近30年来东洞庭湖植被覆盖时空变化研究

洞庭湖湿地变化一直是湿地生态研究一项重要内容。本研究利用1989—2016年间6期的TM/ETM数据,结合气象、水位数据对东洞庭湖的植被覆盖度进行时空变化及关联分析,以期从长时间序列上揭示东洞庭植被覆盖变化的机理,为湿地植被保护提供重要的理论依据。结果表明:1)研究时段上,东洞庭湖的整体植被覆盖度存在降低的趋势,空间上,植被覆盖度等级围绕着水体呈现出由低到高的梯度差异。2)1989—2016年间,东洞庭湖的植被覆盖情况以退化为主,退化面积达到75.59%,且以轻度退化为主要类型;整体来说,研究区南边比北边退化程度高。3)研究区低、高植被覆盖区受水位变化的影响较大,与东洞庭湖特有的水文变化特征密切相关。     

基于Landsat的青神县植被覆盖动态变化分析

以Landsat TM/OLI系列遥感数据为基础,利用RS和GIS为技术手段提取NDVI值,通过像元二分模型得出青神县2009年、2013年、2018年三期的植被覆盖度分级图,并用转移矩阵和差值法分析其动态变化情况。结果表明:青神县植被覆盖总体良好,植被覆盖度以中高以上为主。2009—2013年该地区中高以上植被覆盖区占总面积的比例由71.73%降到62.69%,2018年有所改善,占总面积的67.77%,说明2009—2018年青神县植被覆盖度经历了先退化后改善的趋势,但整体发生了小幅度退化,退化面积比改善面积多出6.22 km~2,占总面积的1.6%。据分析,城区的扩张、基础设施的建设侵占了耕地和林地,是造成青神县植被覆盖度退化的主要原因。为促进区域生态环境的可持续发展,应进一步提升中心城区及周边的植被覆盖度。     

基于Landsat影像的北京市植被覆盖变化特征分析

以北京市为研究区,基于2000年Landsat 5TM和2010年Landsat 5TM遥感影像数据,利用像元二分模型对2000年至2010年北京市植被覆盖度及其动态变化进行定量分析。研究表明:2000年,北京市植被覆盖度主要为低植被覆盖、中等植被覆盖和中高植被覆盖;2010年,北京市植被覆盖度主要为中高植被覆盖和高植被覆盖。2000~2010年10年间,高植被覆盖和低植被覆盖区的变化程度最大,前者增加3066km2,约占北京市总面积的18.25%,后者减少2103.36km2,约占北京市总面积的12.52%,其余等级植被覆盖区域面积变化程度相对较小。2000年,低植被覆盖的面积最大,2010年,中高植被覆盖的面积最大。10年间,以中等植被覆盖→中高植被覆盖为最主要的转换类型,转换率达到45.501%。     

基于Landsat TM的太原市近20年热环境时空演变特征研究

由于全球变暖以及城镇化进程的加快,城市热环境不断变化,为更好地研究太原市热环境变化,运用GIS平台和ENVI软件,将太原市夏季Landsat卫星遥感数据通过温度反演法得到地表温度,研究太原市近20年夏季热环境时空演变特征。结果表明,1999—2018年,研究区地表温度在空间分布上存在明显差异性,1999—2014年太原市夏季年均温有所上升,高温区增加较快,热环境恶化,2014—2018年,年均温有所下降,高温区减少,热环境有所改善,太原市近20的热中心的迁移与城市发展中心具一致性,均是向城南转移。     

基于MODIS-NDVI的乐安湿地植被覆盖动态分析

乐安湿地作为长江上游生态屏障的重要组成部分,是大凉山生态建设的重点区域;也是高原湿地在海拔2 500 m^3 000 m典型生态系统。植被覆盖度(植被的垂直投影面积与单位面积之比)是反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和监测湿地生态环境方面发挥着重要的作用。本文利用2011-2015年的MODIS归一化植被指数数据,应用像元二分法估算了布托乐安湿地保护区的植被覆盖度及其变化趋势,分析了乐安湿地保护区内植被覆盖度变化,旨在为保护区生态环境评价及管理提供科学依据。研究表明乐安湿地保护区植被覆盖度状况良好,中度及其以上等级植被覆盖区占研究区比重较大,超过50%;5年间,保护区植被覆盖度总体上呈现稳定状态,但是不同等级,不同时段的植被覆盖变化趋势不同;植被覆盖度在空间上呈现以万吨山、四棵乡一线向两侧降低的总体趋势。与海拔3 500 m左右的若尔盖湿地相比,乐安湿地植被覆盖度分布主要受地形、水热条件限制,以及人为活动因素的影响。     

