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。     

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.     

黄土高原极端降水变化及其对植被覆盖度影响

全球变暖背景下,黄土高原极端降水事件频发,对社会经济及植被生态产生了重要影响,研究黄土高原极端降水变化特征及其对植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)影响,可为生态环境保护和区域可持续发展提供科学支撑。基于2000—2020年黄土高原64个气象站点逐日降水数据和MODIS NDVI数据,采用趋势分析、相关分析等方法,分析了黄土高原地区极端降水和FVC时空变化特征及极端降水对FVC的影响。结果表明：2000—2020年黄土高原地区总降水量P_RCPTOT、中雨日数R_10mm、大雨日数R_20mm、强降水日数R_25mm和降水强度S_DII均呈显著上升趋势(P<0.05),区域西部和北部强降水总体增加,但区域南部呈干旱化。2000—2020年黄土高原FVC总体呈显著上升趋势(P<0.05),集中分布在区域中东部,占区域总面积的32.00%;显著下降趋势主要分布在南部少部分地区,仅占区域总面积的4.91%。2000—2020年黄土高原地区F...     

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。     

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%。     

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,呈现出小幅度的波动增加趋势,年均增长率为0.12%;高覆盖度和中高覆盖度等级面积合计占研究区总面积80%以上.2) 研究期内县域植被覆盖度变异程度总体上稳定,植被稳定型面积占研究区总面积的82.84%,植被改善型面积大于植被退化型,其占比分别为13.07%和4.08%,能够在很大程度上对维护区域生态安全发挥重要作用.3) 随着高程的升高植被退化型先减小后增加,在大于1 250 m的高程内为主导类型;植被稳定型先缓慢增加后逐步减少,在500～1 750 m高程内优势明显;而植被改善型呈不断减少趋势,仅在小于500 m高程内呈优势分布.坡度对植被退化型分布的影响较大,在0°～15°范围内优势程度最明显,当坡度大于25°时植被稳定型和改善型呈现出一定程度的优势分布.不同坡向上植被变化显著,随着坡向由阴坡转向阳坡,植被改善型分布增加,而植被稳定型分布减少.该研究能够在一定程度上为国家重点生态功能区县域生态环境治理及生态保护提供有效的参考和借鉴.     

重庆植被覆盖度时空演变及驱动力地理学探究

为了分析2000年以来重庆市植被时空变化情况及其驱动力作用性质,基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分模型、差值法、均值法、一元线性回归模型研究重庆市2000—2015年遥感影像的植被覆盖度年、季时空演变特征,并利用地理探测器分析气温、降水量、人口密度、国内生产总值(gross domestic product, GDP)等因子对植被覆盖度的交互影响作用,及重庆市植被适宜性生长区域。结果表明:2000—2015年重庆市植被覆盖度季节均值呈春季到夏季增加,夏季到冬季减少的趋势;低覆盖度、中低覆盖度和中等覆盖度呈春季到夏季减少,夏季到冬季增加的趋势。2000—2015年重庆市植被覆盖度总体趋于改善,植被覆盖度提升面积远远大于退化面积,植被覆盖度在空间分布上东部地区高于西部地区。影响因子对植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)影响的强度依次为:气温降水量人口密度GDP。人为因子和气候因子共同作用时,增强了对植被覆盖度的影响力。重庆市植被生长适宜性区域是年均降水量等级为1 383.3～1 567.6 mm、气温分区为5～10.2℃、人口分区为22.7～211.5人/km~2及年均GDP为17万～2 947.7万元/km~2的地区。研究结果可为重庆市生态环境治理和保护提供科学依据,丰富地理探测器模型研究成果。     

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。     

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。     

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.     

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Landsat时间序列遥感影像的合肥市FVC时空演化与分析

文章基于Landsat时间序列遥感影像，采用像元二分模型反演合肥市2008—2019年植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC),并利用马尔可夫转移矩阵与差值图像算法，定量分析2008—2019年合肥市不同等级FVC变化特征。研究结果表明：2008年、2011年、2013年、2015年、2017年、2019年合肥市平均FVC分别为60.9%、48.4%、56.0%、48.0%、63.0%、61.2%,年均FVC波动较大，但总体呈上升趋势；合肥市FVC变化以稳定区为主，主城区的外围FVC出现退化趋势，而长丰县、主城区及庐江县FVC增长明显；各等级FVC总体变化趋势为良性，未来FVC预计以增加为主；2008—2019年合肥市气温呈升高趋势，而降水量呈下降趋势，总体表现为“暖干化”,且这种趋势对合肥市FVC增加具有促进作用，其中年均气温是影响FVC演化的主要因子。     

