干旱区沙质草地植被覆盖变化模拟: Ⅱ. 应用

 采用植被覆盖变化模型,模拟了新疆玛纳斯河下游沙质草地土壤水分补给量变化和植被变化。发现该区域平均植被盖度在10%~35%之间,最低值出现在4月初,整个地区植被盖度大多在10%以下,最高值出现在7月,植被盖度平均值在30%以上。植被覆盖度高的地方多分布在南部、东部以及下游的绿洲及地势低洼的沙漠边缘地带。从植被盖度的频率分布来看,区域植被盖度以10%~30%为主,最高月份（2000年4月）达到63.73%,其他植被盖度频率分别占10%左右。与遥感资料的对比表明,模拟结果与实际情况接近,能较真实地反映该地区植被盖度变化过程。     

基于蒸散发的干旱监测及时效性分析

在改进的SEBS模型的基础上,基于作物缺水指数方法(CWSI),利用研究区域2014年风云二号、风云三号气象卫星数据及同期全省107个气象台站、农业气象观测站及土壤水分站数据,进行山西省干旱监测及时效性分析。结果显示:(1)CWSI受地形和植被的影响,植被茂盛的地区出现旱情低估的现象,而在城镇密集区则出现旱情高估的现象。(2)CWSI的干旱监测结果的精度达到80%以上,可以满足业务工作的精度需求。(3)CWSI与土壤湿度和降水都显示了一致的时间和空间分布规律,说明了CWSI用于干旱监测具有较高的时效性,可见,气象站实测的点数据与遥感数据的完美结合,有效的提高了监测结果在时间和空间上的精度,弥补了常规模型的不足。     

青海湖环湖地区草地植被生物量遥感监测模型

利用青海湖环湖地区2000年陆地卫星TM遥感图像数据和同期野外实测的34处样方产草量数据,分析了遥感植被指数与草地植被生物量之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与草地植被生物量的一元线性回归模型和非线性回归模型。研究表明,遥感植被指数与草地生物量之间存在较好的相关性,但不同遥感植被指数与草地植被生物量相关性程度存在一定差别。此外,所建遥感植被指数与草地植被生物量的非线性回归模型在拟合精度上优于一元线性回归模型,且由三次方程得到的非线性回归模型最适用于监测青海湖环湖地区的草地植被生物量。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏，给荒漠化监测等相关工作带来很大不便，开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究，对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍，利用无人机遥感提取（光合）植被信息，并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应，获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度，然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系，建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法，可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因，所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低，有待于今后进一步的工作加以改进。     

柘林水库流域降水遥感反演研究

基于卫星遥感数据进行云层划分,并根据不同云层和地面站观测雨量间的回归关系,利用线性回归法反演流域降水数据.以GMS卫星影像为信息源,以实测站点数据为基础,对2000年、2004年柘林水库流域降水进行了遥感反演.基于R~2法的反演结果可信度分别达到0.9855、0.9904,其反演精度较高,可为分布式水文模型等提供输入参数.     

超高压输变电工程水土流失防治效果分析——以220 kV黄梅输变电工程为例

水土流失治理是一项"功在当代,利在千秋"的工程,大型工程项目的建设必须与水土保持设施同时设计、施工和投产.本研究依据220 kV黄梅输变电工程所在区域的自然和人文环境,指出其水土流失的成因和特点,分析其造成的危害,然后根据工程破坏原地貌的情况、水土流失治理目标和工程所采取的水土保持措施,采用工程实测数据,定量分析黄梅输变电工程水土流失防治效果,得出结论:220 kV黄梅输变电工程防治责任范围内水土流失治理度达到99.07%,水土流失控制比0.98,拦渣率达到97.04%以上,扰动土地整治率达到99.13%,植被恢复系数98.64%,林草植被覆盖率达到59.70%,达到了水土保持方案报告书设计的各项目标值,以期为超高压输变电建设提供水土保持经验.     

超高压输变电工程水土流失防治效果分析——以220kV黄梅输变电工程为例

水土流失治理是一项"功在当代,利在千秋"的工程,大型工程项目的建设必须与水土保持设施同时设计、施工和投产.本研究依据220 kV黄梅输变电工程所在区域的自然和人文环境,指出其水土流失的成因和特点,分析其造成的危害,然后根据工程破坏原地貌的情况、水土流失治理目标和工程所采取的水土保持措施,采用工程实测数据,定量分析黄梅输变电工程水土流失防治效果,得出结论:220 kV黄梅输变电工程防治责任范围内水土流失治理度达到99.07%,水土流失控制比0.98,拦渣率达到97.04%以上,扰动土地整治率达到99.13%,植被恢复系数98.64%,林草植被覆盖率达到59.70%,达到了水土保持方案报告书设计的各项目标值,以期为超高压输变电建设提供水土保持经验.     

