西安城区植被覆盖度时空变化特征及其驱动机制研究

利用2002年和2009年两期LandsatTM/ETM遥感数据,以Erdas和ArcGIS软件为平台,分析了西安城区8年间的植被覆盖时空变化特征,并初步探讨了NDVI演化的驱动机制。结果表明:在2002～2009年间,西安城区植被覆盖整体发生了较大变化,其中城墙内植被由低等植被覆盖区上升为中等植被覆盖区,城北的未央区植被遭到严重破坏,三环沿线由中等植被覆盖转化为高植被覆盖区;西安城区植被覆盖的变化受自然因素影响,同时,经济快速发展与城市建设等人类生产活动是其重要驱动因素。     

塞罕坝植被覆盖时空分异与驱动机制研究

研究塞罕坝林场植被覆盖变化及其驱动机制能够为区域植被保护与森林经营管理提供重要的理论依据。基于MODIS-NDVI、气温和降水数据,采用趋势分析、偏相关性分析、残差分析和相对作用分析等方法,分析塞罕坝林场2000—2020年不同植被覆盖的时空变化,探讨气候因素和人类活动对不同植被覆盖的驱动机制。结果显示：(1)塞罕坝林场植被覆盖的归一化差异植被指数(NDVI)低于0.55的区域归为低植被覆盖区,NDVI高于0.65的区域为高植被覆盖区,而NDVI为0.55～0.65的区域为中等植被覆盖区。(2)2000—2020年,不同植被覆盖等级NDVI的平均增长速率有所差异,低植被覆盖区NDVI平均增长速率较快;其次是中等植被覆盖区和高植被覆盖区;尤其是2007年之后,塞罕坝林场全域NDVI平均增长速率明显高于2000—2007的植被NDVI平均增长速率。(3)在不同植被覆盖等级区,NDVI的主要驱动因素也有所不同,低植被覆盖区NDVI主要受到人类活动的影响,其贡献率高达60.78%;中高植被覆盖区主要驱动因子存在着空间异质性,即中高植被覆盖区的西部和东南部的低海拔区主要受人类活动的影响,而东北部...     

内蒙古地区植被覆盖动态及驱动因素分析

为研究内蒙古自治区植被覆盖度的时空演变规律,基于2005—2018年MODIS NDVI数据,以植被覆盖度FVC为研究植被覆盖度变化的主要指标,利用时间信息熵、时间序列信息熵、植被覆盖动态变化分析等方法,分析内蒙古自治区植被覆盖度的变化强度和趋势;通过GIS空间分析方法,分析矿区、河流、降水、地形等因素对植被覆盖度的影响。结果表明:1)从时间上看,2005—2018年,内蒙古自治区植被覆盖度变化强度较平稳,变化趋势呈现缓慢增加趋势,主要原因是人们日益重视保护环境,保护植被,也得益于退耕还林政策的实施以及矿区的整治。2)从空间上看,在2005—2018年间,内蒙古地区的植被覆盖度东高西低,有明显的经度地带性。3)降水、矿区、河流都是植被覆盖度变化的影响因素,降水充沛的地区,植被覆盖度往往较高;矿区植被覆盖度低于非矿区;河流的发育为植被的生长提供良好的水分条件,距河流较近的区域植被覆盖度高;不同的地形对植被覆盖度有显著的影响,低缓坡度和海拔较低的地区相较于坡度较陡、海拔较高的地区,更适宜植被的生长。     

济南市植被覆盖时空变化特征研究

以2008～2017年时序Landsat影像为数据源,利用像元二分模型提取植被覆盖度,采用趋势分析、M-K检验以及重心转移模型对济南市2008～2017年植被覆盖的时空变化特征进行了研究。结果表明:时间上,植被覆盖度f在0.5左右浮动,总体呈平缓下降趋势,没有突变年份;Ⅲ级(0.35f≤0.55)植被覆盖面积增长较多,Ⅴ级(f0.75)植被覆盖面积减少较多。空间上,北部平原和南部山区分布的植被覆盖等级以高等级为主,中部平原分布的植被覆盖等级以低等级为主;植被覆盖的空间变化率呈现南北高、中间低的分布规律;植被覆盖的空间重心分布存在不均衡性,变化情况比较复杂,整体呈现西移的趋势。     

