沈阳市植被覆盖度计算及其时空变化特征分析

根据沈阳市2018—2020年Landsat影像和GEE云平台,采用最大值合成法及像元二分法计算沈阳市2020年月尺度NDVI值和植被覆盖度,并深入揭示时空变化特征。研究表明：综合利用Landsat影像与GEE云计算平台可实现月尺度植被覆盖度的大面积估算,2020年沈阳市植被覆盖度达到中低水平,覆盖度值37.38%;植被覆盖度的高低与其生长周期保持一致,1月最低为32.2%,7月最高达到46.2%;从空间上,沈阳市东、南、西三面的植被覆盖度较高,而中、北部较低,应加强沙地植被建设,治理林下水土流失,注重特色经果林开发和植被恢复、保护。     

草原区露天煤矿植被覆盖度时空演变与驱动因素分析

采用多时相Landsat TM遥感数据,借助于植被指数与植被覆盖度,基于不同时序植被覆盖度格点回归斜率、标准差和基末年等级转换矩阵等,分析了研究区植被覆盖度空间异质性及其驱动机制,剖析了采复联动下研究区、开采区和复垦区植被覆盖度变化趋势和波动程度,进而揭示随着时间变化采复活动与植被覆盖度间的响应。研究结果表明：不同年份研究区植被覆盖度及其等级空间分布整体上具有一定相似性,矿山采复活动在一定程度上打破了区域植被覆盖度时空演变格局;研究区植被覆盖度以中（Ⅳ等）、中低（Ⅲ等）为主,按多年均值计算,两者之和占研究区总面积的80%以上;植被覆被度呈增加和减少的区域面积比为2∶3,相关系数在?0.9266～0.4805之间,斜率正值范围内相关性并不显著,而负值范围的?0.9266～?0.895呈现不同程度显著性相关;露天采区、排土场及其周边1.5 km范围内的植被覆盖度呈显著下降趋势,且趋于一致。矿区植被恢复经历了一个“高—低—高”的周期循环,半干旱草原区复垦管护期限尽量保证在6 a以上。70%以上区域在研究时段内植被覆盖度发生转换,转换较为频繁,Ⅰ等植被覆盖度中的90%是由采矿活动转入的。露天煤矿区植被覆盖的提升有赖于矿区社会压力减少和生态恢复力提高两方面。研究成果将为露天煤矿及其所在区域生态环境科学保护与决策、恢复和治理提供信息支撑。     

山区植被覆盖度变化的地形分异特征——以贵州开阳县为例

植被覆盖度是生态恢复的重要指示器,研究其变化特征可为资源合理利用、生态恢复提供科学参考。以贵州省开阳县为研究区,基于landsat4-5 TM,Landsat8 OLI遥感影像,获取2002年、2019年30 m分辨率植被覆盖度数据,从阴坡与阳坡视角研究山区植被覆盖度变化和地形分异特征。结果表明:(1)2002—2019年阴坡与阳坡植被覆盖度总体呈南高北低分布,期间阴坡与阳坡植被总体处于恢复趋势。(2)研究时段内阴坡与阳坡植被覆盖度随海拔上升表现为增加趋势; 海拔小于600 m的地区阳坡和阴坡植被覆盖度差距最大; 2019年二者植被覆盖度在海拔小于600 m的地区下降明显,高于800 m的地区均有较大提升。(3)阴坡和阳坡植被覆盖度随坡度增加总体呈上升趋势,坡度大于35°后二者差异增强; 植被覆盖度增量随坡度增加总体表现为上升—下降特点。(4)阴坡和阳坡植被覆盖度随地形起伏度增加呈上升趋势。2002年阳坡各等级地形起伏度的植被覆盖度总体高于阴坡,2019年二者植被覆盖度差异性随地形起伏度上升而增强。综上,阴坡和阳坡植被覆盖度与海拔、坡度、地形起伏度呈正相关关系,二者在不同等级地形梯度上具有较大差异性。地形因子对山区阴坡、阳坡植被覆盖度的影响是多方面的,不仅从海拔和坡向上影响水热组合条件,也从坡度和地形起伏度上影响人类对山区林地资源的开发利用。     

