湖北省植被覆盖时空分异季节变化研究

本文从年际变化、季节变化、主要生长季、空间分布特征研究了湖北省1998年4月至2014年3月近16年植被覆盖时空分异变化情况,近16年年均NDVI整体呈上升趋势,多年NDVI季节变化春季与秋季的变化曲线相似,主要生长季NDVI与多年年际总体变化趋势是一致的。湖北省植被覆盖变化具有明显的空间差异,大部分区域植被呈现转好趋势,但局部地区也有退化的现象,其中退化面积只占总面积的3.25%。     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

基于生态分区的河北省植被覆盖时空变化特征研究

植被覆盖的时空变化可以反映气候变动的规律和趋势,是全球能量循环和物质流动的组成部分,可作为生态环境演变研究的重要方面。为研究河北省近些年植被NDVI变化和分布的情况,在SPOT-VGT数据的基础上,将研究区划分为坝上高原、燕山太行山山地和河北平原3个生态区,结合研究区的土地覆盖数据,利用最大合成法和均值法获取研究区内各时间点和各土地覆盖类型的NDVI值,通过趋势分析法对研究区NDVI时序变化趋势进行探析,由此对整个研究区和各生态分区NDVI时空变化与分布特征进行综合分析。结果表明:(1)河北省近11年NDVI整体呈上升趋势,植被覆盖总改善面积大于总退化面积,改善面积主要分布在坝上高原和燕山太行山山地部分地区,退化面积主要分布在河北平原部分地区。(2)河北省三生态区不同土地覆盖类型上的NDVI变化特征不尽相同,针对各个土地覆盖类型NDVI的变化特征提出了改善不同生态分区植被NDVI的方法和建议。     

江苏省植被覆盖动态变化及其与气候因子的关系

[目的]研究2000—2013年江苏省植被覆盖状况的时空分布特征,并从年际和季节尺度上分析植被覆盖的空间变化特征以及NDVI与气温、降水量的相关关系和滞后性,以期为区域生态环境监测、生态环境保护和植被可持续发展提供参考。[方法]运用美国国家航空航天局(NASA)发布的2000—2013年MODIS 13Q1级产品(归一化植被指数)和江苏省1999—2013年各气象站点气象资料,采用最大值合成法、趋势线分析法、Person相关分析法和偏相关分析法。[结果](1)14a来,江苏省植被NDVI整体上呈下降趋势,且在时间和空间尺度上有所差异;(2)由于气温、降水量、厄尔尼诺和拉尼娜等事件的影响,NDVI在年际和季节间呈波动性变化;(3)NDVI对降水变化响应的滞后期为1个月,NDVI基本同步于相应气温的变化,仅夏季滞后期为1月。[结论]从时间尺度上看,年际、秋季,NDVI呈下降趋势,而春夏季,NDVI呈上升趋势;从空间尺度上看,江苏省西部的植被覆盖程度明显优于东部沿海和长江中下游平原。NDVI在年际和季节尺度上与气候因子的相关性显著,且与气温的相关性最好。     

湖南省主要森林类型植被指数动态变化分析

植被指数具有明显的季节性,能客观反映植被物候信息.利用湖南省2006年MODIS/NDVI与MODIS/EVI数据,对不同森林类型的NDVI和EVI变化进行了对比与相关性分析.研究表明:(1)常绿针叶林、常绿阔叶林、竹林及灌木林NDVI季节变化不明显,曲线较平;EVI则有明显季节性,表现为钟形曲线.(2)落叶阔叶林的NDVI与EVI变化趋势一致,均呈钟形曲线.EVI能较好地描述各森林类型在不同季节的差异,适宜用作森林类型信息提取的基础数据.     

NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取

植被指数具有明显的季节节律，NDVI时间序列分析可以获取地表植被物候信息，但已有的AVHRR NDVI数据产品仍然存在高噪声，需要进一步校正。在考虑农业植被季节变化特征的基础上，基于先验知识对NDVI时间序列数据傅立叶校正算法进行了改进。利用1992年旬最大值合成1 km NOAA-AVHRR NDVI数据，使用该方法对河北省南部地区几种不同植被类型的NDVI数据进行校正，结果显示：改进的傅立叶谐波校正算法能更好地反映农业植被NDVI季节变化节律，且对自然植被同样适用。对校正后的NDVI 时间序列数据进行谐波分析表明：谐波的特征值(谐波余项、振幅和位相)与地表植被动态之间存在相关性，谐波余项表征NDVI 时间序列的均值，谐波振幅表征NDVI年内波动幅度大小，不同谐波的位相可以表征NDVI 季节变化的时间特征，利用这些参数可以获取地表植被物候信息，并可用于土地覆被和土地利用分类研究以及全球变化研究。     

黄土高原植被覆被时空动态及其影响因素

为探究黄土高原植被覆被时空分布与动态变化及其与气候和人类活动的响应机制,基于趋势分析、偏相关性分析和残差分析等方法,利用2000—2015年黄土高原MODND1T/NDVI植被遥感数据、同期气象数据及ESA CCI-LC植被覆被分类数据,根据气候和人为因素对植被覆盖变化的驱动贡献,(1)分析了黄土高原NDVI分布格局、变化趋势及其驱动因素。结果表明：(1)黄土高原NDVI由西北向东南呈递增趋势,具有明显空间异质性分布特征。16年间NDVI呈显著增加趋势,平均递增速率0.010 2/a,波动范围介于0.54～0.71。(2)黄土高原NDVI变化趋势与降水有较强相关性,两者偏相关系数为0.53。(3)黄土高原不同季节NDVI均呈整体增长趋势,春季NDVI与降水呈显著正相关关系,降水是决定春季所有植被类型覆盖变化的最直接因素。(4)残差分析表明,人类活动对黄土高原NDVI的波动影响较大,是黄土高原植被覆盖变化的重要驱动因素。综上,黄土高原16年间植被覆被明显增加,降雨是黄土高原植被生长发育的主要限制因素,人类活动通过退耕还林等生态修复措施对黄土高原植被覆被带来明显改善。     

基于MODIS时序植被指数的陕西植被季相变化分析

分析了MODIS在植被生长变化监测中的优势,讨论了省级MODIS植被指数序列的建立方法。根据陕西主要植被覆盖类型,在风沙草原区、农作物区、林区共选取了5个样本县,利用2004-2005年MODIS-NDVI序列数据,通过提取NDVI曲线特征参数,结合地面气象观测资料,总结上述植被类型的季相变化特征,提出了关中农作物的物候变化规律和长势评价指标,探索了利用遥感手段对陕西省植被进行宏观、动态监测的方法。结果表明:风沙草原区植被对降水的依赖性很强,林区植被与温度的相关性较好,对降水的响应不明显。时序NDVI曲线是农作物生长的动态迹线,结合农作物的物候节律,可实时监测其生长状况并进行量化评价分析。     

鄂尔多斯高原1982-2006年植被变化及其驱动因子

植被变化对全球气候变化的响应是近年来生态学研究的热点问题。鄂尔多斯高原地处中国西部生态敏感地带,研究该区域植被变化及其对气候变化的响应具有重要意义。利用1982—2006年的NO-AA/AVHRR NDVI数据和当地同期气象资料,研究了鄂尔多斯高原地区植被覆盖变化及其与气象因子的关系。结果表明:(1)1982—2006年鄂尔多斯高原全年平均NDVI显著增加(p=0.001 7),增加率为每年0.04%,平均温度也在显著增加(p<0.001),平均降水波动大但没有显著趋势(p>0.05);(2)鄂尔多斯高原植被NDVI增加的主要区域是典型草原,其春、夏、秋3季的季节平均NDVI都显著增加(p<0.001);(3)鄂尔多斯高原植被NDVI在生长阶段增加的主要驱动因子是降水,非生长阶段的变化主要是由温度引起的。     

