东北地区归一化植被指数与环境因子间的尺度依存关系

以东北地区植被指数数据为基础,设置了西南—东北方向、南—北方向两条生态样带,使用小波进行时空时频分析,了解归一化植被指数变化的多尺度特征以及与地形、气候因素的空间多尺度关联性;应用冗余分析定量研究环境因子对归一化植被指数空间分布的影响。结果表明:小波能量谱可以清晰识别归一化植被指数空间尺度结构,在西南—东北、南—北样带上,主要特征为50~70、70~160 km,归一化植被指数在西南—东北方向上的变异性强于南—北方向;小波相干图谱能够直观显示归一化植被指数与环境因子随空间尺度、空间位置变化的依赖关系,在小尺度上地形对植被空间分布起着主导作用,大尺度上气候因子为主要因素。对于西南—东北方向上归一化植被指数,降水量、海拔是其主控因子,其中降水是其空间分异的首要影响因子;在南—北方向上,气温、海拔、降水量是归一化植被指数的主控因子,其中气温是其空间分布的主导因子。     

天山南坡农区土壤养分空间分布特征

[目的]研究天山南坡农区土壤养分空间分布状况,分析土壤养分与地形因子间的相关关系.[方法]共采集研究区487个样品,土壤指标有pH、有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾.采用GIS和地统计学相结合的方法,研究区土壤养分的空间分布特征,并分析土壤养分含量与地形因子之间的相关性.[结果]土壤pH值的变异性最低,而有效磷和速...     

2010-2019年甘肃省植被NDVI时空变化特征分析

[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据.     

县域三生空间多尺度划定与功能主导性研究

[目的]以湖口县为例,探索分析三生空间的尺度依赖性与功能主导性,为县域国土空间规划的科学编制与国土空间的可持续利用提供借鉴.[方法]采用多尺度格网分析、综合指标体系评价法.[结果](1)湖口县三生空间生产空间占比最大,生态空间占比第二,生活空间占比最小.生态空间主要集中分布于县域东南部和西部,生产空间主要分布于县域中部...     

不同生境的多枝柽柳种群空间分布点格局分析

[目的]研究不同生境的多枝树柳种群空间分布点格局.多枝柽柳(Tamarix ramosissima)种群在自然界中主要有4种生境分布类型:风沙土生境类型、草甸土生境类型、吐加依土生境类型和盐土生境类型.[方法]采用点格局分析法分析了不同生境中多枝柽柳在不同尺度下的空间分布格局.[结果]①风沙土生境类型,尺度2～7 m以内, 其为集群分布,当尺度大于7 m时, 则为随机分布;②草甸土生境类型和吐加依土生境类型的柽柳种群,在所有的尺度(t)下,均显著地偏离集群分布,呈随机分布;③盐土生境类型,尺度6～7 m以内, 其为集群分布, 尺度在1～6 m, 显著地呈随机分布;当尺度大于7 m时, 则又为随机分布.[结论]为柽柳专类园建设中确定不同生境多枝柽柳种群水平结构配置模式提供了依据.     

天山西部云杉林生物量与遥感地学数据相关性分析

[目的]探讨生物量与遥感地学数据之间的相关性为森林植被生物量遥感动态监测研究奠定基础.[方法]以新疆天山云杉林幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的生物量及其对应环境星数据与其派生数据、气象数据、地形数据之间的相关性进行分析.[结果]分龄级比不分龄级的条件下,生物量与各因子团的相关性都有所提高,尤其是幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林体现的较明显.[结论]林分生物量与水热因子中的平均气温、最高气温、最低气温、降水等因子有较高相关性;与地形因子中海拔、坡度具有较高相关性,与遥感因子中B3在0.05的水平上显著,而与其它因子在这个水平上相关不显著.在水热因子中,幼龄林、近熟林生物量与平均气温、最高气温、最低气温有较高相关性,成熟林、过熟林生物量与水热因子中的平均气温有较高相关性;在遥感因子中,幼龄林生物量与遥感因子中B2有较高相关性,中龄林生物量与DVI、EVI有较高相关性,其他龄级生物量与NDVI、RVI有较高相关性;在地形因子中,幼龄林和近熟林生物量与地形因子中的海拔具较高相关性,成熟林和过熟林生物量与地形因子中DEM分级具有较高相关性,中龄林与地形因子相关性不高;在森林特征因子中,过熟林生物量与年龄有较高的相关性,其他龄级相关性不高.     

