北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测

森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义。该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相Landsat5 TM数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林LAI。使用3种植被指数(归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI和三梯度差植被指数TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的LAI反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型。研究表明利用整个时期的LAI建立的模型精度较高,其中最好的是基于NDVI的LAI指数模型。利用该模型反演森林LAI,生成基于时间序列的北京山区森林LAI分布图。该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的LAI反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平。     

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。