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VCI的2003—2017年广东省干旱时空变化特征分析

为了研究近年来广东省干旱情况的时空变化特征，利用8天250 m分辨率的MODIS地表反射率数据，计算了2003—2017年广东省植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)，并以VCI为干旱指标，采用趋势分析、频率分析和MK检验等方法，对全省干旱的时空特征和趋势进行了分析.结果表明:广东省2003—2017年间的VCI整体呈现显著的上升趋势，80.3%以上区域的VCI变化趋势倾向率为正值，表示全省大部分地区旱情逐年减轻；全省大部分区域发生干旱的频率在0.2~0.6之间，以中旱为主(发生频率:0.2~0.4)，重旱较少出现(发生频率:0~0.2)；广东省总体干旱面积占比逐年降低，中旱和重旱面积占比也呈现下降的趋势；2017年与2003年相比，总体干旱面积占比减少了39.5%；总体上看，广东省近年来干旱严重程度在逐年减轻，干旱面积也逐年减少.     

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。     

海河流域近17年植被时空变化及其气候影响因素

为了分析海河流域近17年植被覆盖时空变化特征及其与气候要素的关系,利用2000—2016年MODIS/NDVI数据提取海河流域植被覆盖情况,采用一元线性回归趋势法对海河流域植被盖度空间分布和植被时序变化趋势进行分析,并通过对比2000、2009和2016年3期海河流域Landsat TM影像以及MODIS影像,对植被变化趋势结果进行验证.同时,结合海河流域2000—2016年降水和气温气象数据资料,对植被覆盖年际变化和气候变化进行相关性分析和趋势分析.结果表明:①海河流域整体植被覆盖较高,覆盖类型以高覆盖度(NDVI 0.7)为主,高覆盖度的面积占流域总面积的76.93%;②海河流域NDVI时序变化的多年平均值为0.76,总体呈上升趋势,线性增长率为0.027/10 a;③海河流域植被空间变化趋势以改善为主,轻微改善和明显改善的面积分别占流域总面积的32.45%和11.14%;④气候因子相关分析表明,降水是影响海河流域植被覆盖较为显著的气候影响因素,相关系数达到0.51.     

佛山市植被覆盖度的遥感估算及变化分析

选取2000和2007年两个时期的TM数据,利用基于NDVI的像元二分模型,估算佛山市的植被覆盖度,并分析其时空变化的情况.结果 表明,近8年来,佛山市的植被覆盖度总体上呈下降的趋势,并存在区域间不平衡的现象.较高植被覆盖区的面积减少了384.41 km2,变化率为27.26%,而较低植被覆盖区的面积和中度植被覆盖区的...     

高原山区小流域植被覆盖度演变时空格局

探究高原山区小流域植被覆盖度变化特征,为小流域生态保护和资源利用提供科学参考。选取1989—2017年贵州省黑滩河流域Landsat系列遥感影像,采用像元二分模型等方法反演流域植被覆盖度,探究植被覆盖度时空变化以及不同地貌植被变化特征。结果表明:1)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度由61.45%上升到67.49%,2011年后植被覆盖度上升最为明显;2)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度总体南高北低,其中1989—1996年、1989—2017年南部植被覆盖度上升相对较多;3)1989—2017年黑滩河流域中海拔丘陵区植被覆盖度较高,小起伏低山区植被覆盖度较低,小起伏中山区植被覆盖上升最明显。     

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。     

大连市植被覆盖度时空变化研究

城市植被覆盖度是评价城市生态环境质量的一项重要指标.研究选取Landsat影像为数据源,采用像元二分模型并结合GIS分析功能,将大连市植被覆盖度分为低、较低、中、较高和高5个级别,获得2000—2016年的大连市植被覆盖度分布图.研究发现:2000年、2007年、2011年和2016年大连市平均植被覆盖度分别为56.4%、58.6%、55.7%和56.9%,各时期覆盖度大于60%的面积约为总面积的1/2;大连市高植被覆盖度集中分布在大连市北部(庄河、普兰店、瓦房店);庄河植被覆盖度对整体水平有明显增高作用,市辖区、金州、瓦房店为降低作用;2000—2016年期间,植被覆盖度显著退化区域面积分别为348、444、366km~2,显著改善区域面积为1 268、555、840km~2.植被覆盖度的变化与城市的经济建设及"青山生态系统工程"等政策密切相关.气象因子在年尺度相和月尺度相与植被覆盖度均未呈现明显相关性,社会因子中人口密度和地均GDP均与植被覆盖度呈现显著负相关性.