盖动态,本文利用路线调查和遥感分析相结合的方法,对区域地貌、植被生态与环境现状进行了较全面调查,获得了研究区10个植被型、25个群系、61个群丛,研究发现植物群落分布格局受到各个地貌单元土壤、地形、坡向、坡度及海拔的影响.自山麓洪积台地至山顶植被的垂直带谱比较完整且分带明显,由低至高依次分布有旱生灌丛、山地疏林草原、针阔叶混交林、温性针叶林、寒性针叶林、高山草甸.在此基础上,本文首次对比研究区近20年来遥感影像后发现,由于全球变化和人类活动的影响,研究区人工绿洲(腰坝地区)面积和荒漠面积均有不同程度的增加,而高山针叶林覆盖面积整体呈减少趋势.本研究可为区域国土整治及规划、生态环境保护与治理提供一定参考.     

基于TM影像的伏牛山植被覆盖度变化研究

为研究伏牛山地区植被覆盖的变化情况,利用1991、2002和2011年三期TM卫星遥感影像,基于NDVI的像元二分模型,对整体植被变化趋势进行研究,并比较三期变化;同时结合数字高程模型对不同海拔的植被覆盖变化做对比分析;最后,分析气象因子的变化趋势.研究结果表明:(1)从分布上看,研究区整体植被覆盖状况较好.植被覆盖度随海拔的上升先增加后降低,临界点在海拔1 700¹ 800m之间.(2)从变化上看,21年以来,植被覆盖度呈增加趋势.海拔高度1 650m以下区域的植被覆盖度变化情况最为明显,这是由于人类活动主要集中在海拔较低的区域,而海拔高于1 650m的区域变化较小,受人类活动的影响较小.(3)从21年温度和降水变化来看,研究区域内植被覆盖度和温度的变化趋势并不一致,而和降水量变化的趋势有较高的一致性,具体表现为随降水量的增加,植被覆盖较好的Ⅳ级(F≥0.7)植被覆盖度区域面积增加.     

广西南流江流域1986—2020年植被覆盖度时空变化及预测

为探究我国南方丘陵山地流域植被覆盖度长时序变化情况,本研究基于1986—2020年Landsat系列影像数据,运用Google Earth Engine平台计算植被覆盖度FVC,利用Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析南流江流域植被覆盖度时空变化趋势特征。结果表明：南流江流域植被覆盖度高,植被覆盖度变化呈现明显的上升趋势。1986—2020年间,流域植被改善面积（58.23%）远远大于植被退化面积（8.29%）,植被改善区域在流域中、下游表现最为显著,退化区域自流域上游而下依次减少。未来南流江植被覆盖度变化将呈现波动变化趋势,其中持续性改善面积占14.83%,持续性不变面积占12.25%,持续性退化面积占3.48%,余下69.44%面积为波动变化区域,流域植被覆盖变化与造林绿化工程及城市扩张发展息息相关。Google Earth Engine平台在遥感影像处理中有明显优势,它能在长时序、大尺度植被监测研究中发挥重要作用。     

黄河流域中段植被覆盖时空变化特征及影响因素分析

黄河流域植被保护与生态治理至关重要，探究植被变化特征及因素影响机制，对黄河流域生态修复及高质量发展具有重要应用价值。基于1981—2020年植被覆盖度数据、气候数据、地形数据及土地利用数据，利用趋势分析、Hurst指数、相关分析等研究方法，定量分析黄河流域中段植被覆盖度变化特征、未来发展趋势及影响因素。结果表明：1)1981—2020年黄河流域中段植被覆盖度呈波动上升趋势，增加速率为0.045/10a,空间格局呈现为东南部及中部高，西北部低的特征；2)近40年来研究区植被覆盖度改善情况良好，其中改善区域面积占比为87.50%,未来持续改善区域面积占比为96.65%;3)研究区植被覆盖度与降水、气温均以正相关为主，地形因子对植被覆盖度的影响主要体现在高程及坡度上，随二者的增加植被覆盖度表现为先增长后减少的趋势，且在不同地形条件下，植被覆盖度受温度影响大于降雨。     

