基于NDVI的淄川生态修复区植被盖度动态研究

基于植被指数（NDVI）和植被盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的淄川生态修复区的植被盖度遥感定量模型,研究了项目区生态修复前后（2000年和2005年）植被盖度的动态变化。结果表明：生态修复区2005年植被状况明显好转,林草覆盖率增加了14．06％。第Ⅰ级植被面积基本不变,第Ⅱ级植被面积减少37．59km^2,第Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ级植被面积均有不同程度的增加;植被盖度等级未变化的面积为120．59km^2,占总面积的43．37％,植被退化面积为46．95km^2,而植被恢复面积达到110．49km^2,是退化面积的2．4倍。通过综合治理,项目区生态环境得到改善。     

基于MODIS NDVI数据的广西植被覆盖时空变化遥感诊断

【目的】对广西2006—2016年植被覆盖变化特征及其变化关键因素进行遥感诊断,为掌握广西地区植被覆盖的时空变化提供科学监测结果和诊断依据。【方法】基于250 m分辨率16天合成的MOD13Q1产品,利用趋势分析法获得11年间广西植被覆盖整体变化情况;结合气象数据,运用回归因子分析法得到植被覆盖变化与温度和降水之间的关系;采用遥感影像差异法对不同时期MODIS土地覆盖类型数据进行分析,探讨人类活动对植被覆盖变化的影响。【结果】2006—2016年11年间广西植被覆盖在波动中呈上升趋势;归一化差值植被指数(NDVI) 2—3月呈最低状态,9月最高。全区植被增加面积大于退化面积,其中面积增加最大的区域包括河池、百色、南宁东南部和桂林东部,退化面积最大的区域包括崇左、百色中部、南宁西部和桂林中部,退化程度最高的北海区域退化面积占全区面积的28. 9%。11年间,广西植被覆盖类型变化巨大,林地面积显著上升,农用地面积下降明显。【结论】温度和降水与植被覆盖呈正相关关系,二者与植被覆盖在月尺度上的正相关性较年尺度更为显著,且降水对植被的影响高于温度对植被的影响; MODIS土地覆盖类型数据反映出的人类活动表明,林地面积显著增加是广西NDVI上升的主要原因。     

基于Landsat的青神县植被覆盖动态变化分析

以Landsat TM/OLI系列遥感数据为基础,利用RS和GIS为技术手段提取NDVI值,通过像元二分模型得出青神县2009年、2013年、2018年三期的植被覆盖度分级图,并用转移矩阵和差值法分析其动态变化情况。结果表明:青神县植被覆盖总体良好,植被覆盖度以中高以上为主。2009—2013年该地区中高以上植被覆盖区占总面积的比例由71.73%降到62.69%,2018年有所改善,占总面积的67.77%,说明2009—2018年青神县植被覆盖度经历了先退化后改善的趋势,但整体发生了小幅度退化,退化面积比改善面积多出6.22 km~2,占总面积的1.6%。据分析,城区的扩张、基础设施的建设侵占了耕地和林地,是造成青神县植被覆盖度退化的主要原因。为促进区域生态环境的可持续发展,应进一步提升中心城区及周边的植被覆盖度。     

浑善达克沙地2000—2018年NDVI时空变化及其驱动因素分析

基于MODIS和气象数据,对浑善达克沙地2000—2018年植被NDVI时空变化及其驱动因素进行分析。结果表明:(1)19 a间植被NDVI总体呈现上升趋势,年均值为0.35,上升幅度为0.057/10 a;在空间分布上,苏尼特右旗、苏尼特左旗东部和克什克腾旗和锡林浩特市部分区域植被有退化趋势,阿巴嘎旗、正蓝旗、正镶白旗的大部分区域植被呈增加的趋势,植被NDVI改善区域面积占总面积的58.42%,退化面积占总面积的17.95%。(2)浑善达克沙地年均降水量在127.6~348.6 mm之间,浑善达克沙地NDVI与降水的偏相关系数在-0.88~0.94,正相关性达到97.59%;NDVI与气温的偏相关系数在-0.81~0.88,正相关区域占总体的68.96%,负相关区域占总体的31.04%,整体而言降水是研究区NDVI变化的主要影响因素。     

基于SPOT NDVI影像的阿坝州植被变化遥感监测

本文利用1998年~2013年SPOT NDVI影像对阿坝州的植被时空变化进行分析。结果表明:研究区15年间NDVI均值为0.383,月均NDVI值在0.222和0.623之间,NDVI在8月达到峰值;研究区植被总体呈改善趋势,植被明显改善面积占全区总面积的56.83%。植被退化区域主要集中于研究区的南部,其中小金县和汶川县的植被退化最为严重,若尔盖湿地区植被也有一定程度的退化,这主要跟该区域的放牧活动有关。     

