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.     

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。     

洱海流域植被覆盖度遥感估算与变化分析

植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的一个重要参数,也是指示生态环境变化的重要指标之一.以洱海流域1990年和2006年TM影像为数据源,利用NDVI的像元二分模型法对洱海流域1990年和2006年植被覆盖度进行遥感估算,并进行变化分析.结果显示,近17年来洱海流域植被覆盖度总体上有所提高,无植被覆盖区域面积明显下降,高植被覆盖占全植被覆盖区域面积比大幅提高,二者面积比近50％;在空间分布上,洱海流域上游地区、东部部分地区植被覆盖度相对较低,对地区生态环境稳定构成重大威胁,将是今后洱海流域生态建设和整治的重点区域.     

广西典型地貌植被覆盖度随地形的变化特征

为了解广西植被覆盖度不同地貌下的时空演变特征及植被覆盖度与地形的关系,促进生态环境建设健康发展,利用2000—2018年MODIS NDVI长时间序列数据,分析广西喀斯特石山区和山地丘陵区植被覆盖度年代际时空演变特征和两地植被覆盖度随海拔、坡度和坡向变化的差异。结果表明,2000—2018年,广西喀斯特石山区和山地丘陵区植被覆盖度改善程度均较大;喀斯特石山区植被覆盖度增长速率为8.36%/10 a,山地丘陵区为7.81%/10 a。两地植被覆盖度随海拔、坡度和坡向的变化特征较一致,且年份差异较小。两地植被覆盖度在较低海拔区均随海拔升高而增加;不同海拔等级植被覆盖度均明显增加,喀斯特石山区增幅更大;喀斯特石山区植被覆盖度最高的海拔为600～1 000 m,山地丘陵区为1 000～1 400 m;两地植被覆盖度在海拔小于200 m时差异最大,600～1 000 m时最小。两地植被覆盖度在坡度5°～10°时均随坡度增加而增加;坡度大于10°时,山地丘陵区变化更稳定。山地丘陵区不同等级坡度的植被覆盖度均高于喀斯特石山区;两地植被覆盖度在坡度15°～25°时差异最大,坡度大于25°时差异最小。两...     

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。     

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。     

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.     

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。     

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...     

基于地形因素的浑善达克沙地植被时空变化研究

文章基于Landsat遥感影像数据,分析了浑善达克沙地2000—2020年的植被覆盖度的时空变化特征,在此基础上,将其与海拔、坡度、坡向进行叠加分析,探究植被覆盖度与地形因子的关系。结果表明：在研究期间,浑善达克沙地植被覆盖度均值呈现出明显升高趋势,植被覆盖度整体呈现出“东高西低”的分布态势;研究期间植被覆盖度变化明显,植被覆盖改善区域占全区总面积的49.44%,植被覆盖未变化区域占全区总面积的47.39%,植被覆盖退化区域仅占到全区总面积的3.17%;植被覆盖高值区多集中分布于海拔1 195 m以上的区域,坡度为15°～35°时沙地植被覆盖度较高,阳坡的植被覆盖度高于阴坡。     

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TM遥感影像图的鞍山市千山植被变化研究

以1993年、2001年和2006年的TM遥感影像图为信息源,基于NDVI和植被覆盖度定量模型,利用ENVI4．2、ARCGIS等软件获取了鞍山市千山风景区归一化植被指数差值变化图及覆盖度等级图,并进行了定量对比分析．结果表明：2001年与1993年相比,低覆盖与高覆盖面积均有增加,而中高覆盖地区其质量有所下降,局部生态退化．2006年与2001年相比,大部分地区高覆盖增加,质量上升,生态环境向良好方向发展．     

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/GIS技术支持下的植被分类及其覆盖度研究——以昆明市为例

选取昆明市为研究区域,在RS和GIS技术支持下,对2013年、2014年和2015年植被分类和覆盖度时空特征进行研究。结果表明:1)2013—2015年间,研究区分布较广的植被为针叶林和阔叶林,草地主要分布在北部高山河谷地带,灌丛和人工植被主要围绕城镇及水域分布,灌丛和草地面积下降12.72%,人工植被和其他用地面积上升12.82%。2)2013—2015年植被覆盖度整体呈上升趋势,NDVI>0.5区域比例上升31.52%,而2014—2015年植被覆盖度总体呈下降趋势,NDVI>0.5区域比例下降6.1%。3)植被覆盖度因海拔、坡度差异而呈现不同的分布特征,其中:海拔>2500m和坡度>25°区域植被覆盖度相对较高,而海拔<1000m和坡度<5°区域植被覆盖度相对较低,变化较明显的分布在海拔1000~2500m和坡度<5°区域;海拔>2500m和坡度>25°区域人类活动少,植被覆盖变化不明显。     

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。     

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 ...     

应用高分辨率卫星影像监测退耕地植被的覆盖度

利用QuickBird高分辨率影像,根据QuickBird影像自身特点,改进已有像元二分模型2个参数的估算方法,建立用NDVI归一化植被指数定量估算植被覆盖度的模型,并将该模型应用到退耕地中.结果表明:利用QuickBird影像监测退耕地的植被覆盖度受到退耕苗木树冠大小的限制,树龄小于1年的树木监测效果不佳;树龄大于2.5年的树木监测效果较好,精度可达83%以上,表明用此改进模型对2.5年以上退耕地进行植被覆盖度监测是可行的.     

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。