基于地形因素的浑善达克沙地植被时空变化研究

文章基于Landsat遥感影像数据,分析了浑善达克沙地2000—2020年的植被覆盖度的时空变化特征,在此基础上,将其与海拔、坡度、坡向进行叠加分析,探究植被覆盖度与地形因子的关系。结果表明：在研究期间,浑善达克沙地植被覆盖度均值呈现出明显升高趋势,植被覆盖度整体呈现出“东高西低”的分布态势;研究期间植被覆盖度变化明显,植被覆盖改善区域占全区总面积的49.44%,植被覆盖未变化区域占全区总面积的47.39%,植被覆盖退化区域仅占到全区总面积的3.17%;植被覆盖高值区多集中分布于海拔1 195 m以上的区域,坡度为15°～35°时沙地植被覆盖度较高,阳坡的植被覆盖度高于阴坡。     

1993—2019年龙脊梯田植被覆盖度变化及其空间分布格局

为了解区域植被覆盖度时空分布特征及其与地形的关系,促进生态环境建设健康发展.以龙脊梯田景区为研究区,基于1993、2006、2019年Landsat TM/OLI遥感影像及DEM地形数据,采用像元二分模型分析植被覆盖度空间分布及其对地形因子的响应特征.结果显示:(1)1993—2019年,龙脊梯田以林地、耕地为主要土地...     

滇东南喀斯特石漠化地区植被覆盖度时空变化特征研究

植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和高度植被覆盖度为主,在空间分布上呈东高西低的特征,在时间变化趋势上,2000—2010年不同等级植被覆盖度由高水平植被覆盖转为低水平植被覆盖,植被严重退化,2010—2020年由低水平植被覆盖转为高水平植被覆盖,植被覆盖显著改善;3个时期的植被覆盖分布在坡度等级上存在明显的线性关系（R²>0.95）,植被覆盖度随坡度的增加呈升高趋势,在海拔梯度上随海拔的上升呈先减少后增加再减少的规律性变化。研究区植被覆盖度受降水与气温的共同影响,但与降水量的相关性更紧密。     

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。     

基于RS的昆明市植被覆盖度变化动态分析

植被覆盖度是反映植被状况的重要因素,以1988、1996、2000、2006和2010年5个时相的TM和ETM＋影像数据,利用像元二分法模型计算了昆明市植被覆盖度并分析其时空变化。结果表明,1988～2010年的22年间,昆明市的植被覆盖度变化明显,平均植被覆盖度从56．2％下降到50．7％,降幅达5．5％;特别是官渡区和呈贡新区变化幅度最为显著,降幅分别为12．3％和6％。按时段分析结果,1988～2000年昆明市整体植被覆盖度呈下降趋势,2000～2010年呈增长趋势。分析认为,城市的发展与扩建导致植被覆盖度减少;应注重城市绿化建设,新建公园与广场,使城市植被得到恢复。     

2000—2014年乌鲁木齐市植被覆盖度时空变化分析

以乌鲁木齐市2000,2006,2010和2014年TM/ETM+/OLI影像为数据源,基于NDVI的像元二分模型生成植被覆盖度图,再与ASTER GDEM数据生成的海拔、坡度、坡向图进行空间图像叠加,分析植被覆盖分布特征和变化原因。15年来研究区植被覆盖度总体呈现先整体下降,然后以2006年为拐点显著回升的U型趋势。较2006年,2014年乌鲁木齐县北部和米东区东北部的温带半灌木、矮半灌木荒漠有一定改善;米东区北部温带矮半乔木荒漠和达坂城区的温带丛生矮禾草、矮半灌木荒漠草原改善显著。地形因子和植被覆盖类型影响了植被覆盖水平的分布格局,夏季当月及上月降水量对研究区植被覆盖尤其荒漠草地影响显著,草地与灌丛的变动性大于林地。经济活动与生态工程建设等是植被覆盖变化的驱动因素。荒漠草原覆盖度受自然和人为因子的耦合作用大,应加强保护力度。近年来大规模实施系列林草业工程对全市植被覆盖度提高、生态环境改善起到了重要作用。     

喀斯特高原峡谷区不同植被恢复阶段小气候变化特征

通过对花江喀斯特高原峡谷区不同演替阶段群落内光照强度、地表温度、土壤温度、湿度、土壤水分含量及空气CO2浓度变化特征和差异进行了实地小气候观测和统计分析。结果表明:在不同的演替阶段,小气候变化明显。裸地和草地阶段群落小气候变化剧烈;在灌木和乔林阶段,变化较平缓。表明从裸地群落阶到乔林群落阶段的恢复过程中,喀斯特高原峡谷区不同植被恢复阶段小气候变化逐渐趋于平稳,揭示乔林和灌木林群落对于小气候具有明显的改善作用。     

