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。     

哈密市植被变化及其对气候变化的响应

以2000-2016年(5-10月)MOD13QI数据为基础,并结合同期气温和降水资料,采用线性趋势分析?相关分析等方法,研究了哈密市近16年来植被空间变化特征以及与气候因素的关系?结果表明:哈密市NDVI总体上呈上升的趋势,主要植被类型为低覆盖度植被类型?2000-2008?2008-2016年两个时期,哈密市极低覆盖度?极高覆盖度植被都先下降后上升,低覆盖度和高覆盖度植被持续上升,中等覆盖度植被持续下降?NDVI与气温?降水都存在一定的相关性,NDVI受气温的影响较少,受降水量的影响较显著（P<0.01）?     

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.     

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。     

宁夏植被动态变化及其对降水的响应

区域植被生态变化及其对气候的响应研究,是科学评价区域生态环境的重要内容,受到广泛关注。利用2000—2015年250 m分辨率、16 d合成的MODIS NDVI影像、以及9个气象站点2000—2014年逐日降水数据,分析了宁夏植被NDVI动态变化及其对降水的响应,结果表明:1宁夏植被生长季开始于4月下旬,结束于9月下旬;年际植被生长季NDVI平均值以0.052/10 a的速率呈线性增加趋势,但近4 a持续减少,需加强植被监测,及时了解区域生态环境变化;2植被生长季NDVI平均值以增加趋势为主,占区域总面积的91.62%,主要分布在中部干旱区和南部丘陵山区;减少趋势仅占8.38%,主要分布在北部引黄灌区和中部干旱区西部部分区域;3植被生长季NDVI平均值与降水的相关系数呈线性增加趋势,相关系数正相关与显著正相关区域主要分布在南部丘陵山区,而负相关与显著负相关区域主要分布在北部引黄灌区尤其是银川等城市周围区域。     

伊犁河流域归一化植被指数的时空变化及其对气候的季节响应

基于影响归一化植被指数(NDVI)变化的主要气候因子:气温和降水量,以及2000-2013年16 d合成的MODIS NDVI与同期气象数据,分析了伊犁河流域植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节性响应特征.结果表明14 a来,伊犁河流域绝大部分区域NDVI并未发生显著变化,但植被覆盖呈退化趋势的面积远大于呈改善趋势的面积;春、夏、秋三季的植被覆盖均呈退化趋势,降水量与植被NDVI的季节相关性不显著;伊犁河流域4种主要植被类型在三个季节均呈退化趋势,其中草原植被的退化趋势最为显著,而草甸、灌丛、林地在夏季的退化趋势较春、秋两季更为显著.各季节不同植被类型的NDVI与气候因子的关系表明,春季和夏季NDVI与温度关系密切(P0.05),秋季NDVI的变化是温度和降水量共同作用的结果.     

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。     

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.     

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。     

气候变化与人类活动对植被覆盖的影响

为了研究气侯变化及人类活动对区域植被覆盖变化的内在影响,采用2000—2016年MODIS NDVI数据,通过像元二分法计算获得植被覆盖度,结合气象站点监测数据,利用MannKendall突变检验、转移矩阵、残差分析等方法,探讨气候变化和人类活动影响下,陕西省2000—2016年植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:2000—2016年陕西省年平均气温和年降雨量均总体增加。其中,2006—2008年是气候突变时期,植被覆盖度在气候突变后明显增加。陕西省平均植被覆盖度总体增加。其中,陕北地区植被覆盖度明显增加,2000—2016年增加0. 33;关中地区植被覆盖度有所下降,2000—2016年降低0. 06,以西安周边地区为主;陕南地区植被覆盖度有小幅降低,2000—2016年植被覆盖度降低0. 02.陕西省人类活动对植被覆盖度影响具有明显空间差异。其中,陕北地区人类活动影响力对植被覆盖影响力具有正向作用,促进植被覆盖度增加;关中地区人类活动影响力具有负向作用,导致植被覆盖度降低;陕南地区人类活动影响力较低,导致陕南地区植被覆盖有小幅度降低。植被覆盖对气候变化响应明显,人类活动影响力在持续增强。     

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。     

陕甘宁黄土高原区植被覆盖空间格局演变

在遥感和GIS技术的支持下,利用2000—2016年MODIS I_(NDV)数据,结合一元线性回归法和F检验分析了陕甘宁黄土高原区植被覆盖的空间格局及其变化趋势,并从气候和人类活动2个方面探讨了影响植被覆盖变化的主要原因.结果表明,2000—2016年陕甘宁黄土高原区植被覆盖度呈上升趋势,而在空间上表现为由东南向西北逐渐递减的变化规律;超过50%区域的植被有明显增加,且主要集中在陕西黄土高原区,其余大部分地区植被变化不显著;极端气温对植被生长有明显抑制作用,而相对适宜的温度(9～10℃)会促进植被生长;降水与植被INDV的相关性以300mm等降水量线为界,以北表现为负相关,以南则呈正相关.研究结果可为当地的生态环境保护、生态系统恢复和可持续发展提供理论依据.     