秦岭地区植被覆盖对气候因子与人类活动强度的时空响应

植被覆盖时空序列特征体现了气候变化和人类活动对植被的影响,基于归一化植被指数(NDVI)和气象数据、国内生产总值(GDP)等数据,采用线性回归分析、Mann-Kendall检验、相关性分析、地理探测器模型等方法,系统分析了1999～2019年秦岭地区NDVI、气候因子、人类活动强度的年际时空变化特征;NDVI与各影响因子的相关性;NDVI变化主要驱动力及各影响因子间的协同性。结果表明：(1)秦岭地区NDVI年际变化逐年递增,温度、降水、相对湿度、风速的年际变化呈上升趋势,日照强度呈下降趋势。NDVI与气候因子在时间序列中变化趋势显著性降低,空间序列中区域化特征明显;(2)人类活动强度指数显著下降,与NDVI呈极显著负相关,秦岭地区人类干预活动逐年递减;(3)秦岭地区NDVI与各影响因子相关性顺序依次为：人类活动指数>风速>日照强度>降水>温度>相对湿度;(4)各影响因子之间存在协同性,温度与降水的协同作用对NDVI影响最大,日照强度与风速的协同作用对NDVI影响最小;(5)长时间序列数据的非平稳性和非线性,以及人类活动对植被覆盖的影响,导致气候因子与NDV...     

2007—2017年呼伦贝尔沙地植被覆盖度变化及驱动因素研究

利用呼伦贝尔沙地及周边区域2007-2017年生长期遥感和气象数据,结合第五次全国荒漠化和沙化监测数据,对区域内植被覆盖度变化及气候因素的响应进行了研究。结果表明:2007—2017年呼伦贝尔沙地植被覆盖度呈现先上升后下降的趋势,2007-2013年植被覆盖度呈现整体增加的趋势,年均增加2.76%,显著增加的区域所占面积比例为20.52%,2013—2017年植被覆盖度呈现整体下降的趋势,年均下降6.57%,显著下降的区域所占面积比例为15.69%;区域植被覆盖度年际变化与降水量呈现显著正相关关系,与温度呈现非显著性负相关关系,与日照的相关性不明显。     

2000—2020年福建省植被恢复对气候变化的响应

为了分析2000—2020年福建省植被恢复力和对气候变化的抵抗力的变化趋势,从多尺度研究植被恢复力的驱动因素及其响应机制。对MOD13Q1产品的增强型植被指数和气候指数建立多元线性回归模型,分析植被恢复力和抵抗力的变化趋势,通过地理探测器和多项逻辑回归模型从多尺度分析不同尺度下气候、地形和道路因素对植被恢复力的影响机制。结果表明：植被恢复力的变化趋势具有明显的空间异质性,增强趋势主要出现在北部地区,植被对降水量的抵抗力整体呈现减弱趋势,对潜在蒸散的抵抗力除北部呈减弱趋势外,其他各区域呈现增强趋势。地理探测器因子探测结果显示在多个尺度上植被恢复力与降水量、气温、地形(海拔和坡度)、不同等级道路核密度、人类活动等因素相关。多项逻辑回归结果表明20 a间气温、降水和坡度对植被恢复的正向影响加强,海拔、人口和国内生产总值对植被退化的正向影响逐渐减弱。2010—2020年,铁路核密度较高的区域对植被恢复的促进作用更弱,国省级道路核密度较高的区域对植被恢复的抑制作用更强。福建省植被整体呈现正向演替,植被对人类活动和地形因素的响应逐渐减弱,气象因素和道路因素对植被的影响更为明显。     

基于MODIS的南四湖植被覆盖变化的时空特征研究

湿地植被的时空变化研究是陆地生态系统对全球变化响应研究的重要内容之一。利用2000—2015年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)16天合成的植被指数数据(NDVI和EVI)作为植被覆盖的指标,采用基于像元的线性趋势分析和稳定性分析方法研究了南四湖湿地植被覆盖的时空演变和稳定性格局特征,并结合气象数据和相关资料分析了控制植被覆盖变化的主要因素。结果表明:1)南四湖湿地植被覆盖度受景观格局控制,呈现由湖岸向湖心减小的带状分布特征。2)南四湖植被覆盖变化具有阶段性特征。2000—2003年生长季植被覆盖度处于较高水平,2004—2006年处于较低水平,之后波动变化;植被覆盖年内变化呈双峰特征,尤其在下级湖。3)湿地的水陆交错地带植被覆盖下降趋势明显,植被指数平均每10年减少0.1~0.3,其他区域植被覆盖略有上升。4)植被覆盖的稳定度亦呈现以湖心为中心的环带状特征,由湖心到湖岸植被的稳定性逐渐增高。5)植被覆盖度的变化与区域降水导致的湖泊水位变化关系密切。除去极端降水的2003年,年降水量与湿地植被指数呈显著负相关关系(P<0.05),相关系数分别为-0.60(NDVI)和-0.66(EVI)。作为南水北调东线工程重要的水利枢纽,南四湖频繁的水文调蓄必然影响湿地植被覆盖格局,进而影响南四湖湿地生态过程及生态功能,需引起管理者的重视。     

