新疆植被覆盖度趋势演变实验性分析

基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2005-2015年植被覆盖度（FVC）。通过依据海拔和植被覆盖度的指标划分出山地、绿洲、平原、荒漠等11个子系统。通过斜率、变异系数、线性回归模型等方法来对全疆和不同生态分区的现状和未来发展趋势进行分析,并用BP人工神经网络来预测新疆2016-2020年的植被覆盖度的时空变化和分析2005-2020年时空动态变化趋势。主要结论为：① 新疆植被覆盖度总体为上升趋势,从西北向东南逐渐下降;山地呈逐年上升趋势,荒漠呈不显著退化趋势。植被覆盖度的变化主要是由降水量的变化引起;② 在整个新疆的荒漠和绿洲边缘构成了一个“绿洲—荒漠改善过渡带”,绿洲呈明显的改善趋势;③ 2009年是研究期内多数分区植被覆盖度的历史最低点;④ 在山脉的冰川积雪、湖泊周围的变异性很大,范围在150%~316%之间,这主要是由于气候变化、冰川消融和湖泊水位的波动变化所致;⑤ 北疆生态明显好于东疆与南疆,其绿洲区域呈现明显的改善趋势。伊犁地区的植被覆盖度相比于其他3个分区的变幅很大,山地区域呈明显的逐年退化趋势。伊犁地区植被覆盖度的局部最低点是在2008年,比其他分区的2009年提前了一年,相应的存在“实时”（伊犁）和“滞后”（东疆、南疆和北疆）的效应,主要是由于降水量和气温的变化所致。     

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。     

极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

基于光谱特征拟合的高光谱遥感影像植被覆盖度提取

植被光谱中可见光部分的吸收谷主要由叶绿素强烈吸收引起,不同植被覆盖度下光谱吸收谷的深度和形状不同,因而可以通过比较光谱吸收谷的深度和形状来提取植被覆盖度。该文采用基于光谱吸收特征匹配的光谱特征拟合SFF方法从高光谱遥感影像中提取植被覆盖度,参考光谱采用ASD光谱仪在影像覆盖地区采集的植被光谱,通过将参考光谱与像元光谱连续统去除处理后进行SFF匹配,完成植被覆盖度的提取并生成植被覆盖度图。研究结果与植被指数、光谱夹角映射方法及实地调查资料之间存在较高一致性。     

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。     

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。     

黄河流域植被覆盖度动态变化与降水的关系

利用8km分辨率Pathfinder NOAA-NDVI数据，对黄河流域1982－1999年地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化进行了分析，并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI之间的相关系数分析了降水对流域植被覆盖的影响。结果发现近20年来黄河流域平均植被覆盖度有增加趋势，但青藏高原上有所减小；汛期降水量的多少对地表植被覆盖度的年际变化起主要作用，其中草原地区影响最显著，而在森林植被区及部分灌溉农作区，降水的年际变化对地表覆盖的影响比较小。     

广西县（市）域植被覆盖度评价与地理分区

利用250m分辨率的MODIS遥感数据,采用遥感信息定量化方法,以县、市辖区单元为评价单元建立植被覆盖度评价综合指数模型,计算各县、市辖区的植被覆盖综合指数并利用逐步聚类分析方法进行分组,在GIS平台上实现图形可视化表达地理分区。结果表明：依据植被覆盖综合指数值大小,广西89个县、市辖区被聚类成7个分区;广西西部、北部和东部地区的植被覆盖总体水平较高,中部和南部地区的植被覆盖总体水平较低,植被覆盖水平从西部、北部和东部地区往中部和南部地区存在较明显地从高到低的变化规律。     

中国东部典型沙地植被覆盖度对降水变化的响应

降水对中国东部沙地植被覆盖度产生重要影响,了解植被覆盖度对降水量变化的响应,对制定植被恢复策略具有重要意义。选择毛乌素沙地和科尔沁沙地,使用Landsat系列数据和MODIS数据得到2000—2020年归一化植被指数（NDVI）数据集,用像元二分法分别计算了年内最大和生长季平均的植被覆盖度。结合地面气象站在1999—2020年观测的逐日降水数据,分析了植被覆盖度对降水变化的响应。结果表明：（1）毛乌素沙地和科尔沁沙地的年内最大和生长季平均植被覆盖度均有增长趋势,其中毛乌素沙地的生长季平均植被覆盖度>30%的面积增加最显著,科尔沁沙地>50%的面积增加最显著。（2）这两个沙地的年降水量和四季降水量都呈增加趋势,且有降水变率大和夏季增幅最大的共同特点。（3）毛乌素沙地的年内最大和生长季平均植被覆盖度都对前一年夏季降水量变化的响应最敏感,而在科尔沁沙地则是对当年夏季降水量变化的响应最敏感。（4）不同植被类型对降水量变化发生响应的滞后时间不同。     

