安昌河流域植被覆盖的遥感动态研究

以安县1988、2000、2008年3个时相的TM遥感影像为基础源,采用归一化植被指数像元二分法估算了安县的植被覆盖度。在此基础上求得研究区不同植被覆盖等级的变化转移矩阵,并分析了安昌河流域20年来植被覆盖的时空变化特征及原因。     

昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据

以昆明市主城区及呈贡新区为研究区域,其于1992年Landsat 5 TM、2001年Landsat 7 ETM+、2014年Landsat 8遥感影像数据,运用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,在ENVI 5.1、ArcGIS10.1软件的支持下,提取3个时相的植被覆盖度等级,定量分析了该地区的植被覆盖度变化情况.结果表明,昆明市主城区及呈贡新区植被覆盖等级以高植被覆盖为主;1992 ～ 2014年植被覆盖以高→中等、高→中高为主要转换类型;植被覆盖等级与环境、农业、城市建设政策息息相关.     

太原盆地植被覆盖度遥感估算

利用1990年TM和2000年ETM影像对黄土高原经济带山西太原盆地影像计算NDVI值,从而求解植被覆盖度。通过掩膜技术和变化检测等提取了从1990～2000年的植被覆盖变化信息。结果表明:榆次、太谷、祁县、平遥、介休等县城周围及文水县等地的西南黄土丘陵部分地区由于坡度陡、水土流失严重导致植被覆盖度在降低;吕梁以西的广大黄土丘陵区,强烈的土壤侵蚀,植被覆盖度在降低;在汾河两岸低平地带黄土台地地区植被覆盖度有所增加;在位于扇形地边缘的湿地,受沟壑切割的黄土高台地与黄土残塬地区由于地表干旱,容易引起土壤退化,植被覆盖度在降低;山地(关帝山、吕梁山、太岳山等山)的林地覆盖度略有增加。     

定西市安定区植被覆盖动态监测分析

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在水土流失、生态环境等领域作为重要参数输入.利用定西市安定区的1993、2005和2009年3个时期TM遥感影像,对遥感影像进行了归一化植被指数的提取.并根据像元二分模型原理求得研究区域的植被覆盖度,对该区的植被覆盖的变化情况进行遥感监测和定量分析.结果表明:由于定西安定区从...     

基于遥感影像的七台河市植被覆盖度研究

及时、准确地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点,现选用七台河市1993、2000、2011年3期的TM卫星数据,使用ENVI遥感软件提取归一化植被指数(NDVI),根据像元二分法计算七台河市的植被覆盖度,利用Isodata分类方法对七台河市的植被覆盖度进行分等定级,最后得出七台河市1993～2011年的植被覆盖度分类图,定量说明该区域近20年间的植被覆盖变化情况。1993～2000年,植被覆盖度下降比较明显,2000～2011年植被覆盖有所上升,但仍未达到1993年水平。     

基于遥感和GIS技术的青海湖北岸植被覆盖动态变化监测

利用两个时相的TM和ETM数据,分别提取了青海湖流域的植被指数,根据植被指数转化模型,通过植被指数计算植被覆盖度。将植被覆盖度划分为4个不同的盖度等级,根据盖度级的空间分布特征,比较分析了试验区植被覆盖变化情况,分析引起植被覆盖变化的因素,为青海湖流域生态环境保护提供参考依据。     

北京郊区植被覆盖变化动态遥感监测——以怀柔区为例

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,对于全球变化和监测研究具有重要意义.本文基于像元二分模型,利用归一化植被指数NDVI,对怀柔区1992年和2004年植被覆盖度进行了监测,并对十几年来的植被覆盖变化情况进行了统计分析.结果表明,全区植被覆盖整体呈上升趋势,但存在区域间的不平衡现象.     

基于NDVI的贵州省2006-2015年植被覆盖变化分析

为了探究贵州省2006—2015年总体植被覆盖状况在时空上的变化特征,该文利用地理空间数据云提供的MODIS-NDVI影像数据,运用GIS空间分析法计算了贵州省近10年的植被覆盖度,从时间和空间上对贵州省植被覆盖的变化情况做出了分析.     

景电灌区植被覆盖遥感动态监测

植被盖度是评估区域生态环境的一个重要参数,基于1987、2001年和2008年3期TM遥感数据影像,利用像元二分模型进行了景电灌区植被覆盖度的估算,并通过转移矩阵,对引水灌溉工程措施下形成的绿洲灌溉农业区植被覆盖动态变化进行了定量监测。结果表明:1）受气候条件限制,景电灌区极低覆盖度和低覆盖度所占面积比例在60%以上,植被覆盖度极低。2）1987-2015年,由于景电工程和国家生态建设工程影响,景电灌区植被覆盖度出现了较大波动。极低覆盖度面积迅速减少,其所占面积比例由1987年的62.20%降至2015年的30.86%,年均减少1.19%。灌溉农田所占面积比例由1987年的16.93%增加至2015年的35.91%,年均变化率达0.68%。     

