江西九连山保护区植被覆盖度遥感动态监测

采用基于归一化差异植被指数(NDVI)的像元二分法模型对1988、1996及2004年3期TM影像进行研究区植被覆盖度提取,利用野外实测对2004年影像进行精度验证,并借助GIS空间分析方法,对研究区植被覆盖度格局定量分析,揭示九连山植被覆盖的时空变化规律,为该地区的植被恢复提供参考。研究表明:1)该模型对研究区植被覆盖度估算精度较好,无植被覆盖类型(裸地、水体)的估算精度达90%以上,低、中、高、全植被覆盖类型区域的估算精度达80%以上;2)1988年、1996年、2004年植被覆盖度均值分别为0.71、0.66、0.77,区内植被覆盖度总体呈现先降低后上升特点,这主要是由于研究区全植被覆盖面积的大幅消长造成的;3)研究区内无、低植被覆盖与中、高、全植被覆盖之间的转换比例较少,覆盖度等级转换主要集中在中、高、全植被覆盖等级之间,说明16年间的覆盖度变化主要源于林区的渐伐活动,皆伐及开垦活动相对较少;4)在研究区停止采伐后,尤其是该地区自然保护区的成立,植被得到了较好的恢复,中、高植被覆盖类型大幅转换为全植被覆盖类型,2004年区内植被在覆盖度均值及全植被覆盖面积上均超出了1988年水平,九连山地区植被保护效果明显。     

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。     

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。     

震区植被覆盖度动态变化及其受损研究——以芦山县为例

本文探讨了利用Landsat TM和ETM影像数据建立植被受损模型,评价了植被受损的程度,运用植被覆盖度估算的像元二分模型,估算了植被覆盖度,总体上评价了芦山县经过4·20地震前后的植被覆盖度的变化情况,同时分析了其空间分布特征。研究结果显示:①2009年至2013年芦山县平均覆盖度从75.47%降低到70.22%②两个时期植被都是以较高覆盖度为主,约占总面积的36%,其中2009年高覆盖度植被面积大量的减少,减少的高覆盖度植被主要转化成了2013年中覆盖度的植被③2009年~2013年以轻度减少和稳定为主,轻度减少区和稳定区占总面积的75.66%,剧烈减少区和减少区占总面积的9.68%。这说明2009年~2013年植被有较严重的退化趋势④植被覆盖度变化存在着空间格局差异,随高程、坡度、坡向的分布特征差异显著⑤通过植被指数构建的植被受损模型评价了地震造成的植被受损情况,其中重度受损的植被大多是滑坡、崩塌的区域。通过研究植被受损的等级和覆盖度的动态变化情况,揭示了地震灾害对地表植被的破坏状况,为灾区的生态恢复提供决策依据。     

基于MODIS-NDVI的乐安湿地植被覆盖动态分析

乐安湿地作为长江上游生态屏障的重要组成部分,是大凉山生态建设的重点区域;也是高原湿地在海拔2 500 m^3 000 m典型生态系统。植被覆盖度(植被的垂直投影面积与单位面积之比)是反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和监测湿地生态环境方面发挥着重要的作用。本文利用2011-2015年的MODIS归一化植被指数数据,应用像元二分法估算了布托乐安湿地保护区的植被覆盖度及其变化趋势,分析了乐安湿地保护区内植被覆盖度变化,旨在为保护区生态环境评价及管理提供科学依据。研究表明乐安湿地保护区植被覆盖度状况良好,中度及其以上等级植被覆盖区占研究区比重较大,超过50%;5年间,保护区植被覆盖度总体上呈现稳定状态,但是不同等级,不同时段的植被覆盖变化趋势不同;植被覆盖度在空间上呈现以万吨山、四棵乡一线向两侧降低的总体趋势。与海拔3 500 m左右的若尔盖湿地相比,乐安湿地植被覆盖度分布主要受地形、水热条件限制,以及人为活动因素的影响。     

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。     

QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究

利用QuickBird高分辨率遥感数据，运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度，并对3种方法的计算结果进行比较和检验，结果表明：3种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高（均达到了0．84以上），其中NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大，精度能达到92％以上。经系统性检验，NDVI像元二分法和综合法的拟合精度较高，模型的整体性较好，可用于QuickBird数据估算植被覆盖度。     