基于MODIS NDVI数据的粤港澳大湾区植被覆盖时空演变

为研究粤港澳大湾区的植被覆盖变化,采用2001—2020年的MODIS NDVI遥感数据,通过像元二分模型估算粤港澳大湾区的年最大植被覆盖度,运用一元线性回归、变异系数分析和R/S分析等方法,在像元尺度上探索植被覆盖度的时空演变规律,并预测其未来发展趋势。结果表明:1)大湾区植被覆盖度总体呈下降趋势(速率-0.023/10年);2)不同地域的植被覆盖在稳定性上差异显著,植被覆盖不显著变化区域占比69.18%,显著改善区域占比9.87%,显著退化区域占比20.95%;3)植被覆盖演变趋势整体以弱持续性序列为主,预测植被覆盖退化面积占比52.44%。基于研究结果提出对策建议,为我国国土空间生态规划、区域植被修复提供参考依据。     

基于MODIS数据的新宁县植被覆盖变化研究

利用NASA提供的逐月合成的新宁县2000—2009年MODIS-NDVI数据,配合气象台站资料,分析了县域NDVI季节时空变化特征及10年间新宁县植被覆盖的年际变化。研究表明:新宁县NDVI季节变化与植被的生物学特性、物候变化相一致,具有明显的季节性规律;在空间上具有明显的分异性,表现为东南、西南地区植被指数常年处于较高状态,季节变化不明显;中部地区植被覆盖中等偏低,年内变化居中;西北部山丘遍布,还有耕地和其他农业用地,人为因素较大,植被的季节变化最为明显。近10年新宁县植被总体呈稳定和改善状态,舜皇山自然保护区和万峰山自然保护区植被恢复明显,同时,由于县域境内不合理的开发利用,分散的植被退化现象依然存在。     

南四湖、东平湖与马踏湖湿地植被构成分析

对南四湖、东平湖及马踏湖的植被物种组成的分析表明:南四湖区域植物共有66科147属201种,东平湖区域植物共有30科50种59属,马踏湖区域植物共有18科33属34种;南四湖区域物种丰富度最高,马踏湖的物种丰富度最低;植物区系均以温带地理成分为主;植物主要以草本植物为主,其中大部分为多年生草本与1年生草本;南四湖与东平湖物种相似度最高,南四湖与马踏湖物种相似度最低。     

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     

基于Landsat8的若尔盖县沙化监测区NDVI植被覆盖变化特征分析

以若尔盖县第五次沙化监测图斑区为研究区,采用2013年、2015年、2017年3个年度10月初的Landsat?8影像提取NDVI,通过像元二分模型反演植被覆盖度(FC),再将NDVI和FC进行分级后,进行各级别的面积转移矩阵分析,同时也与沙化程度进行相关性分析.研究表明:(1)NDVI和FC从2013年、2015年、...     

基于多角度融合的CHRIS数据提取湿地植被的研究

[目的]利用多角度高光谱数据,分析不同角度下东洞庭湖湿地典型植被群落的光谱特征,确定多角度信息融合的最佳方法,并对融合影像进行湿地植被类型精细识别。[方法]使用CHRIS多角度高光谱数据,针对洞庭湖湿地植被的光谱特征,研究计算窄波段NDVI的最佳波段组合和角度,评价CHRIS 0°影像与NDVI的像素级融合方法,进而对洞庭湖地区湿地植被进行提取。[结果]计算NDVI的最佳红波段和近红外波段分别位于667.6 nm和926.95 nm,对应于CHRIS数据的第24波段和第55波段;选取HSV、Brovery、Gram-Schmidt和PCA 4种融合方法进行融合,发现PCA融合图像的光谱信息丢失最少、纹理细节更丰富,信息量最大;PCA融合影像的总体精度为81.36%,比单角度影像提高7.93%,Kappa系数提高0.097 6,且苔草的漏分误差和泥蒿的错分误差得到明显改善。[结论]基于NDVI的多角度信息融合是提高湿地植被识别精度的一种有效途径,多角度信息融合丰富了地物的信息量,提高地物识别精度。     

河北省近8年来地表植被覆盖变化趋势分析

通过近8年来河北省地表植被覆盖变化趋势分析,表明河北省地表植被覆盖整体得到改善的区域比植被覆盖退化的区域面积大,林地、耕地覆盖率有持续性增加的趋势,部分草地覆盖率有持续性减小的趋势,须采取相应措施以防草地退化。     