北京松山油松叶功能性状沿海拔梯度的变化及其环境解释

[目的]本研究探讨油松叶功能性状沿海拔梯度的变化规律,量化地形因子和土壤因子在驱动植物种内性状变异方面的贡献,为预测未来气候变化背景下植物叶片性状时空变异及其机制提供科学依据.[方法]以北京松山南坡油松为研究对象,通过相关性分析和冗余分析等方法,研究其8种叶功能性状沿海拔梯度的变化规律及其与地形和土壤因子的关系.[结果...     

基于MODIS-NDVI的地表植被时空变化特征及其与环境因子的关系

[目的]分析植被覆盖时空变化特征及其与环境因子之间的响应关系，为区域生态环境治理和植被保护提供理论基础。[方法]基于16 d合成的MODIS-NDVI数据，结合气象站点数据、地表数字高程模型数据，利用空间动态变化趋势分析法、变异系数法和相关性分析等，开展安徽省长时间序列的地表植被覆盖时空变化特性的研究，探讨植被覆盖变化对气象因子、地形条件等的响应规律。[结果]安徽省月均NDVI变化呈现双峰分布；2010—2019年NDVI呈现振荡上升的趋势，增速为0.000 7/a; 4个季度的NDVI夏季最高，春季和秋季次之，冬季最低；春季和夏季的NDVI呈现振动缓慢增长的趋势，涨幅均为0.001 6/a,秋季NDVI呈现缓慢下降的趋势，降幅为0.001 8/a,冬季NDVI波动性及降幅较大，为0.009 9/a。空间分布上，安徽省植被覆盖变化整体趋于稳定，植被分布具有明显的南高北低的地域性差异和明显的季节性差异，以淮河和长江为界，春季和冬季的NDVI呈现出中间低南北高的分布特点，秋季安徽省大部分地区的NDVI呈现减少趋势，NDVI由南到北递减。不同气象因素对安徽省植被生长的影响具有空间差异性，ND...     

基于不同尺度和模型的小秦岭谱系结构研究

为探索研究尺度、零模型与群落谱系结构的关系,在小秦岭自然保护区建立1 hm~2样地,运用约束型、非约束型零模型分别从10、20、25 m 3个研究尺度上分析群落谱系结构,结果表明:(1)非约束型模型下,谱系结构聚集;约束型模型下,10、20 m尺度上,谱系聚集,25 m尺度上谱系分散。对比发现,随研究尺度增大,谱系聚集程度降低,趋于分散,可能是由于环境异质性对物种分布的影响程度降低,密度制约作用增强所致。(2)空间因子对谱系结构的影响远远大于地形因子,随研究尺度增加,空间因子及地形因子的解释量逐渐增大。地形的不同营造了不同的空间差异,二者密切相关。因此,空间因子是影响谱系结构形成的直接因素,而地形因子是间接因素。     

基于时序特征的玉麦轮作制耕地提取方法研究

[目的]该研究对小麦、玉米轮作制下耕地的面积与分布有重要意义.[方法]基于目视判别收集样本点和GEE平台,分析地物的NDVI、EVI等指数时序特征,开发特征识别算法提取2018年玉麦轮作区面积分布,同时与CART算法监督分类结果进行精度分析.[结果]与基于多光谱的监督分类相比,基于时序特征的识别算法准确率、精准率、F1 Score和Kappa系数分别提高了0.121、0.110、0.136和0.246.[结论]基于时序特征的特征识别算法可有效识别玉麦轮作区,该算法可为轮作区农业生产提供基础数据支持.     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

