叶尔羌河流域植被覆盖度时空变化分析

内陆河流域植被覆盖度变化特点及趋势是反映全球气候变化的基础指标之一。基于MODIS NDVI、DEM数据及气象站点记录数据,应用趋势分析、偏相关分析和空间统计等方法,探讨2000-2015年新疆叶尔羌河流域植被覆盖时空变化特征及趋势,并分析其与气象因子及地形因子间的相关性。结果表明:(1)2000-2015年间叶尔羌河流域植被覆盖主要以低覆盖度为主,平均植被覆盖度为0.233,16年来植被覆盖度呈微弱增加趋势。(2)叶尔羌河流域植被覆盖主要集中在流域中部农耕区,植被覆盖空间分布总体特征表现为距叶尔羌河越近,植被覆盖度越高。(3)相关性分析结果显示研究区植被覆盖度与温度呈正相关,与降水量间的相关性不显著。(4)植被覆盖度随地形因子的变化存在差异性。随着坡度的增加,植被覆盖度呈降低趋势,坡度越大,植被覆盖度越小;植被覆盖度在各个坡向上的差异不显著。总体上,阳坡的植被覆盖度优于阴坡;随着海拔的增加,植被覆盖度变化情况较为复杂。     

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.     

桂西南喀斯特-北部湾海岸带植被NDVI时空演变分析

为揭示桂西南喀斯特-北部湾海岸带的植被NDVI时空演变,为该区域生态环境建设提供科学依据,以桂西南喀斯特-北部湾海岸带为研究区,利用2000～2018年五期植被NDVI数据,采用像元二分模型、趋势分析及变异系数方法,对该区域进行了植被NDVI时空演变分析。结果表明:①时间分布特征:2000～2018年NDVI值在0.268～0.837波动变化整体,属于中覆盖度;2000～2006年间植被NDVI变化率较稳定;2006～2007年间,植被NDVI值出现急剧下降,下降了0.322;2008～2013年间,植被覆盖度呈波动态势,2013～2018年间,植被NDVI呈上升的趋势;②空间分布特征:整体植被覆盖度情况由城市中心向周边地区呈持续增高的空间格局,2000年百色和北部湾海岸带部分地区为中低植被,2005年崇左和钦州变化最大,整体为中高植被覆盖。2010年植被覆盖情况继续好转,2015年百色、南宁周边县以及北部湾海岸带地区由中低值被覆盖好转至中高植被覆盖。2018年整体态势与2015年相似;③变异系数分析:变异程度为非常稳定的,呈波动起伏并逐年降低趋势,变异程度为稳定的,稳步升高;变异程度为变异较少的,2000年变异面积最少,2018年变异面积最多,2000年变异剧烈面积最少。     

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。     

2010—2020年云南省植被覆盖度时空变化及其地形效应

利用MODIS数据,基于像元二分法估算植被覆盖度,应用趋势分析法和变异系数,分析了2010—2020年云南省植被覆盖度的时空分布和变化特征;结合SRTM DEM数据,分析了云南省平均植被覆盖度的地形效应.结果表明:①时间上,云南省月平均植被覆盖度变化呈"单峰"分布,植被覆盖度2月份最低,9月份最高;年平均植被覆盖度呈小...     

基于MODIS的近10年来汾河上游植被动态变化监测

植被是生态系统的最重要组成部分,以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础。以山西省汾河上游为研究区域,利用RS和GIS技术,基于长时序的MODIS-NDVI数据和趋势分析方法,结合数字高程模型(DEM),对汾河上游植被覆盖度的时空变化进行了研究。研究表明:1)NDVI平均值较大的区域分布在汾河上游的边缘地带,而在靠近汾河流域的平坦区域,NDVI平均值越来越小;2)从时间上看,2000—2010年来汾河上游NDVI最大值呈上升趋势,NDVI随年份的增长率7.8%/10a,植被覆盖明显改善;3)2000—2010年来,NDVI趋势值增大的区域主要分布在汾河上游的中部及中南部地区,NDVI趋势值减小的区域则分布在汾河上游流域的边缘地区;4)在不同海拔高度上,NDVI平均值随DEM值的升高整体呈显著的增大趋势,但是NDVI变化趋势随DEM的升高先增大后减小。本文研究结果可为该区的植被变化提供理论依据,有助于对土地资源的保护,制止不合理的开发利用方式,同时也可以加深对该流域土壤侵蚀治理的理解,对于改善生态环境也有重要的意义。     

