基于植被降水利用效率的荒漠化遥感评价方法

 在考虑荒漠化评价的空间尺度和基准以及潜在评价指标的尺度特征的基础上,以国内外对土地荒漠化过程中植被降水利用效率(RUE)变化的研究为依据,提出一种以植被的降水利用效率为主要评价指标、适合于荒漠化遥感监测应用的荒漠化评价方法。该方法可很大程度上克服以植被指标为主的评价方法受降水波动影响大的缺点。这种方法重视不同荒漠化类型的共性特征,适合在多种类型荒漠化遥感评价中应用。     

基于改进CASA模型的陕西省植被NPP遥感估算

[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02～416.34 gC/(m²·a),NPP均值在100～600 gC/(m²·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水...     

基于ZGS和TW模型的长江流域植被NPP时空演变特征

[目的]研究长江流域陆地植被生态系统初级净生产力(NPP)的时空演变特征,为政府部门建立和调整生态功能恢复项目提供参考。[方法]以长江流域为研究区,基于2000—2019年的降水和气温数据,采用周广胜—张新时模型(ZGS)和Thornthwaite Memorial (TM)模型估算NPP,并进一步利用皮尔逊相关分析、一元线性回归分析、Mann-Kendall显著性检验等,对比分析长江流域陆地植被生态系统NPP时空演变特征。[结果](1)基于上述两个模型模拟得到的长江流域NPP时空演变趋势基本一致,相关系数R为0.982,呈现显著正相关关系;(2)2000—2019年长江流域陆地植被生态系统实际NPP与潜在NPP均呈上升趋势,上升速率分别为6.85,2.74 g/(m~2·a)。(3)长江流域实际NPP和潜在NPP在空间上呈东南高西北低的分布格局,低值区域主要分布在草地生态系统;高值区域大部分分布在森林生态系统和农田生态系统。(4)2000—2019年长江流域实际NPP与潜在NPP呈上升趋势的面积分别占研究区总面积的80.65%和84.81%,主要分布在云南、青海、西藏、四川北部及浙江...     

北京植被净初级生产力对物候变化的响应

植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）对物候的响应是全球气候变化背景下的重要研究内容,气候变化对植物物候与NPP的影响仍需明了,物候的时空变异规律更需深入探讨。该研究基于2001-2020年MODIS归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）数据提取北京植被物候信息,利用CASA（Carnegie-Ames-Stanford-Approach）模型模拟NPP,通过线性回归、趋势分析和结构方程模型等方法,阐明NPP与物候时空变化特征,探究气象因素和物候变化对NPP的影响。结果显示：1）2001-2020年超过70 %的区域出现生长季开始（Start of Growing Season,SOS）逐渐提前,平均每年提前0.57 d。超过90%的区域生长结束期（End of Growing Season,EOS）逐渐推迟,平均每年推迟0.51 d。2）SOS提前和生长季（Length of Growing Season,LOS）延长均对NPP增长产生显著影响（P<0.05）。SOS每提前1 d,NPP增长3.74 g/m2;LOS每延长1 d,NPP增长2.65 g/m2 。秋季EOS推迟对NPP变化影响不显著。3）春季和秋季,气候通过改变物候（SOS、EOS）对NPP的间接影响大于直接影响,而夏季温度和降雨对NPP的直接影响更大。该研究表明春季物候变化是NPP年际变异的重要驱动因子,春季物候提前导致NPP年总量增加。研究结果是都市区植被生产力如何响应气候变化认识的重要补充。     

青藏高原保护区植被与生态系统服务功能变化的一致性分析

[目的]探讨青藏高原保护区2000—2010年生态系统服务功能对植被变化的响应,为进一步明晰生态系统服务功能和遥感植被指数的关系,为区域生态系统服务功能评估与生态保护提供科学参考。[方法]聚焦青藏高原各类保护区,基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强型植被指数(EVI)产品进行植被变化制图,针对碳固定、土壤保持、水源涵养、栖息地保护等生态系统服务功能,判断青藏高原保护区内2000—2010年生态系统服务功能变化趋势是否与植被变化趋势一致。[结果]青藏高原EVI在2000—2010年以非显著变化为主,在栅格和保护区两个尺度上均表现为非显著增加样本多于非显著减少样本,青藏高原植被呈现整体好转局部退化的特征。[结论]青藏高原保护区各项生态系统服务功能在2000—2010年以非显著变化为主,但生态系统服务功能非显著减少样本明显多于非显著增加样本,与EVI变化趋势不一致。     

