基于RS的昆明市植被覆盖度变化动态分析

植被覆盖度是反映植被状况的重要因素,以1988、1996、2000、2006和2010年5个时相的TM和ETM＋影像数据,利用像元二分法模型计算了昆明市植被覆盖度并分析其时空变化。结果表明,1988～2010年的22年间,昆明市的植被覆盖度变化明显,平均植被覆盖度从56．2％下降到50．7％,降幅达5．5％;特别是官渡区和呈贡新区变化幅度最为显著,降幅分别为12．3％和6％。按时段分析结果,1988～2000年昆明市整体植被覆盖度呈下降趋势,2000～2010年呈增长趋势。分析认为,城市的发展与扩建导致植被覆盖度减少;应注重城市绿化建设,新建公园与广场,使城市植被得到恢复。     

基于RS与GIS的北京市植被覆盖度变化研究

选用对植被状态表征较好的归一化植被指数(NDVI),在GIS和RS工具支持下, 选用多时相北京Landsat TM遥感影像,解译和分析出NDVI的时空变化特征,利用植被指数与植被覆盖度的关系及遥感测量法测算植被覆盖度.结果显示:北京市整体植被覆盖度呈增长趋势,市区植被覆盖度变化不大,部分区县植被覆盖度则由于城镇化推进而略有减少.     

基于GIS和RS的广州市森林植被分类研究

首先对森林植被类型分类方法的研究概况进行了综述，提出采用植被指数进行植被分类，根据广州市中心城区植被冠层反射率数据，通过对多种植被指数的计算和分析，得出植被指数和植被类型的关系。进而对TM影像数据处理。得出广州市中心城区森林植被分类情况。     

基于RS与GIS的揭阳市植被覆盖度分析

在RS与GIS技术支持下,利用揭阳市1996—2013年TM影像,进行植被覆盖度动态变化分析。结果显示,揭阳市17a间植被覆盖情况与经济、政策和人口发展密切相关,其中,城市扩展区植被退化,城区植被得到改善。     

黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究

探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状。本研究以MOD13A2为主要数据源,采用像元二分模型、趋势分析法和相关性分析法对黄土高原地区植被覆盖度动态变化和驱动力进行分析。结果表明：(1)2000-2020年整体植被覆盖度呈上升趋势,其增速为0.005/a(p<0.01)。其中,2000-2010年增速为0.006/a, 2010-2020年增速为0.004/a;(2)2000-2020年植被FVC整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,但不同地区的变化趋势存在差异;(3)进一步分析表明,降水是黄土高原植被变化的主要驱动因素。     

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。     

基于遥感的植被覆盖度估算方法研究进展

指出了随着遥感技术的发展,植被覆盖度作为定量描述地表植被覆盖情况的重要参数、生长状况的指标、植被覆盖的直观指示因子,已广泛应用在自然地理空间的土壤圈、大气圈、水圈、生物圈范围及这些圈层相互作用的各类研究中。基于目前常用的遥感数据,从植被指数、数据挖掘技术两方面分类归纳了植被覆盖度的估算方法及遥感数据源,对比分析了其优缺点及存在问题,并对基于遥感的植被覆盖度今后的研究方向及发展趋势进行了展望。     

基于RS和GIS的木兰县植被盖度定量研究

以木兰县1989年和2011年两景Landsat TM遥感影像为主要数据,基于RS和GIS技术,在定量反演归一化植被指数（NDVI）的基础上,获取植被盖度等级图并进行动态分析。研究结果表明：近22年来NDVI在0.2～0.3面积增加的最多,为141.41km^2,在0.4～0.5减少的最多,为340.29 km^2,低盖度植被区域面积增加的最多,高盖度植被区域面积减少的最多。该研究成果对深入了解该区生态环境质量变化具有重要的意义。     