2000～2020年平昌县植被覆盖度时空变化特征分析

以平昌县为研究对象,选取2000年和2020年Landsat遥感影像数据,提取归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index, NDVI),并运用空间自相关等方法,全面分析了2000～2020年平昌县植被覆盖度时空变化特征。结果表明：(1)2000～2020年,平昌县植被覆盖度总体水平较高,且东北部、西北部高于中部、南部地区。2000和2020年全县NDVI均值分别为0.7194和0.7119;(2)2000～2020年,平昌县植被覆盖度整体稳定,东北部和西南部有中度改善趋势,但中部和西北部有明显退化趋势,平昌县植被覆盖度明显改善、中度改善、基本不变、中度退化、明显退化区域分别占全县面积的0.14%、3.39%、88.22%、5.75%、2.5%;(3)2000～2020年,平昌县植被覆盖度变化整体格局呈现较强的空间自相关性,且植被覆盖度变化表现出显著的空间集聚分布态势。     

广东省国家级公益林NDVI时空变化特征分析

归一化植被指数是反映植被分布、生长和覆盖度的重要指标。通过分析广东省国家级公益林NDVI时空动态变化特征,对国家级公益林植被覆盖度变化趋势进行监测。结果表明,2004—2018年广东省国家级公益林NDVI在0.76～0.85范围内波动,除受干旱和特大冰雪灾害影响外,总体上呈现上升趋势;粤北地区、东江中游、北江流域雨热同期,植被生长受人为干扰较小,NDVI值较高;NDVI低值大多出现在荒漠化和水土流失严重地区、沿海防护林基干林带等生态区位,及人口密度大的区域;NDVI极显著增加区域面积占比60.72%,生态保护成效显著;NDVI值总体处于非常稳定和稳定状态。     

基于MODIS的眉山市植被指数变化及其原因分析

利用2000—2015年每年8月份的MODIS卫星影像数据,计算眉山市同期的归一化植被指数(NDVI),并根据降水和气温的相对一致性选取2000年和2014年两个典型年份,以其NDVI为基础反演植被覆盖度,通过差值植被指数的差值分级,量化分析眉山市2000—2015年的植被状况,结果表明:眉山市NDVI均值从2000年的0.773 8增加到了2015年的0.810 7,6区县除东坡区之外NDVI均值均呈升高趋势;2014年与2000年相比,全市低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度植被区域面积分别降低了7%、3%和14.44%,高覆盖度植被区域面积增加了17.53%;不同区县之间植被覆盖度变化主要集中在中高覆盖度和高覆盖度两个等级。以NDVI为基础分析了植被的时间变化特点,并利用2000年和2014年8月份的NDVI植被梯度与差值植被指数从全市及各区县两个尺度进行讨论分析,结果表明:全市植被改善区域面积超出退化区域面积6 525 hm~2,彭山县、仁寿县和青神县植被以改善为主,改善区域面积分别超出植被退化区域面积11.01%、7.66%和4.05%;洪雅县、东坡区和丹棱县植被以退化为主,退化区域面积分别高出植被改善区域面积11.58%、3.33%和0.77%;生态退化区域主要集中在山地区、水域区以及道路沿线。     

基于归一化植被指数的西安市域植被变化

利用1995年6月和2009年6月的TM卫星影像数据,计算西安市同期的归一化植被指数(NDVI),并以此为基础,反演植被覆盖度,通过植被覆盖度大于0.1的归一化植被指数的差值分级,量化分析西安市1995-2009年的植被状况.结果表明:西安市NDVI均值从1995年的0.252 2提高到了2009年的0.388 2,山区与前山缓坡带NDVI高,平原区受夏收刚过的耕地裸露的影响,NDVI低;从1995年到2009年,极低覆盖度、低覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,占全市土地面积的比例分别降低了1.05％和22.25％和1.81％,而中覆盖度和极高覆盖度植被的土地面积分别增加了12.68％和12.43％;NDVI差值指数统计结果显示,无论是全市还是各地势分区,均以中度改善和极度改善的面积为主体,市域内二者合计面积占到了全市有植被覆盖土地面积的86.81％,而全市域植被退化面积仅占全市有植被覆盖土地面积的5.57％;生态退化区域主要分布在市区、户县与周至县行政边界交汇区的北部区域和山区太白山主峰一带,生态极度改善区域主要分布在山区与关中平原区的交错带一线、周至县的黑河河谷、地跨临潼区与蓝田县的骊山山区和周至县的平原区等地.     

