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在全球气候变化背景下研究陆地植被的时空变化规律,探讨气候因素的驱动作用,对于预测未来气候变化对生态系统的可能影响、制定合适的生态环境保护策略具有重要意义。利用2000—2009年MODIS归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列数据和地面气象站点的气温、降水量数据,从遥感角度分析环渤海地区植被的时空变化,并研究变化与气温、降水的相关关系,探讨区域植被年内和年际变化的驱动因素。结果表明,2000—2009年环渤海地区植被覆盖总体呈增加的趋势,但存在一定的空间异质性,局部有减少的倾向;区域植被的生长受温度和降水的双重驱动,对降水和温度的响应存在明显的滞后,滞后期大约为1个合成期;年际的变化主要受降水和人类活动的影响,降水增加可使区域NDVI提高;不同的人类活动会导致NDVI向相反的方向发展。 相似文献
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1975年—2018年白洋淀湿地变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
白洋淀湿地生态功能重要、战略地位特殊，研究其时空变化规律具有重要意义。本文基于1975年—2018年间10期Landsat卫星遥感影像，辅以2017年—2018年高分二号（GF-2）卫星遥感影像，在野外考察湿地类型及其覆被特征基础上，人机交互解译获取各期土地利用/覆被分类图，从面积变化、类型转化、景观格局变化方面分析了近43年白洋淀湿地变化时空特征，讨论了影响分析结果的不确定性因素以及湿地变化成因。结果表明：1975年—2018年白洋淀湿地面积总体呈减少趋势，净变化-68.20 km2（-24.83%）。其中，1975年—1990年湿地面积波动性小、基本稳定，1990年—2011年湿地面积持续性减少，2011年—2018年湿地面积呈现增加趋势。湿地与非湿地类型相互转换区域主要分布于淀区南部、西部、北部的水体—水生植物—耕地—建设用地过渡区域。近43年白洋淀湿地景观趋于破碎、复杂和异质。遥感影像选取月份、年份，以及土地利用/覆被分类体系、分类方法，是影响分析结果的主要不确定性因素。气候、水文等自然因素变化，叠加工农业及城镇生活用水、上游水利工程蓄水、地下水开采等人为因素变化，是白洋淀湿地面积减少、趋于干化的成因。 相似文献
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《测绘通报》2015,(Z2)
利用32年来三江源地区1975、2000和2007年三期湿地遥感监测数据,详细分析了1975—2007年间三江源不同源区湿地面积的变化特点;依托于全气象资料(包括平均气温、最低气温、最高气温、20-20时降水量以及平均日照时数数据),对30多年来各个源区的气象气候因子变化规律进行了研究。采用分形分维方法,通过计算各个源区湿地景观分形分维值,定量分析了三江源不同源区的湿地资源分形结构特征。最后,采用传统统计学和地统计学相结合的方法,通过对32年来三江源不同源区湿地面积、湿地资源镶嵌结构与气象因子所反映的各源区气候变化趋势的相关性综合剖析,总结了各源区湿地面积和湿地资源镶嵌结构随气候变化的响应规律。 相似文献
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青藏高原是中国湿地分布较为集中的地区之一,也是全球变化的敏感区。了解青藏高原湿地分布与变化对湿地保护和全球变化研究具有重要意义。基于Landsat 8 OLI(operation land imager)数据,使用面向对象分类方法和人工解译相结合的方式得到2016年青藏高原湿地分布数据,结合2008年湿地分类数据以及高程、流域界线等辅助数据,分析了青藏高原的湿地分布现状和2008—2016年的湿地变化情况。结果表明:①2016年青藏高原研究区湿地总面积为115584 km2。其中,湖泊湿地面积为48737 km2,沼泽湿地面积为34698 km2,河流湿地面积为15927 km2,洪泛湿地面积为15035 km2,人工湿地面积为1188 km2。②2008—2016年,青藏高原湿地总面积增加3867 km2,主要表现为湖泊、河流和洪泛湿地的增加,但同时沼泽湿地减少5799 km2。③青藏高原的湿地分布与变化表现出显著的区域差异性。自然湿地的分布及面积变化集中在4~5km高程范围内,而人工湿地的变化则集中在2~4 km高程范围内;湖泊和洪泛湿地的增加集中在内流区,河流的增加及沼泽的减少集中在外流区。④青藏高原的气温和降水均呈上升趋势,与湿地总体变化呈正相关;各流域冰川面积的变化与湿地变化也具有相关性;人为因素对青藏高原的湿地变化以消极作用为主。该研究为青藏高原环境变化研究与湿地保护提供了有益支持。 相似文献
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基于GEE的鄱阳湖湿地植被长期变化特征及其对水文情势的响应北大核心CSCD 总被引：1，自引：0，他引：1
针对鄱阳湖湿地植被长期变化的科学问题,本文基于谷歌地球引擎(GEE)遥感大数据平台和CART分类回归树算法提取鄱阳湖2000—2017年涨水期、丰水期、退水期和枯水期的年时序植被分布范围,阐明其时空变化特征;在此基础上,结合水位数据分析湿地植被与水文情势变化之间的响应关系。结果表明,(1)2000—2017年,枯水期、涨水期、丰水期和退水期鄱阳湖湿地植被平均面积分别为846.35、679.03、172.35、508.63 km^(2)。(2)2000—2017年,不同水位期鄱阳湖湿地植被总面积均呈增加趋势,并有向湖心演变的趋势。(3)鄱阳湖植被面积受水位影响显著,水位与植被面积呈负相关,降水异常(如极端降水或严重干旱)是导致植被面积明显偏离平均面积的主导因素。本文结论有助于鄱阳湖湿地生态系统的健康诊断,对鄱阳湖湿地保护和修复政策的制定具有科学参考意义。 相似文献
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青藏高原地表冻融循环与植被返青期的变化趋势及其气候响应特征 总被引：1，自引：0，他引：1
