基于RS的安宁河上游植被覆盖时空变化研究

以TM和ETM+遥感影像为数据源,利用RS和GIS技术,提取和分析了1999—2010年安宁河上游植被覆盖度及其时空变化特征,并结合Aster DEM数据分析了不同海拔高度带和坡度带的植被覆盖分布及变化特征。研究结果表明,研究区植被覆盖状况总体较好,植被覆盖度fc≥0.5的区域面积占研究区总面积的比例达60%以上;研究区植被覆盖度总体呈增加趋势,Ⅰ级(fc≥0.7)、Ⅱ级(0.5≤fc0.7)和Ⅲ级(0.3≤fc0.5)植被覆盖度区域面积分别增加了1.24%、4.36%和2.28%,而Ⅳ级(0.1≤fc0.3)和Ⅴ级(fc0.1)植被覆盖度区域面积呈减少特征,分别减少了25.72%和12.28%;植被覆盖度较低的区域主要分布在海拔高度相对较低的地带,随着海拔高度的升高植被覆盖度呈现出先增加后减少的趋势,海拔高度低于3 000 m的地带植被覆盖变化较为明显,主要表现为低植被覆盖度向高植被覆盖度转化,其中海拔高度低于2 500 m的地带变化最为显著,海拔高度大于3 000 m的地带受人为活动影响小,植被覆盖变化相对较小;研究区植被覆盖度较高的区域主要分布在坡度相对较陡的地带,而植被覆盖度较低的区域主要分布在坡度相对较缓的地带,植被覆盖度变化较为明显的区域主要集中在坡度25°~45°的地带,其次是坡度0°~25°的地带;坡度45°以上的地带受人为活动影响小,植被覆盖变化不明显;受水热条件的影响,研究区植被覆盖度随坡向的变化特征呈现从大到小依次为阳坡(135°~225°)、半阳坡(45°~135°)、半阴坡(225°~315°)、阴坡(0°~45°,315°~360°),1999—2010年各坡向地带的植被覆盖度均有不同程度的提高,其中,阳坡提高幅度相对较大,阴坡提高幅度相对较小。     

基于TAVI的长汀县植被覆盖度时空变化研究

植被覆盖度(FVC)是指示生态环境状态的重要参数,开展区域FVC估算与分析对于科学决策具有重要意义。利用1988—2013年5个时期的Landsat系列遥感数据,引入地形调节植被指数TAVI来估算FVC,有效消除了阴坡和阳坡由于地形不同造成的差异。研究结果表明:长汀县植被覆盖情况总体良好,中高以上植被覆盖度区域占全县面积的65%以上,植被覆盖度较高区域主要分布在县域周边;中低以下植被覆盖度区域不到全县面积的15%,主要分布在中部沿汀江两岸的水土流失严重乡镇。1994年植被覆盖度最差,1988—1994年植被覆盖度降低幅度较大,在全县各乡镇都有分布,主要与1993—1994年冬季的严重霜冻有关;1994年后,植被覆盖度逐步提高,2003年以后,植被覆盖度增长较快,尤其是中部原水土流失严重乡镇的植被覆盖度显著改善。长汀县植被覆盖度的变化情况与地方政府对水土流失治理的投入强度密切相关,特别是2000年以来的高强度投入与治理,极大地改善了当地的植被覆盖状况。     

1995-2020年喀什市植被覆盖度时空动态变化研究

为了揭示和探讨喀什市植被覆盖度空间动态变化规律及驱动力因素.以Landsat系列卫星数据为数据源,基于归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型,运用ENVI 5.3和ArcGIS 10.3软件对喀什市植被覆盖度进行估算,研究1995-2020年植被覆盖度的时空变化格局.研究结果表明:①喀什市整体植被主要以高植被覆盖为主...     

