基于MODIS数据的北京市植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以北京市为研究区域,应用基于MODIS NDVI的像元二分模型估算北京市2014—2016年植被覆盖度,分析不同年份、不同分级植被覆盖度的变化情况,结果表明:北京市植被覆盖度整体较高,高植被覆盖度区域在全市范围占了很大的比例,山区植被覆盖度明显高于平原区;植被覆盖状况总体较为稳定,呈现改善趋势,低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中等植被覆盖度、中高植被覆盖度面积连续2年均出现了不同程度的减少,其覆盖度等级逐渐向高植被覆盖度演进。     

基于遥感和GIS的陕南地区近20年植被覆盖时空变化特征

植被覆盖是区域生态系统环境变化的重要指标。为了揭示陕南地区植被覆盖变化特征,基于遥感和GIS技术,以Landsat TM遥感影像为主要数据源,对陕南地区1995—2014年近20年间不同植被覆盖等级时间变化特征、空间分布特征和内部转移特征进行了分析。结果表明:(1)近20年的植被覆盖状况良好,整体上以高植被覆盖度(75%)为主,随时间变化高植被覆盖度所占面积呈增加趋势,其他植被覆盖度等级面积呈波动减少;(2)不同植被覆盖等级空间分布特征差异明显。水平方向上,表现为1995—2005年是以中高植被覆盖度(60%~75%)为主,主要分布在汉中市,2005年之后以高植被覆盖度(75%)为主,主要分布在安康市和汉中市。垂直方向上,表现为海拔1 000m的低中山区和高山区以高覆盖度(75%)为主,低山区(500~1 000m)以中等、中高覆盖度(45%~75%)为主,海拔500m的丘陵以低、中低和中等覆盖度(60%)为主,即随海拔升高植被覆盖等级随之增加;(3)近20年不同植被覆盖等级之间变化过程频繁,但植被覆盖整体上呈现"恢复—退化—恢复"的变化趋势,这与陕南地区社会经济发展、生态环境建设与保护以及人类活动等因素密切相关。     

2000—2020年湖北省土地利用变化对植被覆盖度的影响

[目的] 土地利用及其对陆地生态系统的影响是当前全球变化研究的重要内容。科学分析土地利用变化对植被覆盖度的影响,促进社会经济与生态环境质量的协调发展及地区经济的平衡发展,为政府部门对区域生态保护和恢复管理提供借鉴和参考。[方法] 以湖北省为研究对象,利用2000,2020年2期Landsat遥感影像、土地利用遥感数据,利用遥感数据的空间处理、像元二分模型、土地利用转移矩阵等方法,分析研究湖北省植被覆盖的时空变化、土地利用类型变化特征及其对植被覆盖度的影响。[结果] ①2000-2020年,湖北省耕地、草地和未利用地面积减少,水域以及建设用地面积增加,林地面积基本保持不变,其面积大小顺序为:林地>耕地>水域>建设用地>草地>未利用地。②湖北省植被覆盖度平均值上升了6.50 %。林地、耕地、草地和未利用地的平均植被覆盖度均有所增加,建设用地的平均植被覆盖度有所降低。③湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势。植被覆盖度增大的区域主要集中在湖北省的西部和东南部地区,局部地区也存在植被退化的区域,主要集中在湖北省中南部及襄阳北方部分区域。④不同土地利用类型FVC转移过程中,耕地较高植被覆盖与高植被覆盖之间的转移过程最为剧烈,林地不同等级植被覆盖的转移量占转移总量的47.87 %,草地不同水平植被覆盖度的转移量占转移总量比例较小,仅为3.40 %。[结论] 2000-2020年湖北省土地利用变化较大,不同土地利用类型的植被覆盖度相互转移,尤其是林地、耕地及草地的平均植被覆盖度均有所增加,使得湖北省近20 a来整体植被覆盖度呈现出上升趋势。     

2000-2010年福建省植被覆盖度的时空演变特征

运用趋势分析法及Mann-Kendall趋势检验法对福建省2000-2010年植被覆盖度进行了分析,探究福建省植被覆盖度的时空演变过程.结果表明:(1)福建省植被覆盖度以每年0.003 15的速率增加,但在2005年存在一个明显的波动下降,植被在7月,8月,9月份盖度最大.(2)根据我国植被覆盖度分类标准,福建省以高植被覆盖度为主,2000-2010年低、中植被覆盖度向高植被覆盖度转化15.84％.(3)各市区植被覆盖度变化显著,其中莆田市、宁德市、漳州市变化最为明显.通过各区域的趋势百分比可知,福建省各市区植被覆盖度以增加为主,各市区植被覆盖度增加百分比为:宁德市＞漳州市＞福州市＞泉州市=莆田市=厦门市＞龙岩市＞南平市＞三明市.(4)不同植被类型区植被盖度在年际变化尺度呈现稳步增加的趋势,各植被类型盖度均值介于0.596～0.799,此外植被覆盖度的增加量顺序依次为:湿地＞草地＞农作物＞非植被＞阔叶林=针叶林.     

