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周智勇 《水文地质工程地质》2020,47(6):81-90
基于Google Earth Engine遥感云平台收集1987—2016年Landsat系列遥感卫星影像，采用像元二分模型对承德市围场满族蒙古族自治县植被覆盖度进行估算，结合气象数据和地形信息，分析近30年来研究区植被覆盖动态变化规律。结果表明:围场县1987—2016年的归一化植被指数（NDVI）值总体上呈上升趋势，全县NDVI平均值从0.63提高到了0.78，植被覆盖状况不断改善。研究区植被改善情况中，1987—2016年NDVI大于0.15的面积比例占到全县植被面积的49.28%，占比最大。1987—2016年NDVI小于等于-0.15的植被面积比例仅为0.82%。1987—2016年，各级植被覆盖度的转移矩阵体现出2016年的植被状况明显好于1987年，极高覆盖度植被转入面积高达7 991.84 km2。1987—2016年植被覆盖景观破碎程度不断降低，平均斑块面积指数从13.147 8扩大到31.703 4，植被覆盖类型趋于集中分布，连通性好。研究区总体气候变化趋势对植被生长具有不利影响，不同坡度和坡向的植被覆盖状况不同，人类活动和社会经济因素的影响为研究区植被改善情况发挥着重要作用。 相似文献
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植被覆盖状况是监测与表征区域生态建设成效的重要指标。以往研究注重区域植被覆盖状况的整体变化分析,对长时期区域内部植被覆盖变化及其差异研究较少。文中基于京津风沙源区遥感影像数据,采用GIS空间分析技术,重点评估了2000—2015年植被覆盖度的年际变化及其区域差异。研究结果表明,2000—2015年京津风沙源区植被覆盖度变化为35%~45%,且随年份变化呈波动增加趋势,年均增速为0.4%(P<0.05),生态治理取得明显植被恢复成效。8个治理分区植被覆盖均有所增加,但区域差异明显,晋北山地丘陵亚区和燕山丘陵山地水源保护亚区植被覆盖度年均增速超过0.6%,浑善达克沙地亚区与荒漠草原亚区植被覆盖度年均增速不及0.2%,这与区域地表组成和气候背景有关。从地市来看,北京、天津和承德植被覆盖度较高,但朔州和张家口植被覆盖度增速明显,而乌兰察布和包头植被覆盖度年均增速低于0.1%。相比2000年,2015年京津风沙源区有51%的区域植被覆盖度增加,49%区域植被覆盖度未变或降低,主要集中在京津风沙源区的中部和西部县市(旗),未来生态治理过程中应加以重点关注。 相似文献
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研究地质环境对植被覆盖度的影响,有利于认识地质本底对生态环境的影响,促进生态保护与修复。本文选择2003—2018年的MODIS归一化植被指数（NDVI）与增强型植被指数（EVI）的多年平均值与年际变化率作为植被覆盖度的静态和动态刻画指标,应用Pearson相关性统计揭示地质因素、地形因素、气象因素和人类活动因素对植被指数的静态相关影响,使用地理加权回归模型（GWR）分析影响因子与植被覆盖度在空间尺度的回归关系。研究结果表明：高程、年均气温和年蒸散发在Pearson分析中对NDVI/EVI平均值有较强相关性,而起伏度、年均气温、年蒸散发和地质复杂度等因子对NDVI/EVI年际变化率有较好的解释作用;GWR分析显示,靠近断层的位置有利于植被发育和改善;当地质复杂度处于中等水平时,更易形成中高植被覆盖,同时利于植被覆盖度提高,当地质复杂度过高时植被覆盖度更易出现中低值;海拔较低、地势平坦和阴坡等地形条件利于植被发育和植被覆盖度升高。 相似文献
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基于遥感计算云平台高原山区植被覆盖时空演变研究——以贵州省为例 总被引：3，自引：0，他引：3