基于RS和GIS的木兰县植被盖度定量研究

以木兰县1989年和2011年两景Landsat TM遥感影像为主要数据,基于RS和GIS技术,在定量反演归一化植被指数（NDVI）的基础上,获取植被盖度等级图并进行动态分析。研究结果表明：近22年来NDVI在0.2～0.3面积增加的最多,为141.41km^2,在0.4～0.5减少的最多,为340.29 km^2,低盖度植被区域面积增加的最多,高盖度植被区域面积减少的最多。该研究成果对深入了解该区生态环境质量变化具有重要的意义。     

基于Landsat影像的北京市植被覆盖变化特征分析

以北京市为研究区,基于2000年Landsat 5TM和2010年Landsat 5TM遥感影像数据,利用像元二分模型对2000年至2010年北京市植被覆盖度及其动态变化进行定量分析。研究表明:2000年,北京市植被覆盖度主要为低植被覆盖、中等植被覆盖和中高植被覆盖;2010年,北京市植被覆盖度主要为中高植被覆盖和高植被覆盖。2000~2010年10年间,高植被覆盖和低植被覆盖区的变化程度最大,前者增加3066km2,约占北京市总面积的18.25%,后者减少2103.36km2,约占北京市总面积的12.52%,其余等级植被覆盖区域面积变化程度相对较小。2000年,低植被覆盖的面积最大,2010年,中高植被覆盖的面积最大。10年间,以中等植被覆盖→中高植被覆盖为最主要的转换类型,转换率达到45.501%。     

四川省国家级公益林植被覆盖时空变化研究

基于2004～2018年的NDVI遥感数据,对四川省国家级公益林的植被覆盖进行时空变化分析,以期从长时间序列上揭示其植被覆盖变化情况,为国家级公益林遥感宏观监测提供理论依据。结果表明:(1)四川省国家级公益林植被覆盖呈现微小波动增加的趋势,空间上呈现出总体稳定、局部区域高植被覆盖和中等植被覆盖交替变化的时空特征;(2)2004～2018年间,四川省国家级公益林大部分区域植被覆盖是增加的,增长率在0～0.05的占多数,为54.43%,显著降低的区域仅占4.87%;(3)2004～2018年间,四川省国家级公益林NDVI值变异系数小于0.1的面积占81.74%,表明大部分区域植被覆盖是非常稳定的。     

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。     

莆田市城市空间扩展及其对植被覆盖变化的影响

分析城市空间扩展和植被覆盖指数变化及其质量之间的关系,可以为保护城市生态环境及在大空间尺度上为城市植被景观提升提供指导。以遥感成像技术为基础,通过提取目标区域卫星影像对应的建筑物和植被特征光谱,通过对多年特定光谱进行建模运算,即可得出城市空间拓展与植被覆盖指数之间的关系;以莆田市为例,利用Landsat卫星影像提取建筑指数NDBI和植被指数NDVI对该市2000、2010和2016年的城市空间扩展及其对植被覆盖变化的影响进行定量研究。结果表明:在16年间,莆田市城市建筑用地面积占比由22.70%增至28.84%,其中前期2000—2010年建筑用地面积占比增加了2.04%,而后期2010—2016年增加4.10%;植被覆盖指数变差的面积占37.26%,而植被覆盖指数变好的面积占28.87%,大部分退化的植被位于西北部山区和东南部平原;建筑指数和植被覆盖指数呈线性负相关关系,建筑指数每提升10%,植被覆盖指数降低0.77～0.86。总体看来,莆田市的城市空间扩展对植被景观影响较大,且呈现后期大于前期的趋势。     

唐山市植被分布及其变化分析

在全球变化和城市化日益发展的背景下,区域植被受到剧烈影响,但植被又具有多种生态服务功能,这使其成为生态学的研究热点。植被指数是指卫星探测数据的线性或非线性组合,是反映植被的存在、数量、质量、状态及时空分布特点的指数。目     

基于SPOT—VGT NDVI的恩施自治州地表植被覆盖变化分析

利用1999-2008年SPOT—VGTNDVI时间序列数据集分析了10年间恩施州植被覆盖变化,研究结果表明：恩施州植被覆盖状况在10年内有较明显的改善,NDVI年平均值从1999年的0．564增长到了2008年的0．604,99％以上的区域植被指数趋向于正向增长;东部地区植被覆盖状况优于西部地区,在全州8个县市中鹤蜂县2008年NDVI年平均值最高,利川市最低;10年间恩施州西南部的来凤县与咸丰县地表植被变化率最大,西北部的利川市与东部的巴东县和鹤峰县地表植被变化率明显落后于其他县市。区域植被监测变化表明天然林保护工程与退耕还林工程等林业工程的实施,恩施州植被覆盖状况有了较明显的提高,有效地改善了恩施州区域生态环境,区域经济社会可持续发展能力在稳步提高。     

