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。     

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,...     

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.     

1990—2010年间我国北方农牧交错带植被覆盖度变化归因

以我国北方传统农牧交错带为研究区,以植被归一化指数(NDVI)表征地表植被覆盖度,对土地利用数据和降水量、气温等气象数据两大类影响因子进行相关性分析.研究发现:1990—2010年该地区主要土地利用类型发生了显著的相互转化,但占优势的仍是草地、耕地和林地,土地利用和景观结构未发生重大变化.研究期间,北方农牧交错带耕地、林地和未利用土地植被覆盖度均有所增加,草地植被覆盖度有所减少.植被覆盖度与年均降水量呈极显著相关性,1990—2010年农牧交错带降水呈减少趋势,植被覆盖度上升趋势明显.植被覆盖度与同期年均气温数据也呈现一定的正相关性,1990—2010年农牧交错带气温变化属于升温趋势,植被覆盖度上升趋势明显.研究表明北方农牧交错带植被覆盖度变化是在全球气候变化和人类活动的双重影响下发生的,土地利用变化和降水、气温气象数据两种因素对植被覆盖度的影响具有明显的地域性特征,土地利用变化因子的影响由于受政策和人类活动的参与而正逐渐占据着主导地位,而气候条件中,气温升高对植被覆盖度具有一定的正相关性,降水量因子在径流量充沛地区影响作用较弱,但在水源缺乏,人类活动干预较少农牧交错带西北地区仍然有着重要的影响作用.     

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。     

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。     

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 INDV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,20002016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...     

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。     

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TM影像的北京市北部山区植被覆盖度遥感动态监测

以监测北京市北部山区一延庆、怀柔和密云三区县10年间植被覆盖度变化为例,利用ETM／TM2001年和2010年两期影像数据,依据混合像元二分模型及NDVI估计植被覆盖度的理论方法,设计了模型应用技术路线,生成北部三区县两期植被覆盖度分级图及其统计数据,并对研究区植被覆盖状况进行时空动态变化分析。研究发现,2001年～2010年,研究区平均植被覆盖度总体呈上升趋势。该方法可快速、定量地反映研究区植被覆盖及变化情况,为研究区生态环境评价提供技术支持。     

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。     

基于像元二分法的白龙江流域植被覆盖度与滑坡时空格局分析

白龙江流域影响滑坡形成的主要因素包括地质构造、地形地貌、水文、气象、植被和人工干扰等,其中地表植被作为滑坡形成的主要外在因素对滑坡的形成和发展具有重要的作用,已引起学术界的广泛关注.以植被覆盖度为主要度量指标,选择2002,2005,2008,2011年4个时段的遥感NDV I值,在改进像元二分法的基础上,探讨了近10年来该流域地表植被覆盖度及其变化特征,并分析了其与滑坡点空间格局的关系.结果表明:该流域植被覆盖度总体变化微弱,但区域内部植被覆盖度变化具有明显的空间异质性,其中低覆盖区域覆盖度呈明显的增加趋势;而历年来,该流域植被覆盖度高的地区滑坡点密度均较低,滑坡点占总滑坡的20.6%,空间分布呈离散状态,而植被覆盖度低的地区滑坡密度较高,滑坡点占总滑坡的34.5%,空间分布主要呈聚集状态,说明白龙江流域植被覆盖度与滑坡点密度呈现负相关关系,植被覆盖度的高低是滑坡发生的一个主要影响因素.研究表明,近10年来,该流域低植被覆盖区域的植被覆盖度增加较快,说明在国家实施退耕还林还草政策后,该流域植被恢复较快,生态脆弱程度减轻,这将为地方防治滑坡灾害的发生起到积极的推动作用.本研究结论可为全流域制定宏观尺度上的滑坡生态防治策略提供科学依据.     