城镇化背景下的南方红壤丘陵区土地覆盖演变——以衡阳盆地为例

土地利用与覆盖（LULC）变化是生态环境演变的主要驱动力。南方丘陵区人口密集,但生态环境脆弱,20世纪90年代快速的城镇化进程产生了急剧环境变化。以衡阳盆地为研究区,以1990年、2000年两个时期的TM遥感影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取植被和建设用地信息,通过反演植被覆盖度,对植被覆盖度进行分级处理,获得了研究区植被覆盖等级分布图,最后,通过对比1990年和2000年建设用地和植被覆盖等级图获得了研究区建设用地和植被覆盖演变信息。研究结果表明：10年内研究区建设用地发生了显著扩展,扩展区域主要集中在衡阳市区周边,扩展区总面积为237.34km2;植被恢复区主要位于研究区北部区域,植被退化区位于研究区西端以及衡南县、祁东县和常宁市等3县市交界的湘江河谷地带以及南部的山区;城镇扩展区内植被退化严重,植被退化面积达到166.84 km2,占城镇扩展面积的比例为70.30%。     

典型干旱区甘肃民勤光合/非光合植被覆盖度时空演变分析

光合植被(Photosynthetic Vegetation,PV)和非光合植被(Non-Photosyntletic Vegetation,NPV)是用于描述干旱区植物生存状态和监测植物生产力的重要因子,及时监测PV/N PV的覆盖度是研究植被衰退驱动机制的必要条件.鉴于此,以中国西部甘肃省民勤县荒漠过渡带为研究区,采用线性光谱混合模型,通过Google Earth Engine地理云计算平台上Landsat系列的年NDVI(归一化植被指数Normalized Differ-ence Vegetation Index)最大合成影像数据生成一套1987年—2017年的PV与NPV覆盖度产品(1期/年).通过数据分析发现近30 a间民勤的PV和N PV覆盖度均明显增加,2007年—2008年是PV大量向N PV转化的时间节点;PV覆盖度增加主要是在石羊河两侧耕地范围内及其南部腾格里沙漠区域,而N PV覆盖度增加分布于绿洲外的整个民勤境内的荒漠区域,此结论可作为研究区PV与N PV覆盖度变化及其发生的根源分析的依据.     

基于Landsat-8 OLI的岷县十里铺幅植被覆盖度多年变化与地质灾害时空分布关系

以岷县十里铺标准图幅为研究区,基于Landsat-8 OLI(operational land imager)遥感影像数据分析了从1990～2018 年期间的植被覆盖度多年动态变化特征以及发展趋势。将多年植被覆盖度与相近年份的地质灾害点进行空间叠加对比,分析了植被覆盖度与地质灾害发生的时空对应关系,结合植被的水文效应以及力学效应探讨了植被的抑灾及致灾作用机理。结果表明：研究区内植被先后经历了急剧退化～逐渐恢复～略微退化的发展趋势,历年发生的地质灾害点主要分布于裸地和低植被覆盖度区域。地质灾害点分布密度总体随植被覆盖度的增加而减少,呈近似负相关关系。植被并不是决定地质灾害发育的关键因素,植被的水文效应和力学效应具有抑灾和致灾作用。在研判地质灾害发生概率时应综合考虑植被覆盖度、大气降水强度、历时产渗流等特征。     