基于遥感和CASA模型的西江流域NPP时空分布特征研究

基于EOS/MODIS遥感资料,采用CASA模型分析西江流域陆地植被净第一性生产力（NPP）的时空变化特征。结果表明:西江流域平均植被NPP为400～500 gC/（m²·a）,上游地区偏低,为200～300 gC/（m²·a）,中下游地区较高,平均500～600 gC/（m²·a）,部分地区可达到800 gC/（m²·a）以上;植被NPP季节变化显著,夏季最高,春、秋季节次之,冬季最低小;西江流域植被NPP的空间差异明显,在5-10月,上游地区植被NPP较低,中下游地区较高;在1-3月,上游地区尤其是南盘江流域的植被NPP较高,中下游地区尤其是中游地区明显较少。西江流域植被NPP的空间特征还表现在汛期空间差异大,枯水期空间差别小。     

太行山区植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

本文基于2000—2014年MODIS NPP数据,结合同期土地利用变化、气温、降水和DEM数据,运用趋势分析法、相关系数法及分区统计法等方法,研究了太行山区2000—2014年植被NPP时空变化特征,分析了气温、降水等气候因素和人为因素对植被NPP变化的影响,为太行山区植被资源管理及生态环境调控提供参考。研究结果表明:(1)太行山区植被NPP多年平均值为284.0 g(C)·m~(-2)·a~(-1),耕地、林地和草地的NPP均值分别为302.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、258.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、286.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)。(2)2000—2014年太行山区植被NPP整体呈上升趋势,但大部分植被NPP变化未达到显著水平;16.17%的植被NPP显著或极显著升高,主要分布在太行山区西侧;0.88%的植被NPP显著或极显著降低,零散分布在研究区内。(3)不同植被类型NPP变化速率为草地耕地林地。(4)基于区域平均计算,太行山区植被NPP与降水显著正相关(P0.05),与气温负相关(P0.05)。基于像元计算,植被NPP与降水显著或极显著正相关区面积比例为23.82%,主要分布在太行山区北段,几乎没有显著负相关区;植被NPP与气温显著或极显著负相关区面积比例为8.42%,主要分布在太行山区西侧,显著或极显著正相关区面积比例为0.81%,主要分布在太行山区最北端。(5)研究期内气候因子对植被NPP的升高整体上表现为促进作用,而人为因素主要表现为抑制作用。太行山区生态环境保护仍应以减少人为干扰为主。     

2008-2014年植被覆盖变化对黑河流域净初级生产力的影响研究

土地利用/覆被变化是生态系统能量流动与物质循环的主要驱动力之一,土地利用/覆被变化最直观的表现就是植被覆盖度的变化,研究其对植被净初级生产力的影响,对区域土地利用的管理具有重要意义.研究利用MO-DIS反射率及NPP数据,分析了2008-2014年黑河流域植被覆盖度变化及其对NPP的影响.结果表明:(1) 2008-2014年,黑河流域年均NPP呈现上升的趋势,流域NPP总体呈现南多北少,上游地区的祁连山地带、中游地区的张掖、酒泉、临泽等地NPP值普遍较高,除沿河道外,下游NPP值普遍较低,并且在下游的北部地区NPP值达到了最低.(2)相比2008年、2014年黑河流域Ⅰ级(盖度小于20％)、Ⅳ级(盖度介于40％～60％)和Ⅴ级(盖度大于60％)植被覆盖等级所占比例有所上升,而Ⅱ级(盖度介于20％ ～30％)和Ⅲ级(盖度介于30％～40％)比例下降,影响该流域植被生长的主导性因子不同,上游地区主要受降水影响,下游受气温影响较大.(3)植被覆盖度对NPP的产量具有很好的指示作用,二者的决定系数高达0.90,NPP产量随植被覆盖度的增大而增加.(4) 2008-2014年,黑河流域NPP总量由6 052.82 GgC/a增加为6 624.54 GgC/a,增加幅度为9.45％,其中,面积减少17 086 km2的低植被覆盖区NPP总量减少仅为25.65 GgC/a,而高植被覆盖度区增加最多,从2 861.96 GgC/a增加为3 206.86 GgC/a,增加量为344.90 GgC/a,较高植被覆盖度区的NPP总量增加次多,增加了251.84 GgC/a,增幅为12.57％.     

