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相似文献
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1.
基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
魏显虎  赵彦利 《北京测绘》2021,35(6):759-764
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.  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
基于MODIS归一化植被指数产品(MOD13Q1),以石羊河流域北部盆地防沙治沙区为研究对象,统计该区域2000~2016年间植被覆盖度,并结合温度、降水数据分析研究区植被覆盖度时空变化特征。结果表明:①2000~2016年,研究区平均植被覆盖度从16.30%增长到20.79%,高盖度植被面积增加明显,劣覆盖度植被面积减少。②从不同土地利用类型来看,虽然各地类的平均植被覆盖度的变化趋势是逐渐增加,但种植土地的植被覆盖度增加速度要明显高于非种植土地。③研究区降水、气温与植被覆盖度变化相关性较低,表明研究区植被覆盖度的恢复与一些植被恢复工程的实施有关。  相似文献   

5.
毛乌素沙地东南缘NDVI植被变化特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

6.
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%。  相似文献   

7.
针对国内外对城市植被及其覆盖度方面的研究不够深入的现状,该文以喀什市1990年、2000年及2010年3期Landsat TM/ETM+遥感影像为数据源,结合归一化植被指数(NDVI)与植被覆盖度估算方法,对喀什市植被覆盖区土地类型、面积变化等方面进行研究。结果表明:1990年至2010年,高覆盖区所占比例由1990年到2000年逐步增加,2010年稍有减少;中高覆盖区面积出现先减小后增加的变化趋势;中覆盖区面积逐年增加;低覆盖区呈先减小后增加的趋势;极低覆盖区变化最慢,2010年比1990年稍有增加。  相似文献   

8.
中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致;整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%;年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。  相似文献   

9.
为分析河北省张家口市在经过三北防护林三期建设后林地覆盖度变化情况,通过利用张家口2006,2010年两景同期TM影像数据,使用ERDAS软件首先提取植被指数(NDVI),根据像元二分法利用ERDAS的建模工具Spatial Modeler计算出该地区植被覆盖度,利用非监督分类方法对植被覆盖度进行分类、赋色,最后得出张家口市2006—2010年的植被覆盖度分类图,结果表明四年间该市植被覆盖面积增加698.44 km2,与第二次国家林业调查数据基本相符,说明利用遥感反演的方法能够快速、准确地获取该地区的植被覆盖度信息,以及利用NDVI监测植被覆盖度变化方法的可行性。  相似文献   

10.
超贫磁铁矿的开发会对地表产生剧烈的扰动。为监测2001年以来长河矿区植被盖度的变化情况,本文分别采用2001年和2015年的Landsat TM和OLI影像数据,基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的像元二分模型对该地区的植被盖度进行定量估算,并分析其时空变化特征。结果显示:2001—2015年间,高级植被覆盖度区域面积减少了29.4 km~2,低级和中低级植被覆盖度区域面积增加了17.9 km~2;在变化幅度上,植被覆盖度中、大幅度增加区的面积为1.9 km~2,而中、大幅度减少区面积为25.6 km~2。空间特征分析表明,研究区内植被覆盖度变化较大的区域均与采矿活动区有紧密联系。  相似文献   

11.
基于2000—2020年的MOD13Q1 NDVI遥感数据,使用像元二分模型计算湖北省西部山体区域的植被覆盖度,并利用斜率模型、马尔可夫转移矩阵模型和赫斯特指数综合分析了植被覆盖度的时空变化规律。结果表明,研究区的植被覆盖度总体呈上升趋势,平均植被覆盖度增加了0.025,轻微增长区域面积为44 359.26 km2,显著性增长面积为3 069.375 km2,不显著性变化的面积为39 862 km2。2000—2020年期间,时序植被覆盖度的赫斯特指数为0.63,表明研究区内植被覆盖度的增长趋势在未来是可持续的。本研究成果不仅可为城市生态环境评价提供科学依据,而且可为城市的生态建设和可持续发展提供决策支持。  相似文献   

12.
本文利用GEE平台和1990—2019年巴宜区Landsat遥感影像,采用像元二分模型、相关性分析等方法分析了巴宜区植被覆盖度的时空变化特征与驱动力。研究结果表明:①1990—2019年巴宜区植被覆盖度总体呈稳中有增的趋势,其中,河谷区域增加明显,而高海拔区域相对稳定;②1990—2019年巴宜区气温呈显著升高,降水略有下降,总体呈“暖干化”,气温较降水量对植被覆盖变化更明显,但气候变化对植被覆盖变化影响总体不明显;③1990—2019年巴宜区植被覆盖变化与人类活动有很好的相关性,其中,低、中低、中、中高植被覆盖区域,呈显著的负相关,而高植被覆盖区域呈正相关。本文基于遥感大数据和地理云计算的植被覆盖监测动态监测和定量分析方法,能对高山峡谷区生态评估和演替分析提供一定的技术支撑和科学数据。  相似文献   

13.
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,...  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
基于遥感和地理信息系统技术,利用2000年Landsat5 TM和2015年Landsat8 OLI两期遥感影像,提取兰州市城关区不同时期的归一化植被指数(NDVI),运用像元二分模型估算了植被覆盖度(FVC),分析了2000~2015年城关区的植被覆盖状况及动态变化情况。结果表明,15 a间城关区低植被覆盖度(0FVC≤15%)和中植被覆盖度(15%FVC≤40%)分别增加9%和15%,中高植被覆盖度(40%FVC≤70%)和高植被覆盖度(70%FVC≤100%)分别减少17%和9%;植被覆盖度增加面积约10 km~2,减少面积约21 km~2。  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
以2000、2001和2008年黑河流域ASTER与TM影像为主要数据源,综合RS和GIS技术,通过在ENVI平台编写IDL程序,并利用6S模型进行大气校正,反演得到归一化植被指数(NDVI)。在此基础上定性了分析该区域植被覆盖度空间分布格局,定量研究了2001~2008年植被覆盖度的变化情况,并对其成因进行了探讨;同时对比ASTER和TM传感器进行植被覆盖度反演结果,并结合研究区域土地覆盖调查数据资料,说明ASTER传感器较TM传感器在局部土地利用调查方面更具有优势。  相似文献   

18.
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.  相似文献   

19.
植被覆盖度与温度关系的MODIS高光谱研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

20.
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。  相似文献   

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