黔中水利枢纽区植被覆盖度时空变化及驱动力分析——以平坝为例

植被覆盖度(FVC)对区域生态系统环境变化有着重要指示作用,利用2001年、2005年、2010年、2013年4期Landsat TM/OLI影像数据,基于像元二分模型,以黔中水利枢纽区平坝县为研究对象,得到了植被覆盖度时空变化规律,并探讨了植被覆盖度与地形起伏度、海拔、坡度和土壤类型等因子的响应关系,为县域水土保持研究提供科学理论依据。结果表明:(1)近13年平坝县植被覆盖度呈显著增加趋势,年增速为0.94%,其中2010年之前植被覆盖度呈持续增加趋势,年增速为1.72%,而2010年之后呈下降态势,年降速为-1.26%。(2)空间分布上,平坝县植被覆盖整体呈"西北高、东低"的分布特征,高值区包括齐伯乡、乐平乡和十字乡,低值区主要分布在高峰镇、马场镇和夏云镇;2001—2013年天龙镇植被覆盖度剧烈减少,马场镇和羊昌乡南部植被覆盖度剧烈增加。(3)平坝县植被覆盖度与地形因子的关系显示,植被覆盖度类型主要分布在地形起伏度80m梯度、海拔1 200～1 400m梯度和坡度25°梯度。(4)不同土壤类型的植被覆盖度变化分析结果表明:黄棕壤的平均植被覆盖度最高,为70.4%;水稻土的平均植被覆盖度最低,为42.9%;在各土壤类型区中表现为高植被覆盖度面积增加百分比最大,低植被覆盖度区域植被覆盖度面积减少百分比最大。     

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。     

三江源地区植被覆盖度变化及其与气候因子的关系

为揭示气候变化对三江源地区草地生态系统的影响及适应机制,研究以SPOT-VGT为基础数据,利用像元二分模型估算了三江源地区1998—2012年的植被覆盖度,分析了年最大覆盖度的变异特征,并对植被覆盖度与气候因子之间的响应关系进行了深入探讨。结果表明:在区域尺度上,15 a来研究区生长季植被覆盖度呈极显著增加的趋势（P < 0.01）,平均每年增加0.004。在草地生态系统类型上,高寒草甸植被覆盖度与生长季温度的相关关系更加密切（r=0.802,P < 0.01）;高寒草原植被覆盖度与生长季温度呈显著相关关系（r=0.515,P < 0.05）。与生长季降水量相比较,5—7月降水量对高寒草原植被覆盖度变化的影响更加关键,但在高寒草甸上却不存在这种差异。     

汶川地震前后茂县植被覆盖度变化研究

“5· 12”汶川地震引起的滑坡、泥石流、崩塌等次生地质灾害对灾区的植被覆盖造成严重的破坏.茂县地处于地震重灾区,查清地震对茂县植被覆盖的破坏程度可为植被修复提供参考依据,便于防控水土流失和地质灾害隐患.选取茂县地震前后Landsat 5 TM的遥感影像作为数据源,采用归一化植被指数和像元二分法为估算模型,提取地震前后茂县植被覆盖度数值.通过对数据的研究将该区植被覆盖度划分为4级:高植被覆盖区、中植被覆盖区、低植被覆盖区和无植被覆盖区,并对每种覆盖类型的变化进行统计分析.结果表明,地震对高植被覆盖区的影响最严重,中植被覆盖区的影响次之,低植被覆盖区的影响最小;植被覆盖度破坏较严重的区域主要分布在坡度大于40°的地区.     