2013～2021天津市静海区植被覆盖度时空变化分析

植被是地球生态系统能量循环中不可缺少的一部分,植被覆盖度是揭示某一区域生态环境演变特征的重要指标,与维持生态系统稳定等息息相关。基于天津市静海区2013、2017、2021年三景Landsat8 OLI影像,采用归一化植被指数NDVI与像元二分模型等方法对该区域植被覆盖度进行研究,并结合一元线性回归趋势分析法和转移矩阵分析法对该地区植被覆盖度的时空变化开展了分析研究。结果表明：(1)空间分布呈东北部低、西北、南部高的特点,其中南部的植被覆盖度最高;(2)植被覆盖度呈现先下降后升高的趋势;(3)研究区整体覆盖水平上升,但仍有少部分主要是向更低等级覆盖度转移,需要多加关注、协调发展。     

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 ...     

新疆典型盐渍区植被覆盖度遥感动态监测——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

以新疆典型盐渍区——渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象.首先,基于1989,2001,2006年的TM/ETM+遥感数据,以RS为技术手段,借助GIS空间分析方法、植被指数法,根据像元二分原理,采用复合植被指数VBSI估算植被覆盖度,其估算精度达到83.52%;其次,生成渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖度分级图,并对其格局变化进行分析与评价,揭示出渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖的时空变化规律.中高覆盖度、高覆盖度以林地、草地和耕地为主,对保持植被覆盖度起重要作用;林地面积的变化对重心转移起关键作用,而草地、耕地的波动则会影响到重心转移方向;林地、草地和耕地对于保持地区植被覆盖率有重要作用,应在长期土地利用规划中坚持植树造林,保持草地、保护耕地和控制未利用地;最后,利用植被覆盖度图像所提供的各覆盖度级的数量和空间分配状况来评价该绿洲植被覆盖度的动态变化,并进一步分析植被覆盖度变化的原因.基于遥感技术进行渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖度动态变化分析的研究思路和方法能够为该绿洲生态环境保护提供参考依据.     

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。     

基于影像区域合并分割技术的植被覆盖分级研究--以三峡库区小江流域为例

以影像区域合并分割技术为基础,综合运用相关GIS和RS软件,提出了植被覆盖分级研究的新方法.以三峡库区小江流域为例,以2002年的TM图像为信息源,结合研究区的地形图、GPS野外采样数据、植被指数和DEM等,对研究区的植被覆盖进行了分级研究.研究表明,三峡库区小江流域的植被覆盖总体上分布不均,但与流域区位及海拔高度呈现一定的规律性空间分布格局.这一研究对确定水土流失强度等级具有十分重要的意义,也为其它的遥感影像分析应用提供参考.     

皇甫川流域2000—2015年植被NDVI时空变化特征

【目的】分析黄土高原砒砂岩区植被覆盖的时空动态变化特征,探讨土地利用类型对归一化植被指数(NDVI)的影响及植被盖度与水热因子的空间和时滞关系,为黄土高原砒砂岩区退化植被恢复重建和黄河粗泥沙的综合治理提供思路,改善当地生存条件和生态环境。【方法】在皇甫川流域,利用2000—2015年MODIS13Q1共192期产品,以ENVI为技术平台,计算NDVI,采用一元线性回归分析法和Spearman相关分析法分析其在不同时间尺度上的动态变化和不同空间尺度上的分布格局,基于地理空间系统分析其在不同土地利用方式下(分辨率30m)的时空特性,并运用Spearman相关分析法详细分析NDVI和水热因子间的响应关系。【结果】2000—2015年,皇甫川流域NDVI平均值为0.429~0.630,呈线性增加趋势,增长速率为0.0042·a^-1,生长季与非生长季差别显著,5月出现最大值,气温和降水量亦呈增加趋势,增长速率为0.0348℃·a^-1和6.27mm·a^-1;空间上,纳林川子流域16年来NDVI为0.1~0.3,十里长川子流域为0.25~0.4,均呈“沟道高-坡面低”的空间格局;不同土地利用类型下NDVI为0.2~0.25,表现为林地>耕地>草地>未利用地,16年的增长速率表现为草地>未利用地>林地>耕地;纳林川支流沟道附近NDVI呈下降趋势,变化率为-0.09~0,而远离沟道的坡面地区呈上升趋势,变化率为0~0.12;十里长川支流沟道附近NDVI变化率为0~0.4,而沟道周围地区变化率为0.04~0.12;整个流域内NDVI的增长趋势在空间上呈坡面极显著、沟道附近显著、沟道不显著的空间格局;16年间生长季NDVI与气温无明显相关性,与降水的相关系数为-0.41~0.87,相比沟道附近植被而言,坡面上的植被更易受降水量影响;植被生长对降水的响应存在1年(P=0.036<0.05)和1个月(P=0.001<0.01)的滞后期,对气温存在2个月(P=0.002<0.01)的滞后期。【结论】时间上,皇甫川流域NDVI在不断波动中呈显著上升趋势,生长季与非生长季均值变化表现出明显不同。空间上,皇甫川流域NDVI在沟道均值高,但增长率低,甚至出现退化现象,在坡面均值低,但呈极显著增长。林地和草地增加最多,说明近年来退耕还林工程效果显著。NDVI与降水相关性较高并与气温和降水都存在一定滞后现象。     