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。     

安徽省植被覆盖度动态变化及其对地形的响应

[目的] 探究安徽省植被覆盖度的时空变化特征与地形的相互关系，为当地资源开发中加强生态环境建设提供理论依据。[方法] 在GIS与RS技术支持下，使用安徽省2001—2019年逐月MODIS/NDVI数据，2001—2019年土地分类数据和安徽省DEM海拔、坡向地形数据，分析植被覆盖度时空变化特征及其与地形因子相互关系。[结果] 安徽省植被覆盖度季节变化特征明显。1月、10—12月，全省植被覆盖度呈现低值，且山区高于平原；2—5月，淮北平原地区植被覆盖度呈现高值，6月迅速减小；7—9月全省范围植被覆盖呈现高值，大部地区植被覆盖度高于0.8，山区平原空间差异最小。全省植被覆盖度年变化率为0.003 9/a，与时间相关性显著（R²=0.814 8）。不同海拔区间内，植被覆盖度四季差异明显。受下垫面地表类型影响，200 m以下植被覆盖度呈现低值，200～350 m植被覆盖度陡然升高，1 250 m以上植被覆盖度呈下降趋势。各坡向四季植被覆盖度夏季>秋季>春季>冬季。北坡、南坡分别为峰值、谷值。南、北向山区植被覆盖度差异呈逐年波动下降趋势，其差异值多年平均值夏季最低（0.009 3），秋季最高（0.014 2），春冬季分别为0.013 9，0.012 5。[结论] 安徽省海拔、坡向显著影响植被覆盖度动态变化特征，需结合地形特点合理开发利用地表资源，并做好生态环境保护工作。     

黄土区大型露天煤矿区生态承载力评价研究--以平朔安太堡露天煤矿为例

露天矿生态承载力的变化与矿区的污染控制、土地复垦与生态重建措施密切相关。本文根据矿区生态承载力内涵及层次特点,从生态系统弹性力、资源环境承载力及生态系统压力度3个方面提出对其进行量化的研究方法。结合高吉喜提出的生态承载力评价方法,构建了较完整的评价指标体系,利用AHP法求得各指标权重值,对矿区生态承载力状况进行静态和动态评价。研究结果表明:平朔安太堡矿区2007年的生态系统弹性力为46.836,中等稳定;资源环境承载力47.127,中等承载;生态系统压力度为1.396,承载超负荷。从动态变化趋势看,平朔安太堡矿区生态系统弹性力波动较强烈,说明矿区生态系统稳定性差,具有明显的脆弱特性;生态系统压力指数的变化说明,1999年前生态系统的压力对矿区生态系统弹性力和资源环境承载力影响较大,而1999年后影响逐渐减弱,矿区1987~2007年生态系统弹性力和资源环境承载力变化趋势相同;1997年后生态弹性力开始上升,资源环境承载力在1999年后也处于明显上升趋势。     

1986—2021年彬长矿区植被覆盖度时空变化及其影响因子

[目的] 分析彬长矿区植被覆盖度变化特征及空间分布影响因素,判别矿区的生态状况断,为矿区复垦和生态恢复提供科学参考和理论依据。[方法] 基于Google Earth Engine云平台,获取1986—2021年30 m分辨率Landsat Surface Reflectance Tier 1 Data（地表反射率数据）,基于像元二分模型,采用趋势分析法、F检验等方法对彬长矿区植被覆盖度多年时空变化作出定量分析;在此基础上运用地理探测器对植被覆盖度的空间分异性进行地理因子解析。[结果] ①1986—2021年彬长矿区植被覆盖度改善状况较好,总体呈现增长趋势,平均增长率为0.64%/a;研究区多年平均植被覆盖度水平较高,中覆盖度及以上面积占87.14%,空间分布上呈现“东南高,西北低”的特点。②植被覆盖度变化趋势上,研究区以显著改善区域为主,其面积所占比例为56.65%,但仍有些许地区植被显著退化,主要集中在靠近城市河流道路区域。③各因子对植被覆盖度的影响大小排序为：坡度>高程>年降水>GDP>人口密度>年均温>植被类型>土壤类型,坡度与年降水交互作用对植被覆盖度空间分异性影响最强。[结论] 1986—2021年彬长矿区植被覆盖状况良好,整体呈现显著增长趋势,植被改善情况明显,坡度为影响研究区植被覆盖度空间分异性的主导因子。     

