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...     

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．     

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。     

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。     

海河流域植被覆盖度变化的图谱特征及其地形梯度差异分析

为了从整体上了解1999—2013年间海河流域植被覆盖的变化情况及其与地形因子的关系,基于1999、2004、2009和2013年的SPOT/NDVI数据,结合图谱分析法,对海河流域植被覆盖度变化图谱的特征进行分析,并探讨了其在海拔、坡向、坡度和地形起伏度4种地形因子梯度上的差异.结果显示:(1)以高→高→高→高为主的稳定型是主要的图谱类型,海河流域1999—2013年期间植被覆盖度以高等为主,且较稳定.(2)海河流域不同地形梯度上均以高→高→高→高为主的稳定型图谱分布最广泛;植被覆盖度呈明显变化的图谱类型主要集中在200 m的低海拔与1 000~2 000 m的中高海拔、中低地形起伏度(0~200 m)、0~6°的平坡与缓坡、阴坡与半阴坡.变化特征以中、高等植被覆盖度相互转换为主,且具有明显的时间阶段性.研究结果可以较好地反映该流域植被覆盖度变化在不同地形因子下的状况,为海河流域生态环境保护和未来合理开发提供科学指导.     

基于MODIS-EVI的四川省2000—2020年植被覆盖度地形分异研究

【目的】定量分析四川省2000—2020年的植被覆盖度地形分异特征,以便从宏观上了解区域植被覆盖变化情况。【方法】借助于Google Earth Engine平台,以MODIS-EVI和地形地貌数据为基础,运用变异系数和分布指数结合GIS空间分析技术对四川省2000—2020年的植被覆盖度变化进行分析。【结果】2000—2020年四川省植被覆盖度波动变化以轻度波动类型为主,然后依次为稳定、中度波动和重度波动类型,它们的占比分别为55.28%,25.55%,13.96%和5.21%。在高程小于或等于1 500 m和大于5 500 m,坡度小于或等于15°,坡向为东北坡、东坡、东南坡和南坡,地貌为台地、丘陵、小起伏和中起伏山地区域,植被覆盖度波动变化以稳定类型分布为主;在高程范围为>1 500～2 500 m区域,植被覆盖度波动变化以轻度波动类型分布为主;在高程范围为>2 500～4 500 m,坡向为西南坡、西坡和西北坡,地貌为大起伏山地区域,植被覆盖度波动变化以中度波动类型分布为主;在高程范围为>4 500～5 500 m,坡度大于15°,坡向为平地、北坡,地貌为平原...     

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,...     

基于数量化理论Ⅰ的吉林东部植被覆盖驱动力

植被覆盖与自然演变和人类活动存在着复杂的响应关系,建立这种复杂关系的多元统计模型并找出影响植被覆盖的主要驱动力,对植被的种植和保护具有重要意义.本文在RS和GIS平台支持下,把数量化理论Ⅰ模型用于吉林东部植被覆盖驱动力研究,分别选取自然因素数据(高程、坡度、坡向、温度、降水量和河湖分布数据)和人为因素数据(人口密度和城镇变化强度)共8个因子,建立植被覆盖与各驱动因子相关关系的数量化理论Ⅰ模型,分别从全区和流域划分的角度分析影响植被覆盖变化的主要驱动力,结果表明,全区和各流域建模精度均较高,而且各流域分析和全区分析得出的结果基本一致:在研究区内地形因子中的高程和坡度对植被覆盖的影响较大,是影响植被覆盖的主要驱动力.     

基于Pleiades影像的东北黑土区沟蚀分异特征研究

以Pleiades遥感影像为数据源,获取东北典型黑土区2013年的侵蚀沟分布数据,并根据研究区范围内1∶10 000的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据提取坡度、坡向和坡形等地形因子,探讨了各地形因子影响下的侵蚀沟密度与强度规律,全面分析了东北典型黑土区沟蚀分异特征.结果表明:研究区内侵蚀沟总体分布较均匀,但在东北部地区侵蚀沟分布较密集;沟壑密度与强度随坡度的增加总体上呈先增大后减小的趋势,在5°~10°范围内沟壑密度与强度达到最大;研究区中西南、南以及东南三个坡向上的沟壑密度与强度远大于其他坡向,东北和北坡沟壑密度与强度最低;研究区内凹形坡侵蚀沟发生的概率几乎是凸形坡的2倍,直线坡沟壑侵蚀发生的概率最低,且研究区沟蚀密度和强度均与地形具有相关关系.     

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.     

1995—2014年北洛河流域植被恢复的地形分布特征

以1995， 2007和2014年Landsat TM影像为数据源，计算归一化植被指数(NDVI)，分析退耕还林政策下北洛河流域植被的恢复程度.结果表明，流域三年平均植被覆盖度分别为:46.4%， 63.4%和73.4%.上游吴起、志丹等县所在丘陵沟壑区增加态势最明显，三年平均植被覆盖度分别为20.2%， 41.64%， 51.2%.系统分析流域上游丘陵沟壑区植被恢复在地形上的趋势变化.结果表明:不同高程、坡度和坡向分布带上均表现出植被覆盖度随着时间进展呈现明显好转态势.     

基于RS和GIS的土壤侵蚀量估算方法研究——以陕西省杏子沟流域为例

土壤侵蚀量的估算是土壤侵蚀研究的核心问题之一.本文以陕西省杏子沟流域为例,通过对影响土壤侵蚀地形、植被因子的研究,探讨了利用遥感技术和地理信息系统手段对土壤侵蚀量进行估算的方法和技术路线.在地形信息的获取方面,利用数字高程模型,派生出地形坡度、坡向、相对高度等要素;在植被覆盖度的提取中,采用遥感技术与非遥感手段,分析了植被类型对土壤覆被变化的指示作用.利用修正后的通用土壤侵蚀模式,模拟了小流域土壤侵蚀模数的空间差异,计算了土壤侵蚀总量,具有重要的理论意义和实践意义.     

