基于MODIS和NOAA/AVHRR的荒漠化遥感监测方法

土地荒漠化是中国西部最严重的生态环境问题,荒漠化遥感监测技术是掌握荒漠化发展趋势的重要手段。基于空间分辨率为1 km的NOAA/AVHRR和MODIS遥感数据,首先依据湿润指数法确定了荒漠化范围和气候分区。然后选取出了可以反映不同荒漠化特征,并且能够通过中低分辨率的NOAA/AVHRR和MODIS遥感影像反演出来的5个荒漠化遥感监测指标,通过精度评价分析,确定了最佳指标组合。由于MODIS和NOAA/AVHRR数据的影像特征存在较大差异,针对每一气候分区, 建立了分别适用于MODIS和NOAA/AVHRR数据的两套遥感指标分类体系。通过不同分类方法的比较,确定了最佳分类方法－决策树分类法。通过对中国1995年和2001年的荒漠化动态变化状况进行了分析,结果表明,本文提出的荒漠化遥感监测方法,不仅能够成功地进行大尺度的荒漠化遥感监测,而且能够取得较好的监测效果。     

正蓝旗植被覆盖动态变化的遥感监测

 为揭示浑善达克沙地植被变化规律,基于NDVI和植被覆盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的正蓝旗植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上,研究正蓝旗1987和2001年2个时期植被覆盖的动态变化。结果表明: 正蓝旗植被覆盖以中等盖度植被和高盖度植被为主,1987年二者面积占总面积的92．98%,2001年占总面积的77．34％。期间,高盖度植被大幅减少,减少达57．53％,低盖度植被和农田植被面积均显著增加,全旗植被覆盖类型变化以植被退化为主,占发生覆盖类型变化面积的84．53％,这说明正蓝旗的植被生态趋于进一步恶化。     

基于遥感数据的陕西省荒漠化土地动态变化研究

采用1975年MSS数据,2000年TM数据,2007年TM数据为遥感信息源,通过建立科学的荒漠化分类体系与遥感解译标志,并结合地理信息系统方法,对陕西省荒漠化现状与1975—2007年近32a来的动态变化特征进行了研究。结果表明,截止2007年,陕西省荒漠化土地面积8.23×104 km2,占全省面积的40.15%。荒漠化类型多,包括沙质荒漠化、水蚀荒漠化与盐碱质荒漠化3类,以水蚀荒漠化为主,3种荒漠化类型分别占陕西省面积的7.48%,32.37%和0.3%;近32a来,荒漠化土地面积持续逆转,2000—2007年的逆转幅度大于1975—2000年。陕北长城沿线的沙质荒漠化与黄土高原的水蚀荒漠化出现明显逆转,陕南秦巴山地的水蚀荒漠化在总体逆转的同时,部分地区出现发展的态势。     

吉林省西部主要水体面积动态变化遥感监测

[目的]分析吉林省西部主要水体的动态变化,了解西部水资源现状,为水资源保护、利用和可持续发展提供有力支持。[方法]利用2000年以来的MODIS数据,采用目视解译的方法提取吉林省西部主要水体分布及面积数据,对年际、年内变化规律及影响因素进行分析。[结果]2000年以来,月亮泡水库、向海水库和查干湖均表现出向北部推进和水域面积增加的趋势;水体面积表现出明显的年周期变化规律,雨季期间及后期一般会出现较大的水域面积,形成了与季节性气候相适应的年周期变化状态;气候变化趋势,特别是降水对水体面积的影响较为显著,人类活动也起到了明显的推动作用。[结论]2000年以来,受气候变化及人类活动的影响,西部主要水体的水域面积有增加的趋势。     

宁夏盐池植被覆盖动态变化遥感监测

基于NDVI和植被覆盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的盐池县植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上研究了盐池县1989年和2003年两个时期植被覆盖的动态变化。研究表明,1989~2003年盐池县植被呈增加趋势,荒漠化出现转逆,并进一步分析荒漠化变化的原因。     

塔里木河中游沙漠化地区地下水位遥感监测

[目的]探讨沙漠化地区地下水位的分布状况及其对沙漠植被的影响,为塔里木河流域生态环境保护提供科学依据。[方法]利用MODIS卫星遥感数据,采用遥感—数学—模型学融合的研究方法,在实地考察塔里木河中游区域的地下水位、土壤水分和其他辅助资料的基础上,通过建立土壤水分和地下水位的线性方程,提出在土壤中存在毛细管补给条件时,简便、有效地监测沙漠化地区地下水埋深的监测模型,并在塔河中游沙漠化地区进行实地验证。[结果]该模型反演地下水位和实测地下水位之间的相关系数为0.896 9,误差较小。研究结果符合实际。[结论]在较大范围且地下水埋深不大于6m的沙漠化地区,利用MODIS多波段遥感模型监测并评价地下水位埋深的空间分布是可行的。     