2000-2011年柴达木盆地尕斯库勒湖流域MODIS-NDVI变化的空间差异

基于遥感和GIS技术手段,分析研究了近12年来柴达木盆地尕斯库勒湖流域MODIS-NDVI变化的空间差异.分析得知:2000-2011年柴达木盆地尕斯库勒湖流域NDVI最大值年际变化趋势中,改善区、稳定区、退化区和无植被生长区的面积分别占总面积的17.64%,37.31%,0.57%,44.48%;生长季NDVI平均值变化趋势中,改善区、稳定区、退化区和无植被生长区的面积分别占总面积的31.11%,24.09%,0.36%,44.48%.近12年来,研究区山地NDVI最大值呈不显著的增长趋势,生长季NDVI平均值呈显著的增长趋势;绿洲NDVI最大值呈不显著的减小趋势,生长季NDVI平均值呈不显著的增长趋势.在各海拔高度带上,NDVI值越大的区域,植被改善趋势越强烈;NDVI值越小的区域,植被改善趋势越微弱.各变化趋势在不同海拔高度带上所占的面积百分比分布都为单峰型,海拔由低到高出现峰值的依次为轻度改善区、稳定区、轻度退化区.轻度改善区主要分布在坡度较小的区域,轻度退化区主要分布在坡度较大的区域.轻度改善区和稳定区在北坡面积百分比最大,而轻度退化区在北坡所占的面积百分比最小.     

基于NDVI的干旱区绿洲植被覆盖度动态变化分析——以新疆阿克苏地区为例

本文以新疆阿克苏地区1991年、2001年和2016年TM/ETM+/OLI遥感影像为数据源,基于归一化植被指数NDVI应用像元二分模型对植被覆盖度进行了估算,得到三期植被覆盖度等级分布图,并通过转移矩阵,对研究区植被覆盖的时空变化特征进行了分析.结果表明,近25年来,阿克苏地区植被覆盖度总体呈现增长趋势,植被覆盖度60%以上的高植被覆盖区域面积显著增加,面积占比由1991年的7%上升至2016年的12.33%,而其他植被覆盖等级区域的面积均呈减少趋势.自然因素尤其是气候变化在一定程度上有利于研究区植被覆盖的增加,但短期内植被覆盖变化的主导因素还是人类活动的干扰.     

基于GEE的赣州安远县30年植被覆盖度时空变化分析

在谷歌地球引擎(GEE)云平台上,以1991—2021年Landsat影像数据为基础,采用像元二分模型、趋势分析法、赫斯特指数及莫兰指数分析安远县30年植被覆盖度,探究其时空变化特征、空间自相关及未来变化趋势。结果表明,安远县的植被覆盖度在空间上整体水平较高,在研究期30年内,植被覆盖度增加区域占75.48%,退化区域占17.11%,无变化区域占7.41%。赫斯特指数预测未来安远县植被覆盖度将以持续增加为主,研究区整体表现为显著的正空间自相关,呈聚集状态分布。安远县在植被改善方面已取得了显著成果,后期还需重点关注植被覆盖度退化区域与空间自相关异常值区域。     

大湄公河次区域植被覆盖时空变化特征及其与气象因子的关系

【目的】分析大湄公河次区域植被覆盖的时空分布变化规律及其与气象因子之间的关系,为全球变暖环境下大湄公河次区域植被保护及生态环境修复提供理论依据。【方法】以大湄公河次区域为研究区,使用MOD13Q1-NDVI数据,借助Google Earth Engine(GEE)平台反演区域2005—2019年植被覆盖,采用线性回归分析、马尔科夫模型等分析区域植被覆盖的时空分布规律,并利用偏相关分析法探究植被覆盖与气象因子之间的关系。【结果】大湄公河次区域高植被覆盖的面积占总面积的61.9%,空间上呈现北低南高、东高西低的特点;2005—2016年,区域植被以改善为主,主要是中高植被向高植被类型转化;2016—2019年,区域植被发生明显退化,以高覆盖植被类型退化为主;15年来,呈改善趋势的面积占总面积12.7%,呈退化趋势的面积占总面积3.0%,基于Hurst指数分析发现,区域植被未来显著改善面积大于显著退化,南部地区未来会发生退化;年际变化趋势上,归一化植被指数(NDVI)与气温呈显著正相关,相关系数为0.61,与降水相关性较弱;空间上,区域植被NDVI变化受到气温和降水影响,北部与降水显著负相关,南部与气温显著负相关。【结论】大湄公河次区域植被覆盖整体较好,改善趋势大于退化趋势。综合来看,大湄公河次区域植被变化与气温和降水有一定关系,尤其是北部和南部。