2000—2014年乌鲁木齐市植被覆盖度时空变化分析

以乌鲁木齐市2000,2006,2010和2014年TM/ETM+/OLI影像为数据源,基于NDVI的像元二分模型生成植被覆盖度图,再与ASTER GDEM数据生成的海拔、坡度、坡向图进行空间图像叠加,分析植被覆盖分布特征和变化原因。15年来研究区植被覆盖度总体呈现先整体下降,然后以2006年为拐点显著回升的U型趋势。较2006年,2014年乌鲁木齐县北部和米东区东北部的温带半灌木、矮半灌木荒漠有一定改善;米东区北部温带矮半乔木荒漠和达坂城区的温带丛生矮禾草、矮半灌木荒漠草原改善显著。地形因子和植被覆盖类型影响了植被覆盖水平的分布格局,夏季当月及上月降水量对研究区植被覆盖尤其荒漠草地影响显著,草地与灌丛的变动性大于林地。经济活动与生态工程建设等是植被覆盖变化的驱动因素。荒漠草原覆盖度受自然和人为因子的耦合作用大,应加强保护力度。近年来大规模实施系列林草业工程对全市植被覆盖度提高、生态环境改善起到了重要作用。     

北京永定河流域森林植被覆盖研究

利用1978～2009年间共6期TM遥感数据,采用归一化植被指数（NDVI）结合二值化分析方法确定植被覆盖度的阈值,对北京市永定河流域32年来的森林植被覆盖变化情况进行研究,揭示永定河流域森林植被覆盖变化的驱动力因子与作用机制．结果表明,永定河流域上游植被覆盖度较高,中下游覆盖度较低,整个研究时期内植被覆盖度呈现波动变化,1978～1987年间,植被覆盖度急剧下降,而1987～1995年间植被覆盖度略有提高,但之后又迅速下降,2000年植被覆盖度处于历年最低值,2000～2004年间植被覆盖度呈上升趋势,2004—2009年间植被覆盖度趋于平稳．驱动力分析表明,引起植被覆盖变化的主要驱动因素是人为因素,包括人类破坏和保护2方面,其次是气候因素,包括降水和温度,其中降水占主导地位．     

近15年贵州高原植被变化时空格局分析

基于2000-2014年MODIS-NDVI时间序列数据集,探讨了贵州高原植被变化的时空格局。结果表明:研究期间贵州省植被覆盖度年际变化总体呈现上升趋势,但具有明显的时空变化。从空间分布上看,植被覆盖度的空间分布格局为东南部及北部地区高、西部地区较低。研究期间植被覆盖度较高的区域为黔东南州和黔南州,植被覆盖度较低的区域为毕节市和安顺市。高植被覆盖面积比例最大,低植被覆盖面积比例最小。2000-2010年间,高植被覆盖面积在逐渐增加,低植被覆盖、较低植被覆盖、中度植被覆盖、较高植被覆盖面积逐渐减少;2010-2014年间,高植被覆盖面积出现下降趋势,其他覆盖类型面积逐渐增加。     

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数据的广西植被覆盖时空变化遥感诊断

【目的】对广西2006—2016年植被覆盖变化特征及其变化关键因素进行遥感诊断,为掌握广西地区植被覆盖的时空变化提供科学监测结果和诊断依据。【方法】基于250 m分辨率16天合成的MOD13Q1产品,利用趋势分析法获得11年间广西植被覆盖整体变化情况;结合气象数据,运用回归因子分析法得到植被覆盖变化与温度和降水之间的关系;采用遥感影像差异法对不同时期MODIS土地覆盖类型数据进行分析,探讨人类活动对植被覆盖变化的影响。【结果】2006—2016年11年间广西植被覆盖在波动中呈上升趋势;归一化差值植被指数(NDVI) 2—3月呈最低状态,9月最高。全区植被增加面积大于退化面积,其中面积增加最大的区域包括河池、百色、南宁东南部和桂林东部,退化面积最大的区域包括崇左、百色中部、南宁西部和桂林中部,退化程度最高的北海区域退化面积占全区面积的28. 9%。11年间,广西植被覆盖类型变化巨大,林地面积显著上升,农用地面积下降明显。【结论】温度和降水与植被覆盖呈正相关关系,二者与植被覆盖在月尺度上的正相关性较年尺度更为显著,且降水对植被的影响高于温度对植被的影响; MODIS土地覆盖类型数据反映出的人类活动表明,林地面积显著增加是广西NDVI上升的主要原因。     

