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。     

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。     

基于混合像元分解方法的康保县植被覆盖度估测

以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像元分解方法结果最优,F为0.664,RMSE为0.127;三种方法都能较为精确地估测出康保县的植被覆盖情况,且与实测数据较为拟合,因此采用混合像元分解的方法进行植被覆盖度估测是完全可行的。     

基于RS的长株潭绿心区植被覆盖动态变化研究

以2000年、2005年、2011年3个时期的landsat5TM遥感影像为数据源,利用像元二分法模型反演三个时期的植被覆盖度,并研究3期植被覆盖度变化特征、植被覆盖度转移矩阵。结果表明:研究区植被覆盖状况良好,3期Ⅳ级和Ⅴ级植被覆盖度(f_c0.5)区域的面积和占总面积百分比均为79%以上。2000—2011年,研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,2000年平均植被覆盖度为0.78,2005年平均植被覆盖度为0.72,2011年平均植被覆盖度为0.70。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

长株潭城市群1997—2017年森林植被变化分析

通过1997、2007、2017年长株潭3市土地利用矢量数据、Landsant卫星影像数据以及湖南省森林资源调查数据的收集,运用归一化植被指数(NDVI)、植被覆盖度和差值植被指数(DVI)等三个参数的计算和统计结果来揭示长株潭城市群1997—2017年的森林植被生长状况变化、植被覆盖度变化以及植被主导发展趋势变化情况。结果表明:1997—2007年间,长株潭城市群的植被生长状态下降,植被覆盖度降低,植被主导表现为退化趋势。2008—2017年间,该区域的植被生长状态回升并超过上一时段,植被覆盖度升高,植被主导表现为明显的改善趋势。基于此,以建设长株潭国家森林城市群为契机,本文提出了优先保护现有森林资源,重点建设城区绿化,加强城市绿线和生态红线保护,平衡保护与发展关系的对策。     

Monitoring of vegetation coverage based on high-resolution images

Measurement of vegetation coverage on a small scale is the foundation for the monitoring of changes in vegetation cover-age and of the inversion model of monitoring vegetation coverage on a large scale by remote sensing. Using the object-oriented ana-lytical software, Definiens Professional 5, a new method for calculating vegetation coverage based on high-resolution images (aerial photographs or near-surface photography) is proposed. Our research supplies references to remote sensing measurements of vegeta-tion coverage on a small scale and accurate fundamental data for the inversion model of vegetation coverage on a large and interme-diate scale to improve the accuracy of remote sensing monitoring of changes in vegetation coverage.     

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.     

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...     

植被指数的应用研究综述

目前,归一化植被指数NDVI作为一种遥感手段已经广泛应用于社会生产生活的多个方面．在综合大量国内外文献的基础上,总结了从遥感影像中提取NDVI的方法以及在提取过程中要注意的问题;气温、降水等气候因素对NDVI的影响以及NDVI自身合成计算、与气候因子相关系数计算的分析方法;列举了NDVI在植被监测、土地覆盖变化、荒漠化研究、净第一性植被生产力等几个方面的应用现状,并列出了NDVI在研究应用中的优势、存在的缺陷及改进NDVI缺陷的研究．     

2000~2015年沈阳市生态系统质量变化分析

以沈阳市为研究对象,基于遥感影像,系统分析了2000~2015年森林、草地、湿地等自然生态系统生态质量变化情况。结果表明:2000~2015年,沈阳市林地、草地、湿地生态系统植被覆盖度空间基本格局主要集中在较低和中级水平,生态系统年均植被覆盖度状况呈升高趋势。