快速城市化背景下上海崇明植被覆盖度景观格局分析

通过研究崇明植被覆盖度及其景观特征历时17年的动态变化,再现了城市化进程对自然景观的干扰过程以及生态环境质量的变化.用TM/ETM+遥感影像解译区域植被覆盖度并进行其等级结构的时空特征分析,结果表明：1989～2006年间,经济发展迅速的崇明,其植被系统经历了从严重破坏到逐步恢复的过程.1989～2001年间,崇明县乡镇区和农场区植被受到破坏都较为严重;2001～2006年间,这种趋势在乡镇区没有根本改变,但农场区在这一期间植被覆盖度增加,植被覆盖度的等级结构也获得改善,而这一过程对全县植被系统的恢复做出了积极的贡献.     

基于Landsat影像的多时相植被覆盖度与地形因子关系研究——以平潭岛为例

以平潭岛作为研究区,运用线性混合像元分解法从遥感影像中反演1992年、2002年和2013年3个时相植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取坡度、坡向和高程数据.将植被覆盖度与3种地形因子进行空间叠加分析,以研究该海岛植被长势与地形间的联系,对生态环境保护提供参考建议.研究结果表明:在平潭岛的平坦和缓坡地区,以低植被覆盖度为主,随着坡度上升,高植被覆盖度面积比例增加,在25°~35°坡度范围达到峰值,最后又下降.坡向对研究区植被覆盖度的影响微弱,不是主导植被长势的重要地形因子.低高程区的植被覆盖度低,高程变大,植被覆盖度也增大,在高程大于310 m的地区,受热量降低影响,植被覆盖度下降.后10 a植被下降较前10 a明显,虽有山区植被改善,但是建设区和地势低平区破坏越来越严重,需重点治理.     

基于Hyperion高光谱遥感影像的植被覆盖度提取研究

基于Hyperion高光谱影像,对提取植被覆盖度的传统像元二分法进行了改进,提出通过地物分类来提高植被覆盖度提取精度的算法.该算法先对研究区进行分类,在较高分类精度的基础上,结合不同地物的NDVI频率累积图和实际情况得到各类地物的植被覆盖度,最后得到研究区域的整体植被覆盖度.结果表明,经支持向量机分类的总体精度为83.2%,Kappa系数为0.710;相同NDVI值,林地的植被覆盖度农田的植被覆盖度草地的植被覆盖度,实验结果与实际基本相符;改进的像元二分算法改善了传统像元二分法中存在的水体、裸地非植被覆盖区得到非0的植被覆盖度和高植被覆盖地区检测灵敏度下降等问题,丰富了传统像元二分法的细节信息,得到更符合实际的植被覆盖度.     

基于Landsat 8的喀斯特峰丛洼地地貌信息提取

通过对喀斯特峰丛洼地的地理形态特征和遥感影像特征的研究,基于归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)及地形坡度数据等,结合Arc GIS工具的模型构建器(Model Builder)可视化空间建模,建立了"一键式"遥感自动提取峰丛洼地地貌模型。运用分形理论,计算洼地斑块周长—面积关系,分维数和稳定性等指数,揭示峰丛洼地空间结构特征。实验表明:(1)通过运用集成NDVI、LST及坡度数据综合算法,能够有效增强地物图像的特征差异,从而区别峰丛和洼地的影像特征统计值,有利于喀斯特地貌单元阈值自动选取,提取精度为82.32%;(2)研究区洼地斑块周长-面积的关系为y=0.681x-0.002,二者的相关系数R2为0.901 7,周长和面积的分维数D=1.362,表示研究区图斑镶嵌结构较稳定。     

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.     

基于Landsat-8影像数据的北京植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

以北京市为研究区,通过像元二分法模型,基于Landsat-8影像,反演北京市2014年4月、2021年4月的植被覆盖度;并根据DEM数据,计算研究区的坡度、高程数据,将植被覆盖度与坡度、坡向、高程进行空间叠加分析,研究植被覆盖度时空特征与地形因子的关系.研究结果表明,北京市坡度较小的区域以中低植被覆盖区为主,随着坡度的...     

