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.     

基于NDVI的云南省临沧市植被覆盖分析

该文选取云南省临沧市为研究区域,利用2001—2015年MODIS中国植被指数合成产品Tiff遥感影像对临沧市植被覆盖进行分析。研究通过arcgis软件对遥感图像进行分析统计,汇总得研究区内15年各月的植被归一化指数,并对植被归一化指数的月、季和年变化进行分析,得出临沧市植被覆盖的变化趋势。而后,通过对比研究区数字高程影像与夜间灯光指数探索出临沧市植被分布存在的区域分布特征。同时,通过对行政区分区统计得出临沧市各区县植被归一化指数值,并结合其产业与社会状况进行分析。      

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...     

基于遥感的疏勒县植被覆盖时空变化研究

[目的]评价疏勒县生态环境质量及生态环境演变过程.[方法]基于Landsat遥感影像数据,利用归一化植被指数NDVI、像元二分模型、中心迁移模型等方法分析了 1996-2017年疏勒县植被覆盖时空演化.[结果]①疏勒县植被覆盖分布总体以高植被覆盖为主成大面积片状分布,中、低植被覆盖主要以盖孜河和克孜河为轴线,相对围绕高...     

延安市退耕过程植被覆盖度变化及其影响因子分析

基于像元二分模型,利用2000—2012年的MODIS植被指数资料分析了延安市退耕还林过程中植被覆盖度的变化及影响因子。研究结果表明,2000—2012年延安市植被覆盖度呈极显著增长趋势,由43.4%增加到66.8%,增幅达53.9%。延安市各区县的植被覆盖度在波动中均呈现增长趋势,增幅较大的为子长县、延川县和延长县,分别为212.8%、134.2%和127.8%,增幅较小的为黄龙县和黄陵县,分别为28.9%和29.2%。植被覆盖状况总体呈现稳定的改善状态,改善极显著和显著的县区面积占研究区总面积的74.04%,改善不明显的县区面积占研究区总面积的23.91%,退化显著和极显著的县区面积仅占研究区总面积的2.05%。研究区高覆盖度植被和中覆盖度植被面积增加,低覆盖度植被面积减少,退耕初期由大到小表现为:低覆盖度植被面积、高覆盖度植被面积、中覆盖度植被面积,退耕后期由大到小分别为:高覆盖度植被面积、中覆盖度植被面积、低覆盖度植被面积,表明该区域植被覆盖度结构转好。植被覆盖度变化受6—8月份的降水量影响不大,相关性较低,但和累计退耕还林面积有较强的正相关性。说明退耕还林工程的实施增加了地面植被覆盖度,改善了植被覆盖的结构,植物应对环境变化的能力越来越强,降水量的年际变化对植被覆盖度造成的影响越来越小。     

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。     

园地植被覆盖度的无人机遥感监测研究

设计构建了基于无人直升机平台的遥感系统,以北京地区园地的板栗为研究对象,对其主要生育期进行监测。基于植被、土壤自身光谱特征差异,提出了一种无人机遥感影像植被覆盖度快速计算方法,利用多时相无人机遥感影像实现了板栗植被覆盖度年变化监测。采用计算机模拟的方式构建模拟场景,对板栗植被覆盖度统计尺度特征进行分析,进一步验证了无人机遥感影像植被覆盖度计算结果的有效性。     

2000—2013年关中地区耕地复种指数遥感动态监测

为了了解陕西关中地区2000—2013年耕地复种的时空变化特征,以250m 16d最大值合成的MODIS NDVI影像为数据源,使用Savitzky-Golay迭代滤波技术重构了农作物NDVI曲线,应用二次差分法结合作物物候历,提取了14a的复种指数。结果表明：关中地区复种指数空间上以西安市区为中心呈辐射状递减,一年两熟制耕地主要分布于海拔600m以下的渭河阶地,其他地区主要实行一年一熟制;2000—2013年总体呈下降趋势,从2000年的156.4%下降到2013年的130%,在2005年前后,降幅分别为2%和15.7%,城镇化进程和经济型农业的推进是影响复种指数下降的主要因素;与统计资料相比,地市级尺度上平均相对误差为0.3%~15.1%。像元尺度上验证精度达到93.7%,研究结果能够为区域农业决策提供可靠的数据基础。     

柔性植被与刚性植被覆盖下坡面流阻力特性研究

主要讨论植被覆盖下的坡面流水力学特征,特别是阻力特征,并比较柔性植被和刚性植被对阻力影响的不同之处,系统地研究了坡面流阻力系数与单宽流量、雷诺数、覆盖度、坡度的关系。研究结果表明:柔性植被覆盖下的坡面流阻力系数随单宽流量变化不显著,但随着坡度的增大,阻力系数是减小的,大坡度小覆盖度下的坡面流阻力系数和雷诺数呈现负相关关系,同时植被覆盖度越大坡面流阻力系数也越大。而刚性植被覆盖下的坡面流阻力系数和坡面单宽流量呈现良好的正向幂函数关系,同雷诺数、植被覆盖度也都有明显的正比关系,同坡度的变化关系和柔性植被覆盖相似,并且刚性植被覆盖下的阻力系数在同等其他条件下明显大于柔性植被覆盖下的阻力系数。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。