鄂尔多斯市棋盘井镇植被覆盖度变化空间特征

通过2001年、2009年和2017年3期Landsat影像及DEM数据,基于像元二分模型,利用重心迁移、动态度模型、差值分析等方法,分析了鄂尔多斯棋盘井镇植被覆盖度时空变化特征,并探讨了地形因子对研究区植被覆盖度空间分布的影响.结果表明:在整个研究期,棋盘井镇植被覆盖度总体呈上升趋势,植被覆盖以中、高植被覆盖度为主,所占比重达到65.0%以上;动态度分析中,极低植被覆盖度动态度变化程度很大,低植被覆盖度动态度变化程度中等;中、东部空间变化明显,极低、低植被覆盖度向西南方向迁移,中、高植被覆盖度向东北方向迁移;植被覆盖度随着高程、坡度的增长呈逐渐递减的趋势,在高程为1 000～1 600 m、坡度为3°时植被覆盖度较高,坡向对植被覆盖度的影响不明显.结论:棋盘井镇植被覆盖度整体呈上升趋势,高程、坡度是影响棋盘井镇植被覆盖度空间分布的主要地形因子.     

高原山区小流域植被覆盖度演变时空格局

探究高原山区小流域植被覆盖度变化特征,为小流域生态保护和资源利用提供科学参考。选取1989—2017年贵州省黑滩河流域Landsat系列遥感影像,采用像元二分模型等方法反演流域植被覆盖度,探究植被覆盖度时空变化以及不同地貌植被变化特征。结果表明:1)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度由61.45%上升到67.49%,2011年后植被覆盖度上升最为明显;2)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度总体南高北低,其中1989—1996年、1989—2017年南部植被覆盖度上升相对较多;3)1989—2017年黑滩河流域中海拔丘陵区植被覆盖度较高,小起伏低山区植被覆盖度较低,小起伏中山区植被覆盖上升最明显。     

安庆市2007—2016年植被覆盖度时空动态分析研究

植被覆盖度常作为检测植被状况的重要指标,因此可以通过估算植被覆盖度来对某区域的植被时空动态变化进行研究。本文对2007年和2016年两个时相的TM遥感影像进行遥感影像预处理操作,得到安庆市不同时相的植被覆盖图。利用植被指数法对安庆市2007年、2016年两个不同时相的植被覆盖度进行计算得到植被覆盖度数值,结合国家规定的植被覆盖度的划分标准对安庆市2个时相的植被覆盖度进行等级划分。最终结果显示,安庆市2007—2016年10年间的植被覆盖度变化较大,极低与低植被覆盖度等级的面积呈减少趋势,中、中高和高等级的植被覆盖度的面积明显增多,这说明10年间安庆市的植被生物量明显增多,生态环境得到改善。     

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.     

陕北黄土高原植被动态变化及其对气候因子的响应

为了研究退耕还林还草工程实施后期,陕北黄土高原地区地表植被变化特征及气候因子对植被变化的影响,采用MODIS NDVI数据,通过像元二分法计算植被覆盖度,结合相关气象站点监测数据,利用线性回归分析、相关系数及显著性检验法,分析了陕北黄土高原植被覆盖度时空变化趋势及其对气温、降水因子的响应。结果表明:研究区植被覆盖度空间分布差异显著,由北向南植被覆盖度由低向高过渡明显,2009—2016年植被覆盖等级的空间转移变化主要发生在北部和中部地区,表现出由中低植被覆盖向中等植被覆盖转移、中等植被覆盖向中高植被覆盖转移的态势。2009—2016年研究区植被覆盖度年际变化速率较小,整体呈平缓增加趋势,中部和南部部分地区有减少趋势但变化趋势不显著。研究区内年植被覆盖度与年降水量、年平均气温的相关系数、偏相关系数均较小,相关性不显著。不同区域的植被覆盖度对气候因子的响应结果不同,在空间上正负相关性共存,研究区北部受年降水量影响较大,而中部受年平均气温影响较大。研究区植被覆盖度对气候因子的响应存在滞后性,生长季的植被生长受同月降水量和前一月平均气温的影响较大,且绝大部分地区均表现为正向相关。     

赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度时空变化分析

为了揭示赛罕乌拉国家级自然保护区的植被变化规律。基于Landsat归一化植被指数(NDVI)遥感数据,利用像元二分模型对赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度进行估算,研究2002—2013年植被覆盖度的时空变化格局。研究结果表明:2002—2013年赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度状况良好、总体情况稳定,多年平均植被覆盖度为88%,植被覆盖度类型以高植被覆盖度为主,其次是中植被覆盖度;在2002—2008年和2008—2013年两个时期,赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度呈现出由低到高的转移趋势,植被状况变好;赛罕乌拉国家级自然保护区的植被覆盖度与气候变化有一定的相关性,但政策等人为因素是影响植被变化的主要因素。     