基于SPOT数据的海河流域植被覆盖度变化图谱特征

为了从时空结合的角度探讨1999—2013年15年间海河流域植被覆盖的变化轨迹和特征,基于SPOT/NDVI数据,运用图谱分析法对海河流域的植被覆盖度变化进行时空分析.结果表明:(1)1999—2004年的植被覆盖度变化图谱以植被覆盖度等级转好的图谱单元为主,其空间分布较集中,而植被覆盖度转差的图谱单元较少且空间分布较分散.(2)2004—2009年植被覆盖度变化的总面积减少;以植被覆盖度转差的图谱单元为主,其空间分布由上一阶段分散变为集中,而植被覆盖度转好的图谱单元在空间上由上一阶段集中变为分散.(3)2009—2013年,植被覆盖度变化的总面积得到回升,空间差异上植被覆盖度的变化与第1阶段相似,与第2阶段相反,皆以植被覆盖度转好的图谱单元类型为主,空间分布较集中,而植被覆盖度转差的图谱单元空间分布较分散.(4)1999—2013年,植被覆盖度变化图谱模式以稳定型主,说明植被覆盖度较稳定,其次是前期转换型和连续转换型,具有明显的时间阶段特征,所有图谱模式以中、高等植被覆盖度相互转换为主.研究结果可以及时准确地反映该流域植被变化状况,为海河流域生态环境保护提供科学指导.     

2001～2014年贵州省林草植被覆盖度时空变化及其与气温降水变化的关系

运用2001~2014年的MODIS-NDVI数据,结合同期气温与降水数据,研究贵州林草植被覆盖度在14年间的时空变化及其与气温降水变化的关系。结果表明:1)贵州林草植被覆盖度时空变化明显;空间上,植被覆盖度具有明显的经度带性分异,但无明显的纬度带性分异;时间上,植被覆盖度呈曲线上升趋势,由0.73提高到0.82;林草植被覆盖度变化主要发生在高植被覆盖度和极高植被覆盖度之间。2)伴随气温和降水的波动变化,贵州省林草植被覆盖度变化与降水改变有较明显的正相关性,但与气温变化没有明显相关性。3)就植被覆盖度变化与降水相关性的经向分异,可看出,在104.5°E以西地区,越往西,降水变化对植被覆盖度变化的影响越大;在104.5~109°E,越往东,降水变化对植被覆盖度变化的影响越大;在109°E以东地区,越往东,降水变化对植被覆盖度变化的影响越小。4)就植被覆盖度变化与降水相关性的纬向分异,可看出,在25°N以南地区,越往南,降水变化对植被覆盖度变化的影响越大;在25~26°N,降水变化对植被覆盖度变化基本没有影响;在26~27.5°N,越往北,降水变化对植被覆盖度变化的影响越大;在27.5°N以北地区,越往北,降水变化对植被覆盖度变化的影响越小。     

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...     

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.     

秦皇岛市2001—2020年植被覆盖动态变化及预测

本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感数据云端运算平台,利用1443景的Landsat Surface Reflectance(陆地卫星地表反射率数据)长时间序列遥感影像数据,使用归一化植被指数、像元二分模型、变异系数、线性回归分析和CA-Markov模型等方法监测秦皇岛市2001—2020年间植被覆盖度的动态变化,并预测了2025年的植被覆盖情况。研究表明：(1)2001—2020年,秦皇岛市20年间的植被覆盖度总体良好,整体上以中高植被覆盖度和高植被覆盖度为主,二者面积之和均达到总面积的65%以上;低植被覆盖度与中低植被覆盖度的面积之和均未超过20%。(2)河流、湖泊以及城区周边的植被覆盖度波动性较大,变异系数范围在0.8到3.2之间。(3)20年间秦皇岛市植被覆盖度明显变化的区域占57.7%,其中减少的区域占17.7%,增加的区域占40%,植被覆盖度基本保持不变的区域占42.3%,且人为因素仍是影响植被覆盖度变化的主要因素。(4)预测结果表明,秦皇岛市2025年仍以高植被覆盖度为主,占比达到47.4%,增长了0.9%,低植被覆盖度和中植被覆盖度分别减少了0.8%和0.4%,中低植被覆盖度和中高植被覆盖度均增长了0.1%。此研究可为秦皇岛市的环境治理、城市规划等工作提供数据参考和理论依据。     

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。