为揭示喀斯特山区植被时空变化规律，选取2000-2018年间1 748景30 m分辨率Landsat-NDVI影像，结合35个气象站点数据，辅以像元二分模型、线性趋势分析及地理探测器等方法，对贵州省19年间年植被覆盖度进行定量估算，分析其植被覆盖度时空变化特征及驱动因素。结果表明:（1）贵州省中、高植被覆盖度以上的区域面积占比约63%，其中高植被覆盖度区域面积占21.16%，主要集中分布于碎屑岩地区。（2）近19年来，贵州省植被覆盖度总体缓慢趋好，年均增长速率为0.4%，严重石漠化样区多年最大植被覆盖度均值始终低于整体植被覆盖度均值。（3）研究期间贵州省植被覆盖度以轻微改善、基本不变两个等级为主，两者面积比重之和约为95.4%，退化区域主要分布在城镇周边，面积比重约为3.8%。（4）气象因素、地理区位各因子间交互作用对植被覆盖度空间格局影响大于单因子作用。综上所述，城镇面积扩展、石漠化治理工程、地理区位及气象因素等是影响植被恢复与生态环境重建的关键要素，研究植被覆盖度多年动态特征力求为相关部门的水土保持、生态环境保护及石漠化治理提供重要的基础数据及科学参考。 相似文献
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典型喀斯特石漠化地区植被动态监测与土地利用变化的影响分析 总被引：4，自引：3，他引：1
基于2001至2014年MOD13Q1数据集、数字地面高程数据以及中梁山地区多期土地覆盖数据,进行植被覆盖度（FVC）估算及其变化趋势模拟、多期土地利用转移矩阵分析,探讨中梁山地区植被覆盖度动态变化特征、土地利用的时空变化特征以及土地利用和地形同植被覆盖度间的响应机制。研究结果表明:中梁山76.69%的区域为植被改善区,退化区面积占总面积的10.12%,存在明显的改善趋势,生态情况得到良好恢复;人类活动对中梁山区域影响方式主要表现为耕地向林地和建设用地转化的特点;植被生长趋势的空间异质性与坡度有关,坡陡区植被改善面积约为退化面积的14倍,缓坡区仅为7倍;植被退化现象受人览活动的影响较大,而人类晃动对植被改善影响较小,植被改善主要与植物的自然生长演替有关。 相似文献
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植被覆盖度的变化特征是流域生态监测的重要内容,能为流域综合管理决策提供基础信息。黑河流域是中国西北干旱-半干旱地区第二大的内陆河流域。为研究我国西北干旱-半干旱地区的生态状况,以黑河流域为研究区,根据1990—2019年Landsat NDVI数据,综合应用像元二分模型和一元线性回归方法,分析黑河流域植被覆盖度的动态变化并探讨气温对其影响。结果表明: 黑河流域植被覆盖度呈现由南向北递减的空间分布特征; 近30 a来,植被覆盖面积总体呈上升趋势,中高植被覆盖度增长速度最快; 流域大部分地区植被覆盖度保持不变,植被覆盖度增加的区域多于退化区域; 受全球变暖影响,整个流域气温呈升高趋势,中游气温上升最快,上游最慢,流域上游和中游气温的升高对植被覆盖度起到促进作用,下游气温的升高则抑制了植被生长。 相似文献
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1996—2015年黄河源区植被覆盖度提取和时空变化分析 总被引：2，自引：2，他引：0
研究黄河源区植被覆盖度时空变化对于深入理解青藏高原多年冻土区在气候变化和人类活动双重作用下的植被响应,以及为黄河源区生态环境保护和治理提供决策具有重要的意义。以陆地卫星（Landsat）影像为主要数据源,利用多端元混合像元分解模型（Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis,MESMA）,完成了1996—2015年黄河源区4.4万km2、7个时相的植被覆盖度提取,并基于转移矩阵和一元线性回归趋势法分析了植被覆盖度变化情况。结果表明：黄河源区东南部植被覆盖度较高,西北部植被覆盖度较低,且植被覆盖度在空间上由东南向西北呈递减趋势。1996—2004年植被覆盖度整体呈下降趋势,2004—2015年植被覆盖度呈增加趋势。1996—2015年植被覆盖度呈增加趋势的区域占57.25%,基本不变的区域占16.02%,植被覆盖度呈下降趋势的区域占26.73%。植被覆盖度下降的主要原因是黄河源头及一些河谷地带、环湖地区受人类影响较大,且东南部海拔较低地区受到过度放牧的影响。尽管黄河源区1996—2015年植被覆盖度总体呈改善趋势,但毒杂草的面积也由1996年的16 060 km2增加到2015年的22 942 km2,20年间增加了6 882 km2,毒杂草面积的增加对黄河源区局部地区畜牧业的发展有不利影响。 相似文献
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基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测 总被引：3，自引：1，他引：2
