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不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
宁夏地处黄土高原,植被变化趋势直接影响其生态保护。本文应用2005—2015年的MODIS NDVI月合成产品,并采用最大合成法得到年NDVI数据,分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对宁夏11年间植被变化趋势和空间差异进行研究分析。结果表明,在月际变化上,月NDVI均值呈高斯分布,7—9月是植被长势最好的阶段;在年际变化上,2005—2007年NDVI值明显增长,2008—2012年NDVI值呈稳定性增长,2013—2015年NDVI值有下降趋势;在变化趋势上,一元线性回归法与Sen+Mann-Kendall法得到的植被变化趋势基本一致,均表现为北部植被整体改善,但局部城区植被退化较为严重;中部地区轻微改善,局部存在明显改善;南部植被有明显改善且植被改善面积较大;通过差异性分析二者差异性仅为22.95%,且Sen+Mann-Kendall法能更好地监测轻微变化区域,变化趋势更加准确。 相似文献
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基于MODIS的神东矿区植被动态监测与趋势分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2017,(2)
以神府-东胜矿区(简称神东矿区)为研究对象,利用2000―2015年获取的250 m分辨率MODIS NDVI数据,采用像元二分法提取矿区植被覆盖度(fractional vegetation coverage,FVC)的基础上,利用一元线性回归方法和重标极差分析法分析矿区植被空间格局变化并预测其未来发展趋势。结果表明:16 a来神东矿区的年均植被指数(NDVI)呈上升趋势,增加速率为8.9%/10 a;矿区大部分地区地表植被覆盖得到改善,其中明显改善面积占比为50.43%,分布趋向为矿区东南方向;而退化面积仅为4.90%,分布在乌兰木伦河、窟野河两侧以及西部和北部沟壑区;65.03%的矿区区域Hurst指数值在0.35~0.45之间,具有较弱的反持续性;矿区中部Hurst指数较高,而西部Hurst指数偏低;结合FVC来看,矿区地表植被未来仅有较弱的退化趋势。综合遥感分析结果,神东矿区植被改善的主要原因在于神东矿区对环保的重视和投入的增加,以及科学和高效的生态环境综合防治技术体系的建立与实施。 相似文献
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利用MODIS NDVI进行淮南矿区植被覆盖度动态监测 总被引：6，自引：4，他引：2
为了分析2005—2014年10年间淮南矿区的植被覆盖演化并为矿区生态恢复提供科学参考,基于像元二分模型并利用每16 d周期的MODIS NDVI时间序列产品提取了2005年、2008年、2011年、2014年淮南矿区植被覆盖度,并从时序演化、数量转移和空间演化3个方面分析了植被覆盖的时空演化特征。结果表明:监测时段内年际NDVI均值由2005—2008年呈下降趋势,2008—2015年呈现稳步上升趋势;监测时间内区域平均植被覆盖度分别为0.722 3、0.701 7、0.718 1和0.702 8,平均减幅为2.7%;较高植被覆盖的面积是区域内主导植被覆盖,占整个研究区面积的50%,中、低和无植被覆盖面积在监测时间内保持稳定且面积均不足200 km2,表明植被覆盖状况总体良好;植被覆盖等级转化主要以高覆盖和较高覆盖之间的转化为主,稳定是植被覆盖的主要演化状态,而植被的轻度退化与交替演变趋势明显。 相似文献
4.
