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。     

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。     

广西南流江流域1986—2020年植被覆盖度时空变化及预测

为探究中国南方丘陵山地流域植被覆盖度长时序变化情况,基于1986—2020年Landsat系列影像数据,运用GEE(Google Earth Engine)平台计算植被覆盖度(fraction vegetation coverage, 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,流域植被改善面积(58.23%)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。GEE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。     

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。     

近15年宝鸡市植被覆盖度变化研究

目的揭示宝鸡市2000-2014年间植被覆盖特征及其动态变化情况。方法以宝鸡市2000年、2005年、2010年和2014年4个时相遥感影像为基础,依据归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法进行估算。结果 (1)从空间分布上看,宝鸡市2000-2014年间整体植被覆盖良好,总体上以中、中高和高植被覆盖度为主。(2)从时间动态变化上看,2000-2005年间宝鸡市植被覆盖变化不大,2005-2010年间出现了明显的改善,而2010-2014年间退化明显。(3)各行政区域植被覆盖度变化趋势具有明显的差异性。结论宝鸡市整体植被覆盖度高,2000-2014年间表现出先增加后减少的变化趋势,部分区域出现了明显的退化现象。     

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。     

安庆市2007—2016年植被覆盖度时空动态分析研究

植被覆盖度常作为检测植被状况的重要指标,因此可以通过估算植被覆盖度来对某区域的植被时空动态变化进行研究。本文对2007年和2016年两个时相的TM遥感影像进行遥感影像预处理操作,得到安庆市不同时相的植被覆盖图。利用植被指数法对安庆市2007年、2016年两个不同时相的植被覆盖度进行计算得到植被覆盖度数值,结合国家规定的植被覆盖度的划分标准对安庆市2个时相的植被覆盖度进行等级划分。最终结果显示,安庆市2007—2016年10年间的植被覆盖度变化较大,极低与低植被覆盖度等级的面积呈减少趋势,中、中高和高等级的植被覆盖度的面积明显增多,这说明10年间安庆市的植被生物量明显增多,生态环境得到改善。     

朱溪流域植被覆盖变化与居民点的空间关系

以南方红壤侵蚀区典型流域福建省长汀县朱溪流域为研究区,基于研究区2003年和2011年的SPOT-5遥感影像,运用像元二分模型计算得到两个年份的植被覆盖度数据.最后以居民点为中心,300 m为间隔向周围依次做缓冲区,进一步分析植被覆盖度与居民点的空间关系.结果表明:2003-2011年间,流域低覆盖度植被面积占流域面积的比例降低了22.29%,而较高覆盖度和高覆盖度植被面积比例分别增加了6.99%和17.3%;全流域以改善为主的植被面积达到2 416.65 hm2,占整个流域面积的53.85%.朱溪流域植被覆盖度明显提高,研究区域开展的水土保持工作显示出明显的成效.距离居民点0~1 200 m和2 100~2 400 m缓冲区范围内,植被状况以改善为主;而距离居民点1 200~2 100 m缓冲区范围内,植被覆盖有退化的趋势.随着居民点的距离增加,植被覆盖状况呈现出由好转差再转好的发展趋势.     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于高分六号数据的东海县植被覆盖度分析

为了对中国连云港市东海县地区植被进行植被覆盖度的研究及分析,以高分六号(GF-6)卫星数据为原始数据源,在归一化植被指数(normalized vegetation index, NDVI)和像元二分模型分析方法的传统研究基础上,进一步通过不同置信度法来获取像元二分模型数据中所对应的纯土壤像元(S_soil)值和纯植被像元(S_veg)值,从而对植被覆盖度进行遥感估测分析。结果表明：植被覆盖度的估测结果对置信度的取值非常敏感,在选取置信度时,应结合数据源的卫星特征、影像特征、地域特征等合理选择,置信度应控制在2%～10%;高分六号卫星影像能较好的估测出植被覆盖度,东海县植被覆盖等级主要呈西高东低的空间状态,这也为后续高分六号卫星在林业应用方面提供价值参考。     

基于RS和GIS的藏北地区草地退化动态监测与驱动力分析——以申扎县为例

该文运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,以1990年、2000年和2009年陆地卫星遥感影像为信息源,通过提取植被指数和遥感二分像元模型,估算了西藏申扎县不同时期的植被覆盖度.结果表明:在整个研究时段内,草地退化的面积在增加,从1990年到2009年,草地植被覆盖面积减少了92.88万hm2,占申扎县草地面积...     

山地新城土地利用/植被覆盖的时空演变规律——以重庆渝北区为例

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/植被覆盖时空演变规律,以重庆市渝北区为研究对象,利用遥感手段对渝北区1995—2020年历史影像进行解译,结合土地利用转移矩阵,城市空间扩张分异变化分析了渝北区6期的土地利用(land use and climate change, LUCC)时空演变特征;利用高光谱遥感影像分析归一化植被指数(normalized digital vegetation index, NDVI)的时空演变规律,定量评估了LUCC变化对NDVI的影响。结果表明：1995—2020年间渝北区城市建设用地不断扩张以占用农田为主;城市重心略向西南部移动,建设用地偏离紧凑,形状扩张往复杂化发展。渝北区NDVI在1995—2020年间以1%/a的趋势下降,所有土地类型的NDVI均减小;空间上整体呈先增大再减小趋势,2010年后西南部和中东部区域减小明显;夏季NDVI波动最大,冬季最小,夏季植被覆盖主要受气温的影响,秋季主要受降水的影响;四季的NDVI在空间均呈中部向南、北部递增的趋势,与城市空间扩张规律类似。气候波动对渝北区植被覆盖总变化的贡献率为14.22%,其中温度是气...     

云南大理苍山保护区植被覆盖度动态变化遥感监测与分析

大理苍山物种多样性丰富但生态系统相对脆弱,评估苍山植被覆盖度为改善苍山生态环境和物种多样性具有重要意义。利用ENVI遥感软件对大理苍山自然保护区的4期遥感图像进行处理,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),利用像素二分模型对大理苍山自然保护区的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的变化原因进行综合分析。结果表明:2001—2005年植被覆盖度从0.32上升到0.38,上升了0.06;2005—2009年植被覆盖度由0.38下降到0.35,下降了0.03;2009—2011年,植被覆盖度由0.35上升到0.45,上升了0.1。可见综合分析植被覆盖度的年际变化对大理苍山的植被保护和维护生物多样性具有重要的应用参考价值。     

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。     

重庆市沙坪坝区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。根据像元二分模型原理和归一化植被指数,利用归一化植被指数（NDVI）定量估算植被覆盖度的模型可以求得研究区域的植被覆盖度。本文根据该模型对重庆市沙坪坝区进行了植被覆盖度的遥感估算,结果表明,该方法简单易行。