植被指数估算香格里拉地区植被覆盖度的精度对比分析

利用MOD13Q1数据构建多种植被指数,结合像元二分模型对香格里拉县植被覆盖度进行遥感估算,并通过实测数据和TM影像数据相结合,对估算结果进行精度验证。结果表明:（1）构建的4种植被指数NDVI,EVI,RVI,MSAVI均与研究区实际地表植被覆盖度具有较高的相关性,表明使用遥感方法对香格里拉县进行植被覆盖度的估算是可行的;（2）通过与TM影像进行对比分析,4种植被指数中,利用MSAVI估算的植被覆盖度更接近于香格里拉县的实际情况。     

重庆南部TM图像植被指数与植被覆盖度信息的关系研究

以TM影像为数据源,以重庆南川市为研究区,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法及植被覆盖度与植被指数的关系进行了研究。运用统计分析方法,分析得出研究区植被覆盖度与归一化差异植被指数(NDVI)之间具有显著的相关性,研究结果可为利用遥感资料进行大面积植被覆盖度估算提供了理论依据。     

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。     

海城市植被覆盖度动态变化分析

生态系统中林草植被发挥着重要作用,而植被覆盖度为评价生态系统健康的基本前提和衡量地表植被状况的关键指标.利用1989—2018年7个时相的OLI_TIRS、TM卫星影像数据为数据源,对海城市不同时期的植被覆盖度运用基于NDVI的像元二分法模型进行估算,并以不同时序的植被覆盖度图揭示了研究区植被覆盖时空变化特征.结果表明...     

巴音布鲁克草原植被覆盖度估算的光谱模型及其应用

[目的]对新疆维吾尔自治区巴音布鲁克草原植被覆盖度进行初步划分,并对植被覆盖度等级分布进行分析,为防治该区草场退化工作提供理论参考。[方法]采用美国SOC_710便携式可见/近红外高光谱成像光谱仪,运用线性回归分析法,以实测归一化植被指数(SOC_NDVI)为媒介,建立MODIS/TERRA卫星的NDVI(MODIS_NDVI)与实测植被覆盖度(VC)之间的MODIS光谱估算模型,并对模型精度进行检验。最后,在模型反演结果上进行研究区植被覆盖度的划分与分析。[结果]MODIS光谱估算模型预测精度较高,标准误差为11.55%,总体预测精度达到88.92%。划分的5个植被覆盖度等级分别为:极高覆盖、高覆盖、中覆盖、低覆盖及极低覆盖。它们在研究区中所占比例分别为:18.87%,25.61%,31.28%,13.86%和10.38%。[结论]整体上,研究区植被覆盖度呈现出北部和西部高,东部低的趋势,中、高覆盖度区域所占比重较大,低、极低、极高覆盖度区域所占比重较小。     

近30年十大孔兑流域植被覆盖度空间变化的遥感调查与分析

植被覆盖度是表征水土保持状况的一项重要指标。传统的样本估算法在计算大范围、多时相的植被覆盖度时既耗时耗力又易产生误差,为此基于先进的遥感技术,选择十大孔兑流域作为研究区,以1990年、2000年和2010年为分析典型年,以归一化植被指数和遥感反演为基础,利用像元二分模型按照土壤侵蚀强度分级指标中的覆盖度等级划分标准对植被覆盖度等级重新划分,进而定量分析了该研究区的植被覆盖度空间变化。结果表明,1990年植被覆盖度为20.76%、2000年为21.71%、2010年为25.92%,即十大孔兑流域植被覆盖度呈现逐渐升高趋势。     

北运河地区植被覆盖的遥感估算及变化分析

植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,是计算土壤侵蚀模数、分析土壤侵蚀的必要参数。根据1994年和2004年两期同时相的Landsat TM遥感图像资料,处理和分析并提取北运河地区的NDVI指数,利用像元二分模型原理定量估算植被覆盖度,得出其植被覆盖分类图。在此基础上分析了北运河地区10年来的植被覆盖变化特征。     

定西市安定区植被覆盖遥感调查方法研究

植被覆盖度是研究地表植被状况的重要指标。以定西市安定区为研究区域,以混合像元分解模型为基础,探讨了遥感估算植被覆盖度的方法和一般工作流程,其结果经检验与定西市水土保持科学研究所的地面实测数据基本相符。该方法不需要进行大范围的野外考察,节约成本,经济方便,适于植被覆盖度的动态监测研究。     