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。     

福田红树林保护区土地类型的动态分析

通过对20世纪80年代至今的4个不同时相的Landsat-5卫星遥感数据的解译,得到福田红树林保护区4个年份的土地分类及利用状况,对比研究各时期的湿地动态变化表明:在1986—2008年,该区红树林面积增加49.70hm2,动态度达到4.24;滩涂面积减少了42.22hm2,动态度为-1.62;陆地植被、建筑裸地面积分别增加25.82hm2,11.46hm2,动态度达到了9.23,10.67。针对保护区动态变化,提出了保护、修复与发展保护区的建议。     

基于遥感技术的退耕还林监测研究——以甘肃省清水县为例

利用1∶5万地形图的DRG(数字栅格图),采用二次多项式法和双线性内插法;对TM图像进行几何校正处理。以TM432为最佳波段组合。在ERDAS遥感数字图像处理系统支持下,对清水县1997年和2008年两期的归一化差异植被指数(NDVI)进行了统计计算,并获得了其植被指数分布图、植被指数差值图及统计表。结果表明:2008年的植被指数相对1979年有了很大程度的提高,植被指数大于0以上的面积增加了13.4%。全县60%土地的NDVI值都有不同程度的增加。     

皇甫川流域2000—2015年植被NDVI时空变化特征

【目的】分析黄土高原砒砂岩区植被覆盖的时空动态变化特征,探讨土地利用类型对归一化植被指数(NDVI)的影响及植被盖度与水热因子的空间和时滞关系,为黄土高原砒砂岩区退化植被恢复重建和黄河粗泥沙的综合治理提供思路,改善当地生存条件和生态环境。【方法】在皇甫川流域,利用2000—2015年MODIS13Q1共192期产品,以ENVI为技术平台,计算NDVI,采用一元线性回归分析法和Spearman相关分析法分析其在不同时间尺度上的动态变化和不同空间尺度上的分布格局,基于地理空间系统分析其在不同土地利用方式下(分辨率30m)的时空特性,并运用Spearman相关分析法详细分析NDVI和水热因子间的响应关系。【结果】2000—2015年,皇甫川流域NDVI平均值为0.429~0.630,呈线性增加趋势,增长速率为0.0042·a^-1,生长季与非生长季差别显著,5月出现最大值,气温和降水量亦呈增加趋势,增长速率为0.0348℃·a^-1和6.27mm·a^-1;空间上,纳林川子流域16年来NDVI为0.1~0.3,十里长川子流域为0.25~0.4,均呈“沟道高-坡面低”的空间格局;不同土地利用类型下NDVI为0.2~0.25,表现为林地>耕地>草地>未利用地,16年的增长速率表现为草地>未利用地>林地>耕地;纳林川支流沟道附近NDVI呈下降趋势,变化率为-0.09~0,而远离沟道的坡面地区呈上升趋势,变化率为0~0.12;十里长川支流沟道附近NDVI变化率为0~0.4,而沟道周围地区变化率为0.04~0.12;整个流域内NDVI的增长趋势在空间上呈坡面极显著、沟道附近显著、沟道不显著的空间格局;16年间生长季NDVI与气温无明显相关性,与降水的相关系数为-0.41~0.87,相比沟道附近植被而言,坡面上的植被更易受降水量影响;植被生长对降水的响应存在1年(P=0.036<0.05)和1个月(P=0.001<0.01)的滞后期,对气温存在2个月(P=0.002<0.01)的滞后期。【结论】时间上,皇甫川流域NDVI在不断波动中呈显著上升趋势,生长季与非生长季均值变化表现出明显不同。空间上,皇甫川流域NDVI在沟道均值高,但增长率低,甚至出现退化现象,在坡面均值低,但呈极显著增长。林地和草地增加最多,说明近年来退耕还林工程效果显著。NDVI与降水相关性较高并与气温和降水都存在一定滞后现象。     

八仙山自然保护区植被动态监测

探讨了利用TM数据得到NDVI数据进行植被变化监测的方法,并以八仙山国家级自然保护区为例,利用1987、1992、1997、2002年TM数据,分析了该保护区1987年至2002年间植被指数的变化情况。结果表明,从1987年到2002年,该保护区植被总体受到了有效的保护并向好的方向发展,但部分地区植被有被破坏变差的现象,尤其是在人为活动较多的海拔较低的地区。     

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...