基于NDVI的乌拉特后旗植被覆盖度时空变化分析

提取内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗2006年、2010年及2015年3个时期的遥感影像,利用GIS软件计算了乌拉特后旗3个年度的植被覆盖度,同时对该地区植被覆盖在时间变化及空间变化中的状况进行了分析。结果表明:从时间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度整体呈增长的趋势。裸地及微植被覆盖度显著减少,低植被覆盖度和高植被覆盖度缓慢增加,中植被覆盖度在2010—2015年有显著增加的趋势。从空间方面看,乌拉特后旗的植被覆盖度逐渐递增并呈现东南部覆盖度高西北部覆盖度低的态势。阴山以南河套平原地区的高植被覆盖度及中植被覆盖度缓慢增加,阴山以北的荒漠及半荒漠草原的微植被覆盖度逐渐减少,到2015年时其植被覆盖度明显增加,转变为以低植被覆盖及中植被覆盖为主的态势,且出现零星的高植被覆盖度。     

2000—2020年福州市植被覆盖度时空变化分析

该研究选取福州市2000,2005,2010,2015,2020年5期的Landsat遥感影像数据,运用ENVI5??3与ArcGIS10??2,在对影像预处理后得出其归一化差分植被指数(NDVI),并与像元二分模型相结合得出植被覆盖度,结合差值法、均值法、空间自相关等方法对福州各地区植被状况进行分析,研究2000至2...     

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数据的福建省植被覆盖度时空变化分析

在对福建省2006—2016年4—10月NDVI影像进行MVC最大值合成的基础上,利用像元二分模型计算植被覆盖度,分析福建省植被覆盖度的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:2006—2016年间福建省植被覆盖度总体上是呈增加趋势的,并在2015年达到最大值;在空间分布上,植被覆盖显著增加的区域在闽西南(龙岩、漳州附近)、长汀等地,而植被覆盖度减少的地区则在经济发展速度较快的厦门、泉州、福州等地区;植被覆盖度的变化与气温因子的相关性要比降水因子大。     

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。     

剑阁县植被覆盖度时空变化及地形分异研究

基于1986、1995、2011和2019年4期Landsat TM/OLI遥感数据,以四川省剑阁县为研究区域,利用归一化植被指数和像元二分模型,结合DEM高程数据,分析该地区在经历长江防护林建设、天然林资源保护工程和退耕还林等生态工程过后植被覆盖的变化情况及其地形分异特征。研究结果显示：(1)经过诸多生态工程的改善,剑阁县的植被变化情况较好,以高植被覆盖度和中高植被覆盖度为主,高植被覆盖度所占比例持续增加;(2)通过差值法分析,研究区域内植被变化以稳定和改善为主,在1986—2019年的年际变化中,除低植被覆盖度外,各等级植被覆盖度大多向高植被覆盖度转变;(3)与地形因子结合分析,植被改善区域主要发生在海拔500～700 m、陡坡地和半阳坡等地带,退化主要发生在海拔500～600 m、斜坡地和阳坡等地带,改善面积均大于退化面积。     

近15年古尔班通古特沙漠植被覆盖度时空变化研究

<正>1引言我国是世界上沙漠化危害严重且分布最广的国家之一,植被覆盖能客观的反映地表植被基本情况,在许多研究中常将其作为基本的参数或因子,也是评价荒漠化程度的要素之一。植被覆盖度是指植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,其变化关系到净初级生产力、生物量、植被叶面积指数等生态指标,植物群落覆盖地表状况的其中一个综合量化指标是发射率、反射率、土壤湿度等这些地表参数,也是区域环境变化的一个重要指示。遥感技术能够     

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。     

2011-2020年武威市植被覆盖度时空变化特征分析

基于武威市2011-2020年MODIS13Q1数据提取16d的NDVI数据,通过Arcgis像元统计工具计算得到年均NDVI数据,采用回归趋势分析法研究植被覆盖度时空变化、生态适应性和植被地域分布等主要特征.结果 表明:武威市植被地域分布特征明显,植被覆盖度整体呈自北向南递增趋势空间分布,高覆盖度主要分布在天祝县南部...     

