基于NDVI的黄土丘陵沟壑区退耕还林还草监测及效果评价——以定西市安定区为例

植被盖度是评估生态环境的一个重要参数,为了对黄土丘陵地区退耕还林还草效果进行监测与评价,研究通过归一化植被指数(NDVI)遥感估算安定区2001年和2004年植被盖度变化.通过分析得出:2001～2004年安定区整体植被盖度有所增加,尤其是退耕还林还草的区域,低盖度植被类型面积大大减少,植被盖度＜60﹪的类型面积共减小了967.5 hm2,而高植被盖度面积增加.通过坡度与植被指数空间叠加分析发现,坡度对植被盖度较高区域的影响较小,对于植被盖度较低的区域影响较大.对于低植被盖度区域来说,坡度小则植被恢复快,坡度大则恢复较慢.     

基于遥感和GIS技术的青海湖北岸植被覆盖动态变化监测

利用两个时相的TM和ETM数据,分别提取了青海湖流域的植被指数,根据植被指数转化模型,通过植被指数计算植被覆盖度。将植被覆盖度划分为4个不同的盖度等级,根据盖度级的空间分布特征,比较分析了试验区植被覆盖变化情况,分析引起植被覆盖变化的因素,为青海湖流域生态环境保护提供参考依据。     

基于TM影像的代县植被覆盖度动态变化监测

以ERDASIMAGINE系统为操作平台,利用忻州市代县地区2000年和2007年两期TM卫星影像数据,通过对遥感图的几何校正,图像融合,监督分类等处理,对区域植被覆盖状况进行了提取和分析。结果表明：2007年低程度植被覆盖比2000年减少了6834．3hm2,中程度植被覆盖增加了2777．2hm2,高程度植被覆盖增加了4050．8hm2;人类活动和自然因素的变化均是代县地区植被覆盖变化的主要原因。研究表明,利用TM影像并结合erdas计算归一化植被指数NDVI,从而提取植被覆盖度的方法,可以快速准确地对区域植被生长状况进行动态监测。     

几种植被指数探测低盖度植被能力的研究

以京津源风沙治理区延庆县为例,利用2002年ETM+数据,对NDVI、RDVI、SAVI和MSAVI四种植被指数探测低盖度植被的能力进行了对比研究。并以NDVI为基础,采用混合像元分解模型,反演出基础盖度,分别建立不同VI与植被覆盖度的相关模型。通过分析不同VI随植被覆盖度增加的反映速率变化及不同覆盖条件下不同VI的取值范围的变化发现,NDVI在各盖度段数值都比较大,对低盖度植被反映最敏感,探测低密度绿色植被的能力最强,MSAVI次之,RDVI和SAVI探测低盖度植被的能力则较差。     

矿区植被覆盖度时空变化遥感监测研究——以广东省大宝山矿区为例

以广东省大宝山矿区为研究对象,结合研究区2005—2019年Landsat TM/ETM/OLI多时相遥感数据,采用归一化植被指数算法和地统计空间分析方法,对研究区2005—2019年植被覆盖度时空变化特征进行系统分析。结果表明,近15年大宝山矿区不同等级植被覆盖度变化时空差异显著,其中2005年总体植被覆盖度最高,中等及以上植被覆盖度区域面积为24.84 km²,占比为78.13%;2019年中等及以上植被覆盖度区域面积达到最小值,仅为20.77 km²,占比65.34%。整体来看,中等以下植被覆盖度区域面积呈现增加态势,中等及以上植被覆盖度面积逐渐减小,一定程度上表明矿区总体生态环境质量状况有所下降。     

呼图壁县NDVI变化与气候因子的响应

利用2010~2014年Landsat 8数据,通过差值和相关性分析法,对呼图壁县植被指数(NDVI)的时空演变进行分析,并对NDVI与气候因子相应的敏感性进行分析。结果表明,呼图壁县植被覆盖变化呈现明显的空间差异,植被指数有明显的地域特征,中部平原地区的NDVI最大,植被覆盖度明显较高,主要分布在林地、农田;南部的高山、丘陵及北部荒漠地区的NDVI较低,植被覆盖度也较低;呼图壁县具有明显的季节性NDVI变化,NDVI增加最快在夏季和秋季,而冬季增长缓慢,且NDVI对气候因子(降水、气温)响应存在时滞性;呼图壁县植被覆盖NDVI与降水和气温呈极显著相关关系,相关系数分别为0.843 1、0.870 2;复杂地形对植被指数有影响,农田耕作区的NDVI变化更大程度上体现了人类活动对植被指数的影响。随着人口增加、城市化进程加快、城乡建设侵占大量土地,会减少植被覆盖的面积,影响植被指数的分布。     