利用MODIS EVI遥感数据,采用AG滤波法(Asymmetric Gaussians)和像元二分模型来实现对2001-2015年京津冀EVI数据的重建和植被覆盖度的估算,在此基础上运用线性回归分析等方法,从时空两个维度分析了2001-2015年京津冀植被覆盖的演变趋势。研究结果表明:(1)2001-2015年京津冀地区植被覆盖度年际变化呈不显著增长,2003-2004年植被生态环境退化明显。(2)京津冀城市群植被覆盖度差异明显,大多数城市植被覆盖度处于稳定波动中,张家口市植被覆盖度呈波动上升。(3)2001-2015年京津冀植被覆盖度超过95%区域有所变化,呈增长趋势的区域占研究区面积的56.36%。显著变化区域中,中度改善区域占比例最高,达到28.18%;严重退化区域占比最小,仅为3.25%。 相似文献
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植被在生态环境监测中有着极其重要的意义,探讨植被覆盖变化可为区域生态环境保护工作提供重要参考。利用多源遥感长时间序列数据、分离趋势和季节项的突变点方法像元突变监测、地形位分析及地统计等方法,对新疆阿勒泰地区2000—2019年间植被覆盖动态进行遥感变化监测。实验结果表明：（1）研究期间,2003—2009年植被突变像元数逐年增多,2009年以后突变像元数逐渐减少,同时在监测出的7类植被像元突变趋势类型中,由退化后转变为增长类的像元突变数最多,干扰退化和持续退化类较少;（2）多源数据植被覆被年际变化曲线显示,植被覆盖动态变化出现先减少后增加的趋势,其中,2000—2008年时段总体呈现退化趋势,2008—2019年时段呈现明显改善趋势,且退化大于改善;（3）高程大于900 m、坡度大于15°的东坡（北转东和南转东）为植被覆盖变化退化类型的优势地形位,约占62.4%,研究区植被覆盖改善并不明显,需继续加大研究区生态环境保护。 相似文献
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MODIS NDVI和AVHRR NDVI 对草原植被变化监测差异 总被引：5，自引：0，他引：5
以草地作为研究载体,对比分析草原植被AVHRR NDVI和MODIS NDVI两种NDVI序列的年内、年际变化特征,讨论两种NDVI序列对降水量、平均气温和水汽压3种气候因子的响应差异,为合理选择NDVI序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明：(1)两种NDVI序列所反映的草原植被年内变化趋势相似,但MODIS NDVI对各类草原的区分度优于AVHRR NDVI;(2)两种NDVI序列所反映的2000年—2003年草原植被年际变化差异明显。较之于MODIS NDVI,AVHRR NDVI变化趋势分类图表现出更强的植被改善趋势,植被改善面积在AVHRR NDVI变化趋势分类图中占94.25%,在MODIS NDVI中为83.33%;两种NDVI变化趋势分类图反映的植被变化趋势吻合度为52.88%。(3)两种NDVI序列与水汽压、降水量相关性差异显著。MODIS NDVI与各站点平均气温的相关系数均大于GIMMS NDVI;而MODIS NDVI与水汽压的相关系数83%(10个站点)小于GIMMS NDVI,与降水量的相关系数67%(8个站点)小于GIMMS NDVI。 相似文献
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为了防止毛乌素沙地沙漠化、改善生态环境质量,近10年国家在该区域实施了一系列生态环境建设工程。这些工程的主要目标就是恢复退化植被,提高植被覆盖率。本研究基于2000年、2005年、2010年三期的Landsat数据,利用eCognition软件中面向对象分类技术和地理信息系统的叠加分析功能,分析了2000~2010年间毛乌素沙地植被覆盖变化情况。同时,通过MODIS-NDVI数据计算分析了植被覆盖度的变化趋势。研究得出:1)该区域草地大幅度增加,尤其是2005年到2010年之间,增加更加明显;林地基本稳定;旱地由于退耕还林等政策有所减少;2)近10年来毛乌素沙地植被覆盖度呈逐步增加趋势,西北部和东南部增加尤为明显。产生上述变化的自然因素和人为因素的贡献率需要进一步研究。 相似文献
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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
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阜新地区植被覆盖度变化提取及分析 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖度是反应地区生态环境的重要指标,利用1995,2007年的两期TM遥感数据,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算阜新地区不同时期的植被覆盖度并得出阜新地区植被覆盖度等级图以及阜新地区植被覆盖度变化等级图。得出如下结论:1995年到2007年阜新地区植被覆盖度退化面积为64.817%,好转面积为6.547%,基本无变化区域为28.636%,阜新地区植被覆盖度退化严重。 相似文献
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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