黄河源区植被NDVI时空变化特征与气候变化响应分析

基于2000～2014年MODIS NDVI遥感数据和同时期气候数据,采用趋势分析法、简单相关分析法、偏相关分析法、复相关分析法等多种时间与空间分析方法,探讨了黄河源区植被NDVI时空变化特征与气候变化响应。结果表明,过去15年内,黄河源区植被NDVI在时间变化上呈缓慢增加趋势,空间上呈由东南向西北递减的分布格局。在时间上,植被NDVI与气候因子均呈上升趋势,气温和降水上升趋势分别通过0.05和0.01的显著性检验。偏相关系数空间分布上,整体上植被NDVI受降水量的影响要大于受气温的影响。复相关系数空间分布上,通过0.01、0.05、0.1的显著性检验像元占比分别为3.26%、5.63%、4.09%。黄河源区北部植被NDVI主要受降水因子影响,西南部和中部植被主要受气温因子影响。     

一种基于图像分析的玉米病虫害智能化识别方法

农业病虫害智能化探测是现代农业发展的必然趋势,也是基本要求之一。以玉米病虫害为研究对象,借助计算机图像分析技术,提出了一种玉米病虫害智能化识别方法。首先对降质的玉米病虫害图像实现单层小波分解,以实现图像信号的多尺度分解,获得低频分解系数和高频分解系数。由于低频分解系数包含绝大多数图像低频信号,降质程度可忽略不计,设计了一种具有调节因子的自适应增强函数模型,通过设定固定阈值,对高于该阈值的系数进行只适应增强,反之则进行抑制。然后对上述各高频系数进行第二层小波分解,对获得的低频分解系数予以舍弃,对于高频系数则通过设计一种随着分解层数的变化而自适应调整阈值的小波阈值函数模型来进行处理。最后分别进行2层小波系数重构。结果表明,该方法对玉米病虫害图像的复原效果优于小波硬、软阈值函数模型,能够根据复原后的图像进行病虫害的准确识别,稍加改进可应用与农业智能化设备(如农业机器人)的内置程序中,能实现对病虫害图像的实时化地获取、处理,智能化地识别。     

基于Quick Bird的阿其克苏河植被覆盖度研究

[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度.     

克拉玛依农业开发区地下水埋深与土壤积盐空间异质性分析

[目的]分析克拉玛依农业开发区地下水作用条件下土壤的积盐规律,为研究其土壤盐渍化的成因以及制定合理改良对策提供依据.[方法]运用GIS和地统计学的原理与方法,结合地下水埋深的空间分布,对土壤盐分分布规律进行定量分析.[结果]地下水埋深、耕层土壤含盐量均属于中等变异强度,中、底层土壤含盐量属强等变异性;受结构性因素和随机性因素的共同作用,地下水埋深、底层土壤含盐量呈强空间自相关性,耕层、中层土壤含盐量具有明显的空间自相关性;对空间尺度上的地下水埋深与土壤含盐量定量分析表明,耕层、底层土壤含盐量与地下水埋深呈负相关性,中层土壤含盐量与地下水埋深相关性不明显.[结论]加强排水,制定合理灌溉定额并严格实施,从而控制并降低地下水位是当前盐碱改良主要措施.     