基于DEM分割小流域的水热效应评估——以福建省长汀县为例

以DEM分割小流域作为评估单元,利用遥感数据提取长汀县的植被覆盖度(FVC)、陆地表面温度(LST)和湿度指数(WI)等作为评估因子,对长汀县水土流失治理的水热环境效应进行定量评估。研究表明:1)21年间,全县植被覆盖度增加明显,提高了15.57%,而河田盆地增幅最大,提高了23.48%,年均提高约1.12%;2)在回归分析中,FVC均值每增加10%,可降低LST均值0.54~1.01℃,可增加WI均值109.06~129.22;3)1988年—2009年,河田盆地内外温差由2.71℃降低到了1.09℃,WI差由589.63降低到了334.57,水土流失治理效果逐年改观。     

沙坡头地区固沙植被土壤水分动态研究

沙坡头地区始建于1956年的无灌溉人工固沙植被,是我国交通干线防沙体系的成功模式。利用40余年的土壤水分定位观测数据,分析了不同期间建立的固沙植被土壤水分的时空变化特征及对植被的影响。结果表明,固沙植被发展至9~10a后土壤含水量开始明显下降,特别是较深层(>100cm)的含水量下降明显;0~40cm层土壤水分含量与降水相关显著,而降水对40~300cm层土壤水分的含量影响不显著;深根系固沙植物对根际区域水分的利用,进一步恶化了固沙区土壤深层的水分状况,进而抑制了这些植物的生长和生存,间接地影响了原有固沙植被组成和稳定性;经过40多年的演变,固沙植被中优势灌木种的盖度从最大盖度47.6%降至6%~9%,群落中草本和微生物结皮层得到发育。当深根系灌木的盖度降低至6%~9%时,深层土壤可维持一个相对稳定的低含水量。     

干旱区稀疏芦苇盖度遥感信息提取

选择对角线法、之字型法、随机采用法及全采样法提取干旱区稀疏芦苇覆盖度,对比分析不同采样方法获取参数的精度,同时结合遥感影像,采用线性混合像元分解模型、亚像元变密度分解模型、三波段最大梯度差模型提取样地覆盖度信息,与地面实测覆盖度参量信息进行对比分析,探讨适宜的干旱区植被盖度野外监测方法及遥感模型。研究表明:对角线法及之字型法所获取参数可以满足样地总体植被覆盖度参数精度要求;地面验证结果表明:2006年线性混合像元分解模型所提取的覆盖度精度最高,为19.72%,与地面实测值20%最为接近,证明该模型可有效提取干旱区低覆盖度植被信息,但端元的正确选取较难,从而影响其运用;亚像元分解模型预测值为22.30%,高于实际覆盖度值,绝对误差为11.5%;而三波段最大梯度差法模型与实测值相差最大,绝对误差达到了-75%,说明该模型对于极端干旱区稀疏植被敏感度低。     

黄河中游多沙粗沙区流域坡面水保措施变化特征

选用Landsat TM、环境星CCD、SPOT4 和资源三号卫星影像等多源地学数据,通过人机交互式解译和修订土地利用与梯田数据,提出用相邻图幅递进回归分析法消除NDVI时相差异后反演植被盖度,构建起退耕还林还草面积比例、植被盖度均值变化量和有效梯田累计保存面积比例3 个坡面特征变化指示参数后,运用综合聚类分析和多要素贡献率模型研究黄河中游多沙粗沙区的流域坡面水保措施变化特征。结果表明：（1） 1998-2010 年间研究区内流域坡面水保措施变化显著,平均退耕还林还草面积比例为5.55%,平均林草植被盖度均值增加20.63%,平均有效梯田累计保存面积比例达6.25%;（2） 多要素水保措施变化共同作用下的流域坡面变化特征主要有7 种类型,即植被盖度变化主导型、植被—土地变化主导型、土地—植被变化主导型、植被—梯田变化主导型、梯田—植被变化主导型、梯田面积变化主导型和多要素变化共同主导型;（3） 不同类型的空间分布存在一定的地貌背景差异,后续研究应结合流域坡面变化特征及其地貌格局来优化配置水保措施,并合理估计水沙模型模拟的敏感性参数。     

南北过渡带1∶5万植被类型图遥感制图案例研究

编制南北过渡带地区1∶25万和典型山地1∶5万植被类型图是南北过渡带综合科学考察的主要任务之一。以往植被类型图的编制都是采用大量的地面调查来完成的,地面调查方法虽然精确,但费时费力,并且由于自然条件的限制,地面调查往往只能覆盖较小的范围。遥感数据因为其全覆盖的优势,可以很好地弥补样方调查的局限性,但目前大范围的植被类型遥感信息提取尤其是自动提取方面仍然存在一定的困难和瓶颈。本文以1∶5万太白山植被类型图的编制为例,利用多源多时相的高分辨率遥感数据,结合地面调查数据、以往的各种比例尺的植被类型图数据和森林资源调查数据等,探讨并研究基于山地垂直带谱的中大比例尺植被类型图的遥感提取方法和制图方法。研究结果表明：① 山地植被垂直带谱可以有效地支持1∶5万山区植被类型图的遥感制图。利用太白山植被垂直带谱和1∶1万数字表面模型数据（DSM）可以生成具有垂直带谱信息的地形约束因子;将地形约束因子与多源多时相高分辨率遥感数据、地面调查数据、以往的小比例尺植被类型图数据等相结合,可以有效提取各级植被类型,从而实现中大比例尺植被类型图的编制。② 典型山地1∶5万植被类型图的遥感制图基本流程为植被型组解译→植被群系组、群系、亚群系解译→植被型、植被亚型分类,采取自上而下和自下而上相结合的分类方法来分类。本文的研究成果可以为中大比例尺植被类型图的编制提供示范和科学依据。     

