三峡库区土壤侵蚀和植被覆盖变化分析

基于Google Earth Engine平台,利用1987-2019年Landsat数据,合成30 m分辨率的三峡库区年度最大NDVI图像,通过像元二分法计算三峡库区年度最大植被覆盖度,分析植被覆盖度的时空动态;同时,利用修正通用土壤流失方程(RUSLE),估算三峡库区2000和2010年的土壤侵蚀量(T).研究结果表明:1)三峡库区1987-2019年植被覆盖度持续改善,植被覆盖度增加区域面积占三峡库区面积的75.35％,其中显著增加区域为39.26％.2)三峡库区土壤侵蚀模数(A)2010年为25.51 t·hm-2· a-1,比2000年减少28.22％,水土流失强度明显下降;2010年的水土流失面积为1.91×104 km2,比2000年减少27.38％;坡度＞15°区域的T超过整个区域T的86％,坡度＞25°的区域T超过整个区域T的60％,海拔为0～500m的区域T超过整个区域T的48％,海拔＜1500 m的区域T接近整个区域T的70％,这些区域均是三峡库区水土流失的重点治理区域.3)1987-2015年,降雨略微减少,气温有所升高,尤其是在人类植树造林等活动共同作用下,三峡库区植被覆盖度增加,土壤侵蚀减少.     

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。     

Landsat 9卫星影像预处理方法及应用——以南京市植被生态遥感监测为例

植被状况对生态环境有重要影响,特别是在城市生态环境中。该文以Landsat 9卫星特征为切入点,研究Landsat 9卫星影像的预处理方法及植被覆盖度定量反演方法。以江苏省南京市为例,利用Landsat 9陆地成像仪(OLI-2)影像反演植被覆盖度空间分布情况。监测统计结果显示,南京市植被覆盖度均值为60.17%。分区域统计显示,浦口区植被覆盖度最高,江宁区植被覆盖度次之,而六合区、市区(包括栖霞区、鼓楼区、秦淮区、玄武区、雨花台区和建邺区)和高淳区植被覆盖度相对较低。     

陕甘宁黄土高原区植被覆盖空间格局演变

在遥感和GIS技术的支持下,利用2000-2016年MODIS INDV数据,结合一元线性回归法和F检验分析了陕甘宁黄土高原区植被覆盖的空间格局及其变化趋势,并从气候和人类活动2个方面探讨了影响植被覆盖变化的主要原因.结果 表明,20002016年陕甘宁黄土高原区植被覆盖度呈上升趋势,而在空间上表现为由东南向西北逐渐递...     

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。     

基于OLI影像的植被覆盖信息提取技术研究 ——以南宁市邕宁区为例

文章以2017年10月28日南宁市邕宁区Landsat 8 OLI影像为数据源，利用ENVI5.3和ArcGIS10.2软件进行数据处理，将原始波段组合、主成分分析组合、衍生波段组合影像用极大似然估计方法进行监督分类，提取南宁市邕宁区的植被覆盖信息，并将分类结果在分类总体精度上相互对比，在空间和提取得到的植被面积数据上对比目视解译结果和南宁市统计年鉴提供的数据，最终确定提取植被覆盖信息的最佳波段组合。研究表明衍生波段组合提取的结果能较准确地反映南宁市邕宁区地表植被覆盖情况，为南宁市邕宁区绿地系统规划提供了参考。     

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。