基于时序Landsat数据的浙江省竹林信息提取及时空演变

【目的】提取浙江省不同时期竹林分布信息,分析其时空演变规律,揭示竹林面积变化与土地利用格局之间的关系,为国家及至全球尺度长时间序列的竹林时空动态研究提供参考。【方法】以浙江省为研究区,基于2000、2004和2008年Landsat5 TM及2014年Landast8 OLI时间序列影像数据,首先,对不同时期的Landsat数据进行大气校正和几何校正,采用最大似然法提取土地利用和竹林时空分布信息;然后,利用变化幅度和动态度2个指标分析4个时期、3个时间段的竹林时空演变规律;最后,建立全省土地利用时空转移矩阵,揭示竹林时空动态与土地利用格局之间的关系。【结果】1)基于时序Landsat数据提取的浙江省竹林信息精度较高,分类精度达75%以上,使用者精度达91%以上,且分类统计面积与实际清查面积高度吻合,面积提取精度达96%以上; 2) 2000—2014年浙江省竹林面积变化幅度和年均变化率分别为16.55%和1.18%,在时空上呈逐渐增加趋势; 3)浙江省竹林面积由2000年占全省面积的7.33%增长到2014年的8.56%,其中针叶林、阔叶林和农田3种土地利用类型变化对竹林面积增加的贡献最大,贡献率分别为28.62%、37.23%和16.15%。【结论】基于Landsat时间序列数据能够高精度监测浙江省竹林资源动态变化,针叶林、阔叶林和农田等土地利用类型减少对竹林面积时空演变具有显著影响。     

基于MODIS数据的湖南省2001—2013年植被覆盖指数时空变化研究

以湖南省为研究区域,基于MODIS数据分析了长时间序列(2001—2013)该区域的植被指数变化特征,结果表明:(1)湖南省年均NDVI大部分在0.41~0.42之间,2005年年均NDVI最低为0.40。(2)湖南省植被指数增长趋势以改善为主占54.02%。(3)区域内大部分地区植被指数偏差小,说明该区域内植被指数离散度小。(4)预测未来湖南省NDVI以0~0.50的反持续性增长为主占94.4%。     

基于MODIS数据乌江流域植被覆盖变化与气候变化关系研究

分析乌江流域2001-2015年每年8月植被变化规律与气候间关系,得出植被覆盖时间和空间变化规律,为乌江流域生态保护提供参考依据,基于MOD13Q1,MODIS11 C3,TRMM3B43遥感数据产品,使用趋势分析法分析15年内NDVI变化趋势,简单相关分析、偏相关分析和复相关分析得出NDVI变化与气候变化关系,结果如下:15年中乌江流域NDVI整体呈上升趋势;NDVI变化与气温呈负相关,NDVI变化与降水呈正相关,降水对NDVI的促进作用高于气温的抑制作用;气温、降水对耕地影响最大,常绿针叶林次之;高程在1 000~2 000m的植被覆盖变化最大;沿江地带植被覆盖减少与乌江流域梯级开发有关;植被覆盖减少多在城市区。乌江流域降水驱动型植被占研究区27.75%,对气候响应较大的植被类型以耕地为主;非气温降水驱动型比例为72.25%,人类活动对乌江流域植被覆盖变化起主导作用。     

滇中高原楚雄州近17年植被覆盖时空演化特征分析

楚雄彝族自治州位于云贵高原西部、滇中高原的主体部位,地处红河与金沙江水系一级分水岭地带的生态敏感脆弱区,植被对于地区生态系统和生态环境保护具有重要意义。本文基于MODSI NDVI数据,结合最大值合成、趋势线分析和变异系数分析2001—2017年楚雄州NDVI的时空演化特征。研究结果表明:(1)时间特征上,近17年来楚雄州NDVI介于0.78～0.80波动,呈现上升趋势,增速为0.019/10 a,局部年份受干旱气候影响大。季节均值由高到低依次为秋季夏季冬季春季,遵循州内降雨量时间分布特征,年内月份间变化曲线呈单峰型,3月NDVI处于最低值,8月达到峰值;(2)水平空间上,州内NDVI值总体稳定,中等波动变化区占56.61%,低值区主要分布楚雄市辖区、北部元谋县及永仁县东南部。同时州内53.59%区域植被覆盖呈现轻度改善趋势,14.01%呈轻度退化趋势,24.52%变化不显著;(3)垂直空间上,NDVI在高程上呈先减少后增加再减少趋势,NDVI在海拔1 070～1 210 m落到最小值,于海拔2 700 m处达到最大值,海拔2 550～3 200 m地区为区内植被覆盖最好部位。总之,滇中高原楚雄州植被NDVI时空变化特征明显,其结果能够为区域植被变化和生态环境保护提供借鉴。     

