MODIS NDVI时序数据支持下的湖南省植被变化及其驱动因素分析

本文基于MODIS NDVI时问序列数据集,运用Sen+Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和相关分析等方法,对湖南省2000—2018年植被的时空变化特征、演化趋势可持续性及其与气候因子的相关性进行了研究.结果表明:①湖南省植被覆盖整体较高,并具有明显的季节变化特征;研究区植被与气温的相关性要强于降水.②近19年湖南省植被NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P<0.001),其中显著和极显著上升的地区分别占10.3％、57.3％;主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地区域;降低的地区主要分布在长株潭等城市建设用地区域及洞庭湖平原的局部耕地区域.③未来湖南省植被变化可能向退化的恶性方向发展的面积占80.1％.     

海南岛植被覆盖变化驱动因子及相对作用评价

为了解海南岛植被覆盖变化影响因子,利用MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据,采用残差分析法、趋势分析法和相对作用分析法对海南岛2001—2015年间植被覆盖变化特征进行研究,定量分析了气候变化和人类活动对海南岛植被覆盖变化的贡献。研究表明,2001—2015年间,海南岛植被总体呈现增加趋势,其增长速率为0.024/10 a,植被覆盖增加区域占全岛的77.77%,植被退化区域所占比例仅为22. 23%。在植被改善区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为31.04%和68.96%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被改善区域的80.79%;植被退化区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为35.03%和64.97%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被退化区域的75. 59%。整体来看,气候变化对海南岛植被生长有促进作用,人类活动对海南岛地区植被的建设作用大于破坏作用。     

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%。     

关中地区MODIS NDVI变化时序分析

NDVI对绿色植被表现敏感,能更好地反映植被的状况及变化。通过对合成的MODIS NDVI数据采用最大值合成法、基于像元的一元线性回归法等研究关中地区2003―2012年间生长季的植被覆盖变化趋势。结果表明,关中地区近一半地区的植被覆盖保持稳定状态,有近36%的地区植被覆盖处于不同程度的改善中,而有近20%的区域植被覆盖处于减少状态。     

梵净山长时序植被覆盖变化趋势与对比分析

梵净山具有独特的亚热带孤岛山岳生态系统和丰富的生物多样性,研究其植被覆盖长时序的时空演变和变化趋势,对于保护区的生态管理具有重要意义。本文基于GEE云平台,利用Landsat SR数据集进行去云和融合处理,使用最大值复合法合成年度NDVI数据集。通过像元二分模型法反演植被覆盖度,采用一元线性回归趋势分析法和Sen+Mann-Kendall趋势分析法对梵净山自然保护区的FVC进行逐像元的时空演变和趋势分析,并对比两种趋势分析的差异。结果表明：(1)近30年来,梵净山自然保护区的植被覆盖度呈先下降后上升的“U”形增长趋势,增长率为3.46%,植被覆盖情况得以明显改善。(2)在空间分布上,梵净山自然保护区的植被覆盖度呈现出中间高、四周低的特点。植被改善面积(占94.80%)远大于植被退化面积(占5.20%)。(3)两种趋势分析方法得出的梵净山自然保护区植被覆盖度变化趋势基本相似,但Sen+Mann-Kendall趋势分析法对显著变化结果的敏感程度高出2.18%。     

京津冀平原区植被覆盖变化及地下水开采对其影响分析

使用京津冀平原区2000—2019 MODIS NDVI数据,采用像元二分模型、线性回归分析、趋势分析等方法,估算分析近20年京津冀平原区植被覆盖度的时空变化趋势,结合地下水开采数据,分析地下水开采对其的影响.研究结果表明:近20年京津冀平原区植被覆盖度呈不显著下降趋势,下降速度为0.017/10 a;京津冀平原区植被覆盖度变化趋势主要为轻微改善和轻微退化,两者占比69.97％,严重退化区占比11.94％,邯郸市和邢台市植被覆盖度退化尤为严重,植被覆盖度明显改善占比为5.34％,改善的地区主要分布在沧州、衡水、天津的一些小区县;京津冀平原区地下水不同开采程度区域的植被覆盖度并未表现出明显差异性变化,地下水开采对植被覆盖度影响不显著.     