基于NDVI和EVI不同植被指数表征的粤港澳大湾区植被空间格局驱动因子影响力比较分析

为研究归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和增强植被指数（enhanced vegetation index,EVI）的表征差异是否会造成有关植被研究的结果差异，分别在采用2005—2020年MODISNDVI、MODIS-EVI 2种不同遥感植被指数表征粤港澳大湾区植被空间特征的基础上，以同时期17个自然因子和人为因子作为驱动因子，通过地理探测器模型方法，计算各驱动因子对基于NDVI和EVI的植被空间特征的影响力。结果显示，虽然粤港澳大湾区南亚热带-热带植被在NDVI和EVI的表征下，其结果存在差异，但在不同植被指数下，通过地理探测器模型方法计算各驱动因子影响力量化及排序结果基本一致，未受不同植被指数表征差异的影响。在驱动因子中，土地利用类型、高程均是最主要驱动因子，对植被空间分布影响力均超过50%。因子之间均表现出双因子增强作用。土地利用类型协同人口分布因子对NDVI表征下的植被空间分布影响力最强；高程协同人口分布因子对EVI表征下的植被空间分布影响力最强。研究结果表明，虽然NDVI、EVI在表征植被覆盖特征方面存...     

赣江上游山洪灾害空间分布特征及生态影响因子分析

本研究以Arc GIS为平台分析了赣江流域上游地区山洪灾害的空间分布特征,包括地形特征、生态系统格局、生态系统质量以及生态系统功能特征。在此基础上,运用多元统计回归法分析了流域尺度、县域尺度以及点域尺度上山洪灾害的生态环境影响因子。研究结果表明,灾害点主要发生区域植被类型为林地,坡度范围为8°~25°,NDVI范围为0.5~0.7,LAI范围为2~5,NPP范围为1 000 g C/m~2以上,土壤保持能力的范围为3 000 t/hm~2以下,水源涵养能力范围为200 m~3/hm~2以内或者为700~900 m~3/hm~2。大约一半的灾害点位于公路500 m的缓冲区内,且在500 m缓冲区内灾害点的个数与到公路的距离呈负相关关系。流域尺度上,影响灾害点发生频率的主要因子为降雨。县域尺度上,影响灾害点发生频率的主要因子为NDVI和最长汇流路径比降。点域尺度上,影响灾害点发生频率的主要因子为NDVI、坡度以及最长汇流路径比降。     

基于小波变换的带状套作玉米叶面积指数光谱估测

[目的]为构建带状套作种植下玉米全生育期叶面积指数光谱估测模型.[方法]基于玉米-大豆带状套作种植模式下的大田玉米氮素试验,测定带状套作玉米不同生育时期的冠层光谱反射率及叶面积指数,比较多种植被指数及小波系数与叶面积指数之间的关系,构建并筛选出最佳叶面积指数估测模型.[结果]带状套作玉米叶面积指数随施氮水平增加而增加,...     

四层抽取小波分解后各个子带小波系数的直方图拟合实验研究

通过对特定图像进行四层抽取小波分解,用广义高斯分布对各子带高频系数进行拟合,用混合高斯分布对低频系数进行拟合,并利用χ~2拟合检验对直方图的拟合效果进行了评估。研究结果证明了广义高斯分布和混合高斯分布对小波系数直方图拟合的有效性,并初步讨论了不同尺度间系数分布的拟合趋势。     

基于NDVI的广西近十年植被变化特征分析

[目的]掌握广西的归一化植被指数(NDVI)变化及分布规律,为广西的生态保护和建设提供科学依据.[方法]采用1999~2011年SPOT VEGETATION数据分析广西近十年的NDVI时空变化特征.[结果]1999~2011年NDVI月最小值主要出现在2、3月,其中2月6次,3月5次,另外1月和4月分别各有1次;NDVI月最大值主要出现在9月,13年中共有9次出现在9月,两次出现在10月,两次出现在11月;1999~2011年平均NDVI值与年份间呈正相关,相关系数为0.692;2011年广西全区有94.55%面积的年平均NDVI比1999年高,5.45%的面积比1999年低;1999~2011年平均NDVI最高的地级市是梧州,为0.503;平均NDVI最低的地级市是北海,为0.405.[结论]广西NDVI通常在2、3月出现最低值,在9月出现最高值;环绕广西周边地区的NDVI值相对较高,桂中地区的NDVI值相对较低;1999~2011年广西NDVI年际间有较明显的上升趋势.