长株潭核心区植被覆盖度动态监测与分析

以2000年Landsat5、2013年Landsat8两个时相遥感影像,利用像元二分法模型反演获得2个时期的植被覆盖度,并通过研究区域内2期植被覆盖度的时空变化特征、近13年的区域植被覆盖度转移矩阵、植被改善/退化状况及驱动力,定量分析了长株潭核心区13年植被覆盖度的时序变化和空间分布特征.研究结果表明:长株潭核心区近13年植被覆盖度保持总体稳定并有所改善,平均覆盖度由2000年的0.573 9上升到2013年的0.601 5,植被退化区主要集中在长沙、株洲、湘潭3市城区及周边区域,另外长株潭绿心区植被覆盖度也有小幅下降;长株潭核心区植被覆盖与气候变化有一定关联,但人口增长、土地利用类型变化、城市化进程以及政策等人为因素是影响植被覆盖变化的主要因素.     

震区植被覆盖度动态变化及其受损研究——以芦山县为例

本文探讨了利用Landsat TM和ETM影像数据建立植被受损模型,评价了植被受损的程度,运用植被覆盖度估算的像元二分模型,估算了植被覆盖度,总体上评价了芦山县经过4·20地震前后的植被覆盖度的变化情况,同时分析了其空间分布特征。研究结果显示:①2009年至2013年芦山县平均覆盖度从75.47%降低到70.22%②两个时期植被都是以较高覆盖度为主,约占总面积的36%,其中2009年高覆盖度植被面积大量的减少,减少的高覆盖度植被主要转化成了2013年中覆盖度的植被③2009年~2013年以轻度减少和稳定为主,轻度减少区和稳定区占总面积的75.66%,剧烈减少区和减少区占总面积的9.68%。这说明2009年~2013年植被有较严重的退化趋势④植被覆盖度变化存在着空间格局差异,随高程、坡度、坡向的分布特征差异显著⑤通过植被指数构建的植被受损模型评价了地震造成的植被受损情况,其中重度受损的植被大多是滑坡、崩塌的区域。通过研究植被受损的等级和覆盖度的动态变化情况,揭示了地震灾害对地表植被的破坏状况,为灾区的生态恢复提供决策依据。     

基于RS的长株潭绿心区植被覆盖动态变化研究

以2000年、2005年、2011年3个时期的landsat5TM遥感影像为数据源,利用像元二分法模型反演三个时期的植被覆盖度,并研究3期植被覆盖度变化特征、植被覆盖度转移矩阵。结果表明:研究区植被覆盖状况良好,3期Ⅳ级和Ⅴ级植被覆盖度(f_c0.5)区域的面积和占总面积百分比均为79%以上。2000—2011年,研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,2000年平均植被覆盖度为0.78,2005年平均植被覆盖度为0.72,2011年平均植被覆盖度为0.70。     

海南省五指山市植被覆盖度估算

植被是生态系统的重要组成部分,以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础。本文基于像元二分模型,利用归一化植被指数(NDVI),通过1988年,1998年和2008年3个时期的TM遥感影像数据,计算出五指山市不同时期的植被覆盖度,生成该区不同时期的植被覆盖图,分析五指山地区植被覆盖度的时空变化。结果表明:五指山市在1988—2008年间,植被覆盖度变化明显,整个地区的平均覆盖度从72%增加到77.9%。     

2013～2021天津市静海区植被覆盖度时空变化分析

植被是地球生态系统能量循环中不可缺少的一部分,植被覆盖度是揭示某一区域生态环境演变特征的重要指标,与维持生态系统稳定等息息相关。基于天津市静海区2013、2017、2021年三景Landsat8 OLI影像,采用归一化植被指数NDVI与像元二分模型等方法对该区域植被覆盖度进行研究,并结合一元线性回归趋势分析法和转移矩阵分析法对该地区植被覆盖度的时空变化开展了分析研究。结果表明：(1)空间分布呈东北部低、西北、南部高的特点,其中南部的植被覆盖度最高;(2)植被覆盖度呈现先下降后升高的趋势;(3)研究区整体覆盖水平上升,但仍有少部分主要是向更低等级覆盖度转移,需要多加关注、协调发展。     

基于3S技术的多伦县植被覆盖度动态变化研究

利用2000年、2005年TM影像和2008年SPOT影像,对多伦县植被覆盖度进行研究。结果表明：2000—2008年植被低覆盖度减少了1410009km2,占2000年低覆盖度总面积的34．26％;中覆盖度增长了8倍;高覆盖度与2000年相比增长了11倍。由此看出京津风沙源治理工程成效显著？     

