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.     

艾比湖流域土地利用变化及其生态响应分析

[目的]通过对艾比湖流域多时段土地利用动态变化、景观格局以及土地利用转换方式对生态环境质量的影响进行定量分析,阐述艾比湖流域近18 a间的土地利用变化对生态环境的影响及效应.[方法]运用相关分析方法论证土地利用与生态环境之间的互动关系及其效应.[结果]从艾比湖流域土地利用景观动态变化来看,景观分离度的逐步降低、破碎度的先升后降、多样性指数和均匀度的急升缓增;生态系统价值的不断增多;通过生态环境指数模型分析及土地利用转换和生态环境质量贡献率的响应研究,艾比湖流域各土地类型转换时会造成生态环境的恶化、生态环境质量的降低.[结论]艾比湖流域总体生态环境质量呈现出恶化的趋势;区域各类具有高生态价值的土地利用类型面积的扩大有利于整个区域生态质量的改善,但生态环境仍然比较脆弱,还有待提高.     

2000—2014 年艾比湖NDVI 变化及其与降水、温度响应关系

采用2000—2014 年艾比湖流域1 km×1 km 分辨率的MODIS-NDVI 影像数据,以MVC 法合成 年最大归一化差分植被指数（ NDVI）,利用研究区内20 个气象站点的同期气象因子（温度、降水）数据, 探讨2000—2014 年艾比湖流域 NDVI 变化以及对温度与降水的响应特征。结果表明：15 年间艾比湖流域 NDVI 呈现增长趋势,其中轻微增加面积占82.97%,轻微减少和明显减少面积分别占2.11%、0.27%,植被 改善情况较好;从年际变化水平来看,线性相关与二维空间分析结果总体上研究区NDVI 与降水量呈正相 关、与温度呈负相关,同时降水对NDVI 变化的响应关系高于温度的影响,NDVI 与降水量和温度的线性相 关系数分别为R2=0.95、R2=0.81。利用遥感技术对艾比湖NDVI 进行长时间序列的趋势变化研究,对当地生 态安全的保护有理论与实际意义。     

岔口小流域植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]本研究旨在为岔口小流域的生态环境评价和改良提供参考,同时为该地区的坡改梯、荒坡绿化等工程提供决策依据。[方法]基于Landsat-7ETM影像数据反演2001-2010年岔口小流域植被覆盖度时序变化与空间格局,并结合流域同时期的气象数据和地形数据,分析流域植被覆盖度的年际变化对气候变化的响应及空间分布对地形变化的响应。[结果]结果表明:(1)2001-2010年研究区的平均植被覆盖度为0.51。研究区西部的植被覆盖度普遍高于东部,林地、沟川地和沟坝地的植被覆盖度相对较高。(2)2001-2010年研究区植被覆盖度总体上呈上升趋势,平均变化速率为0.013/年。研究区东部和南部地区植被覆盖度升上趋势较为明显。(3)研究区植被生长与温度和降雨量之间均呈正相关,并且降雨量是限制植被生长的主要气候因子。温度对植被生长的影响无明显的时滞性,而降雨量对植被生长的影响存在时滞效应。(4)研究区的最高海拔并未达到限制植被生长的临界值,随着海拔的升高,植被覆盖度增加。研究区植被覆盖度随着坡度的升高而增加,达到一定坡度时,随着坡度的升高而减少。[结论]2001-2010年岔口小流域植被覆盖度呈上升趋势,气候变化和退耕还林工程的实施是其增加的主要原因,地形变化则影响其分布。     

基于RS的吉尔吉斯斯坦中部山区植被覆盖动态变化分析

[目的]研究吉尔吉斯斯坦中部山区植被覆盖动态变化.[方法]利用1975、1994、2001、2004年间的四期Landsat TM/MSS影像,采用基于植被指数的像元二分法计算吉尔吉斯斯坦中部山区的植被覆盖度,并对研究区1975 ～ 2004年植被覆盖的变化情况进行遥感监测和定量分析.[结果]吉尔吉斯斯坦中部山区的植被覆盖度由1975年的79;下降为2004年的70;;植被退化的总面积为1 054 km2;植被覆盖度在50;～100;的退化面积最大,为611 km2.四个时期中1994年植被覆盖较高,面积占研究区面积的比例为81;,2001年植被覆盖为最低,只占研究区面积的比例60;.三个时间阶段中1994～2001年退化最为严重植被,退化的总面积为5 913 km2,占研究区总面积的50.4;.[结论]吉尔吉斯斯坦中部山区的植被退化主要是由于气候变化、自然灾害、人类活动等因素造成的.针对不同的情况,因势利导借助人工干预和自然力进行生态修复,改善吉尔吉斯斯坦中部的生态环境.     