伊金霍洛旗近15年来植被覆盖度的动态变化

植被状况是评价荒漠化地区荒漠化程度的重要指标,其中植被盖度是最为重要的植被表征.本文选择地处我国北方农牧交错区的内蒙古伊金霍洛旗,利用Landsat卫星遥感数据,基于植被指数,反演了这一地区1989年9月11日、1998年8月19日、1999年8月13日、2002年8月6日、2004年7月2日的植被盖度变化情况.通过分级比较发现,1989-1998年研究区植被覆盖度明显增加,1998-1999年植被覆盖度显著减少,1999-2002年植被覆盖度又明显增加,而2002-2004年植被覆盖度又有所减少.这种起伏变化表明:导致研究地区荒漠化发生和扩展的各种自然和人为因素并未根本消除,在局部地区荒漠化仍有恶化趋势.影响植被覆盖度变化的因素主要有三个方面:气候因素、土地利用政策和农业经济结构的优化调整.     

基于MODIS数据不同荒漠植被指数的空间变化研究--以新疆三工河流域为例

通过对三工河流域的实例研究,探讨了干旱区不同下垫面荒漠植被指数的空问变化规律。采用植被信号／土壤噪音对15个植物样方数据进行对比分析,探讨了三工河流域荒漠植被指数的梯度变化及适宜性。结果表明：扇缘溢出带植被指数值最高,其次是山前丘陵带和固定沙丘,较真实地反映出了三工河流域荒漠植被的梯度变化规律;扇缘溢出带的EVI值要比NDVI值离散程度小,趋势平稳,在扇缘溢出带用EVI能更好地反映植被生长状况;山前丘陵带的NDVI值要比EVI值均匀,山前丘陵区用NDVI这一植被指数较好,扇缘溢出带和固定沙丘区用EVI要比用NDVI好。     

基于高光谱遥感的新疆北疆地区土壤砂粒含量反演研究

 土壤砂粒含量是表征土壤质量的重要指标,探索建立基于高光谱遥感的区域土壤砂粒含量反演方法对区域土壤质量监测具有重要意义。通过野外采集的高光谱数据与MODIS影像相结合,遴选出土壤砂粒含量的敏感波段与反演方程,进行干旱区裸地土壤砂粒含量遥感反演研究。结果表明：430 nm为土壤砂粒含量的敏感波段,原始光谱经变换后的数值与土壤砂粒含量的相关系数在430 nm处达到最大值0.76;基于MODIS第3波段中心波长460 nm处的土壤原始光谱的反演精度最高,达到89.30%,与实际情况吻合较好,表明MODIS第3波段可以应用于干旱区裸地土壤砂粒含量的遥感反演。     

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化

利用2000-2010年16 d合成的MODIS/[NDVI]数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析。结果表明：（1） 伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2 000～2 500 m的高程带;2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1 000 m的高程带除外。（2）受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异。（3）伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09%和19.34%,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2 000 m左右的低山区域;变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变。     

基于MODIS NDVI的新疆土地覆盖类型划分与潜在荒漠化区域探测

采用2002年MODIS 1km的全年NDVI时序数据对新疆及周边地区进行了土地覆盖分类,在分类的过程中重点强调了稀疏植被覆盖区域,这些区域具有潜在荒漠化的趋势。介绍了一种针对不同土地覆盖类型并能重点突出稀疏植被的分类方法,这种方法较好地综合了季节性影响因素和多变的自然条件影响因素。从16天合成的优化过的时序NDVI图像上,通过分析物候变化,可以获得较好的分类结果。将具有潜在荒漠化趋势的区域模型化研究以后,研究结果表明新疆及周边地区40万km2的土地有潜在荒漠化的趋势。由于MODIS NDVI数据覆盖范围较大,并且对植被的生长变化有较高的敏感度,所以它可以被有效地应用于监测大尺度环境变化和荒漠化进程。     