基于Google Earth Engine的江西省植被覆盖度时空变化特征分析

基于Google Earth Engine云计算平台,收集了江西省2017—2019年Landsat OLI卫星影像,用最大值合成法获得12个月的NDVI值,然后用像元二分法计算了江西省2019年12个月的植被覆盖度,并分析其时空变化特征。结果表明：基于Google Earth Engine云计算平台,可以实现用Landsat影像估算大面积研究区的月尺度植被覆盖度;2019年江西省的植被覆盖度为65.69%,处于中高覆盖度水平;夏季7月的植被覆盖度最高(74.18%),冬季1月的植被覆盖度最低(60.00%),与植被的生长周期基本一致;从空间分布上看,植被覆盖度在东、西、南三面较高,在北部和中部较低。鄱阳湖湖滨区和五河尾闾区需加强沙地植被建设,赣中地区应注重城市发展对植被的破坏和关注林下水土流失问题,赣南应加强崩岗侵蚀区的植被恢复和特色经果林开发的植被保护。     

黄河流域甘肃段植被覆盖度时空变化及对气候因子的响应

[目的]分析黄河流域甘肃段2000—2018年植被覆盖度变化的时空演变规律,探讨该区域植被覆盖度的变化对气候的响应机制,为该区域生态环境与社会经济的协调可持续发展和进一步落实生态环境保护、建设及恢复提供科学依据。[方法]基于2000—2018年的MODIS NDVI数据、气象数据,采用线性趋势分析和相关性分析等方法,对黄河流域甘肃段植被覆盖度的时空变化特征及与气候因子之间的关系进行分析。[结果]①空间上,近19 a研究区植被覆盖度自西南向东北在不断降低,以甘南州的植被覆盖状况最好;植被覆盖度改善面积占36.64%,主要分布于兰州市北部、临夏州、定西市、庆阳市、平凉市大范围区域、天水市南部等,而退化面积占4.2%,主要集中于甘南州等地区。②时间上,研究区植被覆盖度以2013年为界呈现"先持续增加后波动减少"的变化趋势,但整体在不断增加;以平凉市的增加速度最快,平均每年增长0.96%。③研究区植被覆盖度对降水量变化的响应敏感,与降水量呈现显著的正相关关系。[结论]研究区植被覆盖度空间差异明显,2000—2018年植被以改善为主,降水是影响这些区域植被改善的有利因素,降水状况的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要。     

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。     

黄土高原中部降水梯度带植被覆盖度动态变化特征

黄土高原植被生长的水分环境从东南向西北呈现明显的梯度变化,定量分析各降水梯度带植被覆盖度空间分布特征和演变趋势,对正确评价退耕还林草工程的生态效应具有重要意义。选择一条垂直于降水梯度变化的样带,利用MODIS/NDVI数据,基于像元二分模型获取了研究区2000—2010年植被覆盖度空间分布特征,采用斜率法和相关系数法分析了植被覆盖度的变化趋势和影响因素。结果表明:(1)研究区植被覆盖度在空间分布上由东南向西北降低,东南部地区植被覆盖度达82.6%,北部荒漠地区仅为38.6%;(2)由于退耕还林草工程的实施,该区11a间植被覆盖度整体呈现上升趋势,其中2007年植被覆盖度值最高,为65.3%,与降水年际变化趋势一致;(3)研究区植被覆盖度主要受当年4—8月降雨量和气温影响,时间序列具有显著相关性。     

2000-2020年陕西省植被覆盖时空变化多尺度分析

[目的]退耕还林还草工程实施以来,陕西省植被覆盖度明显提高。然而,省级尺度上植被覆盖度的增加一定程度上掩盖了部分市、县级区域植被覆盖度下降的实事,当前迫切需要加强对不同空间尺度植被覆盖变化及其驱动因素的研究。[方法]基于MODIS NDVI数据计算了陕西省植被覆盖度,分析了2000—2020年陕西省、地区、市和县四级尺度植被覆盖度时空变化趋势。[结果]2000—2020年陕西省植被平均覆盖度为64.3%±2.1%,增长率为0.24%/a;陕北植被覆盖度平均为37.6%±4.4%,增长率为0.63%/a;陕南植被覆盖度平均为89.6%±1.2%,增长率为0.13%/a;关中植被覆盖度平均为70.6%±3.5%,下降率为-0.18%/a。延安市、榆林市、铜川市、宝鸡市、安康市、商洛市的植被覆盖度呈持续增加趋势,而西安市、渭南市、咸阳市和汉中市的植被覆盖度呈先增加后下降趋势;全省有72.3%的区县植被覆盖度呈增加趋势,有22.3%的区县植被覆盖度变化方向与所在市相反。在不同空间尺度上,陕西省植被覆盖度增速均表现为2000—2010年高于2010—2020年,这与两个时期的造林面积差异有关。[...     