C波段多极化SAR反演土壤水分研究

[目的]研究不同极化方式下雷达后向散射系数与地表土壤含水量之间的关系.[方法]在分析不同地表微波散射模型基础上,选用合适的植被散射模型结合多极化雷达数据从雷达总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系.[结果]拟合HH极化、HV极化雷达观测数据与土壤水分数据,相关系数为HH极化R2=0.552 3,HV极化R2=0.357 9.[结论]微波具有全天候、穿透性以及不受云层影响的独特物理机制,使其在研究大尺度土壤水分反演时效果较好,相比较HV极化,HH极化雷达影像数据更适合干旱区作物植被覆盖地区土壤水分监测.     

基于SPOT5下的吕二沟流域植被覆盖度调查研究

基于SPOT5影像数据,利用遥感技术计算提取了吕二沟流域林地、果园和其他草地三大土地利用类型的植被覆盖度,根据实地调查的结果对利用遥感技术获取的植被覆盖度进行精度验证,最终获取该流域植被覆盖度。结果表明,吕二沟流域植被覆盖度为28.9%;可将吕二沟流域植被覆盖划分为5个等级,其中低覆盖所占比例最高,为51.7%。     

主分量法在艾比湖地区土地沙漠化驱动机制上的应用

[目的]分析艾比湖沙漠化自然和人文影响因子,确立该地区沙漠化定量指标.[方法]根据此定量指标利用主分量方法对艾比湖地区沙漠化驱动因子进行分析.[结果]第一主成分的方差贡献率为69.21;, 其中,自然因子中蒸发、大风日数、年均温的负荷量高于人为因子,但差距不大,表明流域沙漠化过程是在气候变化的作用下与人为活动中共同影响下发生的;第二主成分的贡献率为25.37;,人为因子中牲畜数量、城镇化率、人均GDP 明显高于气候因子,表明在流域气候向暖湿方向变化时,人为活动却继续影响着沙漠化的过程,并且作用较大.[结论]根据研究区沙漠化现状,结合定性分析结果及艾比湖地区特点,提出今后沙漠化防治对策及建议.     

基于SVM遥感分类技术的艾比湖地区20 a土地利用与覆被变化及其驱动力分析

[目的]土地利用与土地覆被变化是影响干旱区生态环境变化的一个重要因子,利用遥感技术可以从大尺度上主动快速地发现变化区域,具有实时性、动态性、宏观性等优势.研究针对传统的遥感图像分类方法在精度和分类效率等方面存在不足,不确定性较高等问题,采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)分类技术,监测了艾比湖地区1990、2001和2011年的土地利用与覆被变化情况,分析近20 a艾比湖地区各类用地在数量和结构上的变化,探讨影响其变化的驱动力因子.[方法]选择生态环境脆弱的新疆艾比湖地区为研究区,采用SVM分类技术对艾比湖地区1990、2001和2011年三期遥感影像进行分类,并与传统的最大似然分类法和决策树分类法进行对比实验,选取最优分类方法结合GIS、GPS技术,在综合野外调查的基础上对新疆艾比湖地区20a的土地利用与覆被变化进行监测.[结果]SVM分类方法的分类精度和Kappa系数最高,基于该技术分析出1990～2011年间艾比湖地区各类土地利用类型在结构和数量上都发生了较大变化.[结论]SVM分类方法为最优分类方法;在近20 a的时间里,艾比湖地区各类用地均发生了较大的变化;影响艾比湖地区土地利用与覆被变化的驱动力因素主要包括自然因素和人文因素,但由于短时期内自然因素对艾比湖地区土地利用变化的影响因素较小,因而人文因素被认为是影响当地土地利用与土地覆被变化的主要驱动力因素.     

黄河中游不同流域尺度土壤侵蚀评价

黄河中游是黄河流域土壤侵蚀最严重的区段,基于GIS和RS技术,利用2000—2010年黄河中游土地覆被数据、气象数据和地形数据等,提取了该区2000—2010年植被覆盖度,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)计算了逐年土壤侵蚀模数,探讨了土壤侵蚀与植被覆盖度间的相关关系,并分析了不同生态系统、不同流域尺度土壤侵蚀时空变化特征。结果表明:(1)黄河中游植被覆盖度在空间上呈西北低东南高的分布特征,在时间上呈波动上升趋势,且植被覆盖度与土壤侵蚀模数之间存在负相关关系;(2)研究区2000—2010年各生态系统的土壤侵蚀强度在减弱,侵蚀状况明显好转;(3)黄河中游二级流域的土壤侵蚀量在2000—2010年间均有不同程度的减少;(4)在整个研究时段内,三级流域中的沣河、伊河及黑河流域的土壤侵蚀量在增加,其他流域的土壤侵蚀在减少。研究结果对黄河中游地区的水土保持措施具有一定的指导意义,同时,多尺度土壤侵蚀评价方法及通过剔除降雨因素实现以植被为主导因子的土壤侵蚀评价方法也可为其他地区的土壤侵蚀评价提供借鉴。     

