植被覆盖度提取及景观格局分析

以福建省三明市沙县为例,利用线性光谱混合模型提取植被覆盖度,在对比原始影像构建的四端元模型与加入归一化植被指数的影像构建的五端元模型反演精度的基础上,选择精度更高的五端元模型估算1996、2004、2014年沙县的植被覆盖度,并分析其变化及景观格局。结果表明:沙县植被覆盖结构以高植被覆盖度为主导,高植被覆盖度的区域面积占全县面积的57.87%以上。1996年植被覆盖度最差,1996—2004年,植被覆盖度大幅度上升,增加区域面积比例高达35.15%;2004—2014年,由于城市发展需要,植被覆盖度下降明显,下降区域面积占8.99%,主要分布在沙县中部和北面片区。从植被覆盖度的景观格局来看,极低、低、高植被覆盖度的破碎化程度低,分布较为集中;1996—2014年,极低、低植被覆盖度的破碎化程度先降低后升高,与人类活动有着密切关系。     

应用混合像元分解提取胡杨覆盖度信息1）

以内蒙古荒漠地区胡杨林为研究对象,应用混合像元分解方法从TM多光谱数据中提取了胡杨林植被覆盖度,并以高分辨率Quickbird影像分割结果作为真值进行精度评价,与传统的基于植被指数提取植被覆盖度的方法进行了对比。结果表明：基于几何顶点端元选取的混合像元分解方法可以有效提取胡杨植被覆盖度（ R2＝0．893,RMSE＝0．12）,优于植被指数回归方法提取精度（R2＝0．574）。研究结果有助于开展荒漠地区较大范围的胡杨林动态监测和保护。     

1988-2009年安县山区植被覆盖度变化动态分析

利用像元二分模型对1988年、1995年、2000年、2007年和2009年5期安县山区的影像数据进行植被覆盖度估算.通过植被覆盖度变化转移矩阵总体评价21年间安县山区植被覆盖度的变化情况,并定量分析1988-1995年、1995-2000年、2000-2007年、2007-2009年四个时段的植被覆盖度变化趋势.结果表明:(1)21年间安县山区的植被覆盖改善的面积为34706 hm2,退化部分的面积为36920hm2;(2) 1988-1995年间、1995-2000年、2000-2007年及2007-2009年间安县山区整体植被覆盖度等级提高的面积为39205、51014、54316和38813hm2,退化部分的面积分别为39563、45650、55422及44271 hm2.2007-2009年此时段受汶川地震影响,地表植被结构严重破坏.利用本文的方法可达到对植被覆盖度进行反演及对该县山区生态环境的保护和可持续发展做出贡献,从而达到创建和谐社会的目的.     

基于NDVI像元二分模型的城市植被覆盖度分析——以焦作市为例

选取焦作市作为研究区,应用GIS与RS技术,以Landsat8和高空间分辨率影像为数据源,基于NDVI的像元二分模型对焦作市植被覆盖度进行估算分析,并在NDVI绿地提取的基础上,将研究区绿地进一步细分为草地、树林和农田,实现了城市绿地信息的精细提取,为城市绿地评价与分析提供科学依据,为城市绿地系统规划、优化植物群落结构...     

基于遥感技术的植被覆盖度的动态监测

植被覆盖度可以反映地表的植被状况,研究植被覆盖度变化对及时掌握生态环境变化有着重要的作用。以山西省太谷县为研究区,以1990,2001,2009年3期TM遥感影像为数据源,基于像元二分模型,对太谷县的植被覆盖度进行遥感估算,分析了植被覆盖度的时空变化特征。结果表明,1990,2001,2009年太谷县植被覆盖均以中覆盖度植被为主,分别占全县面积的42.55%,34.64%,43.91%;近20 a来,太谷县高覆盖度植被面积稳步增加,且主要分布在平原区;2001—2009年低覆盖度植被逐步向中高覆盖度植被转移。说明太谷县各项生态工程显示出明显成效,生态环境不断改善。     

基于Quick Bird的阿其克苏河植被覆盖度研究

[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度.     

