路域植被覆盖度时空变化遥感定量反演

通过对路域植被覆盖度反演及其时空变化特征分析,可再现公路建设和运营对路域两侧生态环境的干扰过程和强度,反映路域生态环境质量。以京港澳高速(G4)长潭段为研究区,建立路域植被覆盖度遥感定量模型及主成分分析模型,分析路域植被覆盖度的动态变化空间格局及其变异性,并寻求其主要驱动因子。结果表明,影响路域植被时空格局的主要驱动力因子是公路运营带来的经济因素,环境因素次之,与地区实际经济发展情况吻合。     

八步沙林场防沙治沙区植被覆盖度时空演变分析

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,...     

Google Earth Engine平台下秦岭地区植被覆盖时空变化分析

秦岭地区植被覆盖动态变化对其生态环境有重要影响。本文利用Google Earth Engine云平台,选取1986—2019年Landsat TM/OLI地表反射率数据,结合像元二分模型估算秦岭地区植被覆盖度(FVC);通过年际变化斜率、变异系数、Hurst指数等评价指标,对FVC的时空变化、稳定性和持续性变化进行分析。此外,探究FVC与气温、降雨的耦合关系,并分析土地利用变化对FVC的影响。结果表明:34年间,秦岭地区FVC整体上呈现良好的状况,中高等及以上植被覆盖区达73.11%;FVC由1986年的62.86%增长到2019年的70.01%,植被活动在不断增强;FVC的变异系数均值为0.34,标准差为0.45,其稳定性与其空间分布呈高度自相关性;秦岭地区的植被覆盖变化受气候变化和人为因素的共同影响。     

晋城市植被覆盖时空变化与地形效应耦合

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.     

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。     

泰山地区近三十年植被覆盖变化与地形因子分析

针对在人类活动影响下,泰山地区植被覆盖面积变化情况,以陆地卫星(Landsat TM/OLI)遥感影像为研究基础影像,采用遥感图像处理平台(ENVI)和ArcGIS软件,对泰山地区1985、1995、2003、2008、2013、2018年的6期遥感影像,通过归一化指数(NDVI)对遥感影像植被信息进行反演,通过地形因...     

1988—2018年间洱海流域植被覆盖度时空变换特征探究

植被覆盖度作为反映地表生态环境的重要指标,被广泛应用于区域生态状况与生态地质问题的调查与研究工作中.以洱海流域为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台,利用455景30 m空间分辨率Landsat系列影像获取了1988—2018年间流域尺度的年最大归一化植被指数(norma...     

近20年鄂西地区植被覆盖度时空变化特征分析

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。     

青藏高原植被覆盖度与地形相关性分析

提取青藏高原海拔高度、坡向,用分级分类的方法综合分析了青藏高原植被覆盖度和地形的相关性,利用30 m ASTER GDEM数据、Landsat影像数据及植被类型等资料,结合ERDAS和ArcGIS 9.3软件对青藏高原DEM进行处理,计算NDVI,研究得出的主要结论如下:1青藏高原海拔高度在4 500 m处的NDVI最高;5 500 m之后的NDVI逐渐降低,海拔与植被覆盖度呈负相关;2青藏高原北坡、西北坡和东北坡的NDVI较高,南坡的NDVI较低,阳坡的NDVI较高,阴坡的NDVI较低。     

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。     

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。     

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。     

基于植被覆盖度序列的变化矢量分析

变化矢量分析法是直接对像元的光谱信息进行比较,可提供像元在时间维上具体的变化值和变化类型,是一种非常有潜力的直接比较分析方法.以植被覆盖度时序资料为基本数据源,综合应用变化矢量分析方法对长三角地区2001～2005年植被的变化强度、变化类型进行分析,结果表明在这五年中植被覆盖情况总体表现为稳中略增.     