1981—2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征

植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。基于1981—2012年的MODIS影像,采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度,分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季(5—10月)的植被覆盖度时空动态变化。结果表明:1981—2012年期间,黄土高原生长季植被覆盖度由31%增加到50%,呈显著上升趋势,但各区域增长幅度不同。2001年之前,黄土高原植被覆盖度平均为36%,年际间以小幅波动为主;之后,该区生长季年平均植被覆盖度为41%,年际间呈显著增加趋势。按省区,河南省植被覆盖度增幅最大,陕西省次之,内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20%左右波动。按典型流域,延河流域增幅最大,窟野河流域增幅最小。按土壤侵蚀类型,水力侵蚀区植被覆盖度增长较快,风力侵蚀区则变化不明显。按植被覆盖度构成,低覆盖度面积比例减少,高覆盖度面积比例增加,其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。     

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。[...     

基于MODIS-NDVI的甘肃河东地区植被覆盖度动态监测

基于MODIS-NDVI遥感数据,利用像元二分模型估算河东地区2000 2010年的植被覆盖度,并在像元尺度上分析河东地区植被覆盖度的时空变化规律及其驱动因子.结果表明:河东地区平均植被覆盖度为50.93％,其中,甘南高原覆盖度最高,河东北部最低,植被覆盖度由南向北递减;研究时段内年平均植被覆盖度大于60％(优等)的区域占23.06％,且90.49％的区域植被覆盖度呈增加趋势,以河东中部植被覆盖度增加速度最快,为33.68％.从空间尺度上来看,降水是其主要的影响因素;而从时间尺度上,最主要的影响因素可能是植树造林.     

官渡河流域植被覆盖变化与地形因子相关性

以南水北调中线水源区源头之一的官渡河流域为研究区域,区域内以山地为主,生态环境脆弱。基于GIS和RS技术,利用1990年、1999年、2004年、2007年、2010年Landsat TM遥感影像,基于像元二分模型和变化斜率法,从数理统计角度定量估算了研究区各时期植被覆盖度及其时空分布特征。结果表明:（1）植被覆盖度在不同河段呈现明显的规律性,上、中、下游植被覆盖度5期平均值分别为94.52%,87%,81.69%。（2）植被覆盖变化受地形因子影响比较明显,植被覆盖度与不同地形因子响应程度不同,对不同时期植被覆盖度,高程和坡度对其影响明显高于坡向。随着坡度的不断增加,植被覆盖度也随着增大;整体上向阳区植被覆盖度要大于同区域的背阳区;官渡河流域不同时期植被覆盖度随着高程的增加均出现先增加后减少的趋势。（3）不同地质单元组植被覆盖变化各不相同。     

岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性

[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。     

植被覆盖度的照相测量及其自动计算

植被覆盖度是描述陆地表面植被特征的一个重要参数.快速准确的测量植被覆盖度,对研究植被覆盖与土壤侵蚀关系,植被覆盖的水土保持效益,以及土壤侵蚀预报等具有重要意义.在多年实践的基础上研制出的便携型植被覆盖度摄影仪,适用于野外平地或山坡的植被覆盖度的照相测量,能方便地调节相机距地表面高度和增强相机的拍摄稳定性.同时开发了便携型植被覆盖度摄影仪的配套软件--植被覆盖度自动计算系统(PCOVER),能对获取的植被图像进行自动判读并估算植被覆盖度,实际应用显示有很好的判读精度.     

青海湟水流域植被覆盖度时空变化分析

利用2001-2009年的MODIS遥感数据与归一化植被指数的像元二分模型,并结合湟水流域的地形特征数据,分析流域内植被覆盖度时空变化动态特征.结果表明:湟水流域的植被覆盖度空间分布差异十分显著,基于地形特征的脑山区(69.47%)、浅山区(56.46%)和川水区(45.43%)植被覆盖度地带性特点明显;近9年来湟水流域总体植被覆盖度略有下降,尤其是高植被覆盖度减少了17.23%.而较高植被覆盖度增加了12.15%;脑山区的高植被覆盖度与较高植被覆盖度之间转换剧烈,浅山区的各级植被覆盖度都相对稳定,川水区的中植被覆盖度与较低植被覆盖度之间转换明显.     

水土流失治理下长汀县河田镇及其周边地区植被变化分析

以长汀县河田镇及其周边地区为研究对象,基于混合像元分解模型法,获得2002年、2007年、2014年、2021年地表植被覆盖度,并对植被覆盖度进行分级,使用景观格局指数定量化分析河田镇19年内植被覆盖变化特征.研究发现:①河田镇及其周边地区植被覆盖改变呈现中低植被覆盖—中植被覆盖—高植被覆盖逐层渐进转变的趋势,在空间上...     