赣南6县稀土矿区分布及其植被恢复的遥感动态监测

稀土资源的开采在促进地方经济发展的同时对矿区生态环境带来了不良影响,为此有必要开展稀土矿区的分布动态及矿区植被恢复的监测。以江西省赣州市安远、龙南、定南、全南、信丰和寻乌6县为研究区,利用Google Earth平台的高分辨率影像,目视解译稀土矿分布范围,然后以多时相Landsat遥感数据来计算归一化植被指数和植被覆盖度,通过回溯法确定1990—2015年稀土矿开采范围的变化及矿区植被恢复状况。结果表明:稀土矿区总面积为58.23 km~2,其中定南和寻乌县的开采面积分别为18.23和16.27 km~2,分别占开采总面积的31.31%和27.94%;稀土矿开采的工艺以堆浸法为主,对地表植被破坏大;稀土开采在1990—2000年呈快速扩张趋势,在国家采取矿区管控措施后,稀土矿无序开采得到一定程度的遏制,2000—2005年开采面积减少,2010—2015年开采面积减少到9.21 km~2;以原地浸矿法为主开采稀土的龙南县,矿区植被恢复效果较好,其他各县的矿区植被恢复效果不明显。     

河南省植被覆盖度及其景观格局时空变化

[目的]对河南省近10a来植被覆盖度及其景观格局的时空变化及其驱动因素进行分析,为区域经济—社会—环境持续协调发展提供决策参考。[方法]基于2000,2003,2006,2009年MOD13Q1数据集,借助ArcGIS 9.3和Fragstats 3.3软件平台进行定量分析。[结果]10a尺度上,河南省植被覆盖以高覆盖度为主,总体覆盖度呈现先下降后上升的特点,2003年最低,为72.64%;2009年最高,为76.48%;极高植被覆盖度区域主要分布在豫西的林区,最低区域主要分布在城市建成区、大型水库和沿黄河生态涵养带;城市与建成区植被覆盖度呈现波动中下降趋势且其植被覆盖度等级景观格局向恶性方向发展,农田区和自然植被区则与城市建成区变化趋势相反。[结论]降水和气温的变化、快速城镇化以及河南省城镇化、新型工业化、新型农业现代化协调发展战略的实施是导致上述河南省植被覆盖度及其景观格局变化的主要原因。     

2001-2016年福建省海岸带植被覆盖变化特征

[目的] 揭示福建省海岸带地表植被覆盖空间格局变化，为开展基于主体功能区类型的资源环境监测与预警提供决策参考。[方法] 基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，选用2001，2006，2011，2016年Landsat系列遥感数据，评估研究区植被覆盖度以表征评价区域生态承载力变化。[结果] ①2001-2016年福建省海岸带低植被覆盖度面积总体下降，较低和较高植被覆盖度变化较为平缓，而高植被覆盖度呈现上升趋势；②2001-2016年生态承载力状态改善的面积增加了10.78%，基本稳定面积变化不大，而退化面积下降了7.05%，显著退化面积下降了3.48%。③2001-2016年不同类型主体功能区内植被覆盖波动下降，并呈现以生态承载能力改善为主要变化特征。[结论] 2001-2016年福建省海岸带植被覆盖度和生态承载能力呈现总体上升态势，海岸带整体生态环境不断改善。     