甘肃省土地荒漠化监测结果及动态变化分析

应用遥感与地面调查相结合的方法和"多因子数量化评价法"荒漠化评价指标体系,于2009年对甘肃省荒漠化土地进行了第四次调查监测,并对2004年和2009年两期监测结果进行了对比。结果显示:甘肃省荒漠化土地总面积1 921.28万hm2,其中风蚀土地面积1 549.83万hm2、水蚀284.91万hm2、盐渍化70.26万hm2、冻融16.29万hm2,与2004年监测结果相比,5年间荒漠化土地面积减少了13.49万hm2,年逆转率为0.14%。荒漠化土地动态变化总体呈相持递减趋势,荒漠化有所逆转,荒漠化程度总体在减轻。     

土壤侵蚀遥感监测中植被信息知识库的应用

遥感植被度的经验判读因人为因素比重较大,影响了土壤侵蚀监测的动态效能。本文研究通过采用人工调查结合遥感判读的方式,建立植被度的遥感识别样本知识库。该方法在水土保持行业的应用上,目前尚鲜有报道。通过建立知识库,并使用GPS对其加以检查、更新,提高了样本的广泛性与精确度,从而在土壤侵蚀动态遥感监测的应用上进一步提高了精度与速度,并使遥感影像的植被判读具有一定的系统性。     

基于植被降水利用效率的荒漠化遥感评价方法

 在考虑荒漠化评价的空间尺度和基准以及潜在评价指标的尺度特征的基础上,以国内外对土地荒漠化过程中植被降水利用效率(RUE)变化的研究为依据,提出一种以植被的降水利用效率为主要评价指标、适合于荒漠化遥感监测应用的荒漠化评价方法。该方法可很大程度上克服以植被指标为主的评价方法受降水波动影响大的缺点。这种方法重视不同荒漠化类型的共性特征,适合在多种类型荒漠化遥感评价中应用。     

塔里木河干流植被覆盖度动态变化及驱动因素分析

针对经济发展和全球气候变化给塔里木河干流植被恢复带来的严重威胁,为加快塔里木河干流植被保护和恢复进程,对保护成效进行动态监测和准确评估,该研究选取2001-2021年MODIS遥感数据分析塔里木河干流植被覆盖动态变化特征;采用趋势分析法、变异系数法分析塔里木河干流植被发展趋势及稳定性,通过相关分析及地理探测器等方法,研究各驱动因素对植被覆盖变化的影响。结果表明：塔里木河干流植被覆盖度总体呈现相对稳定的波动上升趋势,且变化趋势具有明显季节性,在夏季植被覆盖度高达28.56%;植被覆盖度由高到低的顺序为上游、中游、下游,在空间上存在明显地域差异,7月份上游干流区域平均植被覆盖度可达到下游的3.26倍;塔里木河66.5%的区域植被覆盖度呈增加趋势,其中大部分区域（49.0%）为显著增加（P<0.05）;自然因素和人类活动的共同作用是塔里木河干流植被覆盖度呈现快速增加和空间差异的主要原因,其中又以人类活动对植被覆盖度影响更为直接。研究结果为当地生态环境保护提供科学依据。     

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。     

矿山恢复治理区植被物候与健康状况遥感监测

矿山恢复治理区植被物候与植被健康状况可以定量评价恢复治理工程实施效果,以往矿山恢复治理遥感监测多侧重于监测植被覆盖变化,忽略了对恢复治理区域植被物候特征和健康状况的评估.该研究使用时间序列哨兵2号影像,基于Savitzky-Golay滤波、动态阈值、曲率曲线等方法,以黑龙江省七台河市一玄武岩采石场及周边区域为例,分别提...     

毛乌素沙地土壤水分的遥感监测

利用毛乌素沙地腹地——乌审旗1982-1993年间的AVHRR遥感数据、常规气象数据和土壤水分观测资料,建立基于条件温度植被指数的0～50 cm土壤水分遥感估算模型,并计算出0～50 cm土体各层土壤水分。结果表明:乌审旗多年平均土壤水分的变化量约为-3.47mm,逐年土壤水分变化量Δw在-118～82 mm之间。乌审旗土壤水分的年际变化不大,基本在±50 mm之间变动。除1986、1987、1991以及1993年外,其余年份乌审旗土壤水分变化量Δw都为正。乌审旗土壤水分的年内波动也不大,基本在±10 mm之间。通过误差分析可知,遥感反演土壤水分的平均绝对百分比误差为14.77%,均方差为77.54 mm。基于条件温度植被指数的土壤水分遥感估算模型是可行的。     

塔里木河下游沙漠化土地时空变化遥感分析

为对应急输水工程实施前后塔里木河下游地区沙漠化土地的变化状况进行监测,选择研究区1999年TM、2002年ETM+和2004年ASTER遥感影像及基础地理数据,通过沙漠化土地分类体系划分、信息提取模型构建及动态变化类型建立等方法,对研究区沙漠化土地的时空变化趋势进行了定性定量分析。结果表明：应急输水工程实施后,研究区内非、轻沙漠化面积逐年增加,分别由1999年的14 768.33、153 261.03 hm2增加至2004年的19 994.23、159 953.76 hm2;中度沙漠化面积年均减少2 981.58 hm2;强度沙漠化面积仅增加1.07 hm2。研究期间,部分沙漠化土地发生了较为明显的逆转,土地持续退化局面有所遏制和缓解,但由于来水量有限及采用线性输水等原因,远离河道区域的生态环境依然恶劣,流域整体生态环境仍不容乐观。     

