基于遥感数据的广西植被变化特征分析

基于遥感数据,以线性回归方法分析广西2006~2017年间植被NDVI(normalized difference vegetation index)变化趋势,探讨植被变化特征。主要结论有:(1)广西植被覆盖状况良好,植被NDVI呈上升趋势;高植被覆盖面积最多,低植被覆盖面积最少;阔叶林、针叶林植被覆盖高。(2)广西植被大部分呈稳定状态,极少数地区变异剧烈;百色市植被处于非常稳定状态的面积最多,南宁市植被变异剧烈的面积最多。(3)针叶林、阔叶林、灌丛和草丛的植被NDVI呈轻度增加,栽培植物基本不变。(4)2007~2016年广西植被NDVI整体上增加的面积大于减少的。植被基本不变主要在崇左及贺州的西部区域;植被轻度减少分布在左江沿岸、右江沿岸;植被轻度增加分布在河池地区;植被显著增加分布在南宁以及钦州部分地区;植被显著减少的面积极少。     

2001-2014年黄土高原植被覆盖对干旱条件的响应分析

目的 研究黄土高原地区植被覆盖的未来趋势以及干旱情况对其影响.方法 基于2001-2014年MODIS-NDVI数据以及气象站点月值数据,采用趋势分析、Hurst指数及SPEI标准降水蒸散指数等方法分析植被覆盖时空变化特征.结果 2001-2014年黄土高原地区植被覆盖呈波动增加趋势;在空间上,黄土高原植被覆盖呈增长和下降趋势的面积分别占85.15%和14.85%;黄土高原植被覆盖变化的同向特征稍强于反向特征;SPEI与植被覆盖二者出现了较为统一的突变点,且对植被覆盖的影响具有较统一的滞后性.结论 黄土高原植被覆盖整体表现为上升趋势,降水与气温是影响黄土高原植被覆盖的主要因素.     

2001-2011年肯尼亚植被与降水时空变化特征及其相关性分析

利用2001-2011年间MOD13Q1-NDV I以及TRMM 3B43月降水数据,分析肯尼亚地区11年来植被NDV I与年降水的年际变化趋势及其相关关系.结果表明肯尼亚地区植被NDV I总体上呈轻微下降趋势,且存在着显著的空间差异,3.90%的地区植被NDV I显著增加,15.53%的地区NDV I呈显著减少.肯尼亚地区年降水量总体上呈轻微下降趋势,且存在着显著的空间差异,3.29%的地区年降水量呈显著或低度增加,19.05%的地区年降水量呈显著或低度减少,77.66%的研究区域年降水量基本无变化.肯尼亚地区的植被NDV I与降水有着很好的相关性,93.50%的区域植被NDV I和降水呈正相关,有41.67%的地区呈显著水平以上相关,6.50%的区域植被NDV I和降水呈负相关,仅有0.35%的地区呈显著负相关.     

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.     

黄土高原地区植被覆盖时空演变对气候的响应

利用GIMSS/NDVI数据对黄土高原地区1982—2003年期间植被覆盖变化的研究表明:黄土高原地区植被覆盖整体呈现增加趋势,并存在明显的空间差异.植被覆盖改善区域主要分布在河套平原、鄂尔多斯高原、兰州北部等黄土高原的北部地区,而退化区从西峰、延安向东到离石、临汾以至太原以西呈条带状分布.值得关注的是虽然20世纪80年代植被覆盖增加趋势明显,但90年代中期以来植被覆盖退化趋势非常显著.降水是影响黄土高原地区植被覆盖变化的重要因素,月降水量小于40—60mm期间,植被NDVI和降水量呈线性关系,但当月降水超过60mm之后,植被NDVI不再有明显的增长趋势.     

基于TM影像的伏牛山植被覆盖度变化研究

为研究伏牛山地区植被覆盖的变化情况,利用1991、2002和2011年三期TM卫星遥感影像,基于NDVI的像元二分模型,对整体植被变化趋势进行研究,并比较三期变化;同时结合数字高程模型对不同海拔的植被覆盖变化做对比分析;最后,分析气象因子的变化趋势.研究结果表明:(1)从分布上看,研究区整体植被覆盖状况较好.植被覆盖度随海拔的上升先增加后降低,临界点在海拔1 700¹ 800m之间.(2)从变化上看,21年以来,植被覆盖度呈增加趋势.海拔高度1 650m以下区域的植被覆盖度变化情况最为明显,这是由于人类活动主要集中在海拔较低的区域,而海拔高于1 650m的区域变化较小,受人类活动的影响较小.(3)从21年温度和降水变化来看,研究区域内植被覆盖度和温度的变化趋势并不一致,而和降水量变化的趋势有较高的一致性,具体表现为随降水量的增加,植被覆盖较好的Ⅳ级(F≥0.7)植被覆盖度区域面积增加.     