河北省植被覆盖对气候变化的响应

[目的]研究河北地区植被覆盖变化与气候变化的关系。[方法]利用1982~2000年NOAA归一化植被指数(NDVI)数据,结合19个气象站点的气温和降水量数据,采用最大值合成法、相关分析法以及偏相关分析法,分别从年平均和季节平均变化方面分析河北省植被覆盖变化与气候变化的相互关系。[结果]在年平均上,河北省植被覆盖与气温的变化关系大于植被覆盖与降水量的变化关系;在季节平均上,在研究区春、夏、秋季植被生长对气温和降水量的需求不同,春秋两季气温对植被生长有较为密切的关系,而夏季降水量则是植被生长更为重要的因子。[结论]除夏季外,河北省植被覆盖对气温变化的响应较为明显。     

精河河下游河岸带土壤盐分特征及相关性分析

[目的]为艾比湖地区防风治沙提供科学依据。[方法]以艾比湖流域的精河河下游河岸带土壤为研究对象,对不同植被类型覆盖条件下土壤总盐含量、八大离子等指标进行测定。[结果]研究区土壤次生盐渍化较重,总盐含量偏高,其中总盐与HCO3-、Ca2+、Mg2+、Cl-、K+、Na+含量存在较为明显的正相关关系;盐分离子按质量分数在土壤剖面基本上呈现出自上而下的垂直分异特点,盐分表聚性规律显著。在盐分组成中,阳离子以K+、Na+为主,阴离子以Cl-为主。[结论]研究区内土壤盐渍化严重,经盐渍化分级为盐土。     

湿热岩溶山区植被覆盖度与地形因子的相关性研究——以广西红水河流域为例

以广西红水河流域为例,综合运用GIS和RS技术,采集2005、2010和2015年的MODIS Aqua 16 d NDVI合成数据,监测湿热岩溶山区植被覆盖度动态变化。利用GDEMDEM 30 M分辨率数字高程数据,获得广西红水河流域高程、坡度以及地形起伏度等地形因子数据,综合分析植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为湿热岩溶山区植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:高植被覆盖度在高程为500~750 m的区域达到最大值;当坡度大于6°,高植被覆盖度快速增加,变化趋势显著,而在2010年后趋势变缓慢;当地形起伏度小于0.25时,各等级植被覆盖度占比差异不大,但当地形起伏度大于0.25,高植被覆盖度成为主体,其他各级植被覆盖度所占面积比例逐渐减小。     

2010-2019年甘肃省植被NDVI时空变化特征分析

[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据.     

运用δ13C值对艾比湖湿地自然保护区主要植被的科属性质研究

[目的]为了正确认识稳定性同位素对艾比湖自然保护区主要植被的科属性质,为艾比湖自然保护区植被的经营管理、植被恢复和生物多样性保护提供依据.[方法]通过野外采样,室内试验,测定了植物叶片含水量及稳定碳同位素比值.[结果]艾比湖湿地自然保护区的植物多以藜科、豆科、柽柳科和夹竹桃科为主,物种较为贫乏;测得有31种C3植物和4种C4植物,C4植物的比例较高,分布集中于藜科;湿地内植物具有较大长期水分利用效率.[结论]C3植物比C4植物有更高的水分利用效率,以木本植物为主的柽柳科、杨柳科、豆科和榆科等相对于以草本为主的车前科、菊科、萝艹摩科等,有更高的水分利用效率,也有较强抗逆干旱的能力.     