基于RS与像元二分模型的近20 a宁夏植被覆盖研究

[目的]探讨近20a宁夏植被变化特征及其对气候的响应情况,为了解区域生态变化态势,评估生态工程成效提供理论基础和科学依据。[方法]利用1992,2000,2006和2012年的TM数据,基于植被指数估算植被覆盖度的原理,运用像元二分模型,对宁夏植被覆盖度进行遥感估算和动态监测。[结果]宁夏植被覆盖呈现南北好,中部差的空间分布特点;近20a来宁夏的植被覆盖度表现出明显的增加趋势,即低植被覆盖区的面积在逐渐减少,中、高植被覆盖区的面积增加了6 434km2,全区平均植被覆盖度提高6%,其中扬黄灌区及南部山区植被覆盖增加幅度较大。[结论]宁夏植被覆盖度的增加主要得益于近年来实施的一系列植被保护和生态恢复工程,而降水量的变化则是引起植被覆盖度年际波动的主要因素。     

基于MODIS数据的北京市植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以北京市为研究区域,应用基于MODIS NDVI的像元二分模型估算北京市2014—2016年植被覆盖度,分析不同年份、不同分级植被覆盖度的变化情况,结果表明:北京市植被覆盖度整体较高,高植被覆盖度区域在全市范围占了很大的比例,山区植被覆盖度明显高于平原区;植被覆盖状况总体较为稳定,呈现改善趋势,低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中等植被覆盖度、中高植被覆盖度面积连续2年均出现了不同程度的减少,其覆盖度等级逐渐向高植被覆盖度演进。     

以土地利用为基础的安徽省生态评价遥感信息模型

[目的]建立更科学合理的生态评价遥感信息模型,为研究区的可持续发展提供参考依据。[方法]利用NDVI(归一化植被指数)和像元二分模型监测植被覆盖度作为地表植被覆盖信息的评价指标;用热惯量法反演研究区的土壤含水量作为研究区地表植被覆盖信息与土壤肥力的评价指标;采用目视解译获得土壤质地的编码分布图并进行影像化处理,将土壤中物理性黏粒含量作为评价土壤板结情况指标;利用线性光谱混合分解模型提取研究区的裸地比率作为土地荒漠化程度的评价指标。[结果]从土地利用的角度构建了生态评价指标体系,建立了以像元为单位的生态评价定量化遥感信息模型。[结论]植被覆盖度因子对研究区生态评价的影响程度相对较大;在生态评价过程中本研究新建模型总体评价精度比传统方法提高了15%。     

官渡河流域植被覆盖变化与地形因子相关性

以南水北调中线水源区源头之一的官渡河流域为研究区域,区域内以山地为主,生态环境脆弱。基于GIS和RS技术,利用1990年、1999年、2004年、2007年、2010年Landsat TM遥感影像,基于像元二分模型和变化斜率法,从数理统计角度定量估算了研究区各时期植被覆盖度及其时空分布特征。结果表明:（1）植被覆盖度在不同河段呈现明显的规律性,上、中、下游植被覆盖度5期平均值分别为94.52%,87%,81.69%。（2）植被覆盖变化受地形因子影响比较明显,植被覆盖度与不同地形因子响应程度不同,对不同时期植被覆盖度,高程和坡度对其影响明显高于坡向。随着坡度的不断增加,植被覆盖度也随着增大;整体上向阳区植被覆盖度要大于同区域的背阳区;官渡河流域不同时期植被覆盖度随着高程的增加均出现先增加后减少的趋势。（3）不同地质单元组植被覆盖变化各不相同。     

安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测

基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。     

基于像元二分法的沙地植被景观格局特征变化分析

景观格局与过程的关系研究是目前景观生态学的主要目标和研究热点,而沙漠化是一种典型的景观演化过程。基于景观生态学原理,运用遥感与地理信息系统技术,以古尔班通古特沙漠南缘为研究区,选择近40 a(1977-2010年)间不同年降水量梯度的代表年份(1977年、1990年、2001年和2010年),利用Landsat MSS/TM/ETM+遥感数据对沙地植被景观格局变化进行了分析。结果表明:1977-2010年间,古尔班通古特沙漠南缘沙地植被呈现恢复—退化—恢复交替变化趋势,总体处于恢复趋势中;景观水平上沙地植被破碎化程度处于增加趋势,景观异质性增强,斑块形状趋于复杂;类型水平上不同盖度沙地植被破碎化程度呈不同趋势波动,总体呈盖度相对高的植被破碎化程度增加,而盖度相对低的植被破碎化程度降低的趋势。1977-2010年间,沙地植被斑块重心在西南-东北方向交替呈现,重心轨迹形成"Z"形。总体来看,植被斑块由沙漠西南缘向沙漠腹地东北方向扩张。年降水量波动与沙地植被盖度演化方向、景观破碎化程度、不同盖度沙地植被比例、不同盖度沙地植被破碎化程度、不同盖度沙地植被斑块重心迁移方向均具有密切关系,即干旱区沙地植被景观格局演化特征与年降水波动具有很强的关联性。     