2010—2020年云南省植被覆盖度时空变化及其地形效应

利用MODIS数据,基于像元二分法估算植被覆盖度,应用趋势分析法和变异系数,分析了2010—2020年云南省植被覆盖度的时空分布和变化特征;结合SRTM DEM数据,分析了云南省平均植被覆盖度的地形效应.结果表明:①时间上,云南省月平均植被覆盖度变化呈"单峰"分布,植被覆盖度2月份最低,9月份最高;年平均植被覆盖度呈小...     

基于NDVI的乌拉特后旗植被覆盖度时空变化分析

提取内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗2006年、2010年及2015年3个时期的遥感影像,利用GIS软件计算了乌拉特后旗3个年度的植被覆盖度,同时对该地区植被覆盖在时间变化及空间变化中的状况进行了分析。结果表明:从时间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度整体呈增长的趋势。裸地及微植被覆盖度显著减少,低植被覆盖度和高植被覆盖度缓慢增加,中植被覆盖度在2010—2015年有显著增加的趋势。从空间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度逐渐递增并呈现东南部覆盖度高西北部覆盖度低的态势。阴山以南河套平原地区的高植被覆盖度及中植被覆盖度缓慢增加,阴山以北的荒漠及半荒漠草原的微植被覆盖度逐渐减少,到2015年时其植被覆盖度明显增加,转变为以低植被覆盖及中植被覆盖为主的态势,且出现零星的高植被覆盖度。     

基于MODIS NDVI的三峡库区植被覆盖度动态监测

基于MODIS—NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算三峡库区2000—2009年的年最大植被覆盖度,并在像元尺度上分析库区年最大植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。结果表明:三峡库区大部分区域处于高植被覆盖度,并随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度大于60%的区域占92.35%;近10年来,库区年最大植被覆盖度总体呈微弱上升趋势,其中呈显著增加或降低趋势的像元数仅占7.16%,在20个区县中石柱、江津和丰都的植被覆盖度存在退化风险;降水是影响库区植被覆盖度年际波动的主导因子,当年5—8月降水量与年最大植被覆盖度的相关性最高,但在空间上存在差异,其中呈显著正相关区域主要分布于库区西部低山丘陵农业种植区,该区域降水增加有利于植被生长,而部分高海拔地区的年最大植被覆盖度与降水呈显著负相关,过多降水反而会抑制植被生长。     

基于RS与GIS的北京市植被覆盖度变化研究

选用对植被状态表征较好的归一化植被指数(NDVI),在GIS和RS工具支持下, 选用多时相北京Landsat TM遥感影像,解译和分析出NDVI的时空变化特征,利用植被指数与植被覆盖度的关系及遥感测量法测算植被覆盖度.结果显示:北京市整体植被覆盖度呈增长趋势,市区植被覆盖度变化不大,部分区县植被覆盖度则由于城镇化推进而略有减少.     

基于RS/GIS技术支持下的植被分类及其覆盖度研究——以昆明市为例

选取昆明市为研究区域,在RS和GIS技术支持下,对2013年、2014年和2015年植被分类和覆盖度时空特征进行研究。结果表明:1)2013—2015年间,研究区分布较广的植被为针叶林和阔叶林,草地主要分布在北部高山河谷地带,灌丛和人工植被主要围绕城镇及水域分布,灌丛和草地面积下降12.72%,人工植被和其他用地面积上升12.82%。2)2013—2015年植被覆盖度整体呈上升趋势,NDVI>0.5区域比例上升31.52%,而2014—2015年植被覆盖度总体呈下降趋势,NDVI>0.5区域比例下降6.1%。3)植被覆盖度因海拔、坡度差异而呈现不同的分布特征,其中:海拔>2500m和坡度>25°区域植被覆盖度相对较高,而海拔<1000m和坡度<5°区域植被覆盖度相对较低,变化较明显的分布在海拔1000~2500m和坡度<5°区域;海拔>2500m和坡度>25°区域人类活动少,植被覆盖变化不明显。     

基于3S技术的多伦县植被覆盖度动态变化研究

利用2000年、2005年TM影像和2008年SPOT影像,对多伦县植被覆盖度进行研究。结果表明：2000—2008年植被低覆盖度减少了1410009km2,占2000年低覆盖度总面积的34．26％;中覆盖度增长了8倍;高覆盖度与2000年相比增长了11倍。由此看出京津风沙源治理工程成效显著？     