黄土山丘区植被覆盖变化分析

利用像元二分模型获取研究区植被覆盖度,并对其分级。针对不同等级植被覆盖度建立转移矩阵,研究其数量随时间的变化特征,并利用全局及局部莫兰指数对植被覆盖度的空间集聚状况进行分析,以期为该区植被恢复与保护工作提供依据。结果表明:（1）研究区平均植被覆盖度空间分布整体为中部低两侧高,北部高于南部,整体植被覆盖类型以低覆盖和中低覆盖为主;（2）1991-2010年,研究区裸地、高覆盖类型和中覆盖类型整体占比增加,中覆盖类型涨幅最大;低覆盖类型和中低覆盖类型整体占比减少,低覆盖类型减幅最大;（3）研究区植被覆盖度在1991-2000年退化趋势明显,2000-2010年植被状况转好,退化趋势得到遏制;（4）植被覆盖度的空间聚集情况随着时间的变化逐渐增强,且主要以高值簇和低值簇的形式分布,高值簇和低值簇的空间集聚区域随着时间的变化发生转移;（5）研究区应进一步加强对低植被覆盖区域的恢复力度。     

植被覆盖度时空变化特征与地形因子关系分析

采用MODIS NDVI遥感影像数据和像元二分模型估算大凌河流域5个时期植被覆盖度,通过线性趋势分析和DEM数据揭示植被覆盖度的时空变化特征及其与地形因子的关系。结果表明：大凌河流域2006—2021年植被覆盖度整体呈上升趋势,并以高、中高和中覆盖度为主,流域下游植被覆盖度良好;大凌河流域植被覆盖度随高程的增加而提高,随坡度的增大而逐渐增高,植被覆盖度与坡向的关系较小,不同坡向的变化较为平缓;大凌河流域植被生长状况和覆盖状况逐渐变好,植被生长受地形因子影响显著。     

北京湾过渡带生态系统服务梯度效应分析及生态分区

北京湾过渡带兼具山地-平原和乡村-城市的双重过渡性,生态系统服务的供给存在显著的梯度效应。该研究在对9种典型生态系统服务评估的基础上,研究了北京湾过渡带生态系统服务随植被覆盖度和土地开发程度变化的梯度效应,进而对研究区进行了生态分区并识别各分区主导的生态系统服务类型。结果表明:生态系统服务的形成过程和影响因素各不相同,导致各生态系统服务的分布存在较大的空间差异性。除休闲游憩外,大多生态系统服务随植被覆盖度和土地开发程度呈现出明显的梯度效应。总体来说,食物供给和水质调节随植被覆盖度的提高而降低,随土地开发程度的提高而增加;其他生态系统服务则相反。各生态系统服务随植被覆盖度变化的突变点的范围为0.45～0.56,随土地开发程度的突变点的范围为15%～31%。基于植被覆盖度和土地开发程度的突变点将北京湾过渡带划为4个生态分区:自然或半自然区域、半自然区域、半人工-半自然区域和人工区域。自然区域以调节服务为主,人工区域以供给服务为主,半自然区域和半人工-半自然区域二者兼具,但各有侧重,且体现出一定过渡性。结合现有规划内容,提出不同生态分区生态系统服务的优化管理策略,以促进当地生态系统的可持续发展。     

近30年来梵净山植被覆盖时空变化及影响因素分析

梵净山以生物多样性和生态过程的独特优势入选世界自然遗产提名地,为揭示其植被覆盖空间分布与环境因子的相关性及变化规律,选取1990-2016年3个时期Landsat TM/ETM/OLI遥感影像提取植被覆盖度和土地利用数据,分析了梵净山植被覆盖度时空变化特征。结果表明:（1）近30年间,植被覆盖度呈"减少-增加"变化,缓冲区植被覆盖度变化敏感度高于提名地;（2）地形因子在水热条件方面不同程度上影响各等级植被覆盖度的空间分布,低山（<900 m）、低中山（900~1 600 m）植被覆盖度高且面积占比较大,斜坡、陡坡、急坡的植被覆盖度占较大比重,分别为33.33%,28.48%,12.18%,阳坡、半阳坡的植被覆盖度高于阴坡和半阴坡且差异性明显;（3）梵净山植被覆盖度变化受人类活动影响,导致地表覆盖改变而使植被覆盖度呈现典型碎斑状和带状的空间特征,缓冲区城镇化发展对生态环境的压力越来越大,提名地的旅游设施建设导致植被覆盖减少日趋明显。