京津冀地区植被覆盖时空变化研究

针对京津冀地区突出的生态脆弱性问题,本文基于2000—2020年长时序京津冀地区植被覆盖度数据,采用线性趋势拟合、M-K检验、Hurst指数分析以及重心转移分析方法,对京津冀地区植被覆盖时空变化特征进行研究。结果表明,2000—2020年京津冀地区植被覆盖情况变化不大,未来会保持非显著性增长趋势;植被覆盖度在空间上重心分布存在不均衡性,整体呈现西移的趋势。     

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。     

毛乌素沙地东南缘NDVI植被变化特征分析

以毛乌素沙地东南缘5个区县为研究区,采用2003年、2007年、2011年和2015年的MODIS NDVI数据,利用最大值合成和趋势分析等方法分析了研究区季相、生长季和年际轻度NDVI空间变化情况,得到毛乌素沙地东南缘植被的时空演变特征。结果表明:①从NDVI季相的年际变化来看,毛乌素沙地植被在春季呈轻度退化趋势,在夏季呈轻度改善趋势,秋季和冬季基本不变,其中东南部植被增加大于西北部,夏季植被增加最明显;②植被生长季的年际变化特征与夏季相似,改善土地主要分布于神木市和榆阳区,其他地区分布较零散;③从2003-2015年NDVI年际变化来看,基本不变等级面积占比为33.61%,植被处于轻度退化等级的面积占比为46.74%,轻度改善等级的面积占比为15.51%。总体而言,2003-2015年毛乌素沙地东南缘植被整体呈微弱恢复态势,反映该区域的生态建设具有一定效果。     

基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究

归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。     

基于遥感的泰山地区植被绿度趋势变化研究

利用长时间序列的Landsat数据,获得了泰山地区近10 a(2006~2015)地表植被的总体变化趋势。研究结果显示,研究区45%的地区呈显著性绿化趋势,29%的地区呈显著性褐变趋势,26%的地区无显著性变化。不同植被类型之间的绿度趋势变化具有一定差异性,农用地绿化、褐变以及无显著变化趋势占比相当,但变化值较低,总体上呈无显著变化趋势;林地和草地主要呈轻微绿化趋势;非植被类型绿化趋势无显著变化,褐变趋势较弱。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

基于PIE-Engine云平台的2018—2022年辽宁省植被覆盖度时空演变及影响因素

基于PIE-Engine(航天宏图)云平台,对2018—2022年辽宁省哨兵2A(Sentinel-2A)地表反射率数据进行处理,计算得到归一化植被指数NDVI,在此基础上利用像元二分模型计算植被覆盖度FVC,对计算得到的FVC结果运用趋势分析、偏相关分析等方法分析了辽宁省FVC时空演变情况及其影响因素。研究表明：1)2018—2022近5年辽宁省植被覆盖度FVC均值整体上呈波动上升趋势,植被覆盖度FVC均值由71.5%增至73.2%,其增长速率为2.3%。2)植被覆盖度FVC在空间上由西北向东北呈现逐渐递增的趋势,相比于退化地区的植被覆盖度提高的幅度大。植被覆盖度改善的区域明显大于退化区域,表明辽宁省植被覆盖情况得到恢复。3)相比较而言,高程和坡度是影响植被覆盖度FVC值的显著因子,FVC值随高程呈“下降—上升—下降”的变化趋势,同时FVC值随坡度的增加呈逐渐增加的趋势;4)FVC受气候的影响因素较大,3个气候因子与FVC有较强的相关性,年平均气温对FVC变化影响最大。     