海南岛植被指数季节性变化及植被覆盖分析

以海南岛接收的2003-2005年接收的MODIS遥感数据为基础,通过提取归一化植被指数,分析了多年来海南岛植被指数变化的时空分布规律。由于海南岛植被指数空间变化特征与温度有着密切关系,借助NDVI-Ts空间特征分析了海南岛7个代表性区域的植被覆盖的情况,并与实际情况进行了对比,结果表明:通过遥感数据反演NDVI-Ts空间特征分析能适合海南岛地区植被覆盖范围的确定,为今后热带地区利用NDVI和地表温度（Ts）确定植被覆盖类型提供了一种有效的方法。     

陕西省植被覆盖时空演变特征及其与气候因子的关系

利用2000-2012年SPOT VGT NDVI数据,通过差值及相关分析法,对陕西省植被覆盖的时空演变进行研究,并对植被指数（NDVI）与气候因子的关系进行分析。结果表明：（1）2000-2012年,陕西省植被覆盖改善区域明显大于退化区域,植被覆盖增加区域主要分布在陕北风沙过渡区和黄土高原地区,减少区域主要分布在关中平原地区和陕南部分地区。（2）月平均NDVI与月平均降水量和气温呈极显著相关关系（P＜0.01）,相关系数分别为0.875、0.885。（3）2000-2012年,陕西全省NDVI增长速率为0.109·10a-1,说明生态恢复建设取得一定成效。（4）陕西NDVI变化具有明显的季节性,夏季和秋季NDVI增加最快,冬季增长最慢,且NDVI对降水、气温的响应存在时滞性。     

2000－2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

基于MODIS和Landsat的青藏高原两代GIMMS NDVI性能评价

由于AVHRR NDVI数据集本质上具有动态变化的特点,使得数据重叠时段(1981-2006年)的第1代GIMMS NDVIg(简称NDVIg)数据集与第3代GIMMS NDVI3g(简称NDVI3g)数据集也不完全相同。如何理解、对待这些差异,是综合利用两代数据集的研究成果、科学客观地评估地表植被历史变化状况、预测未来变化趋势、指导生态保护与建设工作的前提和基础。该文利用MODIS NDVI和Landsat数据,评估了青藏高原两代GIMMS数据集的性能,并对比分析了区域尺度和像元尺度两代数据集在监测植被长期动态变化方面的异同。结果表明,NDVI3g捕获植被物候变化的能力与NDVIg相当,但NDVI数值明显大于NDVIg,甚至大于MODIS NDVI;与NDVI3g相比,在NDVI分布格局和动态变化方面,NDVIg与MODIS NDVI和Landsat更为相似;尽管两代GIMMS数据集1982-2006年生长季NDVI变化趋势类似,但GIMMS NDVIg倾向于检测到更多的显著变化区域;夏季和秋季的结果与生长季类似,但春季GIMMS NDVI3g则检测到了更大范围的NDVI显著增加,与NDVIg结果的差异主要集中在青藏高原腹地。NDVI数据集是众多生态模型的基础数据,NDVI数据集之间的差异可能会导致模拟结果出现偏差。在使用NDVI数据之前,对NDVI数据的适用性进行评估,是获取更符合当地实际情况、更为客观真实结果的前提。     

多时相MODIS影像的黑龙江省水稻种植面积提取

黑龙江省稻田面积扩张引起农区地类发生巨大变化，利用遥感手段快速动态监测稻田面积扩张的变化，可为水稻产量估算、水土资源开发利用和评价提供科学决策依据。该研究以中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）地表反射率和植被指数数据为主要数据源，融合归一化光谱特征、分层分类、最大似然法、阈值和指数时间序列等方法建立决策树模型，对2003－2018年黑龙江省的稻田、旱地、草甸、滩地、森林、水体、城镇等进行遥感解译，并采用混淆矩阵法验证结果精度。结果表明2003－2018年稻田识别Kappa系数达到0.899～0.961，总精度达到了85.5%～92.3%。黑龙江省新增稻田主要由旱地、草甸和滩地转变，水稻种植面积从2003－2018年扩大了3倍，平均每年扩张158 100 hm2，稻田播种区域的中心向北延伸约160 km。该研究基于黑龙江省不同植被的物候特征，确定了不同地类的决策树分类判定标准，为黑龙江省稻田面积变化提供有效的方法。     

