基于遥感影像的七台河市植被覆盖度研究

及时、准确地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点,现选用七台河市1993、2000、2011年3期的TM卫星数据,使用ENVI遥感软件提取归一化植被指数(NDVI),根据像元二分法计算七台河市的植被覆盖度,利用Isodata分类方法对七台河市的植被覆盖度进行分等定级,最后得出七台河市1993～2011年的植被覆盖度分类图,定量说明该区域近20年间的植被覆盖变化情况。1993～2000年,植被覆盖度下降比较明显,2000～2011年植被覆盖有所上升,但仍未达到1993年水平。     

基于NDVI数据的双峰县22年植被变化研究

为研究双峰县县域最近20多年来的植被覆盖动态变化,选用Landsat卫星1996年、2007年和2018年3个时相遥感影像,通过影像几何校正、大气校正、影像拼接和裁剪等系列预处理后计算归一化植被指数（NDVI）,基于NDVI分级和差值法对植被空间分布及其变化进行分析研究。结果表明,全县植被覆盖空间分布呈现东高西低的规律;高、极高覆盖植被主要分布在北部、东部、南部边缘和东南群山之间,中、低覆盖植被主要分布在中部、西部的丘陵岗地中。1996-2018年22 a间,植被变化表现为随时间先退化后改善的趋势,总体以改善趋势为主,双峰县NDVI均值从1996年的0.532 1提高到2018年的0.705 7。前11 a植被变化以逆向变化为主,主要表现在:低覆盖植被面积增长了18.80%,中覆盖植被和高覆盖植被面积分别减少了21.96%、2.89%。后11 a植被变化以正向变化为主,主要表现在:低覆盖、中覆盖和极低覆盖植被面积分别减少27.27%、15.23%和5.34%,高覆盖和中高覆盖植被面积分别增长了27.34%和20.50%。后11 a间植被指数的增长幅度大于前11 a植被指数的减小幅度,反映出植被发生正向变化的程度要强于植被退化程度,反映了我国生态文明建设近十余年以来取得了较大成果。     

基于遥感影像研究商洛市植被变化

本文以商洛市两期3景Landsat影像为数据源,利用Arc GIS10.2计算归一化差值植被指数,采用差值法对商洛市及其各县2007—2017年植被覆盖度进行研究,并分析植被变化的原因。结果表明:2007年商洛市植被覆盖以低植被覆盖为主,所占面积为5122.65km~2,所占比例为26%; 2017年植被覆盖以中高植被覆盖为主,所占面积为10945.37km~2,所占比例为55.14%; 2000—2017年商洛市植被退化面积比改善面积少4408.50km~2,所占比例为22.21%,植被整体趋于改善; 2000—2017年商洛市各县植被覆盖呈明显的地域分异特征,商南县改善面积达1829.67km~2,植被覆盖情况良好,柞水县退化面积达1080.19km~2,植被退化严重,其余各县情况稳定。     

1988-2009年安县山区植被覆盖度变化动态分析

利用像元二分模型对1988年、1995年、2000年、2007年和2009年5期安县山区的影像数据进行植被覆盖度估算.通过植被覆盖度变化转移矩阵总体评价21年间安县山区植被覆盖度的变化情况,并定量分析1988-1995年、1995-2000年、2000-2007年、2007-2009年四个时段的植被覆盖度变化趋势.结果表明:(1)21年间安县山区的植被覆盖改善的面积为34706 hm2,退化部分的面积为36920hm2;(2) 1988-1995年间、1995-2000年、2000-2007年及2007-2009年间安县山区整体植被覆盖度等级提高的面积为39205、51014、54316和38813hm2,退化部分的面积分别为39563、45650、55422及44271 hm2.2007-2009年此时段受汶川地震影响,地表植被结构严重破坏.利用本文的方法可达到对植被覆盖度进行反演及对该县山区生态环境的保护和可持续发展做出贡献,从而达到创建和谐社会的目的.     