陕西榆林地区植被退化与沙漠化趋势分析

以陕西榆林地区MODIS I_(NDV)(2000—2015年)和气温降水(2000—2014年)数据为基础,结合混合像元分解模型、线性趋势法、相关系数等方法,分析了植被覆盖度变化、植被退化、沙漠化过程和气候的驱动作用.结果表明,榆林地区植被覆盖度呈显著的线性增加趋势,年递增率为2.29%,增加速率呈现出自南而北、自东向西的递减过程.植被退化以变化不明显和改善为主,占区域总面积的99%以上,重度、中度和轻度退化范围主要局限在行政中心城区及其附近区域.沙漠化过程分为两个阶段,2000—2013年重度沙漠化面积大幅减少,中度、轻度和潜在沙漠化面积缓慢减少,而非沙漠化面积大幅增加;2013年之后,非沙漠化面积减少,而重度、中度、轻度和潜在沙漠化面积增加.空间分布上,榆林西部、西南部县区是轻度以上沙漠化主要分布区域,2000—2013年该区域出现逆沙漠化过程,但2013之后又出现沙漠化趋势,应加强监测,应对其未来可能变化.榆林地区F_(VC)与气温呈负相关关系,与降水呈正相关关系,即在全球气候变暖过程中,随着气温的升高,该区域植被可能朝着恶化的方向发展,而降水的不确定性增大,又使得该区域植被在未来具有很大的波动性和不确定性.总体上,榆林地区2000—2013年植被覆盖度增加,植被退化减少,出现逆沙漠化过程,但2013年之后出现相反情况,需加强监测.     

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%。     

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.     

2000～2015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。     

多源长时序数据分析泰山风景名胜区NDVI 时空变化及其影响因素

为研究风景名胜区植被时空变化及其影响因素,以泰山名胜区为例,基于1988—2018年长时序的Landsat影像数据,计算研究区NDVI,分析植被覆盖的时空变化特征,并结合气候、旅游等数据探索影响区域植被变化的因素.研究发现:1988—2018年间研究区植被整体呈波动下降趋势.空间上,植被退化的面积大于植被增长的面积,在主要景点及旅游路线附近,NDVI明显降低.影响因素方面,气候对植被覆盖度的影响不显著;旅游活动的影响表现为研究区内游客人数逐年上升,旅游活动增强,NDVI呈下降趋势,旅游活动是NDVI随时间变化的主要因素.     

基于MODIS NDVI的秦岭地区植被覆盖变化研究

目的利用重建后的NDVI时间序列数据研究秦岭地区植被覆盖变化。方法利用非对称高斯拟合算法(AG)对秦岭地区2000—2009年MODIS NDVI时间序列数据重建,计算生长季NDVI均值、变异系数及变化趋势,分析秦岭地区2000—2009年植被的时序稳定性和变化趋势。结果①分布于秦岭山区腹地的森林和山间沟谷的灌木植被的时序稳定性较高,而分布在研究区西北部、秦岭北坡、居民聚集地周边农林混合植被,受人类活动的影响,年际波动较大;②研究区西部、东部、秦岭山区腹地,农田覆盖区域改善趋势明显。山区的森林植被和山间沟谷的灌木植被有一定程度改善趋势,但相对稳定。主要城市周边区域的植被呈明显退化趋势,以西安市的周边最为明显。结论秦岭地区植被生长状况整体呈现改善趋势,植被时序稳定性与其跟人类聚集区之间距离呈现明显的逆向分布,说明人类活动对秦岭地区植被波动影响较大。     

基于RS与GIS的麻阳河黑叶猴自然保护区植被覆盖动态变化监测研究

为了研究麻阳河保护区植被覆盖度变化情况,采用2004、2007、2010年多源遥感影像的NDVI数据,运用arcgis软件计算出保护区植被覆盖度,分析麻阳河保护区植被覆盖度变化情况。结果显示,2004～2010年保护区植被覆盖变化总趋势是低、中低植被覆盖度往中、中高植被覆盖度转化,占保护区总面积的69.04%。受到保护区下游彭水电站施工影响,只有9.17%的中高植被覆盖度转化为中低植被覆盖度。保护区森林、灌丛植被覆盖面积大,植被覆盖度趋于正向转换,呈良性恢复趋势。