基于MODIS-NDVI的中老缅交界区近16年植被覆盖时空变化特征

【目的】探讨中国、老挝、缅甸三国交界区2000—2015年植被覆盖的时空分异和演化趋势,为区内植被的科学管理和有效保护提供参考。【方法】基于中老缅交界区近16年MODIS-NDVI时序数据,借助3S技术以及均值、趋势、变异系数、Hurst指数等统计学相关方法,从多层次多角度探究区内植被覆盖的时空格局、演化规律、空间变异、可持续性及未来演化趋势等特征。【结果】NDVI年均最大值和最小值分别出现在2013(0.7794)和2002年(0.7259),整体呈增加趋势,增速表现为每10年增加1.05%;NDVI月均值以3和9月为折点,呈“S”形变化特征,其值为0.6986~0.8316,并呈上升趋势,月均增长率为0.50%;区内植被覆盖率较高,16年NDVI均值大于0.6的高植被覆盖区占比97.45%,多集中于热带雨林连片分布的山区,低于0.6的区域仅占2.55%,以各国境内主要城市中心及其外围、山区大面积裸地和澜沧江-湄公河流域沿线等区域为主;区内NDVI随海拔增加表现出持续降低趋势,高值区(NDVI≥0.6)多集中于1500m以下的中低海拔地区;2000—2015年,NDVI时间序列呈改善、退化和不变等变化趋势的区域分别占54.06%、15.62%和30.32%,其变异系数为0.0244~0.4688,空间分布上表现为较低波动变化区域>低波动变化区域>中波动变化区域>较高波动变化区域>高波动变化区域,低波动和较低波动变化区域占比合计78.49%;NDVI时间序列呈退化区域与呈高波动变化区域具有较明显的空间一致性,多集中于城镇、交通要道等建设用地以及山区大面积裸地等地区;未来,区内植被覆盖将延续过去16年变化趋势的区域占57.15%,与过去16年变化趋势相反的区域占41.09%;结合空间变化趋势特征,发现研究区未来将有39.63%、29.83%和28.98%的区域植被覆盖分别向良性、不变和恶性方向发展,1.56%的区域发展趋势不确定。【结论】中老缅交界区植被覆盖整体较好,16年来,区内植被覆盖随时间(年际、月际)变化幅度较小,并在此基础上整体呈现增加趋势,植被发展前景良好;然而,以建设用地和裸地为主的部分区域,其植被覆盖未来将出现退化趋势。区内各国应合理规划经济发展,节约、集约利用土地资源,并因地制宜地开展植树造林、退耕还林还草等生态修复工作,以促进区域生态环境的良性发展。     

基于Landsat数据的横山区植被指数变化研究

基于Landsat数据,反演榆林市横山区1993和2019年归一化植被指数(NDVI)数据,并利用差值法分析了研究区NDVI的时空变化特征.结果表明:横山区1993和2019年NDVI均值分别为0.38和0.44.其中小于0.2的区域明显减少,0.2～0.4的区域占比降低,0.4～0.6的区域的比例明显增多,大于0.6...     

基于时序NDVI数据的洞庭湖区湿地植被类型信息提取

洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对湿地植被信息进行提取。研究结果表明,该方法能够有效提取研究区湿地植被类型,总体分类精度与Kappa系数分别为91.52%与0.85,较单时相Landsat8 OLI光谱影像总体分类精度与Kappa系数分别提高了4.16%和0.03。苔草沼泽、芦苇沼泽、杨树林沼泽和水稻田几种湿地植被的分类精度提高较为明显,用户精度分别提高了2.35%,0.67%,10.47%和4.75%,生产者精度则分别提高了3.57%,2.31%,10.11%和6.21%。研究结果可为阴雨天气较多的南方地区的湿地信息提取提供有效的技术和方法。     

基于Landsat 8影像的西双版纳森林覆盖信息提取研究

以Landsat 8影像为数据源,在综合分析典型地物光谱、纹理和空间分布等特征的基础上,利用归一化湿度指数(NDMI)、纹理、地形等多源数据,构建了基于决策树规则的西双版纳森林覆盖信息提取模型。验证结果表明,该模型的总体精度达99.08%,与传统的监督分类相比(96.08%)提高了3个百分点。