基于MODIS的眉山市植被指数变化及其原因分析

利用2000—2015年每年8月份的MODIS卫星影像数据,计算眉山市同期的归一化植被指数(NDVI),并根据降水和气温的相对一致性选取2000年和2014年两个典型年份,以其NDVI为基础反演植被覆盖度,通过差值植被指数的差值分级,量化分析眉山市2000—2015年的植被状况,结果表明:眉山市NDVI均值从2000年的0.773 8增加到了2015年的0.810 7,6区县除东坡区之外NDVI均值均呈升高趋势;2014年与2000年相比,全市低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度植被区域面积分别降低了7%、3%和14.44%,高覆盖度植被区域面积增加了17.53%;不同区县之间植被覆盖度变化主要集中在中高覆盖度和高覆盖度两个等级。以NDVI为基础分析了植被的时间变化特点,并利用2000年和2014年8月份的NDVI植被梯度与差值植被指数从全市及各区县两个尺度进行讨论分析,结果表明:全市植被改善区域面积超出退化区域面积6 525 hm~2,彭山县、仁寿县和青神县植被以改善为主,改善区域面积分别超出植被退化区域面积11.01%、7.66%和4.05%;洪雅县、东坡区和丹棱县植被以退化为主,退化区域面积分别高出植被改善区域面积11.58%、3.33%和0.77%;生态退化区域主要集中在山地区、水域区以及道路沿线。     

甘肃省NDVI时空演变特征及其与区域气候的响应

利用2001—2015年的MODIS-NDVI遥感数据,基于ENVI和Arc GIS空间分析技术定量探讨甘肃省的植被覆盖在研究期内的时空变化特征。按自然地理区域将甘肃省分为3个部分,与同期的气温、降水数据相结合,研究植被覆盖变化与区域气候之间的响应关系。结果表明:1)2001—2015年间,甘肃省整体植被覆盖以每年0.004 1的速率呈上升趋势,表明在研究期内甘肃省的植被覆盖有所改善,但在空间上存在明显的差异性;2)2001—2015年甘肃省的年降水量呈下降趋势,年平均气温呈上升趋势,但变化速率都较低,表明研究期内甘肃省的干热化趋势有所缓和:3)植被覆盖与降水呈正相关,与温度呈现负相关,在区域尺度上降水对植被覆盖影响要大于温度。     

基于MODIS的南四湖植被覆盖变化的时空特征研究

湿地植被的时空变化研究是陆地生态系统对全球变化响应研究的重要内容之一。利用2000—2015年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)16天合成的植被指数数据(NDVI和EVI)作为植被覆盖的指标,采用基于像元的线性趋势分析和稳定性分析方法研究了南四湖湿地植被覆盖的时空演变和稳定性格局特征,并结合气象数据和相关资料分析了控制植被覆盖变化的主要因素。结果表明:1)南四湖湿地植被覆盖度受景观格局控制,呈现由湖岸向湖心减小的带状分布特征。2)南四湖植被覆盖变化具有阶段性特征。2000—2003年生长季植被覆盖度处于较高水平,2004—2006年处于较低水平,之后波动变化;植被覆盖年内变化呈双峰特征,尤其在下级湖。3)湿地的水陆交错地带植被覆盖下降趋势明显,植被指数平均每10年减少0.1~0.3,其他区域植被覆盖略有上升。4)植被覆盖的稳定度亦呈现以湖心为中心的环带状特征,由湖心到湖岸植被的稳定性逐渐增高。5)植被覆盖度的变化与区域降水导致的湖泊水位变化关系密切。除去极端降水的2003年,年降水量与湿地植被指数呈显著负相关关系(P<0.05),相关系数分别为-0.60(NDVI)和-0.66(EVI)。作为南水北调东线工程重要的水利枢纽,南四湖频繁的水文调蓄必然影响湿地植被覆盖格局,进而影响南四湖湿地生态过程及生态功能,需引起管理者的重视。     

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。     

西北干旱区植被覆盖时空动态特征

用MODIS NDVI数据2000—2015年的归一化植被指数产品,运用变异系数、Theil-Sen median趋势分析耦合Mann-Kendall检验和Hurst指数法,探讨了中国西北干旱区植被覆盖的时空变化特征及未来趋势的预测。研究表明:1)2000—2015年全区植被覆盖的空间异质性较强,有植被覆盖的区域占总面积的35.59%,无植被覆盖的区域占64.41%。受降水的影响,植被覆盖整体呈东南高西北低、山区高平原低的特点;受河流和人工灌溉的影响,绿洲区水热组合条件好,其植被覆盖高于荒漠区。2)近16年全区植被覆盖波动变化不明显,各亚区的波动普遍较低,变异系数小于0.10的比例均超过总面积的1/2。3)16年间全区植被覆盖总体有增长趋势,变化率为0.006/10a。基于像元尺度的分析也表明全区植被覆盖以增长趋势为主,各亚区中河西走廊的增长面积最多,北疆的增长面积最少,均超过1/2。4)全区NDVI的Hurst指数均值为0.73,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为86.25%,未来全区植被覆盖的变化趋势以持续性增加为主,其中13.46%区域的未来趋势无法确定。各亚区呈不同程度的增加趋势,河西走廊的增加趋势最明显,北疆的增加趋势相对较弱。     