基于遥感的重庆市植被覆盖格局变化研究

利用1988年、2007年Landsat5 TM和2000年SPOT2影像,以Erdas和ArcGIS软件为主要工具,对重庆市植被覆盖变化进行研究．首先提取重庆市的归一化植被指数（NDVI）,再利用等密度模型将植被指数转化为植被覆盖度,并按照相关标准进一步划分植被覆盖等级结构;其次从面积和植被覆盖景观格局指数中的区域多样性指数、优势度和均匀度等方面进行植被覆盖变化的空间格局分析．结果表明：①随着城市的迅速扩张,城市植被覆盖度急剧下降,形势严峻;②在植被等级结构中,2级和5级一直呈现增长趋势,1、3、4级呈现先增长后下降的趋势,且低植被覆盖有向高植被覆盖等级转移的趋势;③在市区,由于土地利用类型调整和旧城改造等原因,植被覆盖呈下降趋势,短期内可能进一步持续下去．     

基于遥感技术的地表水源地植被覆盖度的动态变化

植被覆盖及其动态变化可以有效地反映出区域环境变化特征,监测植被变化在评价区域生态环境质量中是不可缺少的一部分。数据源采用Landsat遥感影像,在运用归一化植被指数及像元二分模型的基础上,提取出2002、2009、2018年珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度,并进行动态变化分析。结果表明:2002—2018年珲春老龙口水库地表水源地区平均植被覆盖度值呈先减少后增加的趋势,2009—2018年,该研究区植被覆盖度处于相对良好的状态,中高度植被覆盖区与高度植被覆盖区占总面积的比重达到86.99%。从空间上来看,地表水源地的东北部分植被覆盖度较高,由东向西呈降低趋势。高植被覆盖区变化明显,近20年内增加了1 818.80 km~2。政府政策、生态恢复工程、人类活动等是影响珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度的主要因素。     

近30年呼伦贝尔沙地植被变化时空特征分析

利用1989-2019年4期TM/OLI遥感数据,采用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型相结合的方法,系统分析了呼伦贝尔沙地南部沙带植被变化的时空差异特征,结果如下:(1)沙地植被中高覆盖度和高覆盖度共占总面积的65.76%,主要分布于研究区北部和东部的沙带边缘以及外围的沙质平原上;中覆盖度面积占19.42%,主要分布于西部的沙带上;低覆盖度和中低覆盖度面积共占14.82%,相对集中发布于南部及西北部的沙带上。(2)近30年研究区沙地植被低覆盖度、中低覆盖度和中覆盖度区面积呈波动式减少,减少幅度均在2009-2019年达到最大值;中高覆盖度和高覆盖度区面积呈波动式增加,增加幅度分别于2000-2009年和2009-2019年达到最大值。研究期间中覆盖度区减少幅度最大,为23.39%,高覆盖度区增加幅度最大,为22.75%,表明研究区自然生态环境逐渐好转。(3)近30年研究区植被覆盖度未发生变化区、恢复区和退化区面积分别占总面积的53.45%、29.28%、17.27%。其中研究区东部植被覆盖度变化不明显,研究区西部植被覆盖度呈增加趋势,主要表现为覆盖度低等级向高等级转变。     

1991-2009年南流江流域植被覆盖时空变化及其与地质相关分析

以1991、2000、2009年3期TM影像为数据源,通过基于NDVI的像元二分模型,分析南流江流域19年来的植被覆盖时空特征,同时将这3期植被覆盖度图与流域地质图进行叠加,进而分析地质地层对植被覆盖度的影响。结果表明:(1)19年来南流江流域植被覆盖度变化显著,前10年间流域植被质量有所下降,自2000年来流域平均植被覆盖度呈上升趋势。(2)植被覆盖度与流域内地质地层联系紧密,流域内花岗岩(γ)地层,植被覆盖度较高,优于其他地层;岩溶区植被覆盖度较低,植被易发生退化,但恢复缓慢;该流域内的第四系地层植被覆盖度最低。(3)南流江流域植被以稳定、恢复为主,植被覆盖得到较大好转,在空间分布上变化较为显著。     

基于GPU平台和多源遥感的月度草畜平衡快速评价方法研究

快速高频次评估区域草畜平衡状况,对于区域草地保护和经济发展有着重要作用。本文在GPU平台上结合多源遥感数据,构建了一种草畜平衡快速评估方法,对海北州祁连试验区和海晏试验区2017-2019年6-9月的月度草畜平衡进行了动态分析。分析结果表明：在牧草产量空间分布上,两试验区的分布范围随着时间的推移均呈现逐步减少的趋势;通过对月度单位面积产草量分析发现,两试验区单位面积产草量均在8月达到峰值,在9月开始下降;针对草畜平衡的分析,在2017-2019年间,祁连试验区每月均处于极度超载的情况,仅在每年8月份超载情况有所缓解;相比于祁连试验区,海晏试验区除在每年6月有少量超载情况外,7、8月基本能达到草畜平衡状态,在9月会出现载畜不足的现象。而对于草畜平衡快速估测效率而言,相比于随机森林和CatBoost-CPU模型,基于CatBoost-GPU模型可以更加快速的估测大区域范围内的产草量。本研究可为当地有关部门及时调整放牧和补饲策略提供技术支撑。     