近10年辽宁省春季植被覆盖变化的遥感监测研究

以MODIS 250 m分辨率影像为基础,通过对MODIS L1B数据进行预处理,提取了2000—2009年春季同一时期MODIS影像的植被指数,对辽宁省植被覆盖的总体情况进行描述,分析近10年辽宁省春耕期年际间植被覆盖的空间变化情况。研究表明:辽宁省NDVI值在空间上具有明显的地域性,呈现出东部高、西部低的态势;2000—2004年植被覆盖基本稳定,2005—2008年植被指数呈增加趋势;2008年NDVI值达近10年最高水平,2009年植被覆盖减少的情况较为严重;通过提取NDVI值与降水量曲线特征参数,结合地面降水资料,发现NDVI对降水的响应明显,降水量对辽宁省春季植被生长具有正效应。     

1991～2005年环鄱阳湖区植被覆盖变化分析

[目的]分析环鄱阳湖区1991～2005年植被覆盖的变化。[方法]利用环鄱阳湖区1991和2005年两景Landsat TM遥感影像为数据源,以归一化植被指数像元二分模型对植被覆盖度进行估算,并通过转移矩阵,对该区植被覆盖等级的时空变化进行了分析。[结果]1991～2005年,环鄱阳湖区植被覆盖总体略呈上升趋势,林地面积有所增加,但同时耕地面积有所减少,沙地、裸地等也呈小幅增加趋势。[结论]政府及相关部门应该合理进行土地资源配置,保护自然生态环境。     

基于RS的区域植被景观格局研究

遥感影像以其覆盖范围广、信息量大、更新快等特点,在环境监测方面得到了广泛的应用。该研究应用遥感技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,采用归一化植被指数和改进的像元二分模型,对北京市门头沟区的植被覆盖进行了监测,结果表明该区植被覆盖总体呈下降趋势。在此基础上,结合当地基础地理信息数据,利用GIS技术和生态景观指标分析方法,对植被变化进行了景观生态学评价,结果表明植被覆盖的景观破碎度急剧增加,景观生态质量下降显著;2005年的景观及各植被覆盖景观类型被边界切割程度及其破碎化程度均高于1979年,且景观尺度上的斑块形状更为复杂,由于斑块形状及分维数受地形、地貌、其他自然及人为因素的影响,地形地貌等自然因素相对固定,因此,影响景观斑块形状及其分维数的因素主要来自人为因素。     

鄱阳湖地区湖滩草洲遥感调查与综合利用研究

应用卫星遥感图像目视解译，得出了鄱阳湖地区草洲面积1999年为776.2km^2，比1991年草洲面积增加124km^2，其中1999年潜在有螺草洲面积630.9km^2。提出了鄱阳湖地区湖区综合利用草洲资源和控制钉螺的具体措施。     

基于遥感技术的江西省植被生态环境初探

应用美国国家航空航天局最新的全球植被变化数据(GIMMS),通过计算每月NDVI变化率,并对研究区进行一元线性回归模拟,分析了江西省1982～2006年的地面植被覆盖情况。结果表明:25年来,植被覆盖呈微弱减少趋势,表明江西省植被生态环境有微弱下降的趋势;从季节变化看,江西省植被覆盖在春季呈增加趋势,夏、秋、冬季均呈下降趋势,其中夏季对植被覆盖总变化量的贡献最大。     

鄱阳湖双退区湿地植被恢复方案探讨

针对鄱阳湖双退区湿地的植被现状以及存在的生态环境问题,本着因地制宜、整体优化的生态修复原则,在充分满足湖泊的自然环境和水生态系统特征等要求的基础上,根据双退区植被退化原因和类型,集成了规划技术、生物技术和工程技术,在江西省都昌县开展了双退区湿地植被恢复与重建技术模式的研究与示范。在鄱阳湖双退区,保证一定经济收入的同时维护湿地合理的生态结构和功能,提出了一个可持续性的湿地生态系统恢复模式及相应的工程措施和重建方案,为今后鄱阳湖双退区乃至鄱阳湖生态修复工程提供了相应的技术参考。。     

基于植被指数的神东矿区植被盖度变化分析

随着社会环保意识的逐步增强,近年来矿区开采活动对环境的影响备受关注。为了分析矿区开采活动对环境的影响,文章利用神东矿区不同时相的Landsat遥感影像经过预处理后计算其植被指数,进而计算植被盖度并分析其变化,分析矿区开采活动对绿色植被生长的影响程度。在此基础上以植被指数转化法模型进行了植被盖度的估算。通过对提取出植被信息的分析得出：2002年开采后较1989年开采前植被覆盖情况发生了很大的变化,其中优等与良等覆盖区域增加,中等覆盖区域减少,由于矿区的建设造成非植被覆盖区域的增加。     

基于ALI影像的植被冠层叶面积指数的遥感反演研究

以鄱阳湖源头之一的梅江流域作为研究区,该地区植被多呈混交状态,且疏密程度不均,针对这一特性,采用EO-1上搭栽的高级陆地成像仪（ALI）生成的多光谱影像作为遥感信息源,对该影像预处理后计算各植被指数信息;考虑到研究区裸地比较多,其中垂直植被指数（PVI）的计算引入土壤线参数.同时,借助植物冠层分析仪LAI-2000实地测量获得研究区的LAI值,而后对采样所得的LAI数据与通过遥感影像所获得的植被指数建立空间位置上的联系,提取出相应点的VI值,拟合两者之间的关系,得到相应的反演模型,在回归模型中依据相关系数R2找出最佳模型,最后反演制图得到该研究区的植被冠层LAI图.