干旱区植被覆盖度遥感估算方法研究——以疏勒河中下游平原为例

以西北地区典型的干旱区——疏勒河中下游地区为研究区,利用植被指数(NDVI、SAVI、EVI)对原始Landsat-OLI影像进行了维度扩展,构建了以高反射率、低反射率、裸土、农田植被、荒漠植被为组分的五端元模型.之后对实测植被光谱值进行分析,将实测植被光谱值引入到端元模型中,进一步构建了将植被分为农田植被、第一类荒漠植被和第二类荒漠植被的六端元模型,基于全约束的线性光谱混合模型进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度.采用同时期的实测植被覆盖度值进行精度验证,结果表明:2种端元模型的模拟结果均符合研究区植被覆盖度的分布特征,虽然总体上五端元模型的估算略优于六端元模型,但是在存在大面积荒漠植被的区域,六端元模型的估算结果与实测数据的相关系数明显优于五端元模型.因此,对干旱区植被实测光谱值进行分析,将实测光谱值引入端元模型,进行植被覆盖度研究可以提高荒漠植被覆盖度的估算精度,具有一定的应用前景.     

基于NDVI像元二分模型植被覆盖度反演喀斯特石漠化研究——以贵州毕节鸭池示范区为例

该研究在＂3S＂技术发展的背景下,以贵州省毕节鸭池示范区为研究区,选用2005年SPOT遥感影像,对遥感影像进行几何校正、图像配准等数据预处理,引入NDVI植被指数和像元二分模型,根据像元二分模型的理论,确定出NDVIsoil和NDVIveg,建立了反演植被盖度的像元二分模型。并根据大量的外业调查数据对所建立的模型进行了精度验证,定量估算了毕节鸭池示范区的植被覆盖度,取得NDVI植被指数与喀斯特石漠化之间的对应关系,得到研究区NDVI图像,最后由各覆盖度得出NDVI结果反演毕节鸭池示范区石漠化特征,得到研究区的各等级喀斯特石漠化的面积以及空间分布情况。利用该方法进行喀斯特石漠化研究,明显改善了分类的精度,为喀斯特石漠化生态修复及其他综合防治提供科学依据。     

基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型

【目的】快速准确提取冬小麦返青期植被覆盖度信息。【方法】利用无人机获取田间冬小麦可见光图像,提取图像中4种常见可见光植被指数;在像元二分法原理的基础上,分别构建基于差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)、归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI)和归一化绿红差异指数(Normalized green-red difference index,NGRDI)的植被覆盖度提取模型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类结果作为真值对各模型进行精度验证。【结果】4种模型中,利用VDVI植被覆盖度提取模型获取的植被覆盖度精度最高,提取效果较好。与监督分类结果对比,4种植被覆盖度提取模型的提取误差(EF)分别为3.36%、15.68%、8.74%和15.46%,R2分别为0.946 1、0.934 4、0.695 3和0.746 0,均方根误差(RMSE)分别为0.021 9、0.059 5、0.042 0和0.055 9。【结论】采用可见光植被指数结合像元二分法构建植被覆盖度提取模型实现了冬小麦返青期植被覆盖度准确快速提取,为植被覆盖度提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测提供参考。     

北京郊区植被覆盖变化动态遥感监测——以怀柔区为例

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,对于全球变化和监测研究具有重要意义.本文基于像元二分模型,利用归一化植被指数NDVI,对怀柔区1992年和2004年植被覆盖度进行了监测,并对十几年来的植被覆盖变化情况进行了统计分析.结果表明,全区植被覆盖整体呈上升趋势,但存在区域间的不平衡现象.     

基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法——以北京野鸭湖湿地为例

光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用.以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱.以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置WP_r、红边幅值Dr、绿峰位置WP_g、绿峰幅值Rg、510 nm附近的吸收深度DEP-510和吸收面积AREA-510、675 nm附近的吸收深度DEP-675和吸收面积AREA-675.其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大.除WP_r和WP _g外,沉水植物Rg和Dr平均值最低,湿生植物的Rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的Dr平均值最高,达到0.012.7种植物生态类型在675 nm附近的DEP-675和AREA-675均高于510 nm附近的DEP-510与AREA-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势.然后利用单因素方差分析(One-way ANOVA)验证了所选光谱特征变量的区分度,在P≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数.最后应用非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)与线性判别分析(FLDA)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5％和87.98％.单因素方差分析(One-way ANOVA)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性.     

