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.     

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。     

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。     

铜仁地区遥感反演与大气污染物VOCs耦合分析

基于铜仁地区大气污染物中的挥发性有机化合物(VOCs)网格化结果,结合Landsat8遥感反演温度和植被覆盖度,分析网格化后的VOCs空间分布特征和温度、植被覆盖度的耦合关系.结果表明:VOCs分布特征与温度、植被覆盖度分布特征类似,具有一定的耦合关系; VOCs排放量分布和温度分布以城区为中心点向四周逐渐降低,植被覆盖度分布以城区为中心向四周逐渐升高;温度与VOCs呈正相关且相关系数为0.419,城区和郊区分布非常明显;植被覆盖度与VOCs呈负相关且相关系数为-0.608.     

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。     

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。     

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。     

民勤县近30年植被覆盖度时空变化特征研究

植被覆盖度是荒漠化治理成效的重要指标，掌握植被覆盖变化为区域生态环境保护与治理提供科学依据，对区域可持续发展具有重要意义。基于美国NASA陆地卫星影像数据，利用像元二分模型和一元线性回归趋势分析法对民勤县1990—2020年植被覆盖时空变化情况进行定量分析。结果表明：(1)近30年，民勤县裸地面积较广，裸地面积占全域土地面积比重较大，未来区域生态环境建设任重而道远；(2)从总体上看，民勤县整个区域多年平均植被覆盖度呈上升趋势，裸地占比不断下降，低植被覆盖区占比明显上升，区域多年生态建设和修复工作取得了一定成效；(3)县域有92.256 3 km²的土地植被覆盖度呈明显退化趋势，有661.978 8 km²的土地植被覆盖度呈轻微退化趋势。明显退化区主要分布在苏武乡和三雷镇。轻微退化区主要位于腾格里沙漠和绿洲，其中，绿洲轻微退化区多围绕明显退化区分布，主要坐落于耕地和耕地及村庄的周边，撂荒地以及撂荒地和村庄周边应采取措施防治和改善土地荒漠化。西渠镇的北端、东湖镇东北边缘和收成乡东部的裕东公路两侧轻微退化区呈带状分布，是沙漠化潜在地带。     

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ENVI植被动态变化分析

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况和监测生态环境的重要指标,是用来研究区域或全球尺度水文、气象、生态等领域的基础数据,在各类相关理论和模型中得到了广泛应用。简要介绍了研究区域的行政、地质、气候和能源的概况,论述了研究内容、研究方案、技术路线、RS处理平台等,详细讨论了数据收集、数据预处理、植被指数（NDVI）提取、植被覆盖度计算、植被覆盖度分等及面积统计等研究方法,分析了统计结果和植被变化情况,并讨论了孝义市植被覆盖度,提出了发展建议。     

玉树县地震震后地质灾害易发程度评价

玉树"4·14"地震发生后,地质灾害发育密度明显递增。通过对研究区地质环境条件及地质灾害基本特征分析研究,选取了历史地质灾害发育程度、地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文条件、植被条件、降雨量、地震、人类工程活动等影响因素,建立了相应的地质灾害危险性评价指标体系,采用层次分析法,基于GIS技术平台,对玉树"4·14"地震震后地质灾害进行了易发程度划分。     

基于信息量模型的盘州市地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是区域灾害防治的前期工作。构建一个符合区域地质环境的灾害评价体系对评价结果的准确性和区域适用性起决定性作用。在对区域地质灾害调查分析后,选取降雨、坡度、岩性等8个影响因素,利用信息量模型对盘州市进行地质灾害易发性评价。结果显示:盘州市地质灾害主要分布在河流沿岸、靠近道路和断层相对集中的区域;易发性高和较高区域呈带状分布,占盘州市国土面积的38.62%;随易发程度的升高,各区域分布的灾害点数量增多,灾积比也逐渐增大,说明评价结果与研究区地质灾害分布的实际情况相符,分区划分合理。研究成果可为盘州市灾害防治提供参考。     

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.     