基于TM影像的代县植被覆盖度动态变化监测

以ERDASIMAGINE系统为操作平台,利用忻州市代县地区2000年和2007年两期TM卫星影像数据,通过对遥感图的几何校正,图像融合,监督分类等处理,对区域植被覆盖状况进行了提取和分析。结果表明：2007年低程度植被覆盖比2000年减少了6834．3hm2,中程度植被覆盖增加了2777．2hm2,高程度植被覆盖增加了4050．8hm2;人类活动和自然因素的变化均是代县地区植被覆盖变化的主要原因。研究表明,利用TM影像并结合erdas计算归一化植被指数NDVI,从而提取植被覆盖度的方法,可以快速准确地对区域植被生长状况进行动态监测。     

广西植被时空变化及其对气候响应

植被是生态系统中的主要组成部分,是连接土壤圈、大气圈和生物圈的纽带,植被的时空变化及分布影响着地球的水、碳等物质循环和光、热等能量循环。以遥感数据为基础,应用遥感图像处理平台和Arc GIS软件,提取广西壮族自治区2007—2016年的归一化植被指数(NDVI)值。通过一元线性回归方法、偏相关方法,对比分析不同地质类型、植被类型的NDVI值变化特征及其对气候的响应。结果表明,2007—2016年广西NDVI值在0.78~0.82之间波动变化,呈上升趋势,高植被覆盖区面积最大,低植被覆盖区面积最小;岩溶区植被覆盖得到改善,植被覆盖改善的面积大于退化的面积,其中NDVI轻度增加的比重最大;岩溶区和非岩溶区的NDVI变异程度以稳定为主;NDVI与降水、气温的正偏相关性与负偏相关性并存,呈负偏相关的面积大于正偏相关的面积。     

基于TM卫星影像数据的北京市植被变化及其原因分析

植被覆盖变化是全球变化研究的重要内容之一,由于NDVI与植被的分布密度呈线性相关,是指示大尺度植被覆盖的良好指标,因此在宏观植被盖度的估算中常被应用.利用1987年9月26日和2009年9月22日的Landsat TM卫星影像,以NDVI为桥梁,分别计算了北京市域的植被盖度和大于0.1的NDVI差值指数,北京市域与不同生态区域两个尺度对其植被变化情况进行了量化分析,结果表明,2009年与1987年相比,北京市极低覆盖度、中覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,其所占全市土地面积的比例从1987年到2009年分别降低了5.15％和0.54％和0.03％;而低覆盖度和极高覆盖度植被的面积比例则分别增加了5.71％和0.01％.大于0.1的植被差值指数统计结果显示,全市域植被质量以改善为主,全市植被发生改善变化的土地面积共919302.3 hm2,其中发生轻微改善的比例为28.31％,中度改善的为41.33％,极度改善的面积为30.36％;全市植被发生退化变化的面积326931.12 hm2,其中发生中度退化、轻微退化和极度退化的面积分别占到了退化变化土地面积的41.98％、43.20％和14.82％.从不同区域的植被差值指数看,植被发生退化变化最明显的区域为燕山山区北部、五环以内和五至六环间区域,这几个区域退化变化的植被面积占相应区域的面积比例分别达到了30.25％、58.17％和47.38％,而且均以严重退化与中度退化为主,两者合计的面积比例分别为15.79％、44.72％和34.19％.而发生退化变化面积比例最小的区域为太行山区和延庆盆地,其退化面积占该区域植被面积的比例分别为13.35％和17.02％,且退化程度均以轻微退化和中度退化为主,其面积比例介于5％-8％之间.从植被变化的驱动力看,目前还看不出北京这种植被变化结果与气候变化之间的直接关联.北京市植被变化的驱动力主要还是人为因素.这包括了区域性的大环境绿化生态工程建设(包括山区与平原区),城市绿化市政工程建设、平原区农业结构调整、新农村生态环境建设,以及由于降水而导致的山区河岸带变化等.其中河流水面变化对河岸带植被变化的影响范围在多年平均水面线外0-150 m范围内,0-100 m范围为受影响较大的区域.     

昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据

以昆明市主城区及呈贡新区为研究区域,其于1992年Landsat 5 TM、2001年Landsat 7 ETM+、2014年Landsat 8遥感影像数据,运用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,在ENVI 5.1、ArcGIS10.1软件的支持下,提取3个时相的植被覆盖度等级,定量分析了该地区的植被覆盖度变化情况.结果表明,昆明市主城区及呈贡新区植被覆盖等级以高植被覆盖为主;1992 ～ 2014年植被覆盖以高→中等、高→中高为主要转换类型;植被覆盖等级与环境、农业、城市建设政策息息相关.     

2000-2015年青海省植被覆盖的时空变化特征

【目的】以像元为基本单元,研究青海省归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,以揭示NDVI对气候变化的响应规律,分析青海省未来植被变化趋势,为青海省生态建设提供参考。【方法】以青海省2000-2015年的MODIS13Q1/NDVI为数据源,将反映趋势变化的Theil-Sen Median方法与检验趋势显著性的Mann-Kendall方法结合使用,研究青海省NDVI的变化趋势,并采用Hurst指数方法判断变化趋势的可持续性。【结果】1)青海省NDVI的空间分布整体呈从西北向东南逐渐增加的趋势。2)16年间NDVI整体呈增长趋势,增速为每10年1.5%,旱地及草原与稀树灌木草原增速最快,分别为每10年2.7%和2.3%。3)16年间青海省植被覆盖改善区域(60.51%)明显大于退化区域(17.87%),其中植被覆盖明显改善区占全省面积的21.26%,轻微改善占39.25%,轻微退化占15.75%,严重退化占2.12%,基本不变的占21.62%。4)青海省植被覆盖未来改善的区域占整个区域面积的62.23%,其中持续性改善占38.01%,由退化转为改善的占24.22%;植被未来有退化趋势的区域占18.30%,其中持续性退化占7.74%,由改善变为退化趋势的占10.56%;稳定不变的区域为8.43%;植被未来变化趋势不确定区域占11.04%。【结论】青海省植被覆盖变化受气候和人类活动的共同影响,大部分地区植被未来呈改善趋势。     

基于高分六号卫星的植被生态景观监测分析

随着国产高分卫星对地观测系统的建立和完善,精细化生态遥感监测分析需求已提上议事日程。笔者以新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州和静县为例,利用GIS和遥感技术对高分6号卫星数据进行归一化植被指数(NDVI)反演,生成植被指数覆盖度等级,结合土地利用类型,对研究区植被生态景观现状进行分析评价;并且用DEM数据提取高程、坡度2个主要的地形因子对NDVI值的空间分布进行了相关分析。结果显示：（1）和静县植被覆盖度等级分布都具有明显的空间异质性,总体而言,以中度和较低覆盖植被为主;（2）和静县植被指数在低海拔与高海拔地区较低,在中海拔地区(2500~3200 m)植被指数达到最大,最大值为0.48;（3）坡度对植被影响较大。在10°左右,植被长势较好,植被指数达到最大。     

福建长汀红壤区植被覆盖度变化趋势分析

福建长汀位于中国南方亚热带红壤丘陵区,水土流失、山体滑坡等自然灾害较为严重,分析当地植被覆盖度的变化趋势是评价水土流失治理及生态环境恢复的有效手段。以Landsat数据为基础,应用地理信息系统（ GIS）技术,提取福建省长汀红壤区2000－2014年的归一化植被指数（ NDVI）值,并采用像元二分模型和差值法分别对植被覆盖度、植被恢复等级进行估算。结果表明,15 a长汀红壤区NDVI呈明显上升趋势,植被覆盖度呈明显增加趋势,高植被覆盖面积增加了2132．90 km2,面积比例提高68．86％,植被变化以恢复和完全恢复为主,占全区总面积的88．07％。经过多年的治理,长汀红壤区植被覆盖状况已得到很大改善,但仍有占长汀土地总面积0．42％的区域属植被严重退化区,主要分布于汀江两岸,建议在该流域加强水土流失治理保护措施,合理生产开发利用,从而有效防治水土流失。     