北方农牧交错带植被覆盖变化遥感监测研究——以河北省沽源县为例

基于河北省沽源县1998年、2003年和2008年同期TM遥感影像,利用像元二分模型和专家分类器,结合研究区土地利用图和野外考察资料,对该县近10 a来植被覆盖度动态变化时空特征进行分析,并参考统计数据,分析其生态治理情况。结果表明:在3个时间监测点内该县大部分地区处于中度覆盖和较高覆盖水平,植被覆盖度总体得到提高;1998年9月~2003年9月间植被覆盖处于稳定状态,2003年10月~2008年9月间植被覆盖度提高;轻微提高地区主要分布在高原农牧区,稳定区主要为南部低山林区;治理工程效果显著。     

中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析

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。     

基于Landsat影像的木里煤田矿区植被覆盖提取及时空变化分析

木里煤田地处青藏高原典型生态环境脆弱地带的大通河源头,本文以Landsat影像为数据源,基于归一化植被指数像元二分模型估算木里煤田矿区1990-2016年植被覆盖度,监测其动态变化及时空发展规律。研究发现,1990-2016年矿区裸土及低植被覆盖面积增加156.60 km^2,中植被覆盖面积增加153.37 km^2,高植被覆盖面积减少309.99 km^2。动态监测结果表明,1990-2016年木里煤田植被覆盖呈现严重退化趋势,退化最明显区域出现在矿区周边;时空格局变化分析结果表明,矿区植被覆盖等级逐渐向低植被覆盖等级转变,植被覆盖区域面积逐渐缩小。通过监测木里煤田矿区植被覆盖动态变化并分析其时空变化特征,为研究区生态环境修复,土地复垦等工作提供相关数据参考及技术支撑。     

利用线性融合方法进行金花茶自然保护区植被覆盖度时空变化研究

在利用高空间分辨率影像研究小区域植被覆盖度（FVC）变化时,传感器、成像条件及云量的影响会导致连续的长时序影像数据缺失或数据质量较差,同时影像的低时间分辨率也限制了对小区域连续时序FVC变化的研究。针对该问题,本文采用线性融合方法融合出连续的长时序FVC影像,解决了在研究FVC时空变化时云量和条带影响导致的Landsat影像连续时序数据缺失和低时间分辨率问题;利用Sen+Mann-Kendall进行趋势分析发现,金花茶自然保护区的FVC在2000-2016年整体呈增加趋势,FVC显著增加的区域约占37.32%,不显著增加的区域约占58.56%。线性融合方法得到的FVC影像可以精细地表征地表FVC的变化,较好地解决了高空间分辨率影像FVC连续时序数据缺失的限制,有利于小区域FVC的长时序时空变化研究。     

MODIS影像植被时空变化分析——以吉林省为例

利用2000至2006年的MODIS-NDVI影像数据,通过年最大NDVI随时间的变化斜率和对变化趋势的分区统计、重心分析及空间自相关分析,探索近年来吉林省植被的时空变化规律。吉林省大多数区域NDVI呈现出稳定或增加趋势,反映出吉林省植被生态系统有所恢复。植被变化趋势具有明显的空间分异特征,东部主要为稳定型,西部主要为增长型,局部区域有衰退迹象,主要分布在吉林省东南角和西南角、长春市市辖区及沿河沿湖地区。空间自相关分析表明,植被变化过程在研究区域内具有较强的空间正相关,即变化趋势在空间上具有趋同性,集聚现象明显。     

基于遥感分析技术的河岸带植被覆盖度监测分析研究

基于遥感卫星影像数据及分析技术,以齐齐哈尔市境内的河湖岸带为研究对象,Landsat影像为数据源,采用NDVI像元二分模型,运用GIS叠加分析功能,分析齐齐哈尔市境内的河湖岸带植被覆盖度空间变化特征。结果表明,齐齐哈尔市境内河岸带植被覆盖度空间变化主要受地形和水文情势影响。本文研究成果及结论有助于剖析齐齐哈尔市境内河岸带生态问题,为岸线生态修复提供决策支持。