文安驿流域植被覆盖度时空分异及其与地貌因子关系研究

从流域尺度对黄土高原地区植被覆盖度状况进行动态监测,定量分析其与地貌间因子的关系。以文安驿流域为研究区,利用多时相遥感数据测算植被覆盖度,综合运用GIS空间分析和数字地形分析方法,对研究区植被覆盖度时空分异规律及其与地貌因子的关系进行分析。结果表明:近十年来文安驿流域植被覆盖度总体呈上升趋势,2007年比2002年恢复的幅度更大;流域植被覆盖度随海拔高度的增加均呈下降趋势;植被覆盖度随着坡度的增大而减少,相对1999年,2007年在大于25°坡度范围的植被覆盖度比2002年的增幅大;流域植被覆盖度北坡相对较高,南坡相对较低,各个坡向的植被覆盖度大小呈现一致性规律。     

基于山地植被指数估算临县植被覆盖度

植被覆盖度是生态环境监测的重要指标,而复杂地形因素影响对山地植被遥感信息的准确提取.以山西省临县为研究区,采用归一化植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)分别估算临县2011年7月和2016年4、7、9、12月的植被覆盖度,在对比分析植被指数地形敏感性的基础上,分析黄土丘陵区复杂地形条件下NDMVI对植被覆盖度的估算效果,并对临县近年来植被覆盖度的变化情况进行分析.结果表明:2016年4月使用NDMVI覆盖度估算模型的地形敏感度最弱,估算植被覆盖度的效果最好.从2011年至2016年临县植被覆盖度整体呈现增加的趋势,中高度(50%～70%)、高度(70%～100%)植被覆盖度区面积增加约20%.在空间上,临县中部黄土丘陵沟壑区、西部黄河沿岸丘陵基岩裸露区植被也有了明显的改善,植被覆盖度由中低度、中度覆盖区转为中高度和高度覆盖区,植被覆盖度改善明显.归一化差值山地植被指数(NDMVI)更适合于山地区域植被覆盖度估算.     

重庆奥林匹克花园山地规划区生态敏感性分析

调查分析了重庆市奥林匹克花园山地公园规划区内的高程、坡度、土壤特点和植被组成现状。通过层次分析法(AHP)选择规划区内对生态环境和景观特点有显著影响的两个生态因子———坡度和植被覆盖度,应用GIS和因子叠加法技术进行了生态敏感性分析,划分出极敏感区、敏感区、弱敏感区和非敏感区。分析表明:极敏感和敏感区面积占研究区的21.1%,大部分为陡崖及裸地;弱敏感区占22.9%;非敏感区占56%,植被覆盖率高,坡度小。     

马过河流域梯级开发对植被及景观格局的影响研究

以金沙江一级支流马过河流域为研究对象,在GIS支持下,分析水利工程建设前后(2002年～2013年)流域土地利用类型、植被覆盖度变化;应用缓冲区分析法,选取斑块密度、边缘密度、分维数、蔓延度、香浓多样性指数等对景观结构变化进行评价,分析了水利工程建设前后流域景观结构的变化.结果表明：流域内不同地利用类型均发生了变化,流域尺度上表现为人工表面、水田面积明显增加,草地、水体、灌木等面积明显减少,但流域主要植被类型未发生变化,仍以森林为主;高覆盖度植被分布面积有一定程度减小,但总体仍以中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度面积最大;2013年的斑块密度、边缘密度、分维数值均高于2002年,2013年蔓延度指数低于2002年,香浓多样性指数变化不大;水利工程建设使区域景观异质性增强,在水电开发缓冲区1 000 m范围内景观格局变化明显, 1 000 m范围外变化减弱.     

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。     

四川省卧龙自然保护区景观人为影响的空间分布特征研究

在景观遥感制图的基础上,利用缓冲区分析和相邻缓冲区的景观结构总体变异系数方法对卧龙自然保护区进行了自然景观和人为影响景观的分割研究,并对人为影响景观的空间分布特征进行了分析。结果表明,工作区内水电站、居民点和道路3种不同人为影响发生源对于周围景观结构的显著影响距离为1000～1200m,利用这一距离可以对工作区的自然景观和人为影响景观进行合理分割;海拔2400～4800m和坡度20°～40°区间为卧龙自然保护区人为干扰活动强度最大的区域,这种人为影响景观的空间分布特征对于保护区的自然管理工作威胁极大。此外,研究还证明,对于自然景观和人为影响景观进行合理分割,有助于景观人为影响的细节研究。     