基于不同尺度NDVI定量分析的区域植被生态空间分布与演变研究——以漓江流域为例

归一化植被指数NDVI越来越广泛地应用在区域植被生态环境演变研究中,而运用不同尺度的植被指数研究同一区域的植被生态演变,其研究结论是否具有一致性是衡量该研究方法是否具有可行性和推广性的关键点。本研究运用两种不同尺度的植被指数GIMMS-NDVI和MODIS-NDVI对漓江流域进行一定周期的植被生态演变研究,研究结果表明,两种方法推演的漓江流域植被生态演变趋势是基本一致的。因此,在漓江流域MODISNDVI能延续GIMMS数据的时空特征,从而能为漓江流域长周期的生态演变研究打下良好的数据基础。     

运用Mann-Kendall方法探究地表植被变化趋势及其对地形因子的响应机制——以太湖苕溪流域为例

利用Mann-Kendall方法对浙江太湖苕溪流域植被随时间、高程、坡度序列变化的特征与机制进行分析,结果表明:在2000-2010年间,植被随时间变化波动大,但该流域植被覆盖和空间变异均呈不显著增长趋势,2004年植被覆盖最低,植被空间异质性在2002年至2004年间达到最高水平;植被覆盖随高程、坡度的增加而增长,植被空间变异随高程、坡度的增加呈下降趋势,在高程200 m和坡度15°区域有一突变点.该研究结果不仅揭示了植被随时间、高程、坡度的变化趋势,还揭示了植被发生突变的时间段、高程带、坡度带,为进一步研究植被时空变异规律及驱动因子奠定了基础.     

基于神经网络法与加权模型的乡村旅游用地竞争力评价研究——以北京市密云区为例

科学评价乡村旅游用地竞争力并识别其障碍因素是优化乡村旅游产业布局的前提和基础。以北京市密云区为例,从资源禀赋特征、区域生态环境和旅游开发条件3个维度选择13项指标,构建了基于神经网络法的旅游用地竞争力评价模型,以揭示密云区乡村旅游用地竞争力的格局。引入障碍因素诊断模型,分析主要乡村旅游用地竞争力类型的限制因素。结果表明:(1)乡村旅游用地低竞争力类以组团状形式,在密云区东南部和密云水库东北集中连片分布;中竞争力类沿“潮河轴带”“白河轴带”“安达木河轴带”和北部山区带状分布;高竞争力类以点状形式,涵盖张家坟村、司马台村、贾峪村、河北村、石城村、圣水头村、石马峪村和龙潭沟村。(2)以中竞争力类区域为例,基于主要障碍因素,将其划分为资源、环境和开发障碍型,并分别提出优化对策。研究成果可为乡村产业用地规划提供参考。     

基于能值与生命周期评价耦合模型的农业系统生态效率评估——以北京市郊区为例

结合能值分析和生命周期评价模型,从期望产出效率和非期望产出效率两个角度构建生态效率计量方法,评价京郊3种典型农作物生产系统的可持续性,为北京市农业内部结构优化提供科学的决策依据。研究表明:玉米、蔬菜和桃的能值投入产出比分别是6.61×10~4、1.47×10~5、1.92×10~5sej·J~(-1),玉米的期望产出效率最高,蔬菜其次,桃最低;玉米、蔬菜和桃生产系统的非期望产出效率分别是1.29×10~6、1.60×10~5和2.59×10~5,玉米的非期望产出效率最高,桃其次,蔬菜最低;玉米的生态效率最高,为2.95×10~(-4),蔬菜其次,为7.42×10~(-6),桃最低,为7.05×10~(-6);以蔬菜为例进行敏感性分析表明,投入要素中对生态效率敏感性最大的是电能(用于农田灌溉),氮肥次之,再次是有机堆肥和农药。调整种植业结构不仅要考虑农产品的产量及经济收益,还需要考虑生态效率。有机肥替代化肥能够显著提高农作物生产系统的生态效率,但要注意有机肥中重金属含量对人体健康的影响。总之,发展节水型粮食作物种植、加强农业节水和提高有机肥比例是改善北京市农田生态系统生态效率的重要措施。     

