从NDVI序列检测植被“绿化”或“褐化”变化趋势的新方法

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势可近似表达植被"绿化(greening)"或"褐化(browning)"的趋势,体现植被对全球变化的适应过程。提出一种将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Mann-Kendall(MK)检验相结合的NDVI变化趋势分析方法,主要包括2步:首先,采用EMD对NDVI时间序列进行分解,分解成若干本征模函数的叠加,这些本征模函数分量包含了原信号不同时间尺度的局部特征信号,第一个分量是高频分量,随后的分量频率逐渐减小,残差分量若是单调函数,即为趋势分量;然后,利用MK检验方法对趋势分量进行单调性变化的显著性检验,得到NDVI"绿化"或"褐化"的趋势结果。对研究区2006—2015年间NDVI序列的趋势进行分析,结果表明该方法是一种有效的时间序列变化趋势分析方法。     

沙地分类植被覆盖动态及其驱动力分析

针对鄂尔多斯受荒漠化影响较为严重,结合生态保护工程在本地区实施状况,该文以2001—2013年的MODIS NDVI数据和中国1∶100 000沙地分布数据集,结合线性趋势分析与相关性分析等方法,对鄂尔多斯地区各沙地类型植被恢复有效性进行了评估和比较,并从气候变化和人类活动方面初步分析植被变化原因。结果表明:在研究时段,鄂尔多斯地区生长季植被覆盖总体呈改善趋势,不同沙地类型植被覆盖也都呈增加趋势,且呈增加趋势的植被覆盖面积远大于呈减少趋势的植被覆盖面积。鄂尔多斯地区植被覆盖变化是人类活动和气候要素综合作用的结果。降水量是影响植被变化的主要因素,日益剧烈的人类活动也是影响植被变化的重要原因。     

澜沧江流域2000-2017年植被NDVI时空特征及其对气候因子的响应

基于MODIS-NDVI数据分析澜沧江流域生长季植被NDVI时空特征和变化趋势,结合地形数据、气象站点数据和植被类型数据,利用趋势分析和相关性分析法研究植被NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:1)2000-2017年澜沧江流域生长季植被NDVI均值为0.592,整体呈现出由西北向东南波动增加趋势,增长速率为0.09%/10年;2) 2000-2017年澜沧江流域气温呈上升趋势,降水呈下降趋势,植被NDVII总体与平均气温的相关性高于累积降水量;3)澜沧江流域生长季植被NDVI驱动因子分析表明,气候驱动中以气温降水联合驱动为主,流域植被NDVI变化整体为非气候驱动。     

黄河流域植被NPP时空变化及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应

本文以MOD17A3HGF植被净初级生产力(NPP)数据为基础,结合气温、降水及DEM数据,开展了2000—2020年黄河流域植被NPP时空变化特征及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应研究。结果表明：(1)黄河流域植被NPP总体呈显著线性增加趋势(P<0.001),其中植被NPP增速中游地区高于下游、下游高于上游地区。黄河流域植被NPP显著增加趋势占95.29%,集中分布在黄河流域中游地区(黄土高原地区);显著减少的区域主要集中在人口分布密集的城市及其周边区域。(2)黄河流域植被NPP与年平均气温、年降水量均以正相关为主,其中显著正相关分别占11.15%和42.35%,分别呈东—西向和南—北向分布。(3)黄河流域中游地区坡度为[15°,25°]区域植被NPP增速最快,其次为坡度>25°和<15°区域,反映出退耕还林还草工程的实施对黄河流域中部黄土高原地区的植被改善具有一定的作用。     

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%。     

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.     

