共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
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。 相似文献
3.
鄱阳湖生态经济区成立前后植被覆盖变化 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘科学》2020,(4)
针对鄱阳湖生态经济区成立后,国家加大区域生态保护力度,区域植被覆盖度发生变化的问题,该文采用像元二分法估算植被覆盖度,并分析其在生态经济区成立前后变化特征。结果表明:鄱阳湖生态经济区植被覆盖情况较好,中高植被覆盖度和高植被覆盖度区域面积所占比例较高。生态经济区成立前后,植被覆盖变化呈现差异,成立之前(1995—2010年)植被生长发生负向转移,退化现象较为严重,发生退化的区域主要分布在鄱阳湖周边和南部;成立之后(2010—2015年)植被生长发生正向转移,在省会和城市周围呈现退化趋势,其他区域呈现增长趋势。农业耕作效率和林地资源保护是生态经济区成立前后植被覆盖变化差异的主要原因。 相似文献
4.
海南岛植被覆盖变化驱动因子及相对作用评价 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2020,(1)
为了解海南岛植被覆盖变化影响因子,利用MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据,采用残差分析法、趋势分析法和相对作用分析法对海南岛2001—2015年间植被覆盖变化特征进行研究,定量分析了气候变化和人类活动对海南岛植被覆盖变化的贡献。研究表明,2001—2015年间,海南岛植被总体呈现增加趋势,其增长速率为0.024/10 a,植被覆盖增加区域占全岛的77.77%,植被退化区域所占比例仅为22. 23%。在植被改善区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为31.04%和68.96%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被改善区域的80.79%;植被退化区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为35.03%和64.97%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被退化区域的75. 59%。整体来看,气候变化对海南岛植被生长有促进作用,人类活动对海南岛地区植被的建设作用大于破坏作用。 相似文献
5.
梵净山具有独特的亚热带孤岛山岳生态系统和丰富的生物多样性,研究其植被覆盖长时序的时空演变和变化趋势,对于保护区的生态管理具有重要意义。本文基于GEE云平台,利用Landsat SR数据集进行去云和融合处理,使用最大值复合法合成年度NDVI数据集。通过像元二分模型法反演植被覆盖度,采用一元线性回归趋势分析法和Sen+Mann-Kendall趋势分析法对梵净山自然保护区的FVC进行逐像元的时空演变和趋势分析,并对比两种趋势分析的差异。结果表明：(1)近30年来,梵净山自然保护区的植被覆盖度呈先下降后上升的“U”形增长趋势,增长率为3.46%,植被覆盖情况得以明显改善。(2)在空间分布上,梵净山自然保护区的植被覆盖度呈现出中间高、四周低的特点。植被改善面积(占94.80%)远大于植被退化面积(占5.20%)。(3)两种趋势分析方法得出的梵净山自然保护区植被覆盖度变化趋势基本相似,但Sen+Mann-Kendall趋势分析法对显著变化结果的敏感程度高出2.18%。 相似文献
6.
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
7.
以1998-04～2008-07的372景逐旬SPOT4VEGETATION数据(S10)为主要数据源,利用MVC法、一元线性回归趋势分析法和差值法,分析1998～2007年陕西省年最大化NDVI的变化趋势,并对年最大化NDVI和月最大化NDVI的年际变化规律和陕西省植被覆盖度动态变化及其空间分布规律进行分析。结果表明,1998～2008年间,年最大化NDVI整体呈变好的趋势,但是月最大化NDVI的年际变化趋势在不同月份存在很大的差异;年最大化NDVI和月最大化NDVI在每相邻2a间的变化均存在很大差异,植被退化与改善波动出现;1998～2008年陕西各地区植被覆盖度变化是很明显的,一般8、9月份植被覆盖度最高。从空间分布上看,陕北北部地区(榆林市的东南部和延安市北部地区)植被覆盖度显著增加,宝鸡市中南部、西安市、商洛和安康部分地区植被改善也较明显。 相似文献
8.
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
9.
10.
胜利矿区植被覆盖度时序变化的空间异质性监测 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对胜利矿区的地理位置、气候条件等背景的分析,本文为实现获取时序性植被覆盖度的空间异质性的目的,使用ENVI、GIS、Matlab等软件,基于胜利矿区1985—2017年的Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据计算NDVI,利用像元二分模型计算植被覆盖度,得到研究区植被覆盖度均值的时序变化情况。采用转移矩阵法和Sen+Mann-Kendall法对研究区域内不同等级的植被覆盖转移情况及变化趋势情况进行分析。研究表明：胜利矿区植被覆盖度均值波动较大,呈轻微下降趋势。在监测时段内68.36%的高植被覆盖区域植被发生了退化,只有3.2%左右的极低植被覆盖区域得到了良好的改善。此外,研究区植被覆盖度受到结构性因子和随机性因子的影响,空间异质性明显,灌溉区由于人为干涉,植被生长良好,极低植被覆盖面积维持在3%以下,植被覆盖显著下降区域主要集中在露天采坑、排土场等矿业景观区。 相似文献