青藏高原特殊的地理环境使其对全球气候变化十分敏感,所以研究其地表冻融循环和植被返青期的时空动态对于回顾和预测青藏高原对全球气候变化的响应具有重要意义。本文通过利用双指标地表冻融状态识别算法和被动微波亮温数据(SMMR、SSMI和SSMIS)来获取青藏高原长时间序列(1982年—2013年)逐日地表冻融状态,通过对GIMMS全球植被指数数据产品进行NDVI的滤波重建和返青期提取来获取青藏高原植被长时间序列(年份)的返青期;并且分析了地表冻融循环和植被返青期的变化趋势、相互关系及对青藏高原气候变化的响应特征。总体来看,在空间上,青藏高原的地表冻结集中发生在10月30日至次年4月2日,平均地表融化首日集中在5月12—27日,平均植被返青期集中在5月19—29日。植被返青期平均发生在地表融化首日后的3.94±5.58日,两者具有显著的相关关系(R=0.51,P=0.003)。青藏高原的地表融化首日和植被返青期在1982年—2013年间经历了推迟、提前再推迟的3个过程,融化时间和返青期在1982年—1987年分别以1.93±1.81 d/a和0.28±1.01 d/a的速度推迟;在1987年—2006年分别以0.67±0.20 d/a和0.13±0.16 d/a的速度提前;在2006年—2013年分别以0.97±0.84 d/a和1.04±0.52 d/a的速度推迟。中国气象局布设在青藏高原的CMA气象站的温度数据表明,高原的春季地表0 cm土壤温度呈持续上升的趋势,而植被返青期和地表融化首日并未持续提前,这可能是由几十年来高原不同地区降水等其他环境因素变化的差异造成。同时在气温持续升高期间,植被返青期的返青温度阈值也不断具有上升的趋势(R=0.72,P0.001),这可能与植被适应气候变化的自身调节能力有关。 相似文献
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近30年来河西走廊湿地变化及其机理初探 总被引：2，自引：0，他引：2
应用4个时相的卫星遥感数据,对河西走廊的湿地进行了遥感动态监测。结果表明,河西走廊1973年、1990年、2000年及2006年前后的湿地面积分别为14 132.38 km2、13 299.44 km2、12 519.88 km2和12 312.38 km2,近30 a来减少了12.88%(共1 820.00 km2),动态度为-0.39%。其中,自然湿地资源不断减少,减少速率不断加大,以沼泽湿地减少最为显著;人工湿地面积持续增加,特别是近年来增加迅速,湿地斑块数和斑块密度增加,破碎化程度加大;多样性指数和均匀度指数持续上升,各湿地类型比例差异减小,各类湿地分布趋于均匀。气温、降水、青藏高原隆升等自然因素是河西走廊湿地变化的重要原因,而人类活动加剧了这一变化趋势。 相似文献
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中国湿地变化的驱动力分析 总被引：2，自引：0，他引：2
在全球气候变化及中国社会经济迅速发展的背景下,为了解中国湿地分布的时空动态特征及演化规律,以4期(1978年、1990年、2000年、2008年)中国湿地遥感制图数据和3期(1990年、2000年、2005年)土地利用数据为基础,同时考虑到对湿地变化的影响程度和数据的可获取性,选取12个影响因子(平均温度、平均湿度、累计降水量、人口数量、地区生产总值、农林牧渔产值、耕地面积、粮食产量、有效灌溉面积、水库库容量、除涝面积、治碱面积)研究1978年—2008年这30年间中国湿地变化的驱动机制。考虑到地理现象的空间非平稳性,本文采用地理加权回归的方法分析驱动因子对湿地变化的影响作用。地理加权回归作为一种局部线性回归方法,能够直观地反映湿地驱动因子对湿地作用的地域差异。结果表明:不同类型的湿地变化的主要影响因素不同,内陆湿地与温度、降水以及农业耕作灌溉等密切相关;人工湿地与经济发展水平和水利设施兴建密切相关;滨海湿地与农林牧渔产业和人口等密切相关。同一类型湿地变化的主要影响因素随着时间推移也有所变化,并且影响程度在地域上也存在较为明显的南北和东西差异。本次研究结果基本反映了1978年—2008年中国湿地变化的特征规律。 相似文献
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重庆市土地利用变化对生态系统服务价值的影响 总被引：5，自引：0，他引：5
本文以详细的土地利用统计资料为数据源,分析了重庆市1997~2007年的土地利用变化情况,根据谢高地的生态服务价值系数对研究区土地利用变化引起的生态系统服务价值变化进行评估,并进行了敏感性指数(CS)分析。结果表明:研究区在1997~2007年间,耕地、牧草地、湿地和未利用地均减少,林地、水域和建设用地均增加;重庆市2007年的生态系统服务价值比1997年增加了58.95×108元,达到1002.25×108元,这主要是生态价值系数较高的林地面积增加所至;在生态系统单项服务功能变化中,只有食物生产有所减少,其余均有所增加;敏感性系数分析表明,ESV对生态价值系数(Value Coefficient,VC)缺乏弹性,研究结果可信。 相似文献
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随着城市建设和发展,违法用地和违法建设现象愈演愈烈,制止“两违”是一项长期复杂的工作。一直以来,“两违”执法程序烦琐,缺乏有效的技术手段,无法及时发现和制止违法行为。利用遥感(RS)技术可以实时监测土地违法现象,结合地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)技术构建“两违”执法管理平台,能准确快速地定位“两违”图斑并指导现场执法巡查。本文以石狮市为例,研究了3S(RS、GIS、GPS,遥感(Rernote Sensing,RS)、地理信息系统(Geographic Information System,GIS)、全球定位系统(Global Positioning System,GPS))技术在“两违”执法工作中的实践应用。结果表明,“3S”技术可以全面及时地发现土地违法行为,极大地提高执法效率。 相似文献
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动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法，动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上，把握发展动态，探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例，介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明：动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据，并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。 相似文献
