滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系

以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。     

雅安市植被覆盖度时空变化与驱动力分析

以2005—2020年遥感影像为数据源,采用像元二分法计算得到雅安市植被覆盖度,并结合DEM和气象数据,通过趋势分析、地理探测器和变异指数分析了不同海拔带、坡度带、坡向、降水和气温下植被覆盖度的时空变化特征和波动程度,探讨了影响植被覆盖度的主要因子。结果表明：(1)雅安市2005—2020年植被覆盖度一直呈上升趋势,且植被覆盖度较高;(2)植被覆盖度波动小,受外界环境影响小,植被生态环境稳定;(3)植被覆盖度整体得到改善的面积比例远大于退化;(4)海拔对植被覆盖度变化的解释力最强,交互作用以非线性增强为主,其中海拔和坡度的叠加作用最大。     

陕北黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究

以Landsat TM归一化植被指数(NDVI)为数据源,运用像元二分模型提取陕北黄土高原1990、2000、2010年夏季的植被覆盖度,分析陕北黄土高原植被覆盖度的空间变化情况。结果显示:研究区植被覆盖度呈波动上升趋势。不同等级植被覆盖度在数量和空间位置上的转移较为活跃。大于等于60%的植被覆盖度和小于等于40%的植被覆盖度在空间上呈西南—东北两个方向扩张的分布趋势。受气候和人为等因素的影响,陕北黄土高原植被改善良好。     

基于RS和GIS的松花江流域植被覆盖动态变化研究

利用遥感和地理信息系统技术对1989,1995年的Landsat TM数据和2002年Landsat ETM＋三期遥感数据进行处理,反演和计算松花江流域的归一化植被指数（NDVI）,在此基础上,获取研究区域植被覆盖度。在ArcGIS9.2软件空间分析模块的支持下,对研究区域三期植被覆盖影像进行叠加分析,以流域尺度和栅格尺度分析植被覆盖变化的时间和空间特性,获取研究区域植被覆盖度空间格局分布特征,为该区域植被覆盖度的自动化监测提供很好的技术支持。     

基于植被覆盖度的植被变化分析

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,对于区域环境变化和监测研究具有重要意义。为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,以像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度的模型。最后以杭州地区为实验样区,利用MODIS影像数据对覆盖度进行估算,并对样区的植被变化进行分析。     

植被覆盖度与温度关系的MODIS高光谱研究

针对我国局部区域的植被覆盖度与气候变化研究仍然较少的现状,该文以四川盆地为例,利用MODIS高光谱数据,以植被覆盖度作为监测植被动态变化指标,根据皮尔逊相关系数分析植被覆盖度与气候的相关性,总结2003—2010年四川盆地植被覆盖度动态变化趋势,研究温度变化对植被覆盖度的影响。研究表明:植被覆盖度与温度为极强正相关,除地震等特殊情况,两者变化趋势相似,夏高冬低。     

河南省植被覆盖度时空变化及其原因分析

基于河南省2010—2019年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型估算植被覆盖度,利用一元线性回归获取变化趋势,并利用Pearson相关系数法探究河南省的植被指数和植被覆盖度的时空变化原因,可为河南省生态现状、生态环境建设规划和布局提供参考。结果表明：(1)2010—2019年河南省年度最大NDVI均值存在波动,呈微弱下降趋势;(2)河南省较高和中等植被覆盖度占比较大,且存在中等植被覆盖度向高植被覆盖度和低或无植被覆盖度的转换,社会因素是中等分化到低或无植被覆盖度的主要因素;(3)不同类型植被对降水变化的敏感性存在差异,森林、降水丰富地区和以灌溉为主的农业区受降水变化影响较弱,城镇、乡村和以降水为主的农业区受降水影响较强。     

利用MODIS NDVI进行淮南矿区植被覆盖度动态监测

为了分析2005—2014年10年间淮南矿区的植被覆盖演化并为矿区生态恢复提供科学参考,基于像元二分模型并利用每16 d周期的MODIS NDVI时间序列产品提取了2005年、2008年、2011年、2014年淮南矿区植被覆盖度,并从时序演化、数量转移和空间演化3个方面分析了植被覆盖的时空演化特征。结果表明:监测时段内年际NDVI均值由2005—2008年呈下降趋势,2008—2015年呈现稳步上升趋势;监测时间内区域平均植被覆盖度分别为0.722 3、0.701 7、0.718 1和0.702 8,平均减幅为2.7%;较高植被覆盖的面积是区域内主导植被覆盖,占整个研究区面积的50%,中、低和无植被覆盖面积在监测时间内保持稳定且面积均不足200 km2,表明植被覆盖状况总体良好;植被覆盖等级转化主要以高覆盖和较高覆盖之间的转化为主,稳定是植被覆盖的主要演化状态,而植被的轻度退化与交替演变趋势明显。     