多伦县草原植被覆盖与蒸散量时空变化及其关系

研究内蒙古退化草地的蒸散变化,有利于了解该地区退化草地生态系统水循环,并对该地区草地的水资源合理利用提供重要依据。本研究以内蒙古多伦县为研究对象,利用2001—2017年间生长茂盛期的MODIS数据反演了近17 a该区域植被覆盖度及其日蒸散量的空间分布和变化规律,分析了土地利用和草地退化对蒸散量的影响。结果表明:①不同土地利用类型的植被覆盖度从大到小的顺序为:林地农田居民建设用地草地未利用地水域,不同土地利用类型的日蒸散量从大到小的顺序为:水域林地农田居民建设用地草地未利用地;②2001—2017年间多伦县草地类型以第Ⅲ和Ⅳ等级的草地为主,低等级草地面积有下降的趋势,而优质草地面积有上升的趋势,说明该地区对草原的保护性措施有一定的成效;③2001—2017年间,各等级草地日蒸散量总体无明显变化趋势。除个别年份外,植被覆盖度与日蒸散量呈现一致的年际波动;④综合植被覆盖度与日蒸散量的时空分布格局,分析得出植被覆盖与日蒸散量具有一定的正相关性。     

南水北调中线水源区植被覆盖度遥感监测分析

南水北调中线工程是我国大规模跨流域调水工程的一部分,开展该区域植被覆盖度变化的研究与分析,对于保护该区域的生态环境及水质具有重要意义。该文以2000年和2009年两期遥感图像为本底数据,利用基于NDVI的像元二分模型对南水北调中线水源区的植被覆盖度进行了估算,并分析了该区植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:2000年该水源区植被覆盖度的平均值为67.5%,2009年的平均值达到72%,植被覆盖度总体呈增长趋势;植被覆盖度增幅的空间特征表现为水源区中部地区高,东西部地区相对较低;在不同植被类型中,落叶针叶林的覆盖度平均值增幅最大,草地覆盖度增幅最小;位于水源区的大多数县(市)的植被覆盖度在近十年来都有不同程度的增加,其中柞水县的植被覆盖度平均值增长幅度最大,这与国家实施退耕还林、封山育林、基本农田建设等政策有关。     

中国北方地区秋季植被变化及对气候变化的响应研究

基于1982~2006年的AVHRR GIMMS NDVI数据,使用一元线性回归和分段线性回归等方法,通过对中国北方地区植被变化及其与气候因子的关系研究,揭示该地区近25年来在不同时段的植被变化趋势及对气候变化的响应规律,从而为该地区的生态环境变化研究提供理论依据。研究结果表明:1)中国北方地区秋季植被在25年时间内整体呈上升趋势。秋季NDVI在秋季温度断点之前以上升趋势为主,秋季NDVI在秋季温度断点之后仍以上升趋势为主,但上升趋势有所放缓。2)通过分段线性回归方法和相关分析研究得出中国北方地区秋季温度是秋季NDVI变化的主要驱动力。在秋季温度断点之后,秋季温度仍呈上升趋势而降水呈显著减少的面积增多,从而在温度和降水双重影响下的干旱胁迫导致植被下降;当秋季温度下降而秋季降水增多时干旱发生概率变小,从而使秋季NDVI呈上升趋势。     

中国东北植被生长峰值时空变化及可持续性分析

植被生长峰值不仅是典型的物候节点,也是植被最大生长能力的重要指示参数。本文以中国东北地区为研究区域,基于长时序遥感NDVI数据,采用Mann-Kendall检验法探索植被生长峰值的变化趋势,利用Hurst指数对植被生长峰值进行可持续性分析。结果表明:1)我国东北地区植被生长峰值时间点(POP)和最大生长幅度(PEAK)整体上呈现出波动上升的趋势。植被峰值时间点在东部以及北部阔叶林和草原区域表现为延迟趋势;植被最大生长幅度在中部、北部以及西南部表现为增强趋势,在森林区峰值时间点表现为延迟趋势,生长峰值表现为增强趋势;2)东北地区整体上植被返青开始期(SOS)和生长峰值时间主要以延迟为主,峰值幅度有所升高;3)Hurst指数结果表明,东北地区植被PEAK呈持续增强趋势,仅6.38%的区域与过去呈现相反的变化趋势,植被增强区域主要集中在中部地区。东北地区植被生长峰值变化可持续性研究,可以为评价东北地区植被固碳能力和生态系统功能提供参考。     