顾及时滞效应的西南地区植被NPP变化归因分析

随着社会经济的不断发展,近年来西南地区部分区域生态环境日益脆弱。研究气候变化和人类活动影响下植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）时空演变特征,可为监测区域植被生长状况及其对驱动因素的响应机制提供理论依据。该研究以2000－2020年MOIDS NPP数据为基础,结合气象、人口密度、夜间灯光和土地利用类型等数据,使用Theil-Sen Median趋势分析、多重共线性检验、多元回归分析、残差分析和偏相关分析等研究方法,分析2000－2020年西南地区及各地貌单元植被NPP时空变化特征及对气候变化和人类活动的响应特征。结果表明：1）2000－2020年,除青藏高原植被NPP、气候影响下的植被NPP预测值（Predicted Net Primary Productivity,NPPPre,）和人类活动影响下的植被NPP残差值（Residual Net Primary Productivity,NPPRes）呈微弱波动下降外,其余地貌单元植被NPP、NPPPre和NPPRes均呈较明显的波动上升趋势,其中,四川盆地植被NPP、NPPPre和NPPRes波动上升趋势尤为显著,上升斜率分别为7.14、3.72和3.44 g/(m2·a)。2）研究时段内西南地区气候变化对植被NPP上升的影响整体强于人类活动。气候变化影响下,西南地区约45.18%的区域植被NPP呈显著和极显著上升趋势,而人类活动影响下,该占比仅为18.55%。地貌单元上,气候变化和人类活动影响下,四川盆地植被NPP呈极显著上升和显著上升的比例最高,分别为69.42%和50.75%。3）西南地区整体及各地貌单元植被NPP变化主要受温度类因子的主导,相对湿度和大气压强对西南地区植被生长整体具有抑制作用。4）耕地转化为城镇用地是植被NPP下降的重要原因,而非耕地转化为耕地和非林地转化为林地是植被NPP上升的重要原因。整体上,西南地区植被NPP与人口密度和夜间灯光呈不显著相关关系。地貌单元上,四川盆地植被NPP与人口密度和夜间灯光的相关性最高,即四川盆地植被生长受人为活动的影响强于其他地貌单元。研究结果可为区域植被生长监测、生态环境质量评价和林业生态工程效益评估提供理论依据。     

2000-2014年呼伦贝尔沙地河流湿地植被NPP时空变化及驱动力分析

植被净初级生产力(NPP)可以直接反映植被在自然环境中的生产能力,利用遥感影像、气温降水数据结合简单差值法、趋势分析法以及线性回归分析对呼伦贝尔沙地河流湿地NPP进行了时空变化研究与驱动力分析.结果表明:时间上,呼伦贝尔沙地河流湿地NPP呈现波动式增长,NPP增长面积可达整个湿地面积的92.51％,年增长率为0～2 gC/(m2·a);空间上,河流湿地NPP值呈现东高西低格局.而15年间NPP增加最快的湿地为处于西部的克鲁伦河湿地,增长面积可达99.5％;气候变化与人类活动是导致NPP变化的两个重要因素,NPP增长与降水量呈显著正相关(R=0.703),与气温呈显著负相关(R=-0.559).经济产业结构的变化使得人类活动对生态环境的压力减小,促使湿地NPP的增加.同时,国家政策以及治沙工程同样影响着NPP的变化.     

基于时序遥感数据的玉米种植面积提取方法研究

探讨了在Landsat TM图像上进行玉米分布区域信息提取的基础上,利用MODIS数据NDVI植被指数的时间序列进行提取的方法,并以吉林省榆树市实验区为例,提取了2007年的玉米种植面积。研究结果发现,该方法提高了用单一时相landsat TM进行玉米面积识别的精度。     

遥感植被盖度研究

简述了植被盖度研究中提出的几种概念,介绍了地表实测植被盖度的几种方法,比较和分析了遥感图像解译植被盖度的植被指数法、亚像元分解法、混合光谱模型法和光谱梯度差法,对以后的研究方向作了一些展望。     

北运河地区植被覆盖的遥感估算及变化分析

植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,是计算土壤侵蚀模数、分析土壤侵蚀的必要参数。根据1994年和2004年两期同时相的Landsat TM遥感图像资料,处理和分析并提取北运河地区的NDVI指数,利用像元二分模型原理定量估算植被覆盖度,得出其植被覆盖分类图。在此基础上分析了北运河地区10年来的植被覆盖变化特征。     

