中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系

本文利用１９８５－１９９０年连续６９个月的ＮＯＡＡ时间序列数据,进行中国植被覆盖变化的空间,以及时间序列分析,并且结合同期的平均气温,降水数据,进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析,该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律,空间分布规律,以及植被覆盖变化与气温,降水的定量关系。     

基于遥感技术的厦门市植被覆盖变化监测

以厦门市为研究区域,以2000年的Landsat 7和2013年的Landsat 8为研究数据,利用ENVI软件分析了2000年和2013年厦门市植被覆盖变化情况。     

中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系──基于NOAA时间序列数据分析

本文利用１９８５－１９９０年连续６９个月的ＮＯＡＡ时间序列数据,进行中国植被覆盖变化的空间,以及时间序列分析,并且结合同期的月平均气温、降水数据,进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析。该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律,空间分布规律,以及植被覆盖变化与气温、降水的定量关系。     

基于NDVI序列影像精化结果的植被覆盖变化研究

植被归一化指数(NDVI)是地表植被覆盖特征的重要指标之一。本文以三峡库区2001-2003年MODIS遥感数据反演的NDVI时间序列影像为例,研究NDVI影像序列的精化问题,包括降云及去噪处理的有效方法。在改进的BISE技术降云处理的基础上,采用小波软阈值降噪方法提取有效变化趋势。然后进行库区2001-2003年植被变化的变化矢量分析,采用阈值分割的方法将库区变化强度影像分为未变化、小变化、中等变化与剧烈变化四个类型。研究成果可为三峡库区宏观生态环境变化的掌握提供一定的依据。     

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。     

基于RS的北京山区植被覆盖变化空间特征

利用1979年和2005年的LandsatTM／MSS影像,采用基于植被指数的像元二分法分别计算了北京山区的植被覆盖度,分析了植被覆盖变化及地貌对植被覆盖变化的影响。结果显示：北京山区高海拔地区植被覆盖较稳定,低海拔区变化剧烈;陡坡区生态较脆弱,缓坡区生态修复和植被退化的概率较大;同一时相阳坡植被覆盖度小于阴坡,西北坡生态较脆弱,东南坡植被生态修复机率较大。     

基于RS的北京山区植被覆盖变化空间特征

利用1979年和2005年的Landsat TM/MSS影像,采用基于植被指数的像元二分法分别计算了北京山区的植被覆盖度,分析了植被覆盖变化及地貌对植被覆盖变化的影响。结果显示:北京山区高海拔地区植被覆盖较稳定,低海拔区变化剧烈;陡坡区生态较脆弱,缓坡区生态修复和植被退化的概率较大;同一时相阳坡植被覆盖度小于阴坡,西北坡生态较脆弱,东南坡植被生态修复机率较大。     

基于RS的北京山区植被覆盖变化空间特征

利用1979年和2005年的Landsat TM/MSS影像,采用基于植被指数的像元二分法分别计算了北京山区的植被覆盖度,分析了植被覆盖变化及地貌对植被覆盖变化的影响.结果显示:北京山区高海拔地区植被覆盖较稳定,低海拔区变化剧烈;陡坡区生态较脆弱,缓坡区生态修复和植被退化的概率较大;同一时相阳坡植被覆盖度小于阴坡,西北坡生态较脆弱,东南坡植被生态修复机率较大.     

长江上游安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应

为探讨安宁河流域植被演变趋势及其与气候的相互作用,基于2001—2008年MODIS图像、降水量和气温数据,采用回归分析和相关分析等方法计算了安宁河流域降水、气温和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在时间和空间上的变化情况,并对安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应机制进行了探讨。结果表明:NDVI变化和气温、降水呈正相关;降水量和气温等气候因子的变动会直接反映在植被长势上,其中降水对安宁河流域植被生长的影响更为显著;植被长势与气温和降水存在一定的时间滞后性。     

基于遥感的珠海市植被覆盖动态变化研究

城市植被的空间分布是城市生态环境质量变化的重要标志,对其进行研究,可为城市规划与建设提供决策支持。为研究珠海市植被覆盖的动态变化情况,利用两期Landsat TM/OLI影像,从数量变化、空间分布和时空变化3个方面探讨了研究区的城市植被覆盖动态变化。研究结果表明:(1)珠海市植被覆盖面积在2009~2014年有所减少;(2)珠海市大面积的植被覆盖主要由山体构成;(3)2009~2014年植被覆盖减少,主要转化为建设用地,特别是在南湾、横琴和西区尤为明显,与近年来中心城区开发强度趋于饱和、新增建设用地主要集中于此有关。     

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。     

一种利用多时相TM影像分析地表植被变化的新方法--以敦煌地区绿洲植被变化分析为例

变化分析是多时相遥感影像的主要应用领域。以郭煌绿洲为例 ,探讨一种应用多时相TM影像进行地表植被变化分析的新方法。结果证明 ,用不同时相的NDVI影像进行彩色合成可以直观地反映地表植被的变化 ,而利用色彩变换得到的各分量可以对变化特点进行定量分析。其中色度反映变化类型 ,饱和度反映变化强度 ,而亮度图像则反映地表植被多年来的总体长势。除了直观和定量的特性之外 ,该方法还可以用于其它类型的变化分析 ,具有可扩展性     

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。     

西安市植被覆盖度与城市地表温度的关系研究

基于2017年4月陕西省西安市的Landsat8遥感数据,对西安市植被覆盖度与地表温度之间的相关性进行了回归分析.结果 表明,植被覆盖度与地表温度之间存在显著的负相关关系,植被覆盖度越低,地表温度越高,反之亦然.统计结果表明,地表NDVI每降低0.1,地面温度约升高3.3℃,因此在城市生态环境规划和建设中,可通过增加城...     

基于遥感的长沙市城市热岛与土地利用/覆盖变化研究

基于多时相Landsat TM/ETM+影像,首先计算长沙市地表亮度温度,然后利用NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(改进 的归一化水体指数)、NDBI(归一化建筑指数)和NDBaI(归一化裸土指数)4个指数,采用决策树分类方法对长沙市影像进行 土地利用/覆盖分类。在此基础上,对长沙市城市热岛的空间分布特征、时空演变特征以及城市热岛与土地利用/覆盖变化和各种影 响因子之间的关系进行研究。结果表明,随着长沙市城区范围的不断扩张,城市热岛范围也不断增大; 土地利用/覆盖类型的变化 会改变地表温度的空间分布,城市用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,水体和林地具有较好的降温作用。地表温度与4种 归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性,不同土地利用/覆盖类型的地表温度存在较大差异。     

基于GlobeLand 30的山东省地表覆盖时空变化与分析

以山东省为研究区域,利用2000年、2010年和2020年的GlobeLand 30数据,综合采用用地面积、构成占比、增量占比以及地表覆盖转移矩阵等分析方法,研究了山东省各地市地表覆盖的空间格局、变化幅度、区域差异,并从人口、经济、政策等方面对山东省各地级市的地表覆盖变化驱动力、变化特点等进行了分析.研究结果表明山东省地表覆盖在过去的20 a中发生了较大的变化.耕地呈现较大幅度的减少,其减少率为11.63％;人造地表扩张速度较快,增长率高达80.92％,其他地类也有不同程度的变化.山东省地表覆盖变化具有显著的区域差异性,草地和森林的变化主要集中在鲁东丘陵的东北部地区和鲁中南山地丘陵中部区域,湿地和水体的变化主要集中在鲁西北平原北部沿海地区和南四湖地区.山东省地表覆盖变化是由多种驱动力因素共同影响的结果,如经济的增长、人口的流动、政策的实施等.