基于DEM对土地利用类型时空分布的影响研究——以抚河流域为例

为了研究土地利用现状以及地形因子对土地利用类型分布的影响,以抚河流域为研究区,采用数字高程模型(DEM)及2010年和2017年2期的Landsat遥感影像,通过Google Earth和监督分类最大似然法,结合目视解译,获取了抚河流域土地利用现状;运用ArcGIS进行空间分析获取了不同高程、坡度和坡向的土地利用分布情况。结果表明,耕地、水域、建设用地等主要集中分布在高程低、坡度相对平缓地区,这几类土地利用面积随着高程和坡度的上升而减少;林地面积的分布呈现出随高程和坡度上升而增加的趋势;坡度对土地利用类型起着制约作用,坡向对土地利用类型影响整体较弱;对抚河流域土地利用现状、土地利用分布与地形因子方面的研究,为当地建设生态文明示范区提供一定的参考价值。     

2000-2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列.通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系.结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势.对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关.     

地形因子对人口空间分布影响分析——以黄山市为例

利用黄山市人口统计数据(2000年)及地形数据,就地形因子与人口空间分布的关系进行定量分析.结果表明:海拔、坡度和坡向对人口空间分布都有显著的影响.海拔的影响表现在海拔400m以内人口密度变化显著,海拔400m以上人口密度变化平缓,海拔与人口密度呈混合函数关系.坡度的影响表现在从0°到10°内人口密度显著递减,从10°到40°人口密度递减平缓,呈Inverse函数关系.坡向的影响表现在不同坡向上的人口密度有显著差异.在此基础上,通过建立基于海拔、坡度和坡向的地形因子指数模型,定量分析地形因子对人口分布的影响,结果表明地形指数与人口空间分布呈对数函数关系.     

数字高程模型中插值算法对坡度和坡向的影响——以历山山区为例

数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)是地表形态的数字化表达,其他地形因子如坡度,坡向等可在DEM的基础上提取.文章以山西省运城历山山区为研究区域,数据源取自样区的1∶5万的航拍地形图,利用ArcGIS软件,对比四种插值算法,反距离权重插值,样条函数插值,克里金插值和TIN(不规则三角网)插值算法所生成的DEM在提取坡度、坡向上的差异.研究结果:对于不同的插值算法,所提取的坡度在第1~10级(0°~30°)之间差异较大,所提取的坡向差异主要在正北方向,而且TIN算法产生的平地面积大于其余3种算法.     

土地利用现状与地形因子关联关系研究——以杭州市为例

地形是土地利用空间格局形成的基础.本文以杭州市为研究区域,通过对多时相TM/ETM+影像进行分类得到2010年土地利用数据,利用研究区2010年土地利用数据和DEM数据,分别分析了高程、坡度和坡向三种地形因子与土地利用空间格局的关系,研究了各土地利用类型在高程和坡度联合影响下的分布指数特征,确定了各种土地利用类型的高程—坡度优势分布组合以及优势分布区域.此外,根据土地利用类型在各地形因子级别下的数量和结构差异量,提取了各级地形因子下的主导土地利用方式,通过分析发现一些类型的分布特征导致了相应的土地利用变化趋势.     

近30a思茅坝区植被覆盖度变化及其影响因素

坝区是亟待系统研究的云南高原特殊的自然地理单元,植被覆盖度的动态变化是其重要研究内容之一.以云南思茅坝区为研究对象,收集Landsat系列遥感数据,结合气象站点的标准气象数据,辅以ENVI 5.1和ArcGIS 10.2进行NDVI提取、空间统计分析及相关分析等一系列操作,探讨思茅坝区1990-2017年间的植被覆盖变化特征和气象等影响因子的关系.结果表明:(1)近30a间思茅坝区的植被覆盖度增加速率为1.01%/a,减少速率为1.53%/a,总体植被覆盖度呈下降趋势,对应面积分别占比为27.36%和41.33%;植被覆盖度下降面积基本维持在29%~34%之间,没有发生变化的稳定在29%~34%,2010-2017年时段增长最快,2000-2010年时段大幅度骤减,其他时段未发生大范围变化.(2)思茅坝区植被覆盖度与气象因子中的平均水气压相关性较好,近年人类活动对其植被覆盖度变化也向正面效应转变.     

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CF-PCCs模型的维西县滑坡致灾因子敏感性分析

为了深入了解滑坡的成灾背景，减少灾害造成的生命财产损失，以云南省维西县为研究区，选取了高程、坡度、坡向、降水量、距河流距离、工程地质岩组、距断层距离、植被归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和道路密度9项致灾因子，利用确定性系数（Certainty Factor,CF）-皮尔逊积矩相关系数（Pearson Product-moment Correlation Coefficient,PCCs）模型对致灾因子进行敏感性分析，并对分析结果的准确性进行了验证.结果表明：(1)因子敏感性由高到低分别为坡向、河流、高程、降水量、断层、道路、坡度、工程地质岩组和NDVI；(2)敏感性最大的因子类别包括：高程为1 486～2 600 m，坡度为0°～20°，坡向为半阳坡，降水量为782～1 178 mm，距河流距离为0～300 m，工程地质岩组为极软岩，距断层距离为2 400～3 200 m,NDVI为-0.169～0.039，道路密度为80～117 km/km2；(3)CF-PCCs模型精度高，数据分析结果可靠，该方法可为滑坡敏感性分...