遥感技术在漫湾库区周边植被覆盖宏观监测中的应用研究

在对云南澜沧江中下游地区进行梯级电站群开发利用中 ,针对大型水利、水电工程建设 ,超前关注并及时开展有关陆地表层环境要素的山地植被演变动态及环境效应 ,是关系地方社会经济可持续发展与人类生存环境的紧迫问题。选取澜沧江上已建成的第一座大型水电站——漫湾电站为案例 ,通过对该电站库区及周边遥感图像的技术处理 ,获得对库区周边山地植被覆盖状况的宏观、快速监测。解决了常规方法在澜沧江梯级电站群峡谷山区植被覆盖调查中客观存在的困难 ,弥补目前在该区开展的有关大坝安全研究中 ,对周边库区周边地表环境生态安全研究上的不足 ,为澜沧江上已建、在建和拟建的其它多个大型水利水电工程生态环境监测提供案例研究。     

基于RS的北京门头沟植被覆盖时空演变研究

应用RS技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,并对其进行边界修补、去云处理、地形校正、大气辐射订正和反射率计算,然后运用归一化植被指数和改进的像元二分模型,分别计算其归一化植被指数ND-VI及植被覆盖度,对北京市门头沟区的植被覆盖进行动态遥感监测。结果表明:(1)门头沟区植被覆盖整体呈下降趋势,覆盖度从1979年的76.4%减少为2005年的72.7%;(2)覆盖度在60%以上的区域比较稳定,是植被覆盖的主体;(3)覆盖度在80%以上的大面积减少,说明该区植被破坏严重,这与城市化进程的加快、对土地大规模利用、经济增长有很大关系;(4)由于居民点建设中采沙、采石和采煤占用绿地,永定、龙泉、谭柘寺植被退化最严重;军庄退耕还林和果林绿化是唯一植被覆盖增加的乡镇。其它乡镇植被退化平均在5%以内,妙峰山、王平、大台、斋堂四个中部乡镇由于采矿、采石等人为活动,特别是京西矿业集团的煤矿多基本集中在此,使这4个乡镇植被退化明显,并已形成采空区和塌陷区;雁翅、清水乡植被退化主要以自然退化为主,退化幅度相对较小。     

塔里木河下游生态应急输水植被恢复的遥感监测

利用遥感定量提取技术及植被盖度信息提取模型,通过输水前与输水后喀尔达依地区的两期TM遥感数据植被盖度的对比分析,监测塔河应急输水工程对下游绿色走廊生态环境恢复的效果。结果表明,输水后受水地区植被盖度有较好的恢复;该监测方法技术路线易于实现,且具有宏观、快速、准确的特点,有一定的推广应用价值。     

基于像元二分模型的淮河上游植被覆盖度遥感研究

在分析国内外植被覆盖度遥感估算方法的基础上,选用NDVI像元二分模型,利用"北京一号"小卫星多光谱数据,结合淮河上游流域实际情况,设计了模型应用的技术路线,对研究区植被覆盖度进行了精确估算。利用目估法和照相法对估算结果进行实地验证和分析。结果表明,模型相关系数达到了0.818,研究区内平均植被覆盖度为58.1%,呈现北部低南部高的γ型空间分布。     

皖浙闽赣丘陵山地植被遥感知识库的建立与应用

 应用遥感数据解译地表植被覆盖情况,从而进一步评价土壤侵蚀现状。采用人工调查与遥感判读相结合的方法,建立地表植被覆盖度的遥感识别样本知识库。通过建立知识库,并使用GPS对其加以检查、更新,提高了样本的广泛性与精确度,从而提高了土壤侵蚀动态遥感监测的精度与速度,并使遥感影像的植被判读具有一定的系统性。     

岷江上游典型流域叶面积指数的遥感模型及反演

叶面积指数是植被定量遥感的重要参数,区域的时序列叶面积指数揭示了区域生态的演化过程,反演方法上主要是通过植被指数建立相关模型实现的,对于不同地区或不同气候带而言,模型的通用性以及各种植被指数在模型中的灵敏度都需做进一步探讨。以岷江上游典型流域毛儿盖地区为研究区,综合利用Aster和ETM遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,研究了植被指数与叶面积指数之间的相关性,以遥感图像中单个像元作为测算单位,对岷江上游毛儿盖地区叶面积指数进行了反演。利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据,对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,归一化植被指数NDVI在反演叶面积指数模型中具有较高的灵敏度,能较真实地反映研究区叶面积指数实际状况。