蒙古高原植被变化趋势及其影响因素

基于1982-2006年的AVHRR数据和气象数据,分析了蒙古高原植被时空变化特征及其影响因素。研究发现:(1)近25 a来,蒙古高原植被整体呈改善趋势,年增长率为0.0006/a。蒙古国植被NDVI年增长率最大(0.0008/a),其次是中国的内蒙古(0.0004/a)、甘肃(0.0003/a)和宁夏(0.0001/a);(2)植被的变化趋势具有明显的空间差异性和季节性。25 a来,蒙古国西北部、内蒙古中部的锡林郭勒盟等区域植被明显改善,而内蒙古东北部呼伦贝尔市植被呈退化趋势。研究区春、秋季植被明显改善,夏季植被呈退化趋势;(3)植被的变化趋势一定程度上受温度和降雨的影响,春、秋季升高的温度使生长期延长,植被改善,而夏季温度升高和降水减少共同导致夏季植被退化;(4)草地、农作物面积和产量的增加直接或间接地导致了内蒙古植被NDVI的增加,其他人为因素,如人口增长、土地利用类型的转换、退耕还林、过度放牧、矿产资源开采等也可直接或间接地影响植被的变化。     

基于多源时序NDVI的稀土矿区土地毁损与恢复过程分析

为分析稀土开采的时空分布及矿区土地毁损与恢复过程,该文以岭北稀土矿区为例,以1990—2016年的HJ-1B CCD、Landsat 5和Landsat 8遥感数据为数据源,结合回归分析法、遥感时序NDVI分析方法,对岭北稀土矿区的稀土开采状况及土地毁损与恢复情况进行分析。为减少不同数据由于传感器自身原因而带来的NDVI误差,采用回归分析法构建HJ-1B CCD、Landsat5/8数据的NDVI转换方程并利用均方根误差对转换方程的精度进行检验。结果表明:HJ-1B CCD、Landsat5/8数据的NDVI影像对应转换方程的R2值均超过0.9以及模拟影像与真实影像之间的均方根误差值均小于0.05,说明HJ-1B CCD、Landsat5/8的NDVI数据之间存在较为显著的线性正相关,所求的转换方程具有较高精度,可以消除数据来源差异对NDVI的影响;稀土开采时空分布分析表明岭北稀土矿区在2001—2004年、2006年的开采面积较大,均超过1 km~2,其中2006的开采面积最大,达到2.546 1 km~2;稀土开采在空间分布上较为分散,不仅增加了监管的困难,造成了资源的浪费,还一定程度上增加了治理困难;土地毁损与恢复分析表明受到人为扰动的区域占矿区总面积的54.59%,其中受森林砍伐扰动影响的面积最大,为86.5341 km~2;稀土开采扰动的土地面积为11.354 4 km~2,其植被恢复的平均加权时长为11年。其中复垦恢复的面积为5.004 9 km~2,仍有6.349 5 km~2的区域植被未恢复,急需治理。该研究能较好的反映稀土干扰下的土地毁损与恢复过程,为岭北稀土矿区的生态环境治理及矿区的可持续发展提供借鉴。     

山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应

[目的]了解山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应关系,对该流域生态保护、修复和高质量发展具有重要的意义。[方法]基于1998—2018年NDVI数据,利用NDVI变化趋势、变异系数、空间自相关等方法,对山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化特征及其与气温、降水的关系进行分析。[结果]不同土地利用类型NDVI变化趋势均呈向好态势,草地和林地覆盖状况优于整体水平。NDVI在空间上整体呈南北纵列、高低相间的分布格局,吕梁山和太岳山—中条山高,西部高原丘陵区和汾河谷地低。NDVI变化趋势的空间异质性显著,植被以显著改善为主。林地改善趋势的稳定性最好。NDVI表现出明显的空间集聚性特征,其中耕地NDVI变化趋势聚集特征最明显。不同土地利用类型NDVI对降水的敏感性强于气温。[结论]山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化差异显著,并对气温和降水存在响应关系,此研究将为该流域生态保护和建设提供更精准的植被恢复数据及其和气温、降水关系的基础资料。