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1.
《国土资源遥感》2017,(2)
为研究我国近10 a月平均NDVI空间分布特征,使用2005―2014年MOD/MYD13C2植被指数产品得到全国多年分月NDVI;在考虑不同月份NDVI高、中、低值区面积变化的同时,结合DEM数据,分析植被覆盖随季节变化的规律和NDVI随坡向、海拔的变化规律。结果表明:NDVI低值段[-0.25,0.15)面积冬季高、夏季低,代表裸土、荒地和部分水体的特征;中值段[0.15,0.55)面积呈"双峰双谷"分布,春、秋季高于冬、夏季,体现植被覆盖下混合地物的特征;高值段[0.55,0.95]面积夏季高、冬季低,反映了植被覆盖随季节变化的规律。NDVI随坡向变化呈"双峰双谷"分布,东南、西北坡高于西南、东北坡。NDVI随海拔升高出现3个递减带(250~1 250 m,2 500~3 000 m和3 750~6 000 m)和2个递增带(1 250~2 500 m和3 000~3 750 m)。受我国气候及地理、地形等要素影响,NDVI的水平和垂直向空间分异显著。此规律可为陆面过程研究提供参考。 相似文献
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利用GIMMSNDVI3g等数据对青海高原地区植被覆盖的空间分布特征、自相关特征、聚集规律以及分异特征进行研究。结果表明,研究区3000m以下主要为荒漠和草甸覆盖,3000~4000m主要为草甸、荒漠和草原覆盖,而4000m以上主要为草甸、草原和高山植被覆盖,高程分异特征显著;研究区植被覆盖从东南向西北方向呈递减趋势,年内总体NDVI在0.11~0.34范围内变化,3000~4000m区域的植被覆盖最好;东部及东南部地区的NDVI值具有较高的高值聚集性,西北部地区具有较高的低值聚集性;全局NDVI与经度有明显的正相关关系,与纬度有明显的负相关关系,NDVI分布有明显的水平地带性特征。 相似文献
3.
针对不同的数据源及时间和空间尺度会使植被覆盖度及其与气象因子影响的结果有所差别这一情况,该文基于青藏高原1982-2012年GIMMS NDVI和2001-2013年MODIS NDVI遥感数据集,结合研究区内12个典型的气象站点数据,进行了青藏高原地区植被覆盖时空动态变化规律及其与气象因子响应的时序分析,并利用重合时间段的数据对比分析了两种传感器在青藏高原地区对植被动态变化监测方面的差异.结果表明:近30年来,青藏高原地区植被呈整体改善趋势,尤其是高海拔地区;不同阶段植被的变化趋势有所不同;两种传感器在反映植被动态变化趋势上差异显著,但两者与气候因子的响应规律相同. 相似文献
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近30年来渭河流域植被与气候变化互影响模式的探寻分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于1982-2006年间的GIMMS NDVI和2001-2013年的MODIS NDVI数据对渭河流域30年来植被NDVI的年际变化和空间分布特征进行了分析,并结合研究区内的气象数据探讨了植被NDVI与气候因子的相互影响关系。研究显示,近32年间渭河流域植被NDVI整体呈上升趋势,且空间差异显著,主要表现为流域西北地区的黄土丘陵沟壑区及北部的黄土高原区NDVI较低,植被覆盖较差;流域南部的秦岭山区、关中平原区等地植被生长状况较好。流域气温和降水呈现缓慢增长趋势。植被NDVI与年均气温整体上表现为负相关,与年降水量间呈正相关。总体上,降水是渭河流域植被生长的主要影响因子。 相似文献
5.
秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°～5°间逐渐增大,在5°～40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°～360°,SE 240°～270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。 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
7.
秦巴山区是我国重要的生态屏障,对该区的植被信息提取开展研究,可为区内生态服务功能及自然资源开发利用提供基础数据。通过加窗处理改进DTW距离相似性算法,结合临近度模糊分类方法对2005—2014年的MODIS NDVI时序数据进行植被信息提取。首先利用S-G滤波对MODIS NDVI时序数据进行重建;再利用2013年的采样数据构建各类植被的标准NDVI时序曲线,逐像元计算与标准NDVI时序曲线的加窗DTW距离,利用临近度模糊分类实现植被信息提取;最后验证提取精度。结果表明,算法具有较高的运行效率,可避免错误匹配,以较高的精度(总体精度83.8%,kappa系数0.77)实现长时间序列的植被信息提取。 相似文献
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基于MODIS-NDVI数据分析澜沧江流域生长季植被NDVI时空特征和变化趋势,结合地形数据、气象站点数据和植被类型数据,利用趋势分析和相关性分析法研究植被NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:1)2000-2017年澜沧江流域生长季植被NDVI均值为0.592,整体呈现出由西北向东南波动增加趋势,增长速率为0.09%/10年;2) 2000-2017年澜沧江流域气温呈上升趋势,降水呈下降趋势,植被NDVII总体与平均气温的相关性高于累积降水量;3)澜沧江流域生长季植被NDVI驱动因子分析表明,气候驱动中以气温降水联合驱动为主,流域植被NDVI变化整体为非气候驱动。 相似文献
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为了解气候变化对中亚干旱半干旱地区植被的潜在影响以及分析不同典型植被对气候因子的时间响应,应用2000年—2013年的MODIS-NDVI时间序列数据集与CHELSA气候再分析数据进行回归分析和时间序列相关分析,分别提取NDVI/降水/温度的空间格局及变化趋势、NDVI与降水/温度的线性相关关系与时间响应模式,再结合土地覆盖/利用类型与陆地生态分区数据了解典型植被以及不同生态分区NDVI对气候因子响应的相关性和差异性,进而帮助探讨中亚地区植被对气候变化的响应机制。研究结果表明：（1）中亚地区NDVI值普遍偏低,总体呈现出高海拔向低海拔减小趋势;降水空间分布总体呈东部到西部递减,且随着海拔降低降水量随之下降;温度由西部到东部递减,新疆则是由中部向外部递减。2000年—2013年间,中亚地区NDVI、降水与温度变化趋势存在显著地域差异。（2） NDVI与降水在大部分地区呈显著正相关关系,负相关的像元分布于中部、南部相对湿润的地区以及河流、湖泊沿岸;NDVI与温度在中亚东部、北部正相关关系显著,西部干旱与半干旱地区相关性较低,少部分为负相关。不同典型植被NDVI对降水和温度的相关性差异显著。... 相似文献