2000～2014年海流兔河流域植被覆盖度变化及其驱动因素分析

基于MODIS NDVI数据,利用线性回归法分析植被覆盖度的时空变化趋势.研究海流兔河流域2000～2014年间植被覆盖度的变化规律,确定其变化的影响因素.结果表明,研究区96.9％的区域面积NDVI处于不断上升的趋势,区域年平均NDVI增量达到0.0065.通过转移矩阵法研究出该区3个时段4种不同等级植被覆盖度的变化趋势,各等级植被覆盖度均有不同程度的增加.NDVI值＜0.40的区域面积的百分比由88.0％降低到75.8％,尤其是＜0.20的区域变化最为明显,由最初占区域总面积的20.8％下降到3.5％.研究区15年来植被覆盖度不断增加,植被生态呈现良性发展趋势,导致这种变化的主要影响因素是人类活动.     

陕西省退耕还林工程区植被覆盖度的变化分析

利用MODIS NDVI数据和像元二分模型计算的植被覆盖度,比较分析退耕还林工程区与周边区域、主要土地利用类型、不同坡度耕地植被覆盖度变化程度和趋势。结果表明：（1） 陕西省退耕还林区植被覆盖度从2000年到2011年呈现显著的增长趋势,增长速率高于周边区域;（2） 退耕还林区植被覆盖变化百分率≥10%的面积占79.8%,≤-10%所占面积不及1%;（3） 退耕还林区植被覆盖度显著增加的面积占其总面积的70.6%,显著减少的面积仅占0.1%,植被覆盖度显著增加的情况主要出现在未利用地、草地、林地和耕地,显著和极显著降低的发生在城乡、工矿、居民用地和极少部分耕地;（4） 坡耕地植被覆盖改善比例大,坡耕地植被覆盖改善对于耕地植被改善贡献较大。在陕西省气候呈现暖干化发展趋势背景下,退耕还林区植被覆盖度呈现显著增长趋势,增长速率高于周边区域,坡耕地、林地、草地均比其他类型有明显的增加,退耕还林政策实施区域取得了良好的植被恢复效果。     

基于NDVI的渭河流域时空演变分析

基于渭河流域2010—2015年MODIS NDVI时序数据集,采用GRC趋势分析法、植被覆盖度估算,分析2010—2015年渭河流域NDVI的变化趋势,并对2010和2015年植被覆盖度的时空格局进行分析。结果表明,2010—2015年,渭河流域NDVI均值呈缓慢增加趋势,仅增加了2.7%。渭河流域植被覆盖度总体呈现由西北向东南逐渐增加的趋势,高覆盖区仍集中分布在渭河谷地及延安南部。2010—2015年中高覆盖和高覆盖区面积分别增加3.2%、9.3%,中低覆盖和中覆盖区面积分别减少6.7%、5.9%。轻微改善区主要分布在天水地区,轻度退化区主要分布在秦岭北麓以及延安南部,明显退化区分布在六盘山南麓以及关中地区。     

黄河中游典型干旱区植被覆盖时空变化研究

基于像元二分模型,利用2000—2019年MODIS NDVI数据以及气象观测数据,以吕梁市为例对黄河中游典型干旱区植被覆盖度进行估算,并采用趋势分析法、相关分析法对其植被覆盖度时空分布特征进行分析,探讨了主要气候因素(气温、降水量)与植被覆盖度的相关关系。结果表明：2000—2019年吕梁市植被覆盖度呈波动增加趋势,2017年达到最大值后在高位波动。植被高覆盖度地区主要分布在吕梁山山区,植被覆盖度增加区域面积占总面积的97.5%,植被覆盖度降低的区域仅占2.5%,植被覆盖度变异系数大的区域主要分布吕梁市西部沿黄河黄土高原丘陵区和东部平川盆地城市周边地区;吕梁市植被覆盖度与降水量、年平均气温均呈正相关关系,植被覆盖度与年平均气温呈正相关、负相关的面积占总面积的83%、17%;植被覆盖度与年平均降水量的正相关、负相关区域分别占总面积的98%、2%。吕梁市植被覆盖度与年平均气温的相关性小于其与年平均降水量的相关性,降水与植被覆盖度的影响较气温密切。     