基于RS与GIS的保定市植被覆盖度动态变化

以1991、2004和2015年3个时相的TM/OLI遥感影像为数据源,利用基于归一化植被指数（NDVI）的像元二分模型估算保定市植被覆盖度,对其进行等级划分,并分析其时空变化特征。结果表明,1991—2015年,保定市植被覆盖度整体呈现下降的趋势,且不同区域存在差异现象。低植被与中低植被覆盖区面积整体呈增加趋势,而高植被覆盖区面积呈降低趋势。在4个研究分区中,保定市主城区植被覆盖度下降最为明显,1991—2015年的25年间,植被覆盖率下降了12.76%,平均每年下降约0.5%。研究发现,城市开发与建设及其导致的农用地减少等是植被覆盖度变化的主要原因。      

基于遥感影像和NDVI阈值法的银川市植被覆盖度反演与监测

充分考虑由于大气、时间、土壤和树种组成、郁闭度等因素造成的干扰,通过对遥感影像进行精确的大气校正,运用混合像元法中的像元二分模型思想和归一化差值指数结合的NDVI阈值法模型,反演出多时相的区域内的植被覆盖度空间分布信息;最后将植被覆盖度进行分级,方便了定性比较分析区域内植被覆盖度的情况和变化,为监测提供了便利。以宁夏回族自治区银川市为研究区,采用了2002、2006和2010年的Landsat TM影像,结合区域内权威土地利用数据,对比分析出模型结果精度,最后从单时相和多时相两方面针对银川市进行了植被覆盖分析,并指出城市化建设和河流两方面对植物覆盖变化产生的影响。研究结果证明,在宁夏银川应用该模型是有效的。     

不同植被覆盖度下无人机多光谱遥感土壤含盐量反演

准确快速获取植被覆盖条件下农田土壤盐分信息,为土壤盐渍化治理提供依据。利用无人机遥感平台,获取2019年7、8、9月内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地的多光谱遥感图像以及取样点0~10cm、10~20cm、20~40cm、40~60cm深度处土壤含盐量,通过多光谱遥感图像计算得到光谱指数,选择归一化植被指数（NDVI-2）代入像元二分模型计算植被覆盖度,并划分为T1（裸土）、T2（低植被覆盖度）、T3（中植被覆盖度）、T4（高植被覆盖度）4个覆盖度等级;同时,对光谱指数进行全子集变量筛选,并利用偏最小二乘回归算法和极限学习机算法,构建不同覆盖度下各深度土壤含盐量反演模型。研究结果表明,裸土和高植被覆盖度下的反演模型精度高于低植被覆盖度和中植被覆盖度下的反演模型精度;对比PLSR和ELM 2种SSC反演模型精度,ELM模型的反演精度比PLSR模型高;覆盖度T1、T2、T3和T4的最佳反演深度分别为0~10cm、10~20cm、20~40cm、20~40cm。研究结果为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化提供了思路。     

黄河中下游伊洛河流域2002—2021年植被覆盖度时空变化及影响因素分析

【目的】探究黄河中下游伊洛河流域2002—2021年植被覆盖度的时空变化规律及影响因素。【方法】基于2002、2007、2011、2016、2021年Landsat卫星数据,结合像元二分模型提取该流域植被覆盖度,利用变异系数和线性回归分析揭示植被覆盖度的时空变化规律,从自然因素和人类活动因素2个方面分析流域植被覆盖度时空变化的影响因素。【结果】2002—2021年,流域西部、南部源头山区为高植被覆盖度地区,自西向东沿河道区域及中北部地区的植被覆盖度较低,东部为低植被覆盖度区域。流域高和较高覆盖度面积占比合计为65.29%,中等植被覆盖度占比为17.66%,较低、低覆盖度占比为17.05%。流域整体植被覆盖度较高,且呈先降低后升高的趋势。2002—2021年,植被覆盖度较为稳定的区域占比为44.14%,植被覆盖度有所改善的区域占比为32.25%,轻度退化区域占比为17.27%,明显退化区域占比为6.34%。自然因素对植被覆盖度的影响程度由高到低依次为高程、气温、降水和坡度。植被覆盖度随高程、降水和坡度的增加而增加,随温度的增加而降低。人类活动的正向影响大于负面影响,是导致植被覆盖度逐渐增...     