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This study provides an assessment of changes in the terrain topography due to opencast coal mining in the Patratu region of Jharkhand state during the period of 1962–2007. It demonstrated the potential of digital elevation model (DEM) differencing technique using Cartosat-I satellite (2007) derived DEM with reference to DEM derived from contours obtained from Survey of India topographical map (1962). The topographical changes through DEM differencing revealed positive relief changes (up to 49 m) due to coal-mining overburden dumps. The dumping of overburden near the banks of perennial Damodar River also caused positive topographic changes (up to 20 m) indicating adverse effects on its hydrological regime. Negative relief changes are represents by deep depressions (up to 66 m) created within coal mines due to the extraction of coal. These depression areas within the abundant mines generally become the zones of water accumulation causing wastage of surface and ground water resources. 相似文献
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论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%)；林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%)；农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间；较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%)；此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。 相似文献
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Understanding land use land cover change (LULCC) is a prerequisite for urban planning and environment management. For LULCC studies in urban/suburban environments, the abundance and spatial distributions of bare soil are essential due to its biophysically different properties when compared to anthropologic materials. Soil, however, is very difficult to be identified using remote sensing technologies majorly due to its complex physical and chemical compositions, as well as the lack of a direct relationship between soil abundance and its spectral signatures. This paper presents an empirical approach to enhance soil information through developing the ratio normalized difference soil index (RNDSI). The first step involves the generation of random samples of three major land cover types, namely soil, impervious surface areas (ISAs), and vegetation. With spectral signatures of these samples, a normalized difference soil index (NDSI) was proposed using the combination of bands 7 and 2 of Landsat Thematic Mapper Image. Finally, a ratio index was developed to further highlight soil covers through dividing the NDSI by the first component of tasseled cap transformation (TC1). Qualitative (e.g., frequency histogram and box charts) and quantitative analyses (e.g., spectral discrimination index and classification accuracy) were adopted to examine the performance of the developed RNDSI. Analyses of results and comparative analyses with two other relevant indices, biophysical composition index (BCI) and enhanced built-up and bareness Index (EBBI), indicate that RNDSI is promising in separating soil from ISAs and vegetation, and can serve as an input to LULCC models. 相似文献