基于ENVI和GIS技术的龙川江流域植被覆盖度动态监测

在ENVI和GIS技术支持下,利用1989年、1999年、2007年的TM和2013年的ETM’遥感影像数据,运用归一化植被指数（NDVI）方法对龙川江流域植被覆盖度进行估算,并划分为5个不同盖度等级。根据盖度等级的空间分布特征,比较分析了龙川江流域植被覆盖度的变化情况。结果表明：龙川江流域植被覆盖度在1989～2007年呈逐渐增加趋势,2007～2013年又出现退化趋势。对龙川江流域植被覆盖变化的原因进行了分析。     

基于NDVI的乌拉特后旗植被覆盖度时空变化分析

提取内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗2006年、2010年及2015年3个时期的遥感影像,利用GIS软件计算了乌拉特后旗3个年度的植被覆盖度,同时对该地区植被覆盖在时间变化及空间变化中的状况进行了分析。结果表明:从时间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度整体呈增长的趋势。裸地及微植被覆盖度显著减少,低植被覆盖度和高植被覆盖度缓慢增加,中植被覆盖度在2010—2015年有显著增加的趋势。从空间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度逐渐递增并呈现东南部覆盖度高西北部覆盖度低的态势。阴山以南河套平原地区的高植被覆盖度及中植被覆盖度缓慢增加,阴山以北的荒漠及半荒漠草原的微植被覆盖度逐渐减少,到2015年时其植被覆盖度明显增加,转变为以低植被覆盖及中植被覆盖为主的态势,且出现零星的高植被覆盖度。     

北京永定河流域森林植被覆盖研究

利用1978～2009年间共6期TM遥感数据,采用归一化植被指数（NDVI）结合二值化分析方法确定植被覆盖度的阈值,对北京市永定河流域32年来的森林植被覆盖变化情况进行研究,揭示永定河流域森林植被覆盖变化的驱动力因子与作用机制．结果表明,永定河流域上游植被覆盖度较高,中下游覆盖度较低,整个研究时期内植被覆盖度呈现波动变化,1978～1987年间,植被覆盖度急剧下降,而1987～1995年间植被覆盖度略有提高,但之后又迅速下降,2000年植被覆盖度处于历年最低值,2000～2004年间植被覆盖度呈上升趋势,2004—2009年间植被覆盖度趋于平稳．驱动力分析表明,引起植被覆盖变化的主要驱动因素是人为因素,包括人类破坏和保护2方面,其次是气候因素,包括降水和温度,其中降水占主导地位．     

2010—2020年云南省植被覆盖度时空变化及其地形效应

利用MODIS数据,基于像元二分法估算植被覆盖度,应用趋势分析法和变异系数,分析了2010—2020年云南省植被覆盖度的时空分布和变化特征;结合SRTM DEM数据,分析了云南省平均植被覆盖度的地形效应.结果表明:①时间上,云南省月平均植被覆盖度变化呈"单峰"分布,植被覆盖度2月份最低,9月份最高;年平均植被覆盖度呈小...     

滇东南喀斯特石漠化地区植被覆盖度时空变化特征研究

植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和高度植被覆盖度为主,在空间分布上呈东高西低的特征,在时间变化趋势上,2000—2010年不同等级植被覆盖度由高水平植被覆盖转为低水平植被覆盖,植被严重退化,2010—2020年由低水平植被覆盖转为高水平植被覆盖,植被覆盖显著改善;3个时期的植被覆盖分布在坡度等级上存在明显的线性关系（R²>0.95）,植被覆盖度随坡度的增加呈升高趋势,在海拔梯度上随海拔的上升呈先减少后增加再减少的规律性变化。研究区植被覆盖度受降水与气温的共同影响,但与降水量的相关性更紧密。     

2011-2020年武威市植被覆盖度时空变化特征分析

基于武威市2011-2020年MODIS13Q1数据提取16d的NDVI数据,通过Arcgis像元统计工具计算得到年均NDVI数据,采用回归趋势分析法研究植被覆盖度时空变化、生态适应性和植被地域分布等主要特征.结果 表明:武威市植被地域分布特征明显,植被覆盖度整体呈自北向南递增趋势空间分布,高覆盖度主要分布在天祝县南部...     

基于混合像元分解方法的康保县植被覆盖度估测

以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像元分解方法结果最优,F为0.664,RMSE为0.127;三种方法都能较为精确地估测出康保县的植被覆盖情况,且与实测数据较为拟合,因此采用混合像元分解的方法进行植被覆盖度估测是完全可行的。     

浙江安吉县毛竹林高温干旱灾后林下植被调查分析

为了解高温干旱对毛竹林下植被数量特征、群落结构变化特点的影响及群落演变趋势,对2013年安吉县高温干旱受灾毛竹林林下植被进行了调查。结果表明:受高温干旱灾害影响的毛竹林的林下植被以喜阳类植物为主,平均盖度达0.95,物种丰富度为44,高度达1.20 m;而未受灾毛竹林的林下植被以喜弱光或喜阴类植物为主,平均盖度为0.72,物种丰富度为42,高度仅为0.66 m;受灾毛竹林一般位于立地条件较差的地区,经营效益低下,且受灾后毛竹林的自然恢复速率缓慢,而林下植被的自然生态恢复能力较强,并有较快地从低矮阴性或喜弱光的草灌逐渐向高大喜阳的乔灌木演化的趋势。     