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。     

北部湾经济区植被覆盖变化特征及驱动因素

为了探究北部湾经济区近10年来植被覆盖变化规律及驱动因素,基于遥感数据、气象数据、海拔高程数据等,运用变异系数法、相关分析法,对研究区的植被变化进行定量分析。研究表明:(1)北部湾经济区植被覆盖好,年平均归一化指数(normalized difference vegetation index,NDVI)值在0.788~0.828之间,植被覆盖呈上升趋势;(2)植被增加面积大于植被减少的,草丛和针叶林植被增加的面积较多,不同区域植被覆盖趋势变化差异明显;(3)植被变异以轻度变异为主,红壤、石灰土地区的植被覆盖呈上升趋势;而砖红壤地区的下降;(4)植被覆盖随着海拔高度变化明显,呈波动上升→显著上升→下降的趋势。     

基于时序NDVI的江西省植被覆盖时空变化分析

基于NDVI时序遥感影像,分析了江西省1999年～2008年10年间的地表植被覆盖空间分布及其变化特征.研究表明,江西省10年来植被覆盖总体改善,但呈现出明显的空间分异性:西部和北部增长趋势明显,东部和南部部分地区以及部分城区呈退化趋势.结合土地覆盖分类数据分析发现,NDVI变化特征与土地覆盖类型密切相关,人类活动造成的土地利用类型变化是NDVI变化的重要驱动因素.     

呼伦贝尔植被覆盖时空变化特征及其与气候的相关性分析

基于长时间序列的遥感数据和气象数据,通过相关分析、趋势分析等方法,详尽分析了呼伦贝尔地区植被覆盖状况变化及其与气候的关系,得出以下主要结论:(1)20世纪80、90年代,呼伦贝尔以湿润气候区为主;进入21世纪后,气候呈现明显的暖干化趋势,尤其是大兴安岭林区北部、中部及东南部及呼伦贝尔草原的西南部地区湿润度指数呈显著减小趋势,半干旱和半湿润气候区在空间分布上占据了主要地位;(2)呼伦贝尔地区总体上表现出较高植被覆盖区面积减小、较低植被覆盖区面积增大的变化趋势,尤其是21世纪最初的十年,呼伦贝尔草原区的植被退化状况不容忽视,呼伦贝尔草原区中东部部分地区植被覆盖呈下降趋势;(3)呼伦贝尔草原西部、大兴安岭东南部农区部分地区的植被覆盖状况与湿润度指数呈正相关关系,而大兴安岭林区的中北部地区二者则呈负相关关系。     

松嫩平原西部植被覆盖动态变化研究

基于SPOT-VEGETATION NDVI资料,利用MVC和一元线性回归趋势模型等定量分析了我国松嫩平原西部半干旱区植被变化的时空特征.结果表明:1998—2006年研究区年归一化植被指数(NDVI)最大值从0.41下降到0.39,年平均NDVI减少了0.015;春季植被活动变弱,植被退化面积占区域总面积的57.33%,虽然在部分地区有所改善,但植被覆盖仍存在退化的趋势.     

基于时序NDVI的三峡库区植被覆盖时空变化特征分析

基于250 m 分辨率的MODIS-NDVI数据,从时间变化和空间变化两方面分析2000年～2015年三峡库区植被变化特征,运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明：16 a 来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长,年均增长率为0.17%,但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看,春季NDVI增长最快,其次是秋季和冬季,夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看,NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%,轻微增加占55.77%,增加区主要分布在库区的北部、东北部、东部及东南部.库区20个县(区)NDVI 呈显著增加的面积均大于显著减少面积,其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积均在800 km2以上,植被覆盖提升明显;忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差均低于30 km2,植被覆盖增加相对较慢.库区各类型植被的NDVI均呈上升态势,其中草地NDVI增长最快,阔叶林NDVI显著增加面积占其总面积的比例最高,灌丛NDVI显著增加面积在所有植被类型中最大,退耕还林还草和农业生产模式转型也促使农作物NDVI缓慢增长.     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