基于特征优选的北疆典型区域非农化遥感监测

该研究旨在准确把握耕地“非农化”的时空格局,为制定合理的土地利用和耕地保护政策提供重要依据。随着特征提取技术和分类算法的进步,利用遥感影像进行大规模耕地动态监测变得更加准确和高效。该研究选用Sentinel-2卫星影像,探讨了不同算法和特征变量在耕地非农化监测中的优势。研究首先提取了4类特征共计31个指标,并通过主成分分析(principipal component analysis, PCA)和相关系数矩阵进行特征优选,获得了12个关键指标,并设计了5种特征组合方案。随后,采用7种基础算法执行影像分类,并通过“单阶段”和“二阶段”两种分类策略,提取耕地“非农化”信息。研究结果表明,有效选择多种特征变量和算法对于提高监测精度至关重要。在所有测试的模型中,采用Softmax构建的二阶段模型精度最高,最优特征组合为光谱特征+光谱指数特征+纹理特征,特征变量维度减少至12个。总体精度、平均用户精度、平均生产者精度和Kappa系数分别达到94.92%、95.16%、93.15%和0.88。对比2020年和2022年研究区数据,发现耕地转变为非农化用地的面积为146.153 km2,而非农化用地转变为耕地的面积为123.074 km2,导致耕地净减少23.079 km2。综上所述,该研究提出的耕地“非农化”监测方法可以为相关的地物信息提取和耕地资源保护与可持续利用等研究提供技术支持和方法参考。     

中国丝绸之路经济带沿线植被覆盖变化及自然影响因素分析

该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)共享的遥感数据及对地分析,在线访问MOD13 Q1数据,采用一元线性回归法、最大合成法(Maximum Value Composite, MVC)和均值法,分析2000-2018年中国丝绸之路经济带沿线省份的植被覆盖时空变化趋势;并利用地理探测器模型定量分析不同自然因子对植被覆盖变化的影响。结果表明:1)2000-2018年植被覆盖变化时空差异显著,空间变化趋势以改善为主,且改善区域主要在广西、重庆、陕西、宁夏及甘肃南部;2)NDVI年最大值(NDVImax)和NDVI生长季均值(NDVISeaAvg)随时间变化均呈显著的波动增加趋势(P<0.001);3)年均降水量、湿润指数、植被类型和土壤类型是NDVImax空间分布的主要驱动因子,解释力分别为0.776、0.764、0.762和0.505;4)各自然因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,不同自然因子之间的交互作用为双因子增强或非线性增强。研究结果有助于理解自然因子对植被覆盖变化的影响及其驱动机制,为合理利用土地、有效保护生态环境提供科学参考。     

基于Landsat影像的石漠化区植被动态监测及治理效益研究

生态恢复工程是缓解石漠化、保持土壤、提高植被覆盖率的有效措施之一,是区域经济和生态可持续发展的关键。为了研究近30 a泸西县植被的时空变化特征、驱动因素以及石漠化综合治理生态工程实施的生态效益。本文基于1986—2016 Landsat TM数据,借助Mann-Kendall突变分析、Thei-Sei Median趋势分析等方法进行了研究,结果表明:1)30 a间,泸西县植被覆盖整体呈增加趋势,平均增速为0.43%/10 a,2001年是重要的转折点,增速由之前的0.35%/10 a增加到0.63%/10 a;2)在变化趋势上,泸西县植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占85.21%和14.79%。1986—2000年期间,植被覆盖呈极显著上升的面积为7.71%,零星分布在北部地区;2001—2016年,植被覆盖呈现极显著性上升的面积占21.62%,主要分布在石漠化综合治理工程集中分布的东部山区;3)气温和降水的增加都对植被起到正向作用,气温对植被的影响明显大于降水。2000年之后,人类活动对植被的提升起到了重要的作用,其中对植被覆盖起积极作用的面积占79.6%,起消极作用的占20.4%;在贡献大小上,气候变化对NDVI的影响大小为39.1%,人类活动对NDVI的影响作用为60.9%。植被改善过程中人类活动的作用大于气候变化,石漠化综合治理生态工程是2001—2016年植被增加的重要驱动力之一。     

实施退耕还林政策对遏止喀斯特区域石漠化作用的遥感监测

通过比较广西都安、大化喀斯特区域近10年来逐月NOAA系列气象卫星的AVHRR可见光通道和近红外通道组合成的归一化植被指数NDVI变化,结果发现实施退耕还林政策对遏止喀斯特区域石漠化进程有积极作用。