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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于植被覆盖度的广西平果县植被动态变化研究

以广西典型喀斯特地区平果县为研究区,采用1990年、2000年、2010年的Landsat系列图像,基于像元-线性分解模型,提取并分析了近20年广西平果县植被覆盖度的总体变化特征.结果表明:1990年、2000年、2010年研究区平均植被覆盖度分别为60.80%、59.54%、74.30%,呈现出平稳并缓慢上升的趋势.1990-2000年,低植被覆盖度呈现上升趋势(0%～20%范围内增加2.22%);中等植被覆盖度呈现上升趋势(20%～40%增加0.18%);高植被覆盖度呈现降低趋势(60%～80%范围内降低1.65%).2000-2010年,低植被覆盖度呈现降低趋势(0%～20%的范围内降低5.65%);中等植被覆盖度呈现下降趋势(20%～40%降低6.58%,40%～60%降低7.71%);高植被覆盖度呈现增加趋势(60%～80%范围内增加0.49%,80%～100%增加19.45%).其中平果县各个乡镇的植被均处于恢复期,而恢复期较好的乡镇主要分布在研究区的北部和东南部,对于植被覆盖度较好的乡镇,应采取关键保护措施.     

黄土高原退耕区土地利用变化及土壤侵蚀分析——以宁夏泾源县为例

以黄土高原典型退耕区宁夏泾源县为研究对象,基于2000及2016年的土地利用和NDVI数据,运用地理信息系统方法,分析当地土地利用及林草植被覆盖的时空变化特征,在此基础上评估县域土壤侵蚀变化情况.研究结果表明:①2000～2016年泾源县耕地、草地面积减少,林地面积增加并成为区域优势土地利用类型,同时"草地-林地""耕地-林地"是最主要的土地利用变化类型,且其变化主要发生在8°～15°及15°～25°区域.②研究期内,泾源县林草植被覆盖度增加,植被覆盖度 75%的林草地面积增加了77%,且植被覆盖度变化最大的区域为15°～25°区域.③退耕还林工程实施后,泾源县土壤侵蚀面积减少了47%,年均土壤侵蚀量减少119. 64×10~4t,其中61%源于林草地土壤侵蚀量的减少.     

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。     

肯尼亚蒙内铁路区域植被覆盖度时空变化分析

通过分析长时序MODIS-NDVI数据,得到2000—2017年的植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC),使用相关性分析、变异程度分析等方法对肯尼亚蒙内铁路区域植被覆盖度进行时空变化分析.结果表明:①2000—2017年研究区域FVC值总体呈增加趋势,增速为0.02%/10 a;2013—2017年蒙内铁路修建期间该区域FVC值缓慢上升,从74.82%上升到了76%.②FVC的总体特征为内罗毕国家公园、察沃国家公园以及蒙巴萨周边低海拔区域植被覆盖度较高,FVC值保持在80%左右;蒙内铁路中段车站等中小城市的FVC值较低,在60%以下.根据2000—2017年FVC值稳定性表现为面积增加占44.04%,稳定占52.45%,减少趋势占3.51%.③2000—2008年时段,面积转移矩阵比值为0.87,表现出轻度的减少,2009—2013年和2014—2017年2个时间段比值均1,表现出植被覆盖度(FVC)有改善的趋势.     

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。     

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.     

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.     

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%。     

西安市植被覆盖度冷热点时空动态变化及其风险分析

水库等电力工程的修建和退耕还林政策在黄土高原特别是黄河中游地区的实施,有效地减轻了水土流失现象,并改善了生态环境,研究该区域典型城市的植被覆盖度的动态变化及其风险状况对于新时期黄河流域生态环境高质量发展具有重要意义和价值。本研究基于冷热点分析理论的Getis-Ord G~*统计量、Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和Pettitt检验法,识别了西安市2000—2013年植被覆盖度的冷热点分布,捕捉了植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量的变化趋势和突变点,采用概率分布函数分析了植被覆盖度冷热点发生的概率风险大小。结果表明:1)西安市植被覆盖度存在冷热点,且多年平均植被覆盖度热点和冷点占全市总面积的5.27%和13.91%;2)海拔较高的山区和海拔较低的城区周边植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量呈现显著减少,海拔较低的蓝田县北部和临潼区南部呈现显著增加,分别占全市总面积的15.93%和12.89%,未来在城区、蓝田县北部和临潼区南部植被覆盖度可能会呈现高值聚集的状态;3)西安市植被覆盖度Getis-Ord G~*统计量在2004—2008年发生了突变,集中在蓝田县北部和临潼区南部以及城区周边;4)周至县山区、鄠邑区山区和长安区山区等高海拔地区出现热点区域的概率较高,城区和蓝田县北部、临潼区南部低海拔区域出现冷点的概率较高。林业生产活动和城市园林绿化等人类活动的增加对植被变化具有显著影响。研究成果有助于进一步了解西安市植被覆盖变化情况,可以为下一步加强生态环境治理和绿化工作以及降低植被退化风险提供科学依据。