近20 a新疆北疆天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系

【目的】研究新疆北疆1998～2018年天然草地植被覆盖度时空变化及其与气象因子的关系,为退化草地的生态修复提供技术支持。【方法】基于多年连续的MODIS–NDVI产品数据和气象数据,利用像元二分模型对近20 a新疆北疆天然草地覆盖度进行反演,分析该区域草地植被覆盖度的时空变化及与温度、降水相关性,研究北疆天然草地植被覆盖度与气象因子的关系。【结果】(1)近20 a来,北疆天然草地植被覆盖度总体上呈现为中部和东部较低,北部、西部和南部较高的空间分布趋势。(2)天然草地变化率呈增加趋势的占比为57.51%,天然草地变化率呈降低趋势的占比为42.49%。(3)近20 a来,北疆天然草地植被覆盖度与年均降水量呈正相关的比例为81.27%,呈负相关的比例为18.73%;北疆天然草地植被覆盖度与年均气温呈负相关性所占比例为39.48%,呈正相关的比例为60.52%。【结论】新疆北疆天然草地植被覆盖度与年均降水量的相关性高于年均气温。     

黄河中游典型干旱区植被覆盖时空变化研究

基于像元二分模型,利用2000—2019年MODIS NDVI数据以及气象观测数据,以吕梁市为例对黄河中游典型干旱区植被覆盖度进行估算,并采用趋势分析法、相关分析法对其植被覆盖度时空分布特征进行分析,探讨了主要气候因素(气温、降水量)与植被覆盖度的相关关系。结果表明：2000—2019年吕梁市植被覆盖度呈波动增加趋势,2017年达到最大值后在高位波动。植被高覆盖度地区主要分布在吕梁山山区,植被覆盖度增加区域面积占总面积的97.5%,植被覆盖度降低的区域仅占2.5%,植被覆盖度变异系数大的区域主要分布吕梁市西部沿黄河黄土高原丘陵区和东部平川盆地城市周边地区;吕梁市植被覆盖度与降水量、年平均气温均呈正相关关系,植被覆盖度与年平均气温呈正相关、负相关的面积占总面积的83%、17%;植被覆盖度与年平均降水量的正相关、负相关区域分别占总面积的98%、2%。吕梁市植被覆盖度与年平均气温的相关性小于其与年平均降水量的相关性,降水与植被覆盖度的影响较气温密切。     

基于CA-Markov模型的青海湖流域土地利用变化模拟

[目的]利用遥感影像在定量描述土地覆盖和环境变化方面具有的优越性,以青海湖流域为研究区,研究土地利用时空变化,以便对该地区的环境治理和生态恢复提供理论依据和技术支持.[方法]选取2001、2006、2011年3期TM遥感影像数据,利用支持向量机分类器分别对遥感影像进行分类得到每期的土地覆盖图,建立CA-Markov预测模型,经模型验证后,应用该模型对2016年青海湖流域土地利用结构进行预测.[结果]预测结果与实际解译结果接近.[结论]利用CA-MARKOV预测模型预测土地覆盖变化是可行的,能够有效揭示土地覆盖变化趋势,对决策规划、分析该地区土地荒漠化、生态环境变化规律及其成因具有重要意义.     

阿拉善高原植被覆盖动态监测与驱动因素分析

阿拉善高原作为我国生态环境重度危急区,定期评价植被动态变化对区域生态环境保护和建设、保障北方地区生态安全及维护社会经济可持续发展具有极其重要的作用。利用遥感影像和气象数据,辅以趋势分析、重标极差及偏相关分析等方法,从全区及旗县尺度对2000-2015年阿拉善高原植被覆盖时空变化及其影响因素进行分析研究。从时间变化特征来看,额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗植被覆盖度均呈增加趋势,其中,阿拉善左旗植被覆盖度最高。总体而言,近16 a阿拉善高原植被覆盖度呈现改善趋势,但以低植被覆盖区为主,植被覆盖区域占阿拉善高原总面积的24.77%。从空间分布特征来看,阿拉善高原植被覆盖具有明显的空间差异,具有东南部高,西北部低的分布特征。Hurst指数表明阿拉善高原植被覆盖度未来变化趋势为东南部持续改善,西北部严重退化。从驱动因子来看,植被覆盖对降水和潜在蒸散存在时滞效应。此外,阿拉善高原植被覆盖度的增加与当地牲畜数量的下降具有负相关关系。     

基于Landsat系列卫星的地表温度与植被覆盖度关系研究——以北京密云区为例

该文通过2016年的Landsat 8卫星数据,解译了北京密云区2016年的土地利用数据。通过2005、2016年的TM/TIRS的热红外波段和NDVI值反演了密云区的地表温度和植被覆盖度。结果显示:2005—2016年,密云区地表温度升高,城市热岛效应明显;植被覆盖度与地表温度呈负相关关系,植被覆盖度越低,人工表面聚集度指数与分离度指数越高,地表温度会越高,而植被覆盖度越高、人工表面分离度越高,越能够缓解热岛效应。