基于3S技术的多伦县植被覆盖度动态变化研究

利用2000年、2005年TM影像和2008年SPOT影像,对多伦县植被覆盖度进行研究。结果表明：2000—2008年植被低覆盖度减少了1410009km2,占2000年低覆盖度总面积的34．26％;中覆盖度增长了8倍;高覆盖度与2000年相比增长了11倍。由此看出京津风沙源治理工程成效显著？     

基于NDMVI的大青山自然保护区植被覆盖度坡向分异研究

运用RS与GIS技术,以Landsat TM影像为数据源,基于归一化差值山地植被指数(NDMVI)定量分析了大青山自然保护区植被覆盖度随坡向的分异规律。结果表明:保护区的植被覆盖度总体上随坡向呈现明显的分异;大青山保护区植被覆盖度的坡向分异随海拔的升高而越明显。垂直分异规律在不同的坡向上不相同:北坡和西北坡在海拔1 400m以上植被覆盖度变化随高度增加而越不明显,1 400m以下则随高度增加而越明显;其它坡向,在1 600~2 000m的海拔高度上,植被覆盖度差异相对更高和更低海拔上的植被覆盖度差异较小;所有坡向在1 200~1 600m的海拔上植被覆盖度差异很小。     

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。     

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。     

基于RS和GIS技术的植被景观结构分析

文章是以石林景区为例,利用TM影像、扫描地形图、野外样方地调查数据为基础,利用G IS、RS软件平台,对扫描地形图进行了基于公里格网的配准,对图像进行了投影变换和几何校正处理,并以建立掩膜层的方法提高了分类的精度。运用景观生态学原理和方法,选取分维数、斑块密度、景观多样性等指标,利用Fragstats3.3进行景观计算,对景区的景观格局进行了分析。     

RS和GIS支持下的土地利用和植被调查

应用遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）技术，对日本国JICA援助的四川省安宁河流域5个重点造林区进行了土地利用现状和自然植被分布状况的调查，摸清区域内各种土地利用类型、自然植被类型以及可供造林绿化的宜林地资源，为区域造林规划、管理和实施提供依据。     

1993—2019年龙脊梯田植被覆盖度变化及其空间分布格局

为了解区域植被覆盖度时空分布特征及其与地形的关系,促进生态环境建设健康发展.以龙脊梯田景区为研究区,基于1993、2006、2019年Landsat TM/OLI遥感影像及DEM地形数据,采用像元二分模型分析植被覆盖度空间分布及其对地形因子的响应特征.结果显示:(1)1993—2019年,龙脊梯田以林地、耕地为主要土地...     

基于NDMVI的庐山自然保护区植被覆盖度坡向分异研究

运用RS与GIS技术,以Landsat OLI影像和GDEM为数据源,基于归一化差值山地植被指数（NDMVI）定量分析了庐山自然保护区植被覆盖度随坡向的分异规律。结果表明：保护区的植被覆盖度总体上随坡向呈现明显的分异,随海拔的升高而分异变化趋于稳定。     

基于ENVI和GIS技术的龙川江流域植被覆盖度动态监测

在ENVI和GIS技术支持下,利用1989年、1999年、2007年的TM和2013年的ETM’遥感影像数据,运用归一化植被指数（NDVI）方法对龙川江流域植被覆盖度进行估算,并划分为5个不同盖度等级。根据盖度等级的空间分布特征,比较分析了龙川江流域植被覆盖度的变化情况。结果表明：龙川江流域植被覆盖度在1989～2007年呈逐渐增加趋势,2007～2013年又出现退化趋势。对龙川江流域植被覆盖变化的原因进行了分析。     

基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究

如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。本文使用Landsat7ETM+遥感数据和森林资源分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对森林植被进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于森林植被遥感图像分类其效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

RS和GIS支持下的土地利用和植被调查

应用航空像片（RS）和地理信息系统（GIS）技术，对日本国JICA援助的四川省安宁河流域5个重点造林区进行了土地利用现状和自然植被分布状况的调查，摸清区域内各种土地利用类型、自然植被类型以及可供造林绿化的宜林地资源，为区域造林规划、管理和实施提供依据。     

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.