基于遥感的武汉植被覆盖动态变化研究

为了研究植被资源受人类活动影响程度及其动态变化趋势,根据陆地卫星1991年7月TM和2002年7月ETM+影像,通过对植被的光谱分析,结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译,计算归一化差异植被指数(NDVI),采取混合像元二分模型,生成植被覆盖度由低至高5级分类图像.结果显示:从1991-2002年武汉地区除极低覆盖度面积明显增加,其它覆盖度面积均有不同程度下降,中高覆盖度下降最为明显,全区中覆盖度以上面积比例由48.43%下降到38.07%.研究表明,区域主体由中高覆盖度演变为中覆盖度,引起这一植被覆盖度变化的主要驱动力为人口激增和经济高速发展.     

2000—2016年叶尔羌河中下游植被覆盖动态变化遥感分析

【目的】获取干旱区内陆河流域地表植被覆盖变化信息,探讨和揭示内陆干旱地区地表植被空间演变规律。【方法】以叶尔羌河流域2000—2016年Landsat系列遥感影像数据、水文和气象数据、社会经济数据为主要数据源,基于RS、GIS及GPS等技术,采用空间数据处理、信息提取解译、海量数据建库、图属一体化、数据仓库管理技术等方法,研究分析2000—2016年流域植被覆盖时空动态变化及驱动因素。【结果】①从时间方面看,2000—2016年研究区植被覆盖面积整体呈减少趋势,即由2000年的6 025.9 km~2减少至2016年的5 620.4 km~2,减少了405.5 km~2,年减少率为0.42%,其中,主要为低盖度植被向劣盖度植被转移,研究区植被覆盖趋于退化;②从空间方面看,研究区天然植被主要分布于B段(叶尔羌河与提孜那甫河汇合处至三河汇口处),以劣植被覆盖为主,2000—2016年植被覆盖度减少区域主要集中在A段(卡群以下至叶尔羌河与提孜那甫河汇合处),且减少的植被覆盖多为劣盖度。【结论】研究区生态水平退化主要因素可归结为平原区气温升高造成的蒸散发损失加大及绿洲水土资源开发利用挤占生态用水造成的地下水位下降。     

锡林郭勒草原植被覆盖度时空动态与影响因素分析

以MODIS地表辐射率数据对内蒙古自治区锡林郭勒草地进行研究,分析了2001—2013年生长季(4—10月份)草甸草原、典型草原、沙地草原和荒漠草原4种草地类型植被覆盖度(fv)的时空变化特征,用变异系数(C_v)衡量各类草原f_v的变化程度,并结合气象和放牧数据分析气候变化和人类活动(放牧)对草地f_v的影响。结果表明,在不同年份各类型草原f_v均表现为由东向西递减的规律,同类型草原年际间fv呈不显著波动变化。研究区多年f_v的Cv结果表明有78.66%地区属脆弱和很脆弱水平,其中典型草原和沙地草原属脆弱级别,而荒漠草原属很脆弱级别,只有草甸草原属稳定级别。降水量对f_v的影响较大,呈显著正相关关系;而温度对fv的影响较小,呈不显著负相关关系;牲畜养殖数量对f_v影响较大,锡林郭勒盟草原的适宜综合牲畜养殖数量为39只/km~2(以标准羊计)。     

中国区域植被对降水异常的时空响应特征

【目的】分析中国植被生长对降水异常的响应方式及其强度。【方法】基于1982―2015年GIMMS-NDVI和高分辨率栅格气候数据,采用二阶偏相关和时滞相关分析方法,研究了中国区域植被生长对降水异常响应的时空模式。【结果】①中国生长期植被NDVI呈显著的上升趋势,上升幅度为0.000 7/a,而降水年际间波动较大,整体趋势并不显著;②NDVI与降水异常的偏相关系数呈现显著的空间差异性,内蒙古中东部植被生长受降水异常的影响最为显著;③总体而言,植被生长对前1个月降水异常的响应最强烈,并且与超过3个月累积的降水异常相关性最强,而受同期降水异常的影响并不明显。【结论】降水变化对半干旱区植被生长活动影响最大;同时,不同植被类型的地区,植被对降水异常的响应模式存在显著差异,相比于灌木和草地,森林受降水异常的影响更小,且响应更迟缓。     