近20年黄河三角洲地区植被覆盖度时空变化及其趋势分析

[目的]探究黄河三角洲地区植被覆盖度的时空动态变化以及植被覆盖度对土地利用变化的响应机制,为地区生态保护、建设与高质量发展提供参考。[方法]基于2000—2019年的归一化植被指数(NDVI)数据和2000—2020年5期土地利用数据,采用slope趋势分析和相关性分析等方法,分析了2000—2019年东营市植被覆盖度的时空动态变化及其对土地利用类型变化的响应。[结果]植被覆盖度在东营市南部地区、黄河沿岸以及黄河故道地区较高,而北部和东部沿海地区较低。在时间上,2000—2019年东营市NDVI为0.25～0.33,植被覆盖度呈现先增加后减少的趋势,在2010年达到最高水平。在空间上,东营市植被覆盖度改善区域面积大于退化区域,其面积占比分别为44.86%,37.94%。[结论]草地和未利用土地向城乡、工矿、居民用地和水域转化是造成植被覆盖退化的主要原因。     

基于生态风险评价的采煤矿区土地损毁与复垦过程分析

煤炭开采和复垦活动带来强烈的地表变化和生态环境扰动。该文以山西省平朔矿区为例,通过构建评价模型分析采煤矿区的生态风险动态变化。通过采用最小损毁累积模型测算风险源累积损毁影响值,利用遥感影像结合野外实测数据计算生态脆弱度指数,得出矿区2001年和2010年矿区生态风险值,分析不同开采年份中矿区由于采矿和复垦活动带来的生态风险变化。结果表明:随着煤炭产量的增加,2010年土地损毁的累积影响范围比2001年增长了7 095.17 hm2;但是已复垦排土场的损毁累积危害下降明显,并且随着矿区扰动区域的东移,采矿对研究区西部的影响也在减弱。经过10年的土地复垦与生态重建措施,已复垦的排土场生态风险值呈下降趋势,生态系统趋于稳定。在采矿扰动区中,2001年处于中等风险及以下的区域占比为0.02%,到2010年为16.77%。特大型采煤矿区扰动范围较大,但是采后土地复垦有助于降低局部生态风险的影响。通过研究矿区土地损毁情况、复垦过程和复垦后的状态,分析不同区域生态风险的动态变化,可以为矿区的生态环境治理和区域发展规划提供参考,为矿区管理和相关决策提供科学依据。     

干旱区受损植被生态恢复需水量——以新疆哈巴河县平原区为例

[目的]分析干旱区受损植被恢复过程中生态需水量,为生态恢复不同阶段所需水资源量及水资源优化配置提供科学依据。[方法]基于1990,2000,2010,2015,2020年Landsat系列影像,采用遥感技术,结合改进的彭曼公式法,对新疆哈巴河县平原区植被耗水量时空演变特征及生态恢复需水量进行了定量研究。[结果](1)1990—2020年天然植被平均耗水量为7.55×10⁸ m³,以3.60×10⁷ m³/5 a的速率减小,与之对应的是天然植被面积以17.36 km²/a的速率减小,植被覆盖度从高植被覆盖度向中植被覆盖度转化,生态受损严重。(2)区域内植被耗水量时空分布均存在较大差异：空间上高值主要分布于哈巴河流域,别列则克河流域植被耗水量整体偏低;时间上年际变化以2000年植被耗水量为最高,年内植被耗水量则主要集中在生长中期。(3)绿洲区生态恢复需水量如下：维持现状(2020年)生态需水量为4.62×10⁸ m³,恢复到1990—20...     

太原市城区植被覆盖变化地形分异效应

[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应,为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据,采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度,对其时空动态变化特征进行分析,并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主,二者占总面积的65%以上,总体呈显著上升趋势,植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区,而中东部和西部植被覆盖度上升较快;2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km²,增加面积为601.62 km²,总体呈退化趋势,而2004—2007,2011—2014,2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2,植被恢复效果较好;②不同坡向上,在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著,其余坡向上的差异不明显;不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显,而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。     

巴州地区植被与积雪变化特征分析

利用2012年和2018年气象卫星FY-3/MERSI/VIRR资料,通过植被NDVI和积雪NDSI遥感监测算法,提取并对比分析新疆巴音郭楞蒙古自治州植被、积雪的空间分布状况及年变化特征。结果表明,巴州地区植被覆盖度自西北向东南先减后增,以低覆盖度为主;积雪年变化基本特点是呈单峰型,积雪期稳定,11月至次年3月积雪覆盖区域主要分布在南部和北部山区;虽然2018年巴州地区植被覆盖度与积雪覆盖度均大于2012年,但最大植被覆盖率和积雪覆盖率分别仅为26%和9%,表明巴州地区生态问题依然严峻。