宁东煤矿基地采煤沉陷区植被动态变化研究

宁东煤炭基地经过长期大规模煤炭开采造成大面积植被损毁,产生一系列生态环境问题。以韦州矿区为例,基于11期Landsat影像,应用归一化植被指数（NDVI）、植被覆盖度（FVC）及一元线性回归分析方法,探讨了煤炭开发对生态的影响及时空表征,为生态治理和生态安全保障提供理论支持和技术支撑。结果表明,韦州矿区近11 a间NDVI年均值总体呈现上升趋势,大部分区域以低植被覆盖度为主。在2007-2017年期间韦州矿区大部分区域植被均得到了中度和轻微改善,植被改善的区域面积占全区面积的95.27%,退化区域仅为0.25%。而在2013-2017年大部分区域植被覆盖度基本保持不变,植被改善面积比为13.44%,退化面积比为11.69%。韦二矿区重度损毁区植被退化程度要大于中度和轻度损毁区,植被退化区域所占面积比依次为18.56%、12.85%、6.64%,表明采煤沉陷在一定程度上对矿区生态环境造成了一定的破坏,影响着植被生长。     

基于ERDAS的矿区植被覆盖度遥感信息提取研究 ———以陕西省榆林市神府煤矿区为例

准确、快速地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点。通过利用 榆林市神 府矿区1986、1993、2000、2006年四景同期TM影像数据,使用ERDAS软件首先提取植被指 数 （NDVI）,根据像元二分法利用ERDAS的建模工具Spatial Modeler计算出矿区的植被覆 盖度,利 用非监督分类方法对矿区的植被覆盖度进行分类、赋色,最后得出矿区1986～2006年的 植被覆盖 度分类图,定量的说明了矿区20 a年间的植被覆盖变化情况:植被覆盖度整体提高,在局 部矿区则 有所降低。     

宁夏农牧交错区植被覆盖时空变化及成因分析

厘清人类活动和气候变化对宁夏农牧交错区植被覆盖度变化的共同影响对指导宁夏农牧交错区植被恢复具有重要的现实意义。基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以宁夏农牧交错区1990-2020年陆地卫星地表反射率数据为基础,采用像元二分模型估算区域植被覆盖度并分析其时空变化规律,通过计算累积植被覆盖度的斜率变化率和残差分析确定人类活动对植被覆盖度的影响,运用相关分析法明确气候因素与植被覆盖度的相关性。结果表明,1)1990-2020年研究区年均植被覆盖度增加,增速为0.58%/a(P<0.05)。其中,1990-2000年年均植被覆盖度无显著变化(P>0.05),2000-2020年年均植被覆盖度显著增加(P<0.05),增速达到1.04%/a。2)空间上,研究区年均植被覆盖度由北向南逐渐递增,植被覆盖度恢复的区域面积大于退化面积,城镇的建城区是植被覆盖度显著降低的主要区域。3)人类活动是研究区植被覆盖度增加的主要影响因素,气象因素次之;气象因素中降雨量对植被覆盖度变化起主要作用。     

基于RS和GIS的雅安市植被覆盖度与地形因子相关分析

以雅安市为研究区,以2001、2009和2016年相同时像的Landsat遥感影像为数据源,采用基于植被指数的像元二分法分别计算雅安市的植被覆盖度,并且结合DEM数据,分析不同海拔带、坡度带和坡向的植被覆盖分布及变化特征。结果表明,雅安市植被覆盖度2001—2016年不断递增;在海拔0～3 000 m区域植被覆盖度较高,在海拔>3 000 m地区,植被覆盖度依次降低。研究区植被覆盖度具有明显的坡度分宜特征,总体上呈现出随坡度的增加植被覆盖度先增加后减少的特征。研究区域总体来看阴坡、半阴坡、阳坡、半阳坡4个坡相植被覆盖度差异不显著,阴坡植被覆盖度较高。     