福州市植被覆盖度时空特征及与地形因子的关系

利用空间分辨率为30 m的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型对福州市1995-2015年6期植被覆盖度进行反演,并利用线性回归分析法和差值法分析植被覆盖度时空特征,同时分析了地形因子对研究区植被覆盖度时空特征的影响。结果表明:①1995-2015年,福州市植被覆盖度呈增加趋势,年际植被覆盖度均值由1995年的57.93%增加至2015年的66.44%,年均增加0.43%;各等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2015年面积占比达54.18%;整体而言,福州市植被以改善为主,面积占比达55.73%,但仍有约16.98%区域植被覆盖度呈退化趋势,有待进一步恢复和治理。②高程、坡度对福州市植被覆盖度空间格局和变化趋势影响较大,随着高程的升高,植被覆盖度呈增加趋势,随着坡度增大,植被覆盖度呈先增加后微弱衰减趋势;坡向对植被覆盖度影响较小,除平坡植被覆盖度略低外,其余各坡向植被覆盖度差异不显著。③1995-2015年,高程> 300 m和坡度> 5°区域植被覆盖度增加趋势明显,而低高程和平坡地区植被覆盖度变化较小,各坡向植被覆盖变化趋势相近。地形因子对福州市植被覆盖空间格局和动态具有较大影响。     

长汀侵蚀退化地区生态恢复过程中植被多样性与土壤肥力的变化研究

本文通过野外调查和室内实验测定,对长汀红壤水土流失区生态恢复过程中植被多样性及土壤肥力的变化规律及其相互关系进行了研究。结果表明：（1）在生态恢复过程中,植被多样性总体水平提高,植物分布更为均匀,植物种类增加,且植物群落优势种生长状况更加良好;（2）通过生态恢复治理,土壤肥力状况得到改善。其中,土壤速效钾水平、碱解氮水平和有机质含量有较为明显的提高,土壤速效磷水平轻微提高;（3）在红壤侵蚀退化地的生态恢复过程中,生物多样性与土壤肥力水平是密切相关、相互促进的两个活跃因素。     

长汀红壤侵蚀区土壤砂砾化对土表温湿度及种子萌发的影响

土壤砂砾化、植被恢复困难是长汀红壤强度侵蚀区的突出生态问题.为探索土壤砂砾化对植被恢复的影响,本研究以长汀红壤侵蚀区植被恢复先锋植物马尾松、胡枝子和宽叶雀稗种子为试验材料,采集长汀红壤强度侵蚀区的土壤,按砾石(粒径2 mm)含量(10%、20%、30%、40%和50%)模拟配制5种不同砂砾化程度的土壤作为发芽基质,在露天自然条件下进行盆栽发芽试验,研究不同砂砾化程度土壤环境对土表温湿度及植物种子萌发的影响.结果显示:(1)砂砾化使土表高温低湿,干热化加剧,试验期间土表日最高温度高于30℃的天数占86%,高于40℃的天数占35%,砾石含量40%的土表日最高温度甚至超过50℃;除少数降雨天外,土表湿度基本低于10%,日最低湿度仅为3.9%.(2)土表温度与土壤砂砾化程度间存在显著正相关关系,土表湿度与土壤砂砾化程度间存在显著负相关关系,土表温度与湿度间也存在显著负相关关系.随着砾石含量的增加,土表温度呈上升趋势,而湿度呈下降趋势,且砾石比例越高,其土表温湿度变化越明显.(3)砂砾化土壤环境中,乔灌草植物种子难以萌发,试验期间具有活力的马尾松、胡枝子和宽叶雀稗种子均无萌发.综上表明,长汀红壤侵蚀区土壤砂砾化导致土壤严重干热化,无法满足植物种子萌发需要,植被自然恢复困难,因此,土壤砂砾化是长汀红壤侵蚀区植被恢复的主要限制因子之一.     

南方红壤侵蚀区土壤肥力质量的突变——以福建省长汀县为例

以南方红壤侵蚀区典型区域福建省长汀县为研究区,将土壤肥力质量10个因子作为内部因子,坡度、植被覆盖度、水土流失强度等作为外部因子,构建土壤肥力质量演变的尖点突变模型,并分析土壤肥力质量演变分别与土壤肥力质量等级、水土流失强度、坡度和植被覆盖度的关系.研究结果表明:1)90个样点中,突变的样点共27个,占30％,稳定的样点共63个,占70％;2)突变样点主要对应于土壤肥力质量等级1和等级2(分别占突变样点总数的48.15％和33.33％)、水土流失微度和轻度(分别占37.04％和44.44％)、坡度5-10.和10-15.(分别占37.04％和40.74％)、植被覆盖度＞0.4和0.3-0.4(分别占48.15％和37.04％);分叉集△与土壤肥力质量等级、水土流失强度、坡度和植被覆盖度都呈极显著(P＜0.01)相关关系,皮尔逊相关系数绝对值的大小顺序为:水土流失强度＞植被覆盖度＞土壤肥力质量等级＞坡度;突变主要发生于土壤肥力质量等级较高、水土流失强度较轻、坡度中等、植被覆盖较好的地点;3)土壤肥力质量演变时间相对较长,应根据中间过渡状态来判断是否产生突变;土壤肥力质量处于突变状态时可用较小投入产生较大效益,在关注严重水土流失区生态恢复与重建的同时,不应忽视突变区的治理.     