浑善达克沙地2000—2018年NDVI时空变化及其驱动因素分析

基于MODIS和气象数据,对浑善达克沙地2000—2018年植被NDVI时空变化及其驱动因素进行分析。结果表明:(1)19 a间植被NDVI总体呈现上升趋势,年均值为0.35,上升幅度为0.057/10 a;在空间分布上,苏尼特右旗、苏尼特左旗东部和克什克腾旗和锡林浩特市部分区域植被有退化趋势,阿巴嘎旗、正蓝旗、正镶白旗的大部分区域植被呈增加的趋势,植被NDVI改善区域面积占总面积的58.42%,退化面积占总面积的17.95%。(2)浑善达克沙地年均降水量在127.6~348.6 mm之间,浑善达克沙地NDVI与降水的偏相关系数在-0.88~0.94,正相关性达到97.59%;NDVI与气温的偏相关系数在-0.81~0.88,正相关区域占总体的68.96%,负相关区域占总体的31.04%,整体而言降水是研究区NDVI变化的主要影响因素。     

1982—2020年毛乌素沙地植被对气候变化的响应

毛乌素沙地属于我国北方农牧交错区,生态环境脆弱,植被生长受气候环境影响较大。基于1982—1999年GIMMS NDVI3g.v1数据、2000—2020年MOD13Q1数据,以及相关气象站点的气温降水数据,运用趋势分析、变异系数、偏相关分析及Hurst指数等方法,探讨1982—2020年毛乌素沙地植被生长时空特征及其对气候变化的响应。研究结果表明：1)毛乌素沙地植被生长状况呈现持续向好趋势,每10 a的增速为1.3%,以2005年为拐点,2005年以前植被长势缓慢,之后长势迅猛。2)毛乌素沙地NDVI均值介于0.10～0.41之间,空间分布呈“西低东高”的特征,沙地植被变化以增加为主,约占总面积的94.07%,其中显著增加占57.43%,极显著增加占30.14%;植被的空间变化稳定性地区差异明显,高波动变化区域占比最大,为35.95%,带状分布于沙地东南部边缘植被生长旺盛区域。3)4,6,8月,毛乌素沙地NDVI与气温正向相关系数较高;6—9月,NDVI与降水正相关性较强,降水对沙地植被生长发育的影响更大,植被变化的同向特征强于反向特征。4)毛乌素沙地未来变化趋势将以持续改善和持续退...     

基于MODIS NDVI数据的广西植被覆盖时空变化遥感诊断

【目的】对广西2006—2016年植被覆盖变化特征及其变化关键因素进行遥感诊断,为掌握广西地区植被覆盖的时空变化提供科学监测结果和诊断依据。【方法】基于250 m分辨率16天合成的MOD13Q1产品,利用趋势分析法获得11年间广西植被覆盖整体变化情况;结合气象数据,运用回归因子分析法得到植被覆盖变化与温度和降水之间的关系;采用遥感影像差异法对不同时期MODIS土地覆盖类型数据进行分析,探讨人类活动对植被覆盖变化的影响。【结果】2006—2016年11年间广西植被覆盖在波动中呈上升趋势;归一化差值植被指数(NDVI) 2—3月呈最低状态,9月最高。全区植被增加面积大于退化面积,其中面积增加最大的区域包括河池、百色、南宁东南部和桂林东部,退化面积最大的区域包括崇左、百色中部、南宁西部和桂林中部,退化程度最高的北海区域退化面积占全区面积的28. 9%。11年间,广西植被覆盖类型变化巨大,林地面积显著上升,农用地面积下降明显。【结论】温度和降水与植被覆盖呈正相关关系,二者与植被覆盖在月尺度上的正相关性较年尺度更为显著,且降水对植被的影响高于温度对植被的影响; MODIS土地覆盖类型数据反映出的人类活动表明,林地面积显著增加是广西NDVI上升的主要原因。     

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。     

基于RS/GIS技术支持下的植被分类及其覆盖度研究——以昆明市为例

选取昆明市为研究区域,在RS和GIS技术支持下,对2013年、2014年和2015年植被分类和覆盖度时空特征进行研究。结果表明:1)2013—2015年间,研究区分布较广的植被为针叶林和阔叶林,草地主要分布在北部高山河谷地带,灌丛和人工植被主要围绕城镇及水域分布,灌丛和草地面积下降12.72%,人工植被和其他用地面积上升12.82%。2)2013—2015年植被覆盖度整体呈上升趋势,NDVI>0.5区域比例上升31.52%,而2014—2015年植被覆盖度总体呈下降趋势,NDVI>0.5区域比例下降6.1%。3)植被覆盖度因海拔、坡度差异而呈现不同的分布特征,其中:海拔>2500m和坡度>25°区域植被覆盖度相对较高,而海拔<1000m和坡度<5°区域植被覆盖度相对较低,变化较明显的分布在海拔1000~2500m和坡度<5°区域;海拔>2500m和坡度>25°区域人类活动少,植被覆盖变化不明显。