经济增长、产业贡献与农民收入增长波动——基于宏观收入分配计量模型与谱分析的实证

利用收入分配模型导出的计量模型,对改革开放以来(1978—2013年)农民收入增长波动及其宏观影响因素进行实证研究;使用谱分析方法,估计并比较农民收入增长与GDP及各产业增长的波动周期。结果表明:第一产业和第二产业的增长对农民收入增长有显著的贡献,但第三产业增长对农民收入增长影响不显著。农民收入增长波动的主周期与GDP及非农产业增长波动的主周期一致,农民收入增长波动的副周期则与农业产业增长波动的主周期一致。根据实证结果提出以下政策建议:稳定农民收入,一方面需稳定农民的农业收入,另一方面应提高农民工的教育水平和科学文化素质,促进农民进入第三产业就业以获得增收的来源。     

基于GIS和Logistic回归模型的土地利用空间模拟与分析——以龙海市为例

基于2014年龙海市土地利用变更数据、DEM数据和社会经济数据,借助GIS空间分析技术,共设计7个模拟尺度,运用Logistic回归模型选取对试验区有重要贡献的10种驱动因子进行空间统计分析,并对龙海市土地利用空间格局进行模拟.试验结果表明,龙海市模型的最佳模拟尺度为125 m×125 m,在该尺度下耕地、园地、林地、建设用地的空间分布格局模拟精度分别为:82.73%、76.65%、69.52%、88.49%.龙海市土地利用类型与各驱动因子具有显著相关性,高程、人口、可达性因素是决定龙海市土地利用空间格局形成与演变的重要因素,可为研究龙海市未来土地利用动态模拟提供依据.     

基于土壤地球化学特征的茶叶适生模式及种植区划研究——以浙江余杭为例

我国土壤地球化学调查资料丰富,但其科技成果转化水平还有待进一步提高。为了提高杭州市余杭区土地质量地球化学调查成果的科技转化潜力,本研究针对余杭区名优茶叶,综合运用层次分析法及模糊数学评判法,建立了区域土壤种植区划适生模型,并结合地理信息系统,提出了种植区划建议。结果表明：茶多酚、游离氨基酸以及水浸出物是影响茶叶品质的主要营养成分;土壤类型、海拔高度、土壤pH和坡度是影响茶叶适生的主要宏观因子,而N、P、K以及微量元素Zn是影响茶叶品质的主要微观影响因子。基于此,将余杭区茶叶品质分为优、良及一般三类,并建立了余杭区茶叶土壤适生模型。利用适生模型,将余杭区茶叶种植区域划分为四个类型：高度适宜区、中度适宜区、低度适宜区以及不适宜区。研究表明,余杭区百丈镇和鸬鸟镇是提高余杭区茶叶产量的重点区域,建议适宜扩大该区域径山茶叶种植面积。     

基于因子分析的小班尺度用材林森林质量评价——以福建将乐国有林场为例

为研究福建省将乐国有林场用材林的森林质量,对二类调查数据进行分析和归类,以因子分析法研究了各森林质量指标之间的相关性,据此合理构建了小班尺度的用材林森林质量评价指标体系,涵盖了林木因子、林下植被、土层条件和地形条件4个评价方面,并根据因子分析法的数据计算了指标权重。基于所得指标体系,提出了以小班为尺度的森林质量指数即小班质量指数的计算公式,计算了将乐国有林场明头山工区和余坊工区共325个小班的质量指数,并得到了小班质量指数较优的各经营类型小班的树种比例和种植密度。研究结果表明:1)幼龄林阶段的小班质量指数较低,中龄林、近熟林阶段逐渐升高,到成熟林、过熟林阶段则达到稳定。2)在各龄组下,明头山工区的小班质量情况均优于余坊工区。3)从质量分级标准来看,2个工区都没有达到优级质量标准的小班,达到良级质量标准的小班也仅有少数,2个工区的森林质量都具有较大的提升空间。本研究提出的小班尺度用材林森林质量评价指标体系及其方法,数据来源方便,权重赋值客观,计算结果便于比较。基于该指标体系计算得到的小班质量指数能够较好地反映森林经营的综合效益,并为未来森林经营方案的制定提供参考依据。