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。     

民勤县近30年植被覆盖度时空变化特征研究

植被覆盖度是荒漠化治理成效的重要指标，掌握植被覆盖变化为区域生态环境保护与治理提供科学依据，对区域可持续发展具有重要意义。基于美国NASA陆地卫星影像数据，利用像元二分模型和一元线性回归趋势分析法对民勤县1990—2020年植被覆盖时空变化情况进行定量分析。结果表明：(1)近30年，民勤县裸地面积较广，裸地面积占全域土地面积比重较大，未来区域生态环境建设任重而道远；(2)从总体上看，民勤县整个区域多年平均植被覆盖度呈上升趋势，裸地占比不断下降，低植被覆盖区占比明显上升，区域多年生态建设和修复工作取得了一定成效；(3)县域有92.256 3 km²的土地植被覆盖度呈明显退化趋势，有661.978 8 km²的土地植被覆盖度呈轻微退化趋势。明显退化区主要分布在苏武乡和三雷镇。轻微退化区主要位于腾格里沙漠和绿洲，其中，绿洲轻微退化区多围绕明显退化区分布，主要坐落于耕地和耕地及村庄的周边，撂荒地以及撂荒地和村庄周边应采取措施防治和改善土地荒漠化。西渠镇的北端、东湖镇东北边缘和收成乡东部的裕东公路两侧轻微退化区呈带状分布，是沙漠化潜在地带。     

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。     

柴达木盆地德令哈地区MODIS-NDVI时空变化及其与气候的关系

利用遥感与GIS手段,分析了12年来柴达木盆地德令哈地区MODIS-NDVI的时空变化及其与气温、降水量的空间相关性.研究表明:2000-2011年柴达木盆地德令哈地区生长季NDVI平均值年际变化趋势中,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49.13%,32.14%,0.51%,18.21%;山地和绿洲生长季NDVI平均值的增长率分别为3.9%/10a,2.9%/10a.在山地的各海拔高度带上,12年NDVI平均值越大的区域,植被改善趋势越强烈,反之改善趋势越微弱.山地改善区在海拔较低、坡度较小的区域以及南坡所占的面积百分比较大,绿洲植被改善显著的典型区域主要分布在农场区域和临近河流的部分区域,退化显著的区域主要分布在城镇建设区域,植被砍伐、铁路和公路修建区域.12年来德令哈地区气候呈暖湿化趋势.德令哈地区植被的生长状况与生长季降水量和生长季前期气温呈较强的正相关关系,而与生长季气温和前期降水量的相关性并不显著.春季较高的温度和较多的降水量、夏季较多的降水量以及前一年冬季较高的温度是植被生长的有利条件.     

1998-2013年釜溪河流域植被覆盖时空演变及其驱动因子研究

植被覆盖是评价生态环境的重要指标之一。基于1998-2013年SPOT VEGETATION数据集,采用趋势分析、偏相关分析及计算Hurst指数等方法,反演了釜溪河流域NDVI分布的时空格局及其变化趋势;并结合该地区同期降水量和温度数据,利用相关系数法对釜溪河流域植被覆盖变化的驱动因子进行分析。研究表明1998-2013年间釜溪河流域植被覆盖表现出上升趋势,增速为0.24%/16a;Hurst指数计算结果显示,流域内植被反向变化特征强于同向特征,结合NDVI趋势图,未来植被改善区域面积所占比例为60.98%,持续退化面积所占比重为5.97%,主要分布于自贡市南部及其他环绕城镇地区;植被覆盖变化主要以非气候因子驱动型为主,其面积所占比例为88.48%,而影响植被生长的气候因子中气温的作用强于降水的作用。     