洱海流域植被覆盖度遥感估算与变化分析

植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的一个重要参数,也是指示生态环境变化的重要指标之一.以洱海流域1990年和2006年TM影像为数据源,利用NDVI的像元二分模型法对洱海流域1990年和2006年植被覆盖度进行遥感估算,并进行变化分析.结果显示,近17年来洱海流域植被覆盖度总体上有所提高,无植被覆盖区域面积明显下降,高植被覆盖占全植被覆盖区域面积比大幅提高,二者面积比近50％;在空间分布上,洱海流域上游地区、东部部分地区植被覆盖度相对较低,对地区生态环境稳定构成重大威胁,将是今后洱海流域生态建设和整治的重点区域.     

沙地飞播造林植被变化的研究

飞播治沙是一项快速而有效的治沙措施,是沙质荒漠化土地植被重建与恢复的重要途径。我国的飞播治沙无论是研究水平还是生产规模,都已走到世界的前列[1,2]。毛乌素沙地是我国飞播治沙试验开始最早、成效最为显著的沙区之一[1],然而,沙区飞播用种主要是能够适应流沙环境的物种[3],飞播后随着沙丘的固定及表层土壤的形成,沙层水分状况也随之变化。为此,探讨飞播后植被变化情况,研究飞播植被维持年限在生产实践中有其重要的意义。项目基金:国家林业局天保工程科技支撑项目“盐池县飞机播种造林绿化荒沙技术示范”;国家重点科技攻关西部专项课题…     

长株潭城市群1997—2017年森林植被变化分析

通过1997、2007、2017年长株潭3市土地利用矢量数据、Landsant卫星影像数据以及湖南省森林资源调查数据的收集,运用归一化植被指数(NDVI)、植被覆盖度和差值植被指数(DVI)等三个参数的计算和统计结果来揭示长株潭城市群1997—2017年的森林植被生长状况变化、植被覆盖度变化以及植被主导发展趋势变化情况。结果表明:1997—2007年间,长株潭城市群的植被生长状态下降,植被覆盖度降低,植被主导表现为退化趋势。2008—2017年间,该区域的植被生长状态回升并超过上一时段,植被覆盖度升高,植被主导表现为明显的改善趋势。基于此,以建设长株潭国家森林城市群为契机,本文提出了优先保护现有森林资源,重点建设城区绿化,加强城市绿线和生态红线保护,平衡保护与发展关系的对策。     

南宁市兴宁区植被覆盖度变化分析

基于2008年ALOS和2010年"天绘一号"两期南宁市兴宁区遥感数据,应用NDVI像元二分方法得出研究区域的植被覆盖度情况,并与2010年林地利用类型图进行叠加对比分析。结果表明:南宁市兴宁区2010年植被覆盖度与2008年相比,中高植被覆盖度的面积增加,低覆盖度的面积减少;林地的植被覆盖度面积整体由高向低变化,由于林地面积的确定,林地对研究区域植被覆盖度的提高影响不明显。     

西藏定结县沙化土地封禁保护区沙地与植被演变特征研究

青藏高原是全球独特的生态地域,也是我国沙化土地最严重的三大地区之一,西藏地区荒漠化沙化一直以来是我国防沙治沙的重点和难点。选取西藏地区定结县作为研究对象,通过防沙治沙新途径研究,以建立沙化土地封禁保护区。结果表明,封禁3年后,封禁区植被盖度提升7.25%,主要由原生植被西藏锦鸡儿和人工植被藏沙蒿贡献,两者分别占总重要值和总优势度的86.1%、83.0%,对固沙作用贡献最大;流动沙地和露沙地减少16.6%,半固定和固定沙地面积增加5.9%,平缓区沙丘移动速度更快,平均速度15.5 m/a。以期为探索高原地区沙化土地防治和生态修复提供科学依据。     

小尺度样方植被覆盖度信息提取方法的探索

笔者在传统照像法的基础上,探索性地用数码相机在小尺度样方内拍摄不同分辨率的数码像片,用图像处理软件Photoshop提取植被覆盖度信息,在遥感软件ENVI下用非监督分类的方法对提取结果进行再分类。同时,在原像片的基础上构建验证样本,并对植被覆盖度提取精度进行了评价。结果表明,Photoshop提取不同分辨率的植被覆盖度信息精度较高,总体精度80％以上,Kappa系数在0．6以上,利用Photoshop软件对植被覆盖度信息提取是一种可行的方法。