基于多时相遥感的露天铁矿及其周边植被动态变化特征分析

以新疆某铁矿及其周边区域作为研究对象,运用2007—2016年多时相TM/ETM+、OLI影像,分析铁矿及其周边区域植被覆盖度指数(fractional vegetation cover, FVC)及植被生长状况指数(vegetation condition index, VCI),评价研究区植被覆盖度、植被生长状况时空变化特征及铁矿开采对周边环境的影响,为矿区环境治理提供决策支持。结果表明,FVC及VCI指数能够较好地反映出研究区植被覆盖度及植被生长状况等级不高且铁矿区域几乎无植被生长的实际状况,为研究区生态风险防范提供理论支持。2007—2016年,研究区整体植被覆盖度及植被生长状况呈波动上升趋势,较低植被覆盖度等级和植被生长状况较差等级同时向较好等级发展。FVC及VCI较高等级主要分布在南坡及西南坡。但铁矿面积逐年增大,铁矿开采对其所在区域及周边区域造成了严重的植被退化和生态破坏,极易导致水土流失及山体滑坡等灾害的发生,应及时采取防控措施。     

基于层次分析法的鹤岗市煤矿区生态脆弱性评价

结合国内外煤矿区生态脆弱性相关理论,借助3S技术,以鹤岗市煤矿区为例,从环境暴露性、敏感性和适应性3个属性出发,基于层次分析法和专家咨询法构建鹤岗市煤矿区生态脆弱性模型及评价指标体系。结果显示,煤矿区生态脆弱性影响因素中适应性影响力大于环境暴露性和敏感性,说明生态环境受外界干扰影响大;10个影响因子指标中植被覆盖率权重最大即影响力显著,耕地面积比例次之。减少人类干扰,提高植被覆盖率和耕地面积比例是煤矿区生态建设的最佳选择,也是经济可持续发展的根本。     

LFA方法在晋东采煤区景观结构及功能评价中的应用

煤炭开采区植被退化监测和植被恢复的效果评价较少从景观角度进行,然而对开采区进行景观尺度的研究,有助于了解植被的空间分布规律。本文以晋东(阳泉南庄煤矿)采煤作业区为干扰源,按照扇形取样,依距离设置800、1500、2100、2800、3500和4200m 6条等距线。采用LFA方法,沿垂直于等高线的方向,布设5条长度为100m的样线,通过对斑块数量、单位长度上斑块宽度、单位长度上斑块间平均距离和大小的测量,计算斑块面积指数和景观结构指数;对样线周围土壤进行地表土壤健康评价,评价指标包括地表盖度(降雨溅蚀保护)、多年生植被覆盖度、枯落物状况、隐花植被盖度4项植被层指标以及结皮破碎性、土壤侵蚀程度、沉积物、地表粗糙度、地表特征、土壤崩解系数、土壤质地7项土壤理化性质指标。通过研究揭示煤炭开采对当地景观结构与功能的影响距离及机理。结果表明:随着距煤炭开采区距离的增加,煤炭开采对土壤总孔隙度、土壤饱和含水量的影响削弱,进而造成了土壤稳定性指数、土壤渗透性指数、养分循环指数的同步上升。随着距离的增加,LFA相关的各项指标均呈现由慢速增加至快速增加再到逐步维持的趋势。景观功能向着有利于水分、养分保蓄的方向发展。当煤炭开采强度为320万t/a时,自然保护区及城市规划建设应保证最小生态安全距离为4370m。      

基于CASA模型的神东矿区植被NPP变化研究

通过改进的CASA模型对神东矿区植被NPP(植被净初级生产力)进行估算,研究该矿区整体植被变化。分析了大柳塔、补连塔、榆家梁等3个矿井植被变化情况;并对矿区采区与非采区的植被生长状况进行对比研究;采用差值法,定量地确定矿井所在地自然地貌因素和采矿活动因素对植被NPP的影响并研究其影响程度。结果表明,不同空间尺度下神东矿区植被NPP和各个矿井地区植被生长状况均出现恶化的趋势,各个矿井恶化程度不同。不同地貌单元的矿区开采对植被NPP影响程度不同。不同矿井的不同植被类型受自然地貌和人为煤炭开采的影响各不相同。     

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.     