基于GWR模型的中国NDVI与气候因子的相关分析

在ArcGIS支撑下, 基于1982-2010年8 km分辨率的AVHRR NDVI及气温和降水数据, 应用最小二乘法和地理加权回归方法, 构建中国NDVI与气候因子的地理加权回归模型, 定量分析中国NDVI与气温和降水的相互关系, 获取各个回归参数的空间格局, 并将模拟结果与全局性回归结果进行对比。结果表明, 与线性回归模型相比, 地理加权回归模型的拟合效果显著提高, 拟合优度从0.3提高到0.6。气候因子对NDVI的影响具有空间异质性: 从北到南, 气候因子对NDVI的影响逐渐减小; 西北内陆等干旱荒漠地带, 气候因子对NDVI的影响较大。对中国大部分地区而言, 气温对NDVI的影响超过降水。各区NDVI与主导气候因子发生作用的特征尺度不同。     

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...     

2000-2015年广西北部湾植被NDVI时空演变及因子探测

为探测广西北部湾归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）的时空演变格局及其影响机制,本研究运用一元线性回归法、变异系数法和地理探测器分析等方法探究2000-2015年广西北部湾植被NDVI变化特性及其驱动机制。结果表明：（1）2000-2015年研究区植被覆盖状况良好,植被NDVI年均值为0.753,夏季和秋季多,春季和冬季少,呈缓慢上升的趋势;植被覆盖类型以中高级分类为主,面积占比超过60％,多分布在高山地区,中、中低级植被覆盖类型占比小,主要分布于沿海地区;（2）植被NDVI的稳定性存在明显地域差异,变异系数均值为3.9%,变异稳定区面积占比为48.55%,不稳定区占比为45.34%;（3）地理探测器探测发现气温是植被NDVI的主要解释因子,人为因子的解释力波动上升;因子两两交互作用后能增强单因子解释力,且存在线性与非线性两种协同效应;同因子中不同的分类对植被NDVI的影响不同,适度的分类等级范围能促进植被NDVI的增加。     

西北地区植被覆盖时空特征及其对气候变化的响应

目的定量分析西北地区地表植被覆盖的时间变化与空间分布,为其合理开展农业生产,进行环境保护和生态建设提供科学的决策依据。方法利用西北地区1982—2006年GIMMS-NDVI数据,以绿度变化率和偏相关分析法为基础,分析了西北地区不同生态地理分区NDVI的年际变化以及植被覆盖变化对气候要素在空间上的响应。结果近25年来,高原植被覆盖整体呈波动增加的趋势。各生态分区的NDVI均呈增长趋势,并且随着湿润程度和温度的降低,年均NDVI随之减小;1982—2000年降水量在减小,但减小幅度不显著;气温呈显著上升趋势,年均NDVI与气温的相关性较好。结论西北地区的东南部和西北部地区水热组合条件相对于中部地区较好;植被覆盖较好的区域,其改善的趋势明显,相反则不明显;西北地区东部水热组合条件向不利于植被生长方向转变,而西部向利于植被生长的方向发展。     

利用GPS反射信号监测植被生物量研究

针对传统植被生物量测量时空间分辨率较低等问题,研究了一种基于GPS卫星SNR信噪比植被生物量反演方法。将SNR数据进行多项式拟合得到直射分量并剔除,提取出SNR中的反射分量并分析振幅特征。根据植被与裸土情况下的振幅之比计算归一化振幅,与实测降雨量与有效反射区内的NDVI数据进行了对比,分析植被生物量变化趋势。结果表明：归一化振幅与实测数据具有较强的相关性,利用该方法监测植被生物量变化是可行的。该方法为高时空分辨率监测植被生物量提供了一种新的思路。     

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.     

BP神经网络辅助的GNSS反射信号NDVI反演

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是一种能反映地表植被生长情况和覆盖度的重要指标,针对如何确定研究区域归一化植被指数变化趋势的问题,提出一种BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号NDVI反演方法。从PBO观测网P037和P39站点信噪比观测数据提取的振幅参数作为输入值,归一化植被指数作为输出值,构建BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号植被指数反演模型,并与线性回归模型进行对比,实验结果显示:P037和P039站点振幅线性回归的相关系数为0. 700 3和0. 775 6,均方根误差为0. 062 2和0. 076 0,BP模型的相关系数为0. 802 3和0. 839 4,均方根误差为0. 033 6和0. 045 9,表明BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号反演模型获取的归一化植被指数优于线性回归模型,为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路,证明了该方法的可行性。