基于MODIS-Landsat时空融合的陕北黄土高原植被覆盖变化研究

陕北黄土高原地形复杂,水土流失现象较为严重,精确监测植被的时空变化对于该区域的生态环境建设具有重要意义。文中基于ESTARFM时空分辨率融合模型,利用MODIS和Landsat数据获取2008—2016年6～8月陕北黄土高原的Landsat NDVI时序数据,分析陕北黄土高原植被覆盖的时空变化情况及对气候因子的响应。结论:①运用ESTARFM融合模型得到的Landsat NDVI数据与真实Landsat NDVI数据在植被信息的表达方面具有较高的相关性,融合结果可以应用于后续植被覆盖度的估算。②2008—2016年陕北黄土高原地区植被覆盖呈现较为明显的增加趋势;空间分布上呈现由东南向西北逐渐递减的特点,植被覆盖等级结构好转;研究区78%的地区植被改善效果良好;各土地利用类型植被覆盖度均呈波动增加趋势。③整体上植被覆盖度与同期气温和降水的相关性呈现较为明显的空间分异,其中植被覆盖度对降水因子的响应更为敏感。ESTARFM算法综合了高空间分辨率数据的空间细节表达力和高时间分辨率数据的快速时序变化能力,为陕北黄土高原高精度的植被动态监测研究提供了有效依据。     

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。     

基于最小累积阻力模型的景观生态安全格局分析——以重庆开县为例

以重庆开县为研究对象,运用景观生态安全格局理论,结合RS、GIS技术,选取土壤侵蚀、地形位、景观类型、植被覆盖、石漠化5个生态阻力因子,利用层次分析法、单因子加权求和,构建最小累积阻力模型,综合分析得到开县的景观生态安全格局的空间分布.结果表明:在研究区中部和南部海拔低、坡度小、地势较平坦、植被覆盖度大、土壤侵蚀能力较弱、岩溶性不敏感或轻度敏感的地区生态安全水平高,其景观覆盖类别主要为耕地、园地、建筑用地,这些地区可优先作为开县未来城市空间扩展用地.     

利用单窗算法反演喀斯特城市地表温度

针对桂林喀斯特城市快速扩展呈现的热岛问题,提出喀斯特山峰混合像元比辐射率估算方法,使单窗算法适用于喀斯特城市地表温度遥感反演。结果表明,地表温度反演值与测量值的误差在2°C内;桂林中心老城区的地表温度相对低于新开发区和城市南北部工厂区,地表温度随植被覆盖度的增加而降低,呈明显的负相关关系;水体的表面温度最低,约17°C,植被覆盖度较高的喀斯特山峰的地表温度较低,阴坡为18~19°C,而阳坡为22~24°C;水泥广场、大面积建筑区的地表温度较高,为32~35°C;厂房密集且生产过程释放热量的工厂的地表温度最高,为33~36°C,个别像元达到40°C。植被覆盖的喀斯特山峰呈现显著的城市凉岛现象,对调节喀斯特城市气候环境具有重要作用。     

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。     

宁化县地形及土壤特征对植被覆盖度的影响

为研究地形及土壤特征对植被覆盖度的影响,以宁化县2009年Landsat遥感影像和1：50万地形图为数据源,利用3S平台及归一化植被指数（NDVI）提取宁化县植被覆盖度,对植被覆盖度进行分类,通过GIS生成高程、坡度和坡向三个地形因子,并将植被覆盖度与三个地形因子和土壤类型分别进行空间叠加分析．结果表明,宁化县的植被覆盖度与其高程、坡度及土壤之间存在较大的关联,而坡向对其影响甚微．     

北京山区植被盖度季节变化规律模拟研究

通过摄影与数字图像处理相结合的方法分析了1999年北京山区典型植被覆盖度的季节动态变化规律.研究结果表明,北京山区典型植被的覆盖度随季节都呈非线性变化,成熟期之前各种植被覆盖度增加较快,然后保持平稳,成熟期之后略呈减小趋势;不同植被类型的植被覆盖度随季节的变化规律又有所差异,其中农地,尤其是灌溉玉米其覆盖度随季节变化最为显著;不同的植被类型的植被覆盖度达到鼎盛期的日期也存在很大差异,果树最早,出现在6月初,非灌溉玉米最晚,出现在7月下旬;另外,北京山区典型植被受干旱影响的程度也各不相同.该结果可为北京山区土壤侵蚀模型预报、水土保持规划和环境治理提供一定的理论依据.     

南宁市青秀山风景区景观破碎化分析

运用景观生态学原理和地理信息系统技术,选取景观多样性、分维数、破碎度等指数,分析南宁市青秀山风景区不同景观类型的空间分布特征。结果显示．人类活动的干扰是青秀山景观破碎的主导因素,在整个研究区域中,常绿阔叶林和马尾松林的破碎化程度较轻．斑块面积较大且形状复杂;经济林和农田等人工景观较破碎,斑块小而密集,形状较为规则;整体景观的面积多样性最高,而斑块多样性最低,说明面积分布比斑块数分布均匀,人为干扰十分强烈。