地形因子对长汀县植被覆盖度时空特征的驱动影响

基于6期30 m分辨率的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型反演长汀县2000—2016年间植被覆盖度时空特征;同时,基于DEM数据提取高程、坡度、坡向等地形因子,分析地形因子对长汀县植被覆盖度时空特征的影响.研究发现,2000—2016年间,长汀县植被覆盖度呈增加趋势,植被覆盖度均值由68.59%增至78.86%,年均增加0.64%.不同等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2016年极高等级植被面积占长汀县总面积达74.38%.整体而言,长汀县植被覆盖度以改善为主,占该地区总面积的73.76%,但仍有约26.23%区域植被覆盖度呈退化趋势.高程、坡度对长汀县植被覆盖度空间分布和变化趋势具有显著影响.随高程和坡度的增加,植被覆盖度均呈增加趋势,但坡向对植被覆盖度影响较小.不同高程和坡度的植被覆盖度增加程度存在差异,其中低海拔和平缓坡地区植被增加趋势明显,而各坡向植被覆盖变化趋势基本一致.综上所述,2000—2016年间长汀县植被覆盖度不断增加,地形因子对长汀县植被覆盖度的时空特征具有显著影响.     

天山新疆段及南北麓草地植被覆盖度时空变化特征研究

天山草地分布面积广阔,不仅是新疆畜牧业发展的主要支撑,也在维护生态安全方面具有重要贡献。为了解天山新疆段草地植被覆盖度的动态特征与变化趋势,以2001-2020年MODIS NDVI产品为主要数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵和趋势分析法研究其变化特征,并利用地理探测器模型分析驱动因素。结果表明,研究区草地多年平均植被覆盖度在0.34～0.42波动,主要以中低、中植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西部高覆盖东部低覆盖的分布特征;从变化趋势来看,研究区草地植被覆盖度总体上有上升趋势,盆地周围覆盖度增加、中部山区其变化基本稳定,增加和基本稳定的区域面积占总面积的10.41%和89.16%;从地理探测器运行结果来看,单因子作用解释最大的是降水量,q为18%,当降水量与海拔交互作用时对研究区草地植被覆盖度的影响更为明显。研究结果可为天山草地生态安全保护与质量评估提供参考依据。     

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.     

福建长汀植被覆盖度变化的主要驱动影响因子及影响力分析

运用多元线性回归和逐像元趋势分析法,并结合Arc GIS技术手段对2000—2010年福建长汀植被覆盖度变化的驱动因子及影响力进行定量分析.将影响当地植被覆盖变化的相关因素分成气象因素、非气象因素(包括地形因子、社会经济)和全变量因素分别进行分析.研究结果表明:2000—2010年,长汀植被覆盖度整体以增加为主,仅个别地区出现减少的现象;模型拟合结果显示,非气象因素整体对长汀植被盖度变化的影响大于气象因素;变量重要性研究结果表明:农作物播种面积、当地财政支出、坡度和水保活动收益是影响长汀植被覆盖度4个重要因素,进一步揭示了政策和经济因素的重要性.     

基于NDVI的福建省植被变化特征分析

运用中等分辨率成像光谱仪( MODIS)遥感植被指数数据,利用趋势线分析法和小波分析方法对福建省近年来的植被覆盖时空变化规律进行分析。结果表明：福建省近11 a来整体植被覆盖较好较稳定,但沿海人口较密集、城镇建设拓展较快的区域及沿海的岛屿植被覆盖较低;归一化比值植被指数( NDVI)最高值出现在8-9月,最低值出现在3月;时间尺度为12个月的年内生长季与非生长季NDVI值变化最明显;福建省年平均NDVI值、生长季平均NDVI值、非生长季平均NDVI值在2003年之前呈增长趋势,之后转为下降趋势,2005年总体上达到最低值,随后缓慢上升;福建省植被增加显著的区域是龙岩西北部、漳州东南部及莆田中部,植被覆盖状况显著变差区域是福州市区、莆田、泉州、厦门沿海城镇区域。     