基于SPOT—VGT NDVI的恩施自治州地表植被覆盖变化分析

利用1999-2008年SPOT—VGTNDVI时间序列数据集分析了10年间恩施州植被覆盖变化,研究结果表明：恩施州植被覆盖状况在10年内有较明显的改善,NDVI年平均值从1999年的0．564增长到了2008年的0．604,99％以上的区域植被指数趋向于正向增长;东部地区植被覆盖状况优于西部地区,在全州8个县市中鹤蜂县2008年NDVI年平均值最高,利川市最低;10年间恩施州西南部的来凤县与咸丰县地表植被变化率最大,西北部的利川市与东部的巴东县和鹤峰县地表植被变化率明显落后于其他县市。区域植被监测变化表明天然林保护工程与退耕还林工程等林业工程的实施,恩施州植被覆盖状况有了较明显的提高,有效地改善了恩施州区域生态环境,区域经济社会可持续发展能力在稳步提高。     

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。     

甘肃省武威市荒漠化现状、成因及其防治对策

武威市土地荒漠化主要包括沿北部腾格里和巴旦吉林两大沙漠边缘的土地风蚀荒漠化、石羊河下游尾端因农田弃耕而引起的土壤次生盐渍化、武威和古浪南部祁连山中低山区的草场和耕地退化。其荒漠化成因主要是降水量少，蒸发量大，土壤以沙质为主，植被稀少，大风天气频繁，自然生态环境系统极其脆弱等自然因素和人为破坏活动。并提出了今后荒漠化防治的几点对策。     

基于MODIS-NDVI的中老缅交界区近16年植被覆盖时空变化特征

【目的】探讨中国、老挝、缅甸三国交界区2000—2015年植被覆盖的时空分异和演化趋势,为区内植被的科学管理和有效保护提供参考。【方法】基于中老缅交界区近16年MODIS-NDVI时序数据,借助3S技术以及均值、趋势、变异系数、Hurst指数等统计学相关方法,从多层次多角度探究区内植被覆盖的时空格局、演化规律、空间变异、可持续性及未来演化趋势等特征。【结果】NDVI年均最大值和最小值分别出现在2013(0.7794)和2002年(0.7259),整体呈增加趋势,增速表现为每10年增加1.05%;NDVI月均值以3和9月为折点,呈“S”形变化特征,其值为0.6986~0.8316,并呈上升趋势,月均增长率为0.50%;区内植被覆盖率较高,16年NDVI均值大于0.6的高植被覆盖区占比97.45%,多集中于热带雨林连片分布的山区,低于0.6的区域仅占2.55%,以各国境内主要城市中心及其外围、山区大面积裸地和澜沧江-湄公河流域沿线等区域为主;区内NDVI随海拔增加表现出持续降低趋势,高值区(NDVI≥0.6)多集中于1500m以下的中低海拔地区;2000—2015年,NDVI时间序列呈改善、退化和不变等变化趋势的区域分别占54.06%、15.62%和30.32%,其变异系数为0.0244~0.4688,空间分布上表现为较低波动变化区域>低波动变化区域>中波动变化区域>较高波动变化区域>高波动变化区域,低波动和较低波动变化区域占比合计78.49%;NDVI时间序列呈退化区域与呈高波动变化区域具有较明显的空间一致性,多集中于城镇、交通要道等建设用地以及山区大面积裸地等地区;未来,区内植被覆盖将延续过去16年变化趋势的区域占57.15%,与过去16年变化趋势相反的区域占41.09%;结合空间变化趋势特征,发现研究区未来将有39.63%、29.83%和28.98%的区域植被覆盖分别向良性、不变和恶性方向发展,1.56%的区域发展趋势不确定。【结论】中老缅交界区植被覆盖整体较好,16年来,区内植被覆盖随时间(年际、月际)变化幅度较小,并在此基础上整体呈现增加趋势,植被发展前景良好;然而,以建设用地和裸地为主的部分区域,其植被覆盖未来将出现退化趋势。区内各国应合理规划经济发展,节约、集约利用土地资源,并因地制宜地开展植树造林、退耕还林还草等生态修复工作,以促进区域生态环境的良性发展。     

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。     

民勤农田防护林对作物增产的贡献率

民勤绿洲农田防护林保护下的小麦产量均有胁地区和增产区的产量分布规律:胁地区为平产区产量的67.3%,增产区比平产区产量高3.3%;大片防护林庇护下的民勤绿洲,有防护林的小麦田产量比无防护林小麦田的产量高出4.7%。相对于防护林对小麦增产的贡献率,长期耕作对小麦有3.2%的增产作用。凉州区的防护林以疏通结构为主,有防护林的小麦产量高于无防护林的18.6%。比较民勤与凉州区防护林影响下的作物产量,民勤地区的防护林与其他因素共同影响对小麦增产的贡献率达到20.8%。民勤位于石羊河下游,受风沙危害严重,而小麦产量高于石羊河上游的凉州区,说明农田防护林及其它因素共同影响对民勤绿洲的粮食安全具有重要作用。     