高分辨率卫星遥感在红树林资源监测中的应用

卫星遥感是进行红树林资源监测的主要方法, 高分辨率卫星遥感能够提供细尺度上的资源信息, 是红树林资源保护和监测研究的重要发展方向。文中在综合国内外相关文献的基础上, 分析国内外高分辨率卫星遥感包括高空间和高光谱遥感数据应用于红树林资源监测研究的现状, 讨论用于遥感研究的数据源、研究内容、方法以及应用研究的局限性和发展趋势。     

基于高分辨率卫星影像的城市园林绿化现状调查

以湖南株洲市为例,采用高分辨率的QuickBird卫星对城市园林绿化现状进行调查,提出园林绿化现状调查的一种新方法.     

2011-2020年武威市植被覆盖度时空变化特征分析

基于武威市2011-2020年MODIS13Q1数据提取16d的NDVI数据,通过Arcgis像元统计工具计算得到年均NDVI数据,采用回归趋势分析法研究植被覆盖度时空变化、生态适应性和植被地域分布等主要特征.结果 表明:武威市植被地域分布特征明显,植被覆盖度整体呈自北向南递增趋势空间分布,高覆盖度主要分布在天祝县南部...     

洱海流域植被覆盖度遥感估算与变化分析

植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的一个重要参数,也是指示生态环境变化的重要指标之一.以洱海流域1990年和2006年TM影像为数据源,利用NDVI的像元二分模型法对洱海流域1990年和2006年植被覆盖度进行遥感估算,并进行变化分析.结果显示,近17年来洱海流域植被覆盖度总体上有所提高,无植被覆盖区域面积明显下降,高植被覆盖占全植被覆盖区域面积比大幅提高,二者面积比近50％;在空间分布上,洱海流域上游地区、东部部分地区植被覆盖度相对较低,对地区生态环境稳定构成重大威胁,将是今后洱海流域生态建设和整治的重点区域.     

广西壮族自治区草原综合植被盖度监测研究

通过草原综合植被盖度监测,主要调查草原样地基本特征、地理位置（经纬度）、主要植物种类、样地综合植被盖度等要素,综合测算广西草原综合植被盖度。结果表明,本次调查广西共布设监测样地812个,测算出草原综合植被盖度为82.76%,较2019年提高0.93%,其中,热性草丛类、热性灌草丛类、暖性灌草丛类植物的综合植被盖度分别为84.11%、82.88%、89.00%。同时对关系草原综合植被盖度变化原因及存在问题进行分析,提出相关建议,以期为广西全面建成小康社会统计监测指标体系和广西绿色发展指标体系提供重要基础指标数据。     

基于NDVI的淄川生态修复区植被盖度动态研究

基于植被指数（NDVI）和植被盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的淄川生态修复区的植被盖度遥感定量模型,研究了项目区生态修复前后（2000年和2005年）植被盖度的动态变化。结果表明：生态修复区2005年植被状况明显好转,林草覆盖率增加了14．06％。第Ⅰ级植被面积基本不变,第Ⅱ级植被面积减少37．59km^2,第Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ级植被面积均有不同程度的增加;植被盖度等级未变化的面积为120．59km^2,占总面积的43．37％,植被退化面积为46．95km^2,而植被恢复面积达到110．49km^2,是退化面积的2．4倍。通过综合治理,项目区生态环境得到改善。