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。     

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。     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

基于多源遥感的和田河流域生态补水对流域植被变化影响研究

利用Landsat遥感影像和MODIS数据集,得到和田河流域沙漠段河流水面面积和植被覆盖面积的时空分布特征．进一步分析归一化植被指数（NDVI）的季节变化特征与景观格局指数,得到和田河流域沙漠段生态环境的空间变化特征．结果表明:生态补水措施增加了流域的水体和植被面积,缓解了生态环境;并且生态补水后河流曲折系数下降,平均水面宽度增加,河流逐步朝平流化方向发展;NDVI的空间分布呈现河流两端植被覆盖量高,中间覆盖量低的特点．分析景观格局指数得到,生态应急补水使和田河流域沙漠段水体景观和植被景观分布呈现聚集分布,有效地缓解了生态环境．      

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。     

三江源区多尺度水文干旱特征及植被的响应

采用标准化降水指数SPI和遥感植被指数(NDVI、EVI)量化1961—2018年三江源区的生长季植被和水文干旱的演化特性,基于Mann-Kendall趋势检验法分析了三江源区1961—2018年干旱与植被的时空演变趋势,并基于斯皮尔曼等级相关系数进行了不同干旱变量与植被指数的相关性分析。结果表明： 三江源区季度干旱事件发生于1963年、1966年、1984年、1992年、2000年和2017年;春季有显著湿润化现象（平均趋势特征值Z=228）,秋季澜沧江源和长江源中部有不显著干旱威胁;5月黄河源以北地区有显著植被增加趋势,9月长江源中部与澜沧江源有不显著植被退化趋势,2000—2018年植被变化趋势是北部强于南部、西部强于东部;21世纪以来,干旱事件与植被有一定的响应关系,SPI3与植被指数显著正相关。     

北部湾沿海流域植被覆盖动态变化及其驱动因素

基于2000—2018年的中分辨率成像光谱仪13Q1数据,利用修正的变化矢量分析、变异系数、Hurst指数等方法分析北部湾沿海流域植被覆盖动态变化趋势及其持续性、预测未来植被覆盖变化情况以及植被覆盖变化的驱动因素.研究表明:北部湾沿海流域植被覆盖度较高,且年际变化幅度较小,多年植被指数均值表现出从陆地到滨海、从流域外边界到河流中心逐渐递减的规律.2000—2018年以来,流域内植被覆盖改善区域(73.6％)大于退化区域(26.3％),河口、滨海区不仅为植被退化明显区域,且为植被变化波动性较强区域.未来流域内植被覆盖变化波动性较强,其中持续改善区域仅占19.6％,持续退化区域占8％,其余的72.4％为波动性变化区域.流域内植被覆盖变化趋势与人为因素和气候因素相关性较高,与地形特征相关性较低.     

基于CASA模型的广西植被NPP季节变化研究

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素，不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力，还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型（CASA模型），利用2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）归一化植被指数（NDVI）数据和其他气象数据，对月、季节、年尺度上的广西植被NPP的空间变化进行估算，分析其时空变化特征，并探讨不同植被类型、气象因子和地形地貌对其的影响。结果表明：2019年广西整体区域的植被NPP平均值为880.56 g C·m^-2·a^-1，植被NPP空间分布呈内陆中心向四周递增、东北部向西南部递增的特点。月植被NPP在时间序列上总体呈现正弦曲线的变化特征，1-8月的植被NPP呈上升趋势，在8月达到峰值，而且9月仍然维持较高值；之后至12月，植被NPP逐步下降。广西植被NPP的季节变化明显，冬季的植被NPP整体最低，区域差异性不突出；夏季的植被NPP整体最高，区域差异性突出。常绿阔叶和混交林分布面积广且其光能利用率较大，对广西植被NPP贡献较大。从月尺度上来看，月植被NPP与月累计降水量主要呈负相关关系，与月平均气温主要呈正相关关系；月平均气温与月植被NPP的偏相关性比月累计降水显著，月平均气温是广西月植被NPP的主要影响因子。在中海拔地区（700-1 300 m），植被NPP并不受喀斯特地质环境背景的影响，喀斯特地区和非喀斯特地区植被NPP相差不大且随着海拔高度的上升趋于稳定。在全球变化背景下，分析广西植被NPP的时空演变规律及其与环境要素之间的关系，可为广西生态环境监测与管理、生物多样性保护、生态服务评估等提供科学参考。