基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法研究

以云南隆林各族自治县为研究区,利用中巴02B星多光谱遥感数据,在前人研究基础上,提出了基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法。实验表明,该方法在剔除阴影、水体、裸地及耕地等影响因素,结合土地利用现状的基础上,无需估算叶面积指数等需要复杂推导的参数就可以有效、准确地提取研究区石漠化分布状况。     

基于RS与GIS技术的泸定县植被空间分布分析

以四川省泸定县为分析研究区域,综合运用遥感图像处理技术与GIS空间分析技术,用ETM+遥感影像获取归一化植被指数(NDVI)信息并反演植被覆盖度,用地形图等高线生成数字高程模型(DEM)并提取地形因子。借助叠合分析法,讨论植被覆盖度与海拔高度、坡度、坡度变率、坡向、坡向变率5种地形因子的空间关系,得到泸定县关于地形因子的各等级植被空间分布特征。分析对地植物学中高山峡谷地区植被的地形格局分布规律研究与生态环境的评价与改良都具有重要的参考价值。     

基于LANDSAT数据的乡土地理教学实践——以西安市植被覆盖度提取为例

乡土地理在中学地理教材体系中占有重要地位。Landsat遥感数据产品具有时间跨度广、更新周期短、分辨率较高的特点,可为乡土地理教学提供大量的资源。本文通过遥感和地理信息系统技术手段对西安市植被覆盖度进行提取,以期为乡土地理教学、乡土地理课程资源开发以及乡土地理相关理论的研究提供参考。     

草原矿区长时序植被覆盖度变化趋势对比分析

呼伦贝尔草原区生态脆弱,在人类活动和气候等因素影响下草原生态变化备受关注。本文以宝日希勒矿区及周边为研究区,应用1985-2015年Landsat年度最大合成NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度;分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对研究区植被覆盖度趋势和空间差异进行了对比分析。结果表明：两种方法得到的植被变化趋势基本一致,Sen+Mann-Kendall方法相较于一元线性回归法对植被覆盖度改善和退化反应更为敏感。研究结果有助于科学评价长时序煤炭开发活动对地表生态的影响并为长时序植被变化监测提供方法参考。     

定南县岭北矿区植被覆盖与地形因子关系分析

以岭北稀土矿区植被退化的环境为研究背景,数据选择1990、1999、2008、2013四年30 m分辨率LandsatTM数据,利用像元二分模型估算研究区植被覆盖度;利用DEM数据获取研究区的坡度及坡向地形因子,并对不同地形因子进行定量评价。分析定南县岭北矿区植被覆盖度与不同地形因子条件的相关性,及不同地形因子条件下植被覆盖的分布特点。研究结果表明:植被覆盖度受高程、坡度影响较大,其中在高程400 m到500 m,坡度6°~15°区域内植被覆盖度较其他区域高,坡向影响主要表现在阳坡阴坡上,阴坡植被覆盖度普遍比阳坡高。研究结果能够快速、客观地反映稀土矿区植被的状况,为南方稀土矿区环境的治理和监测提供有效科学依据。     

甘肃岷县漳县MS6.6地震前后岷县植被覆盖度动态变化

利用Landsat8遥感影像数据,应用像元二分模型估算了岷县植被覆盖度,分析了岷县漳县地震前后岷县植被覆盖度动态变化,并结合高程和坡度数据,研究了地形因素对植被受损和恢复的影响,结果表明:3个时段岷县植被覆盖度以中高和高植被覆盖度为主,反映出研究区植被覆盖状况良好。①空间分布上来看,中高和高植被覆盖度主要分布在岷县西南和东南部的高海拔地区,低植被覆盖区由岷县县城所在地向西北方向两侧沿居民地延展;②2013-2014年平均植被覆盖度下降了0.09,受损面积达到96.53%,主要为高植被覆盖度植被受损,植被受损在高程上主要分布在2 344~3 283 m,坡度5°~35°范围是植被受损的主要区域;③2014-2017年平均植被覆盖度回升至0.43,恢复面积达2 901.93 km^2,以高植被覆盖度植被恢复为主,其次为低植被覆盖度;植被恢复在高程2 031~2 970 m,呈增长趋势,随后开始下降,在坡度0°~25°范围内植被恢复面积呈增加趋势,随后降低。     

2000—2016年广西防城金花茶自然保护区关键生态环境参数时空变化

植被覆盖度(FVC)和叶面积指数(LAI)作为关键生态环境参数,其时空动态变化的遥感监测对揭示陆地生态环境演变规律与科学监管生态环境具有重要意义.本文基于2000—2016年GLASS产品的植被覆盖度和叶面积指数数据,对广西防城金花茶国家级自然保护区FVC和LAI的时空动态变化进行监测.研究结果表明:①2000—201...     

基于遥感计算云平台高原山区植被覆盖时空演变研究——以贵州省为例

为揭示喀斯特山区植被时空变化规律,选取2000-2018年间1 748景30 m分辨率Landsat-NDVI影像,结合35个气象站点数据,辅以像元二分模型、线性趋势分析及地理探测器等方法,对贵州省19年间年植被覆盖度进行定量估算,分析其植被覆盖度时空变化特征及驱动因素。结果表明:（1）贵州省中、高植被覆盖度以上的区域面积占比约63%,其中高植被覆盖度区域面积占21.16%,主要集中分布于碎屑岩地区。（2）近19年来,贵州省植被覆盖度总体缓慢趋好,年均增长速率为0.4%,严重石漠化样区多年最大植被覆盖度均值始终低于整体植被覆盖度均值。（3）研究期间贵州省植被覆盖度以轻微改善、基本不变两个等级为主,两者面积比重之和约为95.4%,退化区域主要分布在城镇周边,面积比重约为3.8%。（4）气象因素、地理区位各因子间交互作用对植被覆盖度空间格局影响大于单因子作用。综上所述,城镇面积扩展、石漠化治理工程、地理区位及气象因素等是影响植被恢复与生态环境重建的关键要素,研究植被覆盖度多年动态特征力求为相关部门的水土保持、生态环境保护及石漠化治理提供重要的基础数据及科学参考。      

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。     

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。