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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
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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
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基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于MOD13Q1-NDVI数据,采用最大值合成法提取2000—2017年的月植被指数,分别从月平均NDVI和年平均NDVI两个角度分析了大湄公河次区域植被覆盖的时空变化特征.结果表明:2000年以来,大湄公河次区域年平均NDVI总体上呈波动增长;但不同时段植被覆盖度变化不同,2000—2005年植被覆盖度总体略有降低,2005—2010年和2010—2015年植被覆盖度总体在增加;从植被覆盖度的空间变化来看,大湄公河次区域上游北部地区植被覆盖整体情况较差,下游西南地区植被覆盖呈现明显减少的趋势,今后应加强对上游北部地区和下游西南部地区的植被保护与生态修复. 相似文献
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为了明确辽东湾植被长势的时空变化特征,本文针对传统的遥感影像信息提取速度缓慢、效率较低等问题,基于奥维互动地图(Ovid interactive map, OMAP)平台,利用Landsat遥感影像提取1990—2019年辽东湾生长季NDVI数据,采用一元线性回归对NDVI时空变化特征进行讨论。结果表明：1)以2010年为转折点,近30年来,辽东湾地表植被NDVI呈现先增后减再增的变化趋势,植被覆盖总面积变化较小,但中高植被覆盖区(0.6相似文献
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植被覆盖度与温度关系的MODIS高光谱研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对我国局部区域的植被覆盖度与气候变化研究仍然较少的现状,该文以四川盆地为例,利用MODIS高光谱数据,以植被覆盖度作为监测植被动态变化指标,根据皮尔逊相关系数分析植被覆盖度与气候的相关性,总结2003—2010年四川盆地植被覆盖度动态变化趋势,研究温度变化对植被覆盖度的影响。研究表明:植被覆盖度与温度为极强正相关,除地震等特殊情况,两者变化趋势相似,夏高冬低。 相似文献
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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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本文利用GEE平台和1990—2019年巴宜区Landsat遥感影像，采用像元二分模型、相关性分析等方法分析了巴宜区植被覆盖度的时空变化特征与驱动力。研究结果表明：①1990—2019年巴宜区植被覆盖度总体呈稳中有增的趋势，其中，河谷区域增加明显，而高海拔区域相对稳定；②1990—2019年巴宜区气温呈显著升高，降水略有下降，总体呈“暖干化”，气温较降水量对植被覆盖变化更明显，但气候变化对植被覆盖变化影响总体不明显；③1990—2019年巴宜区植被覆盖变化与人类活动有很好的相关性，其中，低、中低、中、中高植被覆盖区域，呈显著的负相关，而高植被覆盖区域呈正相关。本文基于遥感大数据和地理云计算的植被覆盖监测动态监测和定量分析方法，能对高山峡谷区生态评估和演替分析提供一定的技术支撑和科学数据。 相似文献
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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
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基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
旨在研究受人类经济活动影响的植被资源及其动态变化趋势的程度,采用基于归一化植被指数的像素二分模型,利用2002—2010年(武汉市每年8月)的卫星遥感数据,对武汉地区6年间的植被覆盖变化进行监测分析。结果表明,植被覆盖度变化与武汉GDP增长率有着紧密联系:2002—2007年,武汉经济较缓慢上升,植被覆盖度基本维持在55%左右;而2007—2008年武汉GDP总值增长率高达26.06%,但随之而来的是植被覆盖度由高峰期的61.68%下降到49.18%,是历年来的最低水准; 2008—2010年经济发展放缓,植被指数有小幅度回升。人类经济活动是影响植被资源的重要因素。 相似文献
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南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。 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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为了研究黄河三角洲植被与建设用地的关系,利用1985—2010年的专题制图仪(Thematic Mapper,TM)影像,通过归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、增强的指数型建筑用地指数(Enhanced Index Building Land Index,EIBI)、影像对比与Spearman相关分析的方法,对该地区建设用地和植被覆盖度的时空变化进行研究,探讨该地区建设用地对植被覆盖度的影响.结果显示,该地域建设用地与植被覆盖变化明显,城镇建设用地由126.927 km2增加到286.9425 km2;植被覆盖度由42.7％增长到50.8％,两者没有明显相关性.但是建设用地与高植被覆盖区(>50％)、中植被覆盖区(40％～50％)存在明显相关性,建设用地的发展对其造成影响. 相似文献
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基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。 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
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针对叶尔羌河流域这一生态脆弱区,基于像元二分法利用MODIS NDVI数据计算该研究区典型正常年份2016年6—9月生长季植被指数(植被覆盖度),分析探讨了该流域植被覆盖度与土地利用/覆盖状况及高程、坡度、坡向等地貌状况主要要素之间的耦合关联关系。结果表明:叶尔羌河下游地区地形起伏较小,植被覆盖状况和土地利用/覆盖类型均具有明显的地带状与分层分布特征,植被覆盖度仅与距离水源地的远近相关性显著,与高程、坡度等其他地貌因子无明显相关性;而叶尔羌河中上游地区植被覆盖状况复杂,植被覆盖度与高程、坡度和坡向三因子总体耦合度较高。高程对植被覆盖状况的影响尤为显著,具有明显的垂直地带性;同时,随着高程增加,坡度对植被覆盖度的影响则表现出一定的垂直周期地带变化特性,以及随着坡向的变化植被覆盖度呈现出由阴坡、半阴坡较高(4 000m以下地区)按"顺时针"向阳坡、半阳坡较高(4 000m以上地区)逐渐转移。 相似文献
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针对目前复杂植被山区滑坡蠕变监测受植被覆盖影响较大、不同植被覆盖度下滑坡蠕变关系研究缺乏等问题,该文联合Sentinel-1和ALOS PALSAR-2数据集,分别利用SBAS-InSAR和D-InSAR两轨差分技术,获取研究区2019年7月—2020年8月的雷达视线向形变时间序列,分析了复杂植被山区滑坡蠕变与植被覆盖度的内在关系。结果表明：(1)不同植被覆盖度等级对平寨水库库岸山区滑坡蠕变的影响具有显著差异,在低、中高和高植被覆盖度等级时诱发坡体沉降,在中植被覆盖度等级时抑制滑坡蠕变;(2)平寨水库库岸山区的滑坡蠕变体主要集中在库区NW-SE方向,分布与三岔河流域的流向相近;(3)联合多源数据对复杂植被山区滑坡蠕变进行组合探测能够有效克服时间、空间去相干影响,使滑坡蠕变体监测结果更为可靠。研究结果揭示了滑坡蠕变与植被覆盖的内在联系,可以为区域尺度防灾减灾事业提供科学支持。 相似文献
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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. 相似文献
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《地理空间信息》2017,(12)
基于遥感和地理信息系统技术,利用2000年Landsat5 TM和2015年Landsat8 OLI两期遥感影像,提取兰州市城关区不同时期的归一化植被指数(NDVI),运用像元二分模型估算了植被覆盖度(FVC),分析了2000~2015年城关区的植被覆盖状况及动态变化情况。结果表明,15 a间城关区低植被覆盖度(0FVC≤15%)和中植被覆盖度(15%FVC≤40%)分别增加9%和15%,中高植被覆盖度(40%FVC≤70%)和高植被覆盖度(70%FVC≤100%)分别减少17%和9%;植被覆盖度增加面积约10 km~2,减少面积约21 km~2。 相似文献