基于FCD模型的且末绿洲植被覆盖度时空变化分析

利用新疆维吾尔自治区且末绿洲1998年、2001年、2006年、2011年4期TM/ETM+图像,基于森林郁闭度制图模型FCD模型(forest canopy density mapping model,FCD)构造复合植被指数,对且末绿洲地区近13 a的植被覆盖度进行了反演,得到植被覆盖度等级图,分析并揭示出且末绿洲植被覆盖的时空变化特征,对其变化的影响因素进行了探讨.总体来说,且末绿洲13 a来总植被覆盖面积增加了742.64 km2,绿洲在向外扩张;各阶段的植被覆盖度变化表现出波动性,1998-2001年、2006-2011年间植被恢复面积(植被向较高覆盖度转移)分别是植被退化面积(植被向较低覆盖度转移)的2.98倍和1.79倍,植被恢复状态较好,而2001-2006年间出现较严重的植被退化状况,植被退化面积为435.3 km2,植被恢复面积仅为5.41 km2;且末绿洲植被覆盖度的变化受春夏季温度、降水及大规模的防护林、灌溉系统建设等多重因素的影响.     

基于GIMMS AVHRR NDVI数据的中国寒旱区植被动态及其与气候因子的关系

本文基于遥感和地理信息系统技术,用气象数据对中国的寒旱区作了初步的定义.利用GIMMS AVHRR NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)数据对中国寒旱区植被覆盖的情况进行了动态监测.采用最大化合成植被指数SINDVI,一元线性回归趋势分析和偏差分析得出寒旱区植被变化特征,并且结合各个气象台站的年平均气温和年总降水数据采用相关分析方法,分析植被动态对气候对气候变化的响应.得出结论:东北的长白山、大小兴安岭、山西的太行山、新疆的准格尔盆地和阿尔泰山的部分地区植被呈现明显退化趋势;而天山、喜马拉雅山、祁连山、阴山、蒙古高原、东北平原及大巴山的高山区,植被呈现改善趋势.中国寒旱区大部分区域植被变化与降水和温度均呈现正相关关系.     

基于MODIS的神东矿区植被动态监测与趋势分析

以神府-东胜矿区(简称神东矿区)为研究对象,利用2000―2015年获取的250 m分辨率MODIS NDVI数据,采用像元二分法提取矿区植被覆盖度(fractional vegetation coverage,FVC)的基础上,利用一元线性回归方法和重标极差分析法分析矿区植被空间格局变化并预测其未来发展趋势。结果表明:16 a来神东矿区的年均植被指数(NDVI)呈上升趋势,增加速率为8.9%/10 a;矿区大部分地区地表植被覆盖得到改善,其中明显改善面积占比为50.43%,分布趋向为矿区东南方向;而退化面积仅为4.90%,分布在乌兰木伦河、窟野河两侧以及西部和北部沟壑区;65.03%的矿区区域Hurst指数值在0.35~0.45之间,具有较弱的反持续性;矿区中部Hurst指数较高,而西部Hurst指数偏低;结合FVC来看,矿区地表植被未来仅有较弱的退化趋势。综合遥感分析结果,神东矿区植被改善的主要原因在于神东矿区对环保的重视和投入的增加,以及科学和高效的生态环境综合防治技术体系的建立与实施。     

基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析

基于MOD13Q1-NDVI数据,采用最大值合成法提取2000—2017年的月植被指数,分别从月平均NDVI和年平均NDVI两个角度分析了大湄公河次区域植被覆盖的时空变化特征.结果表明:2000年以来,大湄公河次区域年平均NDVI总体上呈波动增长;但不同时段植被覆盖度变化不同,2000—2005年植被覆盖度总体略有降低,2005—2010年和2010—2015年植被覆盖度总体在增加;从植被覆盖度的空间变化来看,大湄公河次区域上游北部地区植被覆盖整体情况较差,下游西南地区植被覆盖呈现明显减少的趋势,今后应加强对上游北部地区和下游西南部地区的植被保护与生态修复.