陕西省1998～2008年植被覆盖度的时空变化研究

以1998-04～2008-07的372景逐旬SPOT4VEGETATION数据(S10)为主要数据源,利用MVC法、一元线性回归趋势分析法和差值法,分析1998～2007年陕西省年最大化NDVI的变化趋势,并对年最大化NDVI和月最大化NDVI的年际变化规律和陕西省植被覆盖度动态变化及其空间分布规律进行分析。结果表明,1998～2008年间,年最大化NDVI整体呈变好的趋势,但是月最大化NDVI的年际变化趋势在不同月份存在很大的差异;年最大化NDVI和月最大化NDVI在每相邻2a间的变化均存在很大差异,植被退化与改善波动出现;1998～2008年陕西各地区植被覆盖度变化是很明显的,一般8、9月份植被覆盖度最高。从空间分布上看,陕北北部地区(榆林市的东南部和延安市北部地区)植被覆盖度显著增加,宝鸡市中南部、西安市、商洛和安康部分地区植被改善也较明显。     

近30a内南京市生态红线区生态环境演变分析

生态红线区是维护国家或区域生态安全的关键区域,基于遥感技术建立生态红线区长时间动态监测与定量评价体系对区域生态系统演变研究具有重要意义。以1988-2017年8期Landsat TM/OLI影像为数据源,以遥感生态指数(RSEI)为评价指标,结合时序分析方法对南京市陆地生态红线区近30 a的生态环境时空格局和变化趋势进行了研究。结果表明:①生态红线区生态环境质量总体呈振荡上升趋势,RSEI均值由1988年的0.611上升到2017年的0.696;但各类型的生态红线区增长速率与幅度各异,森林公园增长最快,生态公益林次之,风景名胜区与自然保护区相对较慢,变化幅度较大的是森林公园与生态公益林,最小的是自然保护区。②生态红线区面积占比74.24%的区域呈现环境质量上升(改善)趋势,其中极显著增加、显著增加区域占比达到4.00%和3.86%;各类型生态红线区中环境改善面积占比最高的是自然保护区,达到93.65%;森林公园变化的显著性水平最高,有4.48%的区域表现为极显著增加,4.12%的区域表现为显著增加,自然保护区变化最不显著。     

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.     

不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析

宁夏地处黄土高原，植被变化趋势直接影响其生态保护。本文应用2005—2015年的MODIS NDVI月合成产品，并采用最大合成法得到年NDVI数据，分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对宁夏11年间植被变化趋势和空间差异进行研究分析。结果表明，在月际变化上，月NDVI均值呈高斯分布，7—9月是植被长势最好的阶段；在年际变化上，2005—2007年NDVI值明显增长，2008—2012年NDVI值呈稳定性增长，2013—2015年NDVI值有下降趋势；在变化趋势上，一元线性回归法与Sen+Mann-Kendall法得到的植被变化趋势基本一致，均表现为北部植被整体改善，但局部城区植被退化较为严重；中部地区轻微改善，局部存在明显改善；南部植被有明显改善且植被改善面积较大；通过差异性分析二者差异性仅为22.95%，且Sen+Mann-Kendall法能更好地监测轻微变化区域，变化趋势更加准确。     

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。     

1982-2013年青藏高原植被动态变化时序分析

针对不同的数据源及时间和空间尺度会使植被覆盖度及其与气象因子影响的结果有所差别这一情况,该文基于青藏高原1982-2012年GIMMS NDVI和2001-2013年MODIS NDVI遥感数据集,结合研究区内12个典型的气象站点数据,进行了青藏高原地区植被覆盖时空动态变化规律及其与气象因子响应的时序分析,并利用重合时间段的数据对比分析了两种传感器在青藏高原地区对植被动态变化监测方面的差异.结果表明:近30年来,青藏高原地区植被呈整体改善趋势,尤其是高海拔地区;不同阶段植被的变化趋势有所不同;两种传感器在反映植被动态变化趋势上差异显著,但两者与气候因子的响应规律相同.     

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。     

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%。     

皖江城市带植被NPP时空变化及其气候响应

针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。