基于Google Earth Engine平台的大湄公河次区域2001—2019年植被NPP时空变化分析

为探明大湄公河次区域植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,利用MOD17A3HGF NPP时序数据,采用线性趋势分析方法,分析了2001—2019年大湄公河次区域植被NPP的时空变化特征。结果显示:(1)2001—2019年间大湄公河次区域植被NPP总体较高,植被NPP年均值整体上变化趋势不显著,变化波动较大,且与年均温度有显著的负相关性;(2)大湄公河次区域植被NPP年均值具有较明显的空间分异性规律,大体呈中部高,南、西南部略低的状态,与其主要河流流域有着重要的联系;(3)植被NPP变化趋势呈现基本不变、轻微改善的特征,改善区域主要位于中国云南省与广西,轻微退化区域主要位于老挝中部和缅甸北部;(4)GEE云平台解决了本地平台数据下载与存储不便等问题,整个大湄公河次区域植被NPP时空变化的数据处理在10 min内完成,GEE云平台在大范围、长时间尺度的研究中体现出了强大的优势。     

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。     

Impact of vegetation restoration on hydrological processes in the middle reaches of the Yellow River, China

Sediment discharge from the Yellow River originates mainly from the drainage area between Hekouzhen and Longmen, i.e., the Helong area. Spatial-temporal variations of the vegetation cover in this area during the 1981–2007 period have been investigated using GIMMS and SPOT VGT NDVI data. We have also analyzed the interannual variations in vegetation cover and changes in annual runoff and sediment discharge, the consequences from precipitation change and the Grain for Green Project (GGP). The results show that vegetation cover of the Helong area has increased during the 1981–2007 period. The northwestern part the Helong area, where the flat sandy lands are covered by grass, has experienced the largest increase. The region where the vegetation cover has declined is largely found in the southern and southeastern Helong area, which is a gullied hilly area or forested. Although precipita-tion was relatively low during the 1999–2007 period, the vegetation cover showed a significant increase in the Helong area, due to the implementation of the GGP. During this period, the most significant improvement in the vegetation cover occurred mainly in the gullied hilly areas of the Loess Plateau, such as the drainage basins of the Kuyehe and Tuweihe rivers and the middle and lower reaches of the Wudinghe and Yanhe rivers. A comparison of the average annual maximum NDVI between the earlier (1998–2002) stage and the next five years (2003–2007) of the GGP indicates that the areas with increases of 10% and 20% in NDVI account for 72.5% and 36.4% of the total area, respectively. Interannual variation of annual runoff and sediment discharge shows a declining trend, especially since the 1980s, when the decrease became very obvious. Compared with the 1950–1969 period, the average runoff during the 1980–2007 period was reduced by 34.8×108 m3 and the sediment discharge by 6.4×108 t, accounting for 49.4% and 64.9% of that in the 1950–1969 period, respectively. There is a positive correlation between the annual maximum NDVI and annual runoff and sediment discharge. This correlation was reversed since the implementation of the GGP in 1999 and vegetation cover in the He-long area has increased, associated with the decrease in runoff and sediment discharge. Less precipitation has been an important fac-tor driving the decrease in runoff and sediment discharge during 1999–2007. However, restoration and improvement of the vegetation cover may also have played a significant role in accelerating the decrease in annual runoff and sediment discharge by enhancing evapotranspiration and alleviating soil erosion.     

甘肃省古浪县土地荒漠化状况及其驱动力探讨

古浪县地处干旱半干旱过渡区,土地荒漠化表现为沙质荒漠化、水蚀荒漠化和草场退化3种类型。古浪县的荒漠化土地面积占全县总面积的85.94%,存在着较为严重的荒漠化现象,生态环境极其脆弱。1987~2000年的动态监测数据表明,全县荒漠化程度整体有所下降,但下降幅度不大,局部地区荒漠化在继续发展,特别是北部占全县面积22.51%的腾格里沙漠南缘地区,荒漠化程度已达到了重度。古浪县土地荒漠化的发生,主要原因在于人口数量的增加、地表径流的减少和不合理的牧业活动。