胜利矿区植被覆盖度时序变化的空间异质性监测

通过对胜利矿区的地理位置、气候条件等背景的分析，本文为实现获取时序性植被覆盖度的空间异质性的目的，使用ENVI、GIS、Matlab等软件，基于胜利矿区1985—2017年的Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据计算NDVI，利用像元二分模型计算植被覆盖度，得到研究区植被覆盖度均值的时序变化情况。采用转移矩阵法和Sen+Mann-Kendall法对研究区域内不同等级的植被覆盖转移情况及变化趋势情况进行分析。研究表明：胜利矿区植被覆盖度均值波动较大，呈轻微下降趋势。在监测时段内68.36%的高植被覆盖区域植被发生了退化，只有3.2%左右的极低植被覆盖区域得到了良好的改善。此外，研究区植被覆盖度受到结构性因子和随机性因子的影响，空间异质性明显，灌溉区由于人为干涉，植被生长良好，极低植被覆盖面积维持在3%以下，植被覆盖显著下降区域主要集中在露天采坑、排土场等矿业景观区。     

植被覆盖度遥感估算方法研究进展

植被覆盖度是重要的生态环境参数之一,遥感影像能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,故遥感监测是获取区域植被覆盖度参数的一个重要手段.植被指数是反映地表植被覆盖、生物量等的间接指标,基于植被指数的植被覆盖度遥感估算方法有经验模型法、植被指数法、像元分解模型法及FCD模型制图法(Forest Canopy Density Mapping Model)等,基于决策树分类法和人工神经网络分类法的植被覆盖度遥感估算方法也有了一定的进展.本文综合分析讨论了目前常用的于遥感影像的植被覆盖度常用估算方法,对比分析了它们的优缺点,并对遥感植被覆盖度研究进行了展望.     

晋城市植被覆盖时空变化与地形效应耦合

植被作为生态系统的基础,是生态循环系统中重要的研究对象,位于黄土丘陵南部的晋城盆地,由于其特殊的地形地貌特征,植被对环境变化极为敏感.基于2006—2015年MOD13的NDVI植被数据和DEM数据,本文选取山西省晋城市作为研究区,获取植被覆盖度的时间序列数据、晋城行政区县界矢量数据,对其数据进行趋势分析和稳定性分析,运用转移矩阵对晋城市植被覆盖的时空变化特征及其与地形因子耦合.结果表明:1)晋城市2006—2015年的植被覆盖度是轻微增长的,其中以高植被覆盖度分布为主,主要围绕在陵川、泽州、阳城和沁水的周边;2)依据晋城市植被覆盖度的标准差,可以得出晋城市植被覆盖度的离散程度低、变化小、稳定性高;3)在不同的地形因子下,相比于坡向,高程和坡度对植被覆盖度的影响更为明显.     

基于Worldview Ⅱ影像的某区域植被覆盖度估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标。根据Worldview II影像计算归一化植被指数,利用像元二分模型得到某区域的植被覆盖度图,为水土流失监测评价提供重要的基础数据。     

基于Landsat影像的木里煤田矿区植被覆盖提取及时空变化分析

木里煤田地处青藏高原典型生态环境脆弱地带的大通河源头,本文以Landsat影像为数据源,基于归一化植被指数像元二分模型估算木里煤田矿区1990-2016年植被覆盖度,监测其动态变化及时空发展规律。研究发现,1990-2016年矿区裸土及低植被覆盖面积增加156.60 km^2,中植被覆盖面积增加153.37 km^2,高植被覆盖面积减少309.99 km^2。动态监测结果表明,1990-2016年木里煤田植被覆盖呈现严重退化趋势,退化最明显区域出现在矿区周边;时空格局变化分析结果表明,矿区植被覆盖等级逐渐向低植被覆盖等级转变,植被覆盖区域面积逐渐缩小。通过监测木里煤田矿区植被覆盖动态变化并分析其时空变化特征,为研究区生态环境修复,土地复垦等工作提供相关数据参考及技术支撑。     