中国东北地区2007-2010年植被覆盖度及其变化

为研究中国东北地区植被覆盖变化特征,基于MODIS归一化植被指数(INDV)月合成数据,利用双组分线性混合模型估算中国东北地区2007-2010年植被覆盖度(fc),并对4年间植被覆盖度时空变化规律进行分析.结果表明:(1)中国东北地区植被覆盖度整体处于较高水平,植被覆盖度平均在70%以上,并呈现出东高西低的分布特征;(2)2007-2011年,中国东北地区年最大植被覆盖度总体较稳定并有一定增长趋势,以稳定和轻微恢复为主.稳定及轻微恢复的面积占总面积的90%以上,出现了不同程度退化的面积在10%以下,主要出现在内蒙古自治区东北部以及中部,其原因与该地过度放牧等有关;(3)中国东北地区2007-2010的植被覆盖度变化波动不大,相对稳定;(4)中国东北地区2007-2010年间植被覆盖状况呈良性发展趋势.     

基于断点检测的延安市富县植被变化研究

  目的  多项生态工程实施以来,陕北黄土高原地区环境明显改善,探究该区域植被的时空变化,为生态环境建设与差异化决策提供依据。  方法  以陕西省延安市富县为研究对象,利用2000—2019年生长季的Landsat TM/ETM+/OLI影像,运用DBEST算法对归一化植被指数(NDVI)时间序列进行断点检测,并提出多阶段趋势分析方法分析富县植被变化时空特征。  结果  富县植被的断点检测结果表明:66.47%的区域断点NDVI变化幅度小于0.2,主要分布在富县西部和东北地区,植被相对稳定,未发生剧烈变化;33.53%的区域断点NDVI变化幅度大于0.2,其中断点数量多于4个的区域仅占5.88%,集中分布于道路、河流沿线,变化频繁,与人为活动有关。当前阶段趋势分析表明:断点NDVI变化幅度大于0.2的区域,改善的面积占总面积的24.57%,退化面积仅占2.12%;开始时间均在2014年之前,时间分布跨度大,空间异质性强,揭示了富县植被变化的多样性及复杂性;富县有林地、疏林地、灌木林地、未成林造林地4种主要林地均趋于改善,改善面积占林地面积的96.23%。  结论  2000—2019年,富县植被整体呈现改善趋势,生态建设工程取得良好的效果;植被变化的时空特征存在差异,后续决策需因地制宜。图6表1参25     

基于TM-NDVI的草地生产力遥感监测研究

采用地面调查与＂3S＂技术相结合的方法,以三江源玛多县为例,在计算玛多县TM影像NDVI分布图的基础上,建立监测样点地上生物量与NDVI的遥感模型,结合青海省草地生产力划分等级,得出玛多县草地生产力等级分布图,实现草地生产力监测由点到面扩展。研究表明,①2009年玛多县草地覆盖面积约222万hm2,NDVI以0～0.5为主,占玛多县草地总面积的88.64%;②监测样点生物量与NDVI相关系数达0.7以上,呈显著相关关系,模型可定量表达为生物量=552.632×NDVI1.137;③玛多县草地生产力等级以750～3000kg/hm2为主,占玛多县总草地面积72%;草地生产力最高等级为4500～6000kg/hm2,但占玛多县总草地面积不到1%。     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。     

内蒙古赤峰及其周边地区荒漠化变化趋势研究——基于遥感技术中反照率和归一化植被指数特征空间

通过遥感影像来构造反照率(Albedo)和归一化植被指数(NDVI)特征空间是一种提取土地荒漠化信息的有效方法。该研究利用Landsat遥感影像来构造赤峰及周边地区Albedo-NDVI特征空间,分析当地2000和2008年的沙漠化状况。结果表明,随着时间的推移,当地植被覆盖度有所增加,土壤含水量以及沙漠化程度有所改善,政府政策的引导已见成效。