藏北申扎县植被退化的遥感分析

为了监测和分析申扎县草地退化的空间特征及其退化趋势,利用两个时相的遥感数据,分别提取申扎县的植被指数,根据植被指数转化模型,计算植被覆盖度,按植被覆盖度将植被划分为4个不同退化等级,并分析了申扎县植被退化的时空变化特征。结果表明:1989-2009年申扎县植被覆盖发生了很大的变化,总体变化趋势是植被退化面积不断增加,中度、重度退化面积在总退化面积中所占比例呈增加趋势。1989年植被退化以中东部地区最严重,2009年申扎县的北部植被退化最严重。     

基于TM卫星影像数据的北京市植被变化及其原因分析

植被覆盖变化是全球变化研究的重要内容之一,由于NDVI与植被的分布密度呈线性相关,是指示大尺度植被覆盖的良好指标,因此在宏观植被盖度的估算中常被应用.利用1987年9月26日和2009年9月22日的Landsat TM卫星影像,以NDVI为桥梁,分别计算了北京市域的植被盖度和大于0.1的NDVI差值指数,北京市域与不同生态区域两个尺度对其植被变化情况进行了量化分析,结果表明,2009年与1987年相比,北京市极低覆盖度、中覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,其所占全市土地面积的比例从1987年到2009年分别降低了5.15％和0.54％和0.03％;而低覆盖度和极高覆盖度植被的面积比例则分别增加了5.71％和0.01％.大于0.1的植被差值指数统计结果显示,全市域植被质量以改善为主,全市植被发生改善变化的土地面积共919302.3 hm2,其中发生轻微改善的比例为28.31％,中度改善的为41.33％,极度改善的面积为30.36％;全市植被发生退化变化的面积326931.12 hm2,其中发生中度退化、轻微退化和极度退化的面积分别占到了退化变化土地面积的41.98％、43.20％和14.82％.从不同区域的植被差值指数看,植被发生退化变化最明显的区域为燕山山区北部、五环以内和五至六环间区域,这几个区域退化变化的植被面积占相应区域的面积比例分别达到了30.25％、58.17％和47.38％,而且均以严重退化与中度退化为主,两者合计的面积比例分别为15.79％、44.72％和34.19％.而发生退化变化面积比例最小的区域为太行山区和延庆盆地,其退化面积占该区域植被面积的比例分别为13.35％和17.02％,且退化程度均以轻微退化和中度退化为主,其面积比例介于5％-8％之间.从植被变化的驱动力看,目前还看不出北京这种植被变化结果与气候变化之间的直接关联.北京市植被变化的驱动力主要还是人为因素.这包括了区域性的大环境绿化生态工程建设(包括山区与平原区),城市绿化市政工程建设、平原区农业结构调整、新农村生态环境建设,以及由于降水而导致的山区河岸带变化等.其中河流水面变化对河岸带植被变化的影响范围在多年平均水面线外0-150 m范围内,0-100 m范围为受影响较大的区域.     

基于长时间序列叶面积指数的内蒙古农牧交错区植被景观格局分析

采用叶面积指数数据,通过植被等级划分、转移矩阵及景观指数分析,对内蒙古农牧交错区植被覆盖动态变化和景观格局进行分析。结果表明:1）植被覆盖等级空间分布的主要特点为东部由覆盖度等级比较高的中度、中高度、高度植被所覆盖,西部由覆盖度比较低的无植被、低度、中度植被覆盖。2）1983-2019年无植被、低度、中度植被覆盖区域面积在持续减少,中高度、高度植被覆盖区域面积在不断扩大,植被转移的方向主要由低覆盖区向高覆盖区转化,植被得到很好的恢复。3）从植被景观格局角度来看,研究区植被景观破碎化、复杂度程度逐渐变小。不同覆盖等级植被逐渐混杂、聚合。中高度及高度覆盖景观优势度明显提高,植被格局向趋于稳定的方向发展。4）气候因子和人类活动对研究区植被的恢复起到了很大的促进作用,但相比较而言,人类活动的作用更大。