VI-LST遥感模型在福建省干旱灾害监测中的应用

植被指数(VI)和地表温度(LST)是描述地表特征信息的2个重要参数.本研究采用基于VI和LST特征空间的遥感模型对2000年以来福建省三起比较严重的干旱灾害进行监测分析,结果表明:采用增强型植被指数(EVI)拟合特征空间干边方程的相关系数高于采用归一化植被指数(NDVI)拟合干边方程的相关系数.VI-LST遥感模型能客观地反映地表水分供应状况,较好地反映区域旱情的空间分布和旱情动态发展过程,干旱灾害的卫星遥感监测结果与地面气象监测结果基本一致,在福建省抗旱减灾工作中具有一定的实用价值.     

红壤丘陵区针叶林有效叶面积指数遥感反演模型

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区，利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测5的37个针叶林样地有效叶面积指数数据，分析了遥感植被指数(NDVI)与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系，进而分别建立了NDVI与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型。研究表明，NDVI与不同林型针叶林的有效叶面积指数存在较好的相关性，但不同林型之间的相关系数存在一定差异；所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高。     

基于随机森林模型长汀县植被覆盖度的影响因子

应用随机森林回归模型对水土流失典型区域——长汀县2000—2010年植被覆盖度变化及主要影响因子进行分析.研究表明:长汀县近11 a植被覆盖度以每年4.11%的速率增加,其中2005年植被覆盖度最低(0.12),2010年植被覆盖度最高(0.70),且2006年之后植被覆盖度均发生正向突变;随机森林模型对植被覆盖度主要驱动因子的拟合效果较好,其观测值和预测值的方差解释率均在78.30%以上,相关性为0.885~0.939,极显著相关(P0.01),且均方残差都小于0.001;当地财政支出和农村人均纯收入、年平均地表比辐射率、年平均风速等人为因子和自然因子是影响长汀县植被覆盖度变化的主要因子.     

水稻多时相植被指数特征及覆盖度提取研究

为准确快速获取水稻的植被指数特征和植被覆盖度信息,利用无人机采集水稻分蘖期、抽穗期和结实期的多光谱影像数据,选择不同类型的植被指数,利用样本统计法和植被指数交点法,提取并探究水稻3个生长期在地块和像元尺度下的植被指数特征,并运用阈值分割法提取水稻植被信息及覆盖度信息。结果表明,水稻3个生长期内,在像元和地块尺度下均表现出明显的物候特征,且与杂草和树木存在明显区别;多光谱植被指数的植被覆盖度提取精度整体高于可见光植被指数;归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）对水稻3个时期植被覆盖度提取精度最高,提取误差分别为0.40%、0.43%和0.81%,R²为0.77、0.92和0.98,均方根误差（root mean square error,RMSE）为9.09%、2.97%和0.38%;可见光波段差异植被指数（visible-band difference vegetation index,VDVI）提取精度高于超绿红蓝差分指数（excess green-red-blue difference index,EGEBDI）和过绿减过红指数（excess green-excess red index,ExG-ExR）,提取误差分别为4.30%、1.36%和1.60%,R²分别为0.53、0.77和0.80,RMSE分别为14.62%、3.70%和5.50%。该研究成果可为作物长势监测及其植被覆盖度提取提供技术支撑。     

不同植被恢复措施下红壤强度侵蚀区土壤质量的变化

为了探讨生物治理措施对强度红壤侵蚀区土壤质量的影响,对以草促林和乔灌混交2种治理措施下的土壤质量进行比较结果表明:强度红壤侵蚀群落治24a后,土壤的结构、渗透性、蓄水性能、养分特征、微生物性质及其抗侵蚀能力得到了改善,但土壤养分的恢复程度不高,养分的恢复滞后于物理性质的恢复;质量综合指数分析显示,以草促林治理群落的土壤...     

应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数研究

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区,利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测的37个针叶林样地有效叶面积指数数据,分析了遥感植被指数与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型.研究表明,遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数存在较好的相关性,但不同林型之间的相关系数存在一定差异;所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高.     

应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区,利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测的37个针叶林样地有效叶面积指数数据,分析了遥感植被指数与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型.研究表明,遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数存在较好的相关性,但不同林型之间的相关系数存在一定差异;所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高.