基于遥感的黄土高原林草植被变化对河川径流的影响分析

从黄土高原不同地貌区降雨产流机制入手,分析了林草植被影响流域水循环的可能环节;利用20世纪70年代以来不同时期的土地利用和植被盖度解译成果,以及同期实测的降雨和径流数据、供用水数据等,引入林草植被覆盖率、径流系数、产洪系数和基流系数等概念,从流域尺度上构建了林草植被覆盖率与河川径流的定量响应关系,结果发现,在半湿润或半干旱的黄土区,径流系数和产洪系数都将随林草植被的改善而减少,气候越干旱、径流或洪量减少越多;与同气候带的黄土区相比,盖沙黄土区林草植被改善所导致的减水量更大。不过,当林草植被覆盖率大于60%后,产洪系数变化减缓;最终河川径流将稳定在大于基流的某阈值附近。     

青海湖流域草地产草量与MODIS植被指数的相关性分析

借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法,利用MODIS-NDVI遥感影像数据,探讨如何对草地变化进行监测。提取青海湖流域典型草原遥感影像植被指数,并与野外调查获得的79个样方生物量数据进行对比分析,建立了多个回归模型用于研究植被指数与草地产草量的相关关系。结果表明,植被指数与草地产草量之间存在较好的相关性,但是不同的回归模型与草地产草量相关性程度存在一定的差别,非线性回归模型优于一元线性回归模型,该方法的提出有助于监测青海湖流域草地变化情况。     

应用“北京一号”遥感数据计算官厅水库库滨带植被覆盖度

“北京一号”卫星是拥有多方面技术优势的一颗对地观测小卫星。本文在运用“北京一号”、SPOT5、QuickBird遥感图像对官厅水库库滨带植被覆盖度进行综合监测的基础上,对三种不同分辨率的遥感图像进行基于统计的尺度转换,并应用尺度转换的结果修正了“北京一号”图像提取的植被覆盖度。经检验,运用SPOT5和QuickBird图像对“北京一号”图像进行像元分解,将统计结果与“北京一号”图像的提取信息建立统计模型,应用该统计模型可以有效地提高“北京一号”图像提取植被覆盖度的精度。对湿生植被进行样方调查,结果证明运用像元分解和统计模型的方法使“北京一号”提取植被覆盖度的精度较运用植被指数转换模型的计算精度提高了22.7%。应用该方法可以更有效地运用“北京一号”遥感数据进行连续、大面积的植被监测。     

基于多时相Landsat影像的中亚地区植被覆盖遥感监测

针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine（GEE）地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明：（1）中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。（2）中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。（3）植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。（4）裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×10⁴ km²,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。     

基于ETM+影像的草地退化评价模型研究——以西藏自治区那曲县为例

在实地调查和样方测定基础上,选用建群种植株高度、草地植被盖度和草地生物量作为草地退化地面评价体系中的单一评价指标,并通过加权综合三个单一评价指标,构建草地退化地面综合评价指标;在分析退化草地光谱特征的基础上,从ETM+影像的波段数据中派生出草地退化的遥感评价指标。通过相关分析的方法,选出最能反映草地退化趋势、最适于用于线性拟合的地面评价指标（地面综合评价指标）和遥感评价指标（TM4/TM5）,采用线性回归技术构建草地退化遥感评价模型,并通过计算确定系数（R2）、均方根差（RMSE）和相对误差对模型精度做出评价。确定主要草地类型的不同退化等级标准,完成草地退化图的编制。通过分析草地退化地面评价指标与遥感评价指标之间的关系,探讨了西藏北部草地退化的遥感评价模型,为科学、快速评价草地退化提供一种新思路。     

湿地植被生物量测算方法研究进展

湿地植被生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标。传统的生物量测算方法主要是通过样方调查,采取收割法等方法;遥感估算法是借助遥感影像某些波段对湿地植被的灵敏反应,再配合典型的样地调查和GPS定位进行。在这两类方法的基础上,均可依据长时间序列的基础资料(实测资料、影像资料等),建立生物量的计算公式,以便进行类比或预测。笔者在查阅国内外相关文献的基础上,论述了湿地生物量测算方法的研究进展。将传统典型样方调查及实验室分析与遥感估算技术(分光学遥感和雷达遥感)不断融合,不仅可以及时掌控湿地生态系统的动态变化,而且为湿地生态系统生态资产的定量测算提供重要参数,并为湿地生态系统的恢复、重建以及管理提供科学依据。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。