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%。     

西安市植被覆盖度冷热点时空动态变化及其风险分析

水库等电力工程的修建和退耕还林政策在黄土高原特别是黄河中游地区的实施,有效地减轻了水土流失现象,并改善了生态环境,研究该区域典型城市的植被覆盖度的动态变化及其风险状况对于新时期黄河流域生态环境高质量发展具有重要意义和价值。本研究基于冷热点分析理论的Getis-Ord G~*统计量、Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和Pettitt检验法,识别了西安市2000—2013年植被覆盖度的冷热点分布,捕捉了植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量的变化趋势和突变点,采用概率分布函数分析了植被覆盖度冷热点发生的概率风险大小。结果表明:1)西安市植被覆盖度存在冷热点,且多年平均植被覆盖度热点和冷点占全市总面积的5.27%和13.91%;2)海拔较高的山区和海拔较低的城区周边植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量呈现显著减少,海拔较低的蓝田县北部和临潼区南部呈现显著增加,分别占全市总面积的15.93%和12.89%,未来在城区、蓝田县北部和临潼区南部植被覆盖度可能会呈现高值聚集的状态;3)西安市植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量在2004—2008年发生了突变,集中在蓝田县北部和临潼区南部以及城区周边;4)周至县山区、鄠邑区山区和长安区山区等高海拔地区出现热点区域的概率较高,城区和蓝田县北部、临潼区南部低海拔区域出现冷点的概率较高。林业生产活动和城市园林绿化等人类活动的增加对植被变化具有显著影响。研究成果有助于进一步了解西安市植被覆盖变化情况,可以为下一步加强生态环境治理和绿化工作以及降低植被退化风险提供科学依据。     

渭河流域关中段近30年植被动态变化分析

选取渭河流域关中段1980、1990、2000、2005、2007年5期MSS/TM/ETM影像数据,计算提取流域不同时期的归一化植被指数(NDVI),并根据像元二分模型估算关中段流域1980—2007年的植被覆盖度分布,将计算得到的植被覆盖度进行分级处理,获得渭河流域关中段植被覆盖度分级图,系统研究了渭河关中段近30 a来的NDVI和植被覆盖的时空变化特征,详细地分析了不同时期、不同区域植被在其生长周期内的长势情况,以及植被生长状况在空间上的差异性,系统研究了渭河流域关中段近30 a的植被动态变化.结果表明:该区域NDVI和植被覆盖度近30 a总体上呈增长趋势,仅1990—2000年期间有所下降.     

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。     

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.     

2000—2014年豫西山地植被NDVI时空变化特征分析

基于2000—2014年MODIS-NDVI数据以及研究区DEM数据,借助MRT,Arc GIS等软件,采用MVC法、均值法获得月均、季均以及年均NDVI数据,并采用趋势分析法研究豫西山地植被NDVI时空变化特征.研究表明:12000—2014年豫西山地植被NDVI呈显著增长趋势,增长率为0.021/10a(P0.05),其中秋季(0.052/10a,P0.05)明显高于春季(0.015/10a,P0.05),表明在全球变暖的大背景下研究区植被覆盖处于改善状态,表现为生长季延长强于生长季提前的趋势.2豫西山地大部分地区植被NDVI都在0.4~0.7之间,所占比例达到93.8%.整体来看,以伏牛山为界,研究区南部NDVI平均值高于北部,符合植被分布的纬度地带性规律.315年来豫西山地植被NDVI变化趋势具有明显的空间差异,海拔较低处植被覆盖普遍呈增加趋势,海拔较高处表现为退化趋势.     