面向自然保护区周边的人为扰动影响遥感探测分析——以永德大雪山国家级自然保护区为例

以云南省临沧市永德大雪山国家级自然保护区及周边地区为试验区,以自然保护区周边人为干扰影响最具有指示作用的火烧迹地特征为研究对象,通过遥感归一化植被指数NDVI探测研究区植被覆盖度,并构建归一化燃烧比值NBR及运用相关算法,获得对研究区人为干扰影响的火烧迹地状况快速地识别及定量、定位分析研究。结果得出:1)在不同遥感时段,遥感植被覆盖度,保护区边界内的植被覆盖度空间分布相对稳定;而在保护区边界外,植被覆盖度则随着缓冲距离的增加而呈现减少态势。2)在保护区边界内,可监测到仍然有少量火烧迹地的存在;而在保护区边界外,火烧迹地则表现出随着缓冲距离的增加而增加的趋向。3)进一步调查分析导致研究区火烧迹地空间变化的态势原因。保护区周边客观存在的农村居民点分布是影响植被覆盖度和火烧迹地的一个重要驱动因素,居民点分布与保护区的植被覆盖度及火烧迹地分布具有密切的空间关联机制,有待深化探讨研究保护区周边农村聚落对保护区的人为扰动影响的减缓措施。     

长株潭核心区植被覆盖度动态监测与分析

以2000年Landsat5、2013年Landsat8两个时相遥感影像,利用像元二分法模型反演获得2个时期的植被覆盖度,并通过研究区域内2期植被覆盖度的时空变化特征、近13年的区域植被覆盖度转移矩阵、植被改善/退化状况及驱动力,定量分析了长株潭核心区13年植被覆盖度的时序变化和空间分布特征.研究结果表明:长株潭核心区近13年植被覆盖度保持总体稳定并有所改善,平均覆盖度由2000年的0.573 9上升到2013年的0.601 5,植被退化区主要集中在长沙、株洲、湘潭3市城区及周边区域,另外长株潭绿心区植被覆盖度也有小幅下降;长株潭核心区植被覆盖与气候变化有一定关联,但人口增长、土地利用类型变化、城市化进程以及政策等人为因素是影响植被覆盖变化的主要因素.     

基于USLE模型的承德市水土流失敏感性时空演变分析

为探究高原山地综合地域的水土流失敏感性时空演变规律,揭示其水土流失敏感性状况,以承德市为研究区,基于USLE模型选取评价因子构建水土流失敏感性指数模型,并借助ArcGis 10.2平台评价2009年、 2013年和2017年承德市水土流失敏感性。研究结果表明:(1)影响承德水土流失敏感性变化的主要因子是降雨侵蚀力和植被覆盖与管理因子。(2)轻度、中度敏感是承德水土流失敏感性的主要表现;且敏感性等级由东南向西北逐渐减弱是其主要变化趋势。(3)近年来,承德水土流失敏感性整体呈上升趋势,以轻度敏感上升至中度敏感为主,且敏感性上升速度有加速趋势。(4)承德南部地区,由于山高陡峭和土壤可蚀性、降水、植被覆盖因子的影响,其水土侵蚀敏感性较高,属于水土流失重灾区。针对以上情况,结合承德实际情况,特提出两点建议,以期为承德市建立生态环境预警机制和山水林田湖草生态修复措施提供思路,为承德市国土空间格局优化、制定管控机制和保护性开发措施等提供参考。     

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 ...     

玉溪市林分植被覆盖变化及驱动力分析

林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。     

基于GIS和PCA的植被空间分布特征及影响因素分析

以贵阳市花溪区为研究区,基于GIS空间分析技术,分析研究区内12种植被类型受10个因子的影响规律,定量描述植被空间分布状态。通过PCA(Principal Components Analysis)分析,提取了人类活动影响因子、地理因子和水源因子3个综合指标,可以反映所有影响因子81.13%的信息。随着人工促进更新和人工造林已经成为研究区主要营造林方式,人类活动已经成为影响植被分布的第一因素。     

基于MODIS数据的中国西北植被变化分析

基于MODIS NDVI影像数据,通过最大值合成法、趋势分析法、线性回归以及相关分析等研究方法,分析西北五省2002—2012年之间的植被覆盖时空演变与动态变化规律。结果表明:11年间西北地区的植被覆盖有明显改善趋势,改善百分比为10.37%;7、8月该区域植被覆盖达到1年中最大值。通过研究2002-2012年西北地区夏季植被变化与温度、降水变化的关系,发现NDVI与降水的相互关系强于气温,说明导致西北地区植被发生变化的最主要自然因素为降水,并且植被对气候要素的响应存在时滞。