2000—2018年乌海市植被覆盖度时空变化

为了探究乌海市植被覆盖度时空动态变化特征以及预测NDVI变化趋势,基于Lantsat OLI/TM/ETM,DEM影像运用像元二分模型法、趋势分析法研究了乌海市2000—2018年植被覆盖度时空动态变化特征,重标极差(R/S)分析法的Hurst指数预测了乌海市未来NDVI变化趋势。结果表明:(1)2000—2018年乌海市植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为0.07%/10 a,植被覆盖度均值由22.26%增至41.30%;(2)空间上植被覆盖度呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,植被覆盖度改善的区域大于退化区域,海南区改善趋势更明显;(3)从地形因子来看,植被覆盖度受高程、坡度影响较大,不同坡向间变化不明显;(4)乌海市大部分地区植被未来变化趋势为随机发展,持续改善区域占10.95%,持续退化区域占2.93%,海勃湾区持续变化性强,乌达区反持续变化性强。整体来看研究区2000—2018年植被覆盖度持续上升,植被改善明显,未来进行生态保护时应多关注地形因素和植被退化的区域,从而制定合理的政策。     

基于RS与GIS的内蒙古武川县退耕还林生态成效监测

为监测半干旱地区退耕还林工程实施的效果,基于MODIS NDVI时间序列数据及土地利用数据,该文对内蒙古武川县的土地利用变化及植被覆盖变化进行了研究。结果表明:1)2000-2013年,武川县植被覆盖呈增加趋势发展的面积占33.55%,呈减少趋势发展的面积占30.15%,无显著变化的占36.30%,植被覆盖变化的空间差异明显,植被退化的区域重点集中于武川县的西北部。2)1999-2010年间,研究区耕地面积净减少18 809.29 hm2,耕地转为草地13 873.48hm2,转为林地5 429.81 hm2,草地转为林地13 554.25 hm2;结合地形特征,退耕地重点分布于2°~15°坡度与1 500~2 000 m海拔范围,并随着坡度与海拔的增加,退耕的幅度越来越大。3)退耕区中,植被覆盖下降的面积占20.98%,植被覆盖增加的面积占43.89%;在非退耕区,植被覆盖下降的区域面积占29.40%,植被覆盖增加的占34.14%。整体来看,退耕区植被的改善程度要高于非退耕区。4)进一步分析发现,退耕区中,耕地-草地的植被呈退化趋势发展,退化区域集中于2°~15°坡度与1 500~2 000 m海拔范围;在耕地-林地与草地-林地区域,其整体植被覆盖均显著提高,其中,耕地-林地的植被改善区域集中于2°~6°坡度与1 500~1 750 m海拔范围,草地-林地的植被改善区域重点分布于6°~15°、2°~6°及15°~25°坡度范围与1 500~2 000 m海拔范围。在非退耕区,耕地保持区、林地保持区与林地-草地区域的植被覆盖整体增加,而草地保持区、草地-耕地与草地-沙地区域的植被覆盖整体下降。     

退耕还林草20年来榆林市植被覆盖度时空变化及影响因素分析

为了解退耕还林草工程实施20年来黄土高原生态脆弱区生态环境的变化及其主要驱动力,选取榆林市作为黄土高原生态环境脆弱区的代表,基于像元二分模型估算榆林市2001-2020年的植被覆盖度,利用一元线性回归法分析其20年来植被覆盖度的时空变化特征,并结合偏相关分析和地理探测器法筛选退耕还林草不同时期影响榆林市植被覆盖度年际变...     

2000-2012年鄂尔多斯禁牧区植被覆盖度变化监测

[目的]评估鄂尔多斯实施禁牧、休牧政策以来获得的成效。[方法]以MODIS长时间序列的植被指数产品为数据源,利用像元二分模型研究了2000—2012年植被生长期5—9月份鄂尔多斯禁牧区的植被覆盖度及其时空变化特征。并采用转移矩阵的方法,分析了年度间植被覆盖度高低变化的方向。[结果]研究区植被覆盖度自东向西逐渐减小,东部高于西部,北部高于南部;2000—2012年研究区植被覆盖度总体呈上升趋势,均有低等级植被覆盖度向高等级植被覆盖度转化的趋势;2008—2012年植被恢复状况比2000—2004年和2004—2008年这两个阶段更优。[结论]禁牧政策使研究区植被长势逐年改善,禁牧、休牧政策对草原生态恢复起到了良好的作用。