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.     

雅江流域多源遥感驱动的SRM模型精度影响因子研究

利用多源遥感数据驱动SRM模型模拟雅鲁藏布江4个不同水文站控制流域的融雪过程,分析流域特征(面积、地形地貌因子、植被类型)、模型输入变量(气温、降水、积雪覆盖率)对遥感驱动SRM模型模拟精度的影响.研究表明:遥感驱动的SRM模型在雅鲁藏布江研究区域模拟精度较高,NSE系数达到0.83以上;但其精度受流域面积大小的影响,具有尺度阈,在一定面积尺度上模拟精度最大,流域地形越复杂,其模拟效果越差;植被覆盖类型影响融雪径流过程的模拟,进而影响模拟结果;模型3个主要输入变量气温、降水、积雪覆盖率对遥感驱动的SRM模型的模拟精度同样有很大程度的影响.研究结果对资料匮乏的高海拔地区水资源利用具有重要意义,同时可为遥感驱动的SRM模型的推广应用提供有效支撑.