基于NDMVI的大青山自然保护区植被覆盖度坡向分异研究

运用RS与GIS技术,以Landsat TM影像为数据源,基于归一化差值山地植被指数(NDMVI)定量分析了大青山自然保护区植被覆盖度随坡向的分异规律。结果表明:保护区的植被覆盖度总体上随坡向呈现明显的分异;大青山保护区植被覆盖度的坡向分异随海拔的升高而越明显。垂直分异规律在不同的坡向上不相同:北坡和西北坡在海拔1 400m以上植被覆盖度变化随高度增加而越不明显,1 400m以下则随高度增加而越明显;其它坡向,在1 600~2 000m的海拔高度上,植被覆盖度差异相对更高和更低海拔上的植被覆盖度差异较小;所有坡向在1 200~1 600m的海拔上植被覆盖度差异很小。     

冬奥会崇礼生态核心区植被覆盖时空变化遥感监测

【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 WFV和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用像元二分模型法对研究区2014、2016和2020年3个时期的植被覆盖度进行遥感估测,结合数字高程模型,利用差值指数、马尔科夫模型、植被覆盖动态度和地形分布指数分析植被覆盖度的时空变化特征及其在地形上的分异性。【结果】1)研究区植被覆盖度在空间上呈显著差异性,表现为中部低、四周高的分布格局,与整个研究区的地形地貌特征紧密相关,山区植被覆盖度高,平原区或山谷等人类活动区植被覆盖度相对偏低。2)研究区植被整体以中、中高和高植被覆盖度为主,3个时期3种植被覆盖等级面积占比分别为81.59%、90.00%和86.88%,均大于80%,植被覆盖处于较好水平,生长状况良好。3)海拔梯度上,2014—2016年改善型和明显退化型在海拔1 800 m以下区域有分布优势,在海拔1 800 m以上区域无分布优势;轻微退化型在海拔1 ...     

广西姑婆山植被的群落学特征

采用植物群落学研究方法,以广西姑婆山森林公园典型植物群落的6个样地调查资料为基础,研究广西姑婆山森林公园的植被群落学特征。结果表明:广西姑婆山森林公园植物群落中共有维管植物284种,隶属于75科143属,科、属的分布型以热带为主,反映了该群落以热带为主的亚热带区系特征;植被群落主要以革质、全缘、单叶、中型叶和高位芽类型的植物组成,体现了亚热带季风阔叶林类型的主要特征,强烈反映了植被对该区植物较适宜的温度和湿度,即较好的低纬水热组合,清晰地反映了亚热带湿润季风的气候特征。该群落植物各多样性指数表明其物种多样性较为丰富。     

剑阁县植被覆盖度时空变化及地形分异研究

基于1986、1995、2011和2019年4期Landsat TM/OLI遥感数据,以四川省剑阁县为研究区域,利用归一化植被指数和像元二分模型,结合DEM高程数据,分析该地区在经历长江防护林建设、天然林资源保护工程和退耕还林等生态工程过后植被覆盖的变化情况及其地形分异特征。研究结果显示：(1)经过诸多生态工程的改善,剑阁县的植被变化情况较好,以高植被覆盖度和中高植被覆盖度为主,高植被覆盖度所占比例持续增加;(2)通过差值法分析,研究区域内植被变化以稳定和改善为主,在1986—2019年的年际变化中,除低植被覆盖度外,各等级植被覆盖度大多向高植被覆盖度转变;(3)与地形因子结合分析,植被改善区域主要发生在海拔500～700 m、陡坡地和半阳坡等地带,退化主要发生在海拔500～600 m、斜坡地和阳坡等地带,改善面积均大于退化面积。     

Google Earth Engine在四川省多年植被覆盖度动态监测中的应用

植被覆盖度的动态监测是研究区域生态环境的重要部分,基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台收集四川省2001—2016年Landsat TM/OLI的复合NDVI遥感影像,综合利用最大值合成法、像元二分模型、趋势分析等方法,估算2001—2016年的四川省植被覆盖度,并对16年的四川省植被覆盖度变化状况进行分析。结果表明:1)利用GEE强大的云计算能力可以对大面积研究区域进行长时序的动态监测;2)2001—2016年16年间,四川省的植被覆盖整体呈现比较良好的状况且植被覆盖变化趋势比较稳定;3)四川省植被覆盖度呈现空间分布不均的状况,大体呈现从边缘到中心覆盖度逐渐降低的趋势。16年间该地区的植被覆盖度整体呈现轻度增加的趋势,总体而言,四川省的植被覆盖状况良好。