基于EOS/MODIS数据的NDVI与EVI比较研究

作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比     

Water sources for typical desert vegetation in the Ebinur Lake basin

In arid and semi-arid environments, desert vegetation plays an important role in preventing soil erosion by wind and helps maintain the stability of desert and oasis ecosystems. Four types of typical desert vegetation, namely Populus euphratica, Haloxylon ammodendron, Nitraria sibirica, and Halostachs caspica, corresponding to different habitats (i.e., river bank, sand dune, desert, and salt marsh) were chosen as the model vegetation in this research. The δ²H and δ¹⁸O for rainwater, soil water, and plant water were applied to identify the water sources and quantify the proportions of different water sources used over the entire plant growth period (from March to October). The results showed that the precipitation δ²H and δ¹⁸O in the Ebinur Lake basin varied from -142.5‰ to -0.6‰ and from -20.16‰ to 1.20‰, respectively. The largest δ²H and δ¹⁸O values occurred in summer and the smallest in winter. The soil water δ²H and δ¹⁸O of the four habitats decreased gradually with increasing depth. The δ²H and δ¹⁸O values of water extracted from the stems of the four plants had similar variation trends, that is, the maximum was observed in spring and the minimum in summer. Among the four plants, H. caspica had the highest stable isotopic values in the stem water, followed by N. sibirica, H. ammodendron, and P. euphratica. The water sources and utilization ratios of desert vegetation varied across different growth stages. Throughout the growing period, H. ammodendron mainly used groundwater, whereas the water source proportions used by N. sibirica varied greatly throughout the growing season. In spring, plants mainly relied on surface soil water, with a contribution rate of 80%-94%. However, in summer, the proportion of deep soil water used was 31%-36%; and in autumn, the proportion of middle soil water used was 33%-36%. H. caspica mainly relied on topsoil water in spring and autumn, and the proportion of soil water in the middle layer slightly increased to 20%-36% in summer. P. euphratica mainly used intermediate soil water in spring with a utilization rate of 53%-54%. In summer, groundwater was the main source, with a utilization rate of 72%-88%, and only 2%-5% came from river water, whereas in autumn, the river water utilization rate rose to 11%-21%. The results indicated that there were significant differences in water use sources during the growing period for desert vegetation in arid areas. This research provides a theoretical basis for understanding water use mechanisms, water adaptation strategies, and vegetation restoration and management in arid areas.     

荒漠地区15种植物的元素含量

采集了15种荒漠地区常见植物的样品,基于X射线荧光光谱法对其元素含量进行了测定。结果表明：组成荒漠地区植物的常量元素主要有Cl、S、P、Ca、Si、Al、K、Na和Mg,微量元素主要有Sr、Rb、Br、Zn、Cu、Ni、V、Ti、Ba、Mn 和Fe。不同种类植物中各元素的含量不同,体现了植物因遗传生理特性的不同而对环境元素选择吸收的特点。15种荒漠植物的常量元素组成的典型特征是富Ca、K贫Na,表明生境对各类植物化学成分含量的统一影响。属于同科的植物化学元素组成比较接近,说明植物元素化学成分可作为植物分类的标志之一。     

艾比湖流域典型荒漠植被水分利用来源研究

在以风沙和干旱为基本特征的干旱、半干旱生态环境中,荒漠植被在防风固沙及维持荒漠和绿洲生态系统的稳定性方面有重要作用.选取艾比湖流域不同生境(河岸、沙丘、荒漠、盐沼)典型荒漠植被胡杨(Popults euphratica)、梭梭(Haloxylon ammodendron)、白刺(Nitraria sibirica)和盐...     

基于MODIS的新疆地表温度时空变化特征分析

地表温度（LST）作为陆地环境相互作用过程研究中的重要地学参量,其时空分异与下垫面属性、地形地貌格局等息息相关。本文基于2000—2020年MOD11C3数据,采用GIS空间分析、空间重心模型及改进的半径法等手段,对新疆地区月、季、年及昼夜等序列时空尺度LST的分布特征及变化趋势进行研究,并借助LUCC、DEM等多源遥感数据进一步探讨各类下垫面、不同地貌单元及部分典型区域的LST垂直递减率、增减温及热（冷）岛效应等地理特征。结果表明：① 研究期间新疆年均LST为9.45 ℃,呈减温和增温趋势的区域分别占研究区面积的13.3%和86.7%,增温区域占绝大部分,故近20年研究区整体呈升温趋势（0.024 ℃·a^-1）,较全国高出约0.01 ℃·a^-1,其中春季增幅最大,冬季次之;夜间LST变化明显强于白天,春、夏两季昼夜温差均大于23.7 ℃,而冬季最小（约15 ℃）;研究区年际高、低温重心迁移轨迹大多分布于LST变幅较大区域,各月LST空间分布及高低温重心转移轨迹均表现出以7月为中点的年内强对称性规律。② 不同下垫面地表冷热环境空间分布差异较显著。其中以荒漠和裸土为主的未利用地年均LST最高（13.42 ℃）且昼夜温差最大（23.6 ℃）,高寒区冰川年均LST最低（-7 ℃）且昼夜温差（14.3 ℃）最小,其他下垫面年均LST在2.6~11 ℃之间,昼夜温差较小且较一致（平均16.75 ℃）。③ 东西走向的“三山夹两盆”地貌结构,使新疆LST的纬度地带规律被大幅削弱。研究区各山区（群）LST垂直递减率不尽相同,地处较高纬的阿尔泰山递变（0.63 ℃/100 m）最明显,山体高大的帕喀昆阿山群递变（0.57 ℃/100 m）次之,天山山脉递变（0.54 ℃/100 m）最小。另外各山区（群）山麓处均出现了不同程度的逆温现象,而山腰处LST垂直递减率线性拟合效果最佳。④ 本研究所选取的部分典型城市大都表现出不同程度的热岛效应。其中乌鲁木齐市热岛效应最为强烈,伊宁市其次,哈密市最微弱,而阿克苏市则表现出绿洲城市冷岛效应,但各城市热（冷）岛效应均存在一定环数（8环）范围的冷、热岛足迹。