克里雅河流域植被覆盖垂直地带性分布与变化特征

植被作为自然生态系统的重要要素和环境组分,能够反应自然地域综合体在全球气候变化与人类活动影响下的时空特征变化,因此在探讨地表过程及全球变化研究中有着举足轻重的地位。以MODIS-NDVI时间序列数据和SRTM数据为基础,利用像元二分模型对干旱区内陆河[CD2]克里雅河流域2002-2013年的植被覆盖度进行了估算,分析了该流域植被覆盖度时空变化特征及其与地形、气象因子的相互关系。结果表明:克里雅河流域植被覆盖存在着明显的垂直地带性空间差异,其海拔3000~3500m范围的丘陵带平均植被覆盖度最大;过去12a来该流域植被覆盖度整体上呈减少趋势,其中上游高山带、中游冲积扇平原带和下游沙漠带植被覆盖逐渐退化,而低山丘陵带植被覆盖变化有上升趋势并逐渐改善;总体上,流域植被覆盖与气温变化呈负相关关系,而与降水变化表现出正相关。     

植被覆盖地表抗风蚀性能的测试与研究

为了定量评价净风吹蚀下植被覆盖地表的抗风蚀性能,利用移动式风蚀风洞对试验区地表进行原位测试.结果表明:不同风速下土壤风蚀量随植被盖度的增加呈指数规律减少,土壤防风蚀的植被盖度在30%以上较为显著;当风速为10m/s以上时,试验区的有效防风蚀植被盖度须达到40%以上,当风速为14～18m/s时,其有效植被盖度须达到60%～80%的水平.     

基于植被指数的锡林河流域生物量动态遥感估算

本研究以地面样方调查结合2000-2013年MODIS—NDVI数据,建立样方生物量和遥感数据的关系模型,反演锡林河流域产草量的时空分布。研究结果表明：建立的植被指数模型相关系数达到0.6以上,模型精度为80%,线性模型作为遥感估测应用可行;锡林河流域年平均产草量鲜重为1001kg/hm2,空间分布呈现东南高-西北低的空间分布规律;2000-2013年,产草量年际间变化大,变异系数为51.6%,产草量总体呈波动上升趋势。锡林河流域草原产草量的时空变化与主要气候因素（气温、降水）关系密切,特别是受降水量的时空变化影响更为显著。本研究结论可以为有效地保护和利用草地资源、合理配置载畜量和恢复草原生态环境提供有效的技术支持和保障。     

基于GIS平台的地下水埋深与植被盖度响应关系研究

由于我国北方地区多为干旱半干旱气候,降雨稀少、蒸发强烈、生态环境脆弱,因此地下水的水位埋深对区内的植被生态有着重要的影响。本次研究以ARCGIS空间分析技术为平台,以我国通辽地区为典型研究对象,在充分掌握区内地质、水文地质以及生态植被等条件的基础上,从区域尺度上定量分析了植被生长状况与地下水位埋深的相互关系。研究表明:在内蒙古通辽地区,适宜植被生长的最佳地下水埋深为2～2.4m,植被能够生长的地下水埋深范围是1.3～3.8m,不适宜植被生长的地下水埋深范围是3.8～7.5m,当地下水埋深大于7.5m时,地下水埋深与植被覆盖度相关度很小。     

基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法

基于开源飞控Pixhawk开发了一套集成稳定云台、位置与姿态系统(Position and orientation system,POS)数据采集模块的无人机多光谱遥感图像采集系统,同步采集520~920 nm范围内的红、绿和近红外波段信息。以冬小麦为例,分别在越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期进行飞行实验,飞行高度55 m,多光谱影像地面分辨率2.2 cm。采用监督分类与植被指数统计直方图相结合的方式,提出了一种田间尺度小麦覆盖度快速提取的方法,给出归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)及修正土壤调节植被指数(Modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI)对应的植被像元与土壤像元的分类阈值,分别为0.475 6、0.705 6和0.635 0。同时利用基于同步采集的地面分辨率可达0.8 cm的高清可见光遥感图像提取了相应时期的冬小麦覆盖度参考值。结果表明,基于无人机多光谱遥感技术及植被指数法可以较好地提取冬小麦越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期的植被覆盖度信息。与SAVI、MSAVI相比,基于NDVI分类阈值的提取效果最好,绝对误差最小。