滇东南喀斯特石漠化地区植被覆盖度时空变化特征研究

植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和高度植被覆盖度为主,在空间分布上呈东高西低的特征,在时间变化趋势上,2000—2010年不同等级植被覆盖度由高水平植被覆盖转为低水平植被覆盖,植被严重退化,2010—2020年由低水平植被覆盖转为高水平植被覆盖,植被覆盖显著改善;3个时期的植被覆盖分布在坡度等级上存在明显的线性关系（R²>0.95）,植被覆盖度随坡度的增加呈升高趋势,在海拔梯度上随海拔的上升呈先减少后增加再减少的规律性变化。研究区植被覆盖度受降水与气温的共同影响,但与降水量的相关性更紧密。     

基于MODIS-NDVI的云南怒江流域植被覆盖时空变化特征研究

以2000—2015年MODIS-NDVI动态数据为基础,辅以小波分析、趋势分析、变异系数、Hurst指数及空间叠加分析等方法,探究怒江流域(云南区段)近16年植被覆盖时空分布,变化特征和演变趋势。结果表明:1)时间上,流域NDVI月际变化整体呈增长态势,月均增长率为0.95%;在年际变化方面,流域植被覆盖呈现增长趋势且存在14年左右的变化周期,增速为0.21/10a;月际和年际增长趋势均通过置信度P0.05的显著性检验。2)空间上,流域高植被覆盖区域(0.6NDVI1)占61.95%,整体较好。受北部高海拔地形以及南部建设用地扩张等因素影响,植被覆盖格局从北至南呈低—高—低的分布特征。2000—2015年间,流域植被覆盖整体处于低态势波动变化,低波动和较低波动变化区域占比合计83.18%,在该波动下约53.25%的区域植被覆盖得到了改善,14.41%,32.34%的区域植被分别呈退化及不变趋势。3)空间可持续性方面,约59.01%的区域植被将延续过去变化趋势,37.98%的区域植被将沿反向发展,同向特征强于反向特征。未来,植被覆盖将向良性、不变方向发展的区域分别占39.36%,26.50%;31.14%的区域植被覆盖将向不利方向发展,主要集中于南部各县(市)中心、外围等城镇建设用地区以及勐波罗河、枯柯河、勐统河等支流沿线区,需引起重视。     

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。     

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。     

四川省国家级公益林植被覆盖时空变化研究

基于2004～2018年的NDVI遥感数据,对四川省国家级公益林的植被覆盖进行时空变化分析,以期从长时间序列上揭示其植被覆盖变化情况,为国家级公益林遥感宏观监测提供理论依据。结果表明:(1)四川省国家级公益林植被覆盖呈现微小波动增加的趋势,空间上呈现出总体稳定、局部区域高植被覆盖和中等植被覆盖交替变化的时空特征;(2)2004～2018年间,四川省国家级公益林大部分区域植被覆盖是增加的,增长率在0～0.05的占多数,为54.43%,显著降低的区域仅占4.87%;(3)2004～2018年间,四川省国家级公益林NDVI值变异系数小于0.1的面积占81.74%,表明大部分区域植被覆盖是非常稳定的。     

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...     

天山北部地区植被覆盖的时空变化及趋势分析

根据1982—2006年GIMMS-NDVI数据,采用线性趋势法和Hurst指数法,对天山北部植被覆盖状况的时空变化、发展趋势进行分析。结果表明:天山北部地区整体植被覆盖度不高,山麓地带、河湖沿岸的绿洲农业区植被覆盖较好。研究时段内的植被覆盖有退化的趋势,且退化区域以绿洲边缘区及中低山区为主,主要农耕区在灌溉措施保障下,植被覆盖有改善的趋势。天山北部的植被覆盖变化具有持续性特点,持续增大区主要分布在绿洲农业区;持续减小区主要分布在中低山区;沙漠戈壁区无显著变化特征。     

盐城海岸带植被覆盖度时空变化及其与土地利用变迁响应研究

以2001年、2009年TM遥感影像为基本数据源,在RS和GIS技术支持下,运用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法获取植被覆盖度变化信息,采用人工目视解译和监督分类相结合提取土地利用信息,在分析了植被覆盖度和土地利用变化特征的基础上,将两者结合起来对其驱动力及其响应关系进行了分析。结果表明:近10年,盐城海岸带植被覆盖度整体有所提升,2001年研究区植被覆盖度呈现西南高东北低之势,中、高覆盖度占总面积的55.2%;2009年植被覆盖度相较2001年有明显变化,东北片区的植被覆盖度明显升高,西南部分地区有所下降。其中林地以中覆盖为主,占比30.72%,其他用地类型均以高植被覆盖度为主。分析发现,以湿地为主的土地利用变迁及人为干扰用地功能变化是其植被覆盖度变化的主要影响原因。     

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 ...