山地城市滑坡灾害空间分布特征及影响因素分析

针对山地城市滑坡灾害影响区域的不确定性,选择重庆市中心城区典型滑坡作为研究对象,利用最邻近指数、空间热点探测与核密度估计方法分析了历史滑坡灾害点的空间分布特征;并选择高程、坡度、坡向、地貌类型、土壤类型、土壤侵蚀、降雨、水系、地表覆盖、归一化植被指数(NDVI)、人口密度和道路等12个影响因素建立滑坡因子数据库,利用神经网络模型分析滑坡灾害空间分布特征的驱动因素,并定量计算各影响因子的贡献权重。利用受试者工作特征曲线(ROC)对模型进行准确性评估。最邻近指数结果表明研究区历史滑坡灾害点呈聚集型分布特征,空间热点探测与核密度估计均显示渝中区、沙坪坝区和巴南区北部是滑坡聚集程度最大的地区;在所有的影响因子中,人口密度、地貌类型和降雨对研究区滑坡灾害的空间分布影响最大,而坡向和道路影响最低。ROC曲线下面积AUC值达到0.917,表明该神经网络模型能准确反映出该地区滑坡影响因子的影响程度。     

西部地区地质灾害分布规律评价初探

根据灾害特点将西部地区主要地质灾害分为特殊土质灾害和工程地质灾害。对特殊土质灾害,对其分布面积及种类进行分析,得出了西部地区各省特殊土质灾害分布综合图。对工程地质灾害,根据其发生频次利用贡献加权法进行计算,得出了各种灾害的权重,将计算结果按照三级灾区划分工程地质灾害等级,得出了西部地区各省工程地质灾害相对等级灾区分布综合图,直观地显示了西部地区地质灾害分布规律及相对等级灾区的划分。     

马过河流域梯级开发对植被及景观格局的影响研究

以金沙江一级支流马过河流域为研究对象,在GIS支持下,分析水利工程建设前后(2002年～2013年)流域土地利用类型、植被覆盖度变化;应用缓冲区分析法,选取斑块密度、边缘密度、分维数、蔓延度、香浓多样性指数等对景观结构变化进行评价,分析了水利工程建设前后流域景观结构的变化.结果表明：流域内不同地利用类型均发生了变化,流域尺度上表现为人工表面、水田面积明显增加,草地、水体、灌木等面积明显减少,但流域主要植被类型未发生变化,仍以森林为主;高覆盖度植被分布面积有一定程度减小,但总体仍以中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度面积最大;2013年的斑块密度、边缘密度、分维数值均高于2002年,2013年蔓延度指数低于2002年,香浓多样性指数变化不大;水利工程建设使区域景观异质性增强,在水电开发缓冲区1 000 m范围内景观格局变化明显, 1 000 m范围外变化减弱.     

基于超效率数据包络分析-信息量模型的沧源县地质灾害危险性评价

沧源县地处云南高原,该区域由于地质环境复杂多变,构造活动频繁,加之降雨等诱发因素的影响,成为地质灾害多发区域,严重威胁人员生命与财产安全。为了综合评价研究区的地质灾害危险程度,选取高程、坡度、坡向、降雨量、断层距离、水系距离、道路距离、工程岩组8类评价因子,以研究区内192处地质灾害点作为样本,构建超效率数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)-信息量模型对研究区进行地质灾害危险性评价,划分低、中、高、极高4个危险性分区,引入接受者操作特征(receiver operating characteristics, ROC)曲线验证评价精度。评价结果显示,沧源县高、极高危险性分区占研究区总面积的54.2%,区内共分布有地质灾害点166处,占灾害点总数的86.5%,灾害点比与面积比的比值随着危险性的提高逐级递增,通过ROC曲线计算得到的曲线下的面积(area under curve, AUC)值为0.755。上述数据表明,基于超效率DEA-信息量模型的地质灾害危险性评价结果比较符合实际,评价精度较高,能够满足对研究区进行地质灾害危险性评价的需要。     

唐山南部沿海水资源开发引起的环境水文工程地质问题

唐山沿海地区是陆地、大气、海洋相交的地区,地质环境脆弱,是地质灾害高发区。对唐山沿海地区因不合理水资源开发而引起的一系列环境水文工程地质问题进行了深入研究,并且提出了唐山沿海水资源可持续利用措施,为唐山市生产力布局向沿海地区转移及其曹妃甸工业区建设提供了地质依据。