露天煤矿区植被变化遥感监测与受损程度评估

以青海省聚乎更露天煤矿区为研究区,利用2001～2016年TM影像,提取了研究区植被覆盖度。以每3 a为一个时间节点,对6期数据进行像元尺度上的线性回归,首先分析了研究区内植被覆盖度变化趋势,并通过植被等级转移矩阵展现不同等级植被间的转移情况;再结合t分布,定量评估了研究区植被受损情况;最后利用剖面分析揭示了研究区恢复治理情况。结果表明,研究区植被长势整体上与时间推移呈负向变化趋势;露天采场、排土场等场地的修建直接摧毁了原有植被,高植被覆盖度区域受损最严重,矿区周边植被受影响程度与距离呈负相关;区内已全面开展恢复治理工作,部分渣山治理效果较为显著。     

阜新地区植被覆盖度变化提取及分析

植被覆盖度是反应地区生态环境的重要指标,利用1995,2007年的两期TM遥感数据,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算阜新地区不同时期的植被覆盖度并得出阜新地区植被覆盖度等级图以及阜新地区植被覆盖度变化等级图。得出如下结论:1995年到2007年阜新地区植被覆盖度退化面积为64.817%,好转面积为6.547%,基本无变化区域为28.636%,阜新地区植被覆盖度退化严重。     

基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析

旨在研究受人类经济活动影响的植被资源及其动态变化趋势的程度,采用基于归一化植被指数的像素二分模型,利用2002—2010年(武汉市每年8月)的卫星遥感数据,对武汉地区6年间的植被覆盖变化进行监测分析。结果表明,植被覆盖度变化与武汉GDP增长率有着紧密联系:2002—2007年,武汉经济较缓慢上升,植被覆盖度基本维持在55%左右;而2007—2008年武汉GDP总值增长率高达26.06%,但随之而来的是植被覆盖度由高峰期的61.68%下降到49.18%,是历年来的最低水准; 2008—2010年经济发展放缓,植被指数有小幅度回升。人类经济活动是影响植被资源的重要因素。     

八步沙林场防沙治沙区植被覆盖度时空演变分析

以古浪县八步沙林场防沙治沙区域及其周边乡镇为研究区,基于Landsat影像,利用植被覆盖度遥感估算方法提取了1991-2019年研究区的植被覆盖度数据,并对区域内植被覆盖度变化的总体趋势、时空演变特征、影响因素等进行了深入分析.结果 表明:①1991-2019年区域内植被覆盖度明显向好发展,极低植被覆盖度区域逐年减少,...     

京津冀地区植被覆盖度时空演变特征分析

利用MODIS EVI遥感数据,采用AG滤波法(Asymmetric Gaussians)和像元二分模型来实现对2001-2015年京津冀EVI数据的重建和植被覆盖度的估算,在此基础上运用线性回归分析等方法,从时空两个维度分析了2001-2015年京津冀植被覆盖的演变趋势。研究结果表明:(1)2001-2015年京津冀地区植被覆盖度年际变化呈不显著增长,2003-2004年植被生态环境退化明显。(2)京津冀城市群植被覆盖度差异明显,大多数城市植被覆盖度处于稳定波动中,张家口市植被覆盖度呈波动上升。(3)2001-2015年京津冀植被覆盖度超过95%区域有所变化,呈增长趋势的区域占研究区面积的56.36%。显著变化区域中,中度改善区域占比例最高,达到28.18%;严重退化区域占比最小,仅为3.25%。     

融合多源遥感数据的高分辨率城市植被覆盖度估算

准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义。遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用。然而,由于城市地表覆盖的复杂性、植被类型的多样性,在一定程度上影响了城市植被覆盖信息提取的精度。为此,本文提出一种基于多源遥感数据与时间混合分析的城市植被覆盖度估算方法。首先,通过时空融合、植被物候特征分析获得最佳时序的GF-1 NDVI数据;其次,基于时间序列的GF-1 NDVI及Landsat 8 SWIR1、SWIR2数据,采用时间混合分析方法以长沙市为例估算城市植被覆盖度。实验研究表明,基于多源遥感数据与时间混合分析方法获得了较高精度的城市植被覆盖度估算（RMSE为0.2485,SE为0.1377,MAE为0.1889）,相对于单时相光谱混合分析、传统的像元二分法,本文提出的方法更为稳定,在低、中、高不同植被覆盖区均能获得较高的估算精度,为城市植被覆盖度定量估算提供了有效方法。     

南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估

植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。