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。     

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。     

重庆植被覆盖度时空演变及驱动力地理学探究

为了分析2000年以来重庆市植被时空变化情况及其驱动力作用性质,基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分模型、差值法、均值法、一元线性回归模型研究重庆市2000—2015年遥感影像的植被覆盖度年、季时空演变特征,并利用地理探测器分析气温、降水量、人口密度、国内生产总值(gross domestic product, GDP)等因子对植被覆盖度的交互影响作用,及重庆市植被适宜性生长区域。结果表明:2000—2015年重庆市植被覆盖度季节均值呈春季到夏季增加,夏季到冬季减少的趋势;低覆盖度、中低覆盖度和中等覆盖度呈春季到夏季减少,夏季到冬季增加的趋势。2000—2015年重庆市植被覆盖度总体趋于改善,植被覆盖度提升面积远远大于退化面积,植被覆盖度在空间分布上东部地区高于西部地区。影响因子对植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)影响的强度依次为:气温降水量人口密度GDP。人为因子和气候因子共同作用时,增强了对植被覆盖度的影响力。重庆市植被生长适宜性区域是年均降水量等级为1 383.3～1 567.6 mm、气温分区为5～10.2℃、人口分区为22.7～211.5人/km~2及年均GDP为17万～2 947.7万元/km~2的地区。研究结果可为重庆市生态环境治理和保护提供科学依据,丰富地理探测器模型研究成果。     

黄河十大孔兑流域林草植被覆盖度的遥感估算及其动态研究

利用多源遥感数据,采用基于归一化植被指数的像元二分模型反演出1980、1998、2010、2014年4个时期的植被盖度,在此基础上分析并揭示黄河十大孔兑流域林草植被覆盖度的时空变化规律.结果表明:1)1980—2014年间,十大孔兑流域林草植被覆盖度呈现持续增加趋势,由1980年的9.29%提高至2014年的37.80%.1998年后,全流域林草植被盖度增加速率显著加快,林草植被盖度恢复主要表现为中等覆盖度的面积比例增加.2)近35年来,十大孔兑流域植被变化以稳定和完全恢复类型为主.研究区内完全恢复、恢复和轻微恢复3种植被变化类型占总面积的73.09%,严重退化、退化和轻微退化3种类型占总面积的2.72%.3)1980—2014年间,十大孔兑各个典型地理单元内林草植被盖度均呈增加趋势,除下游地区外均表现为1998年后林草植被盖度增加更为迅速.1980年,十大孔兑流域典型地理单元林草植被盖度由大到小排序为:上游西部、上游东部、下游、中游东部、中游西部.1998—2014年间典型地理单元林草植被盖度由大到小排序变化为:中游东部、上游东部、上游西部、中游西部、下游.1998年后实施的退耕还林(草)等工程是该地区植被覆盖度增加的主要原因.     

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.     

云南石林县植被覆被时空变化及影响因素

基于ArcGIS 10.2空间分析平台、MODIS NDVI植被数据及标准气象站的气象数据,采用提取分析、统计分析及相关性分析等方法,研究了石林县2000-2015年植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系.结果表明:石林县植被每年5月进入生长季,而9月生长结束,植被覆盖度主要以高植被覆盖度为主且总体呈上升趋势,速率为0.04/(10 a);石林县植被覆盖度呈增加趋势的面积占研究区总面积的72.36%,减少部分的面积占总面积的27.64%,植被NDVI减少最为严重的区域主要集中在石林县城的周边地区,增加较明显的区域主要集中在西街口镇,植被NDVI总体上由东北向中西部递减;气候因子中气温与降水量变化与石林县植被NDVI年内变化相关,气温是影响植被NDVI变化的主要气候因子;石林县实施的退耕还林工程,极大地提高了石林县植被的覆盖度.     

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。     

秦巴山地植被覆盖度时空动态特征研究——以陕西省宁强县为例

以位于陕南秦巴山地的宁强县为研究对象,利用宁强县1990年、2000年和2010年的TM遥感图像,运用基于归一化植被指数的像元二分模型法,提取并分析了宁强县近20年来植被覆盖度的时空动态变化特征。结果表明:宁强县近20年来植被覆盖整体较好,均大于78%,且植被覆盖度整体略有上升;近20年来,宁强县植被覆盖经历退化和恢复两个时期。1990—2000年,为宁强县植被覆盖退化期,近一半乡镇植被覆盖度出现不同程度降低;2000—2010年,为宁强县植被覆盖恢复期,各覆盖度等级面积以增加为主;2010年宁强县仍有11个乡镇植被覆盖度较1990年有所降低,今后应继续加强植被恢复、保护和建设,保障南水北调中线水源地生态环境的质量。