基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以云南省南洞地下河流域为例,利用近2 000景30 m分辨率Landsat-NDVI长时间序列数据,采用像元二分模型对研究区1988-2016年的年最大植被覆盖度进行定量估算,并分别从流域整体和像元尺度分析近29 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:（1）南洞地下河流域大部分区域处于中等覆盖度和中高覆盖度,覆盖度随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度 > 60%的区域占流域总面积的45.75%;（2）近29 a来,流域年最大植被覆盖度整体呈现不断增加的趋势,年均增长速率为0.56%,其中植被覆盖度轻微改善或是明显改善的面积占38.84%;（3）相比1988年,2016年高植被覆盖区和中高植被覆盖区面积分别增长50.51%、18.40%;而中等植被覆盖区、中低植被覆盖区和低植被覆盖区面积分别减少24.05%、47.95%和37.72%。封山育林等石漠化治理工程以及气候变化对于流域植被恢复和生态环境重建具有重要影响,其研究成果可为后续石漠化监测提供重要的基础研究数据。 相似文献
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基于TM影像的广西河池市岩溶地区植被覆盖度的动态变化研究 总被引：2，自引：2，他引：0
选取广西河池市岩溶地区1990、2000和2010年3个时相的TM影像,采用基于NDVI的像元二分模型,探讨该区植被覆盖度的时空动态变化特征及其与非岩溶区的异同。结果表明：（1）近20年来,高植被覆盖区的面积在逐渐增加,其占整个研究区域面积的比例从1990年的30.81%增加到2010年的53.66%,较低植被覆盖区、中度植被覆盖区和较高植被覆盖区的面积在逐渐减少,其占整个研究区域面积的比例从1990年的9.63%、17.25%和31.97%下降到2010年的8.54%、9.88%和26.74%。（2）近20年来,岩溶区低植被覆盖区的面积变化率比非岩溶区的大,岩溶区的面积变化率是37.74%,非岩溶区仅为是3.28%。而非岩溶区的较低植被覆盖区、中度植被覆盖区、较高植被覆盖区和高植被覆盖区的面积变化率则比岩溶区的要大,非岩溶区的面积变化率分别是54.30%、57.47%、26.75%、75.77%,而岩溶区的面积变化率分别是34.87%、43.07%、16.34%、71.55%。（3）1990-2000年岩溶区中较低植被覆盖区、中度植被覆盖区的面积变化幅度比2000-2010年的要大,两个时期的变化率分别是4.68%、0.11%和5.68%、1.79%。2000-2010年低植被覆盖区、较高植被覆盖区的面积变化幅度比1990-2000年的要大,两个时期的变化率分别是1.75%、5.07%和1.64%、3.59%。2000-2010年非岩溶区中高植被覆盖区的面积变化幅度比1990-2000年的大,1990-2000年的变化幅度是8.38%,2000-2010年的变化幅度是16.04%。岩溶区与非岩溶区植被覆盖度变化的这种差异,主要由于两者间的岩性条件不同所引起。 相似文献
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2008年5月12日的汶川大地震引发了大规模同震山体滑坡，随后的强降雨又引发新的山体滑坡,滑坡形成的松散固体物质成为后续泥石流灾害的主要物质来源。为探究强震区泥石流流域崩滑体时空演变特征，文章以北川县魏家沟等8条泥石流流域为例，选取8期遥感影像（2008年震后、“9.24”泥石流发生后、2010年、2011年、2013年、2014年、2015年、2016年），分别解译崩滑体，统计其空间分布特征。此外，利用归一化植被指数（NDVI）计算研究区内植被覆盖度（VFC）及植被覆盖度恢复率（VCRR）。结果表明:研究区内崩滑体发育面积在强降雨作用后达到峰值，随后呈稳定恢复状态，面积逐年减小。崩滑体在高程900~1 100 m范围、坡度30°~45°范围、坡向90°~135°范围、距沟道150 m范围内发育面积最大。流域内植被覆盖度在2008年“9.24”泥石流灾害后最低，随后呈稳定恢复。自震后到2010年的时期内，植被覆盖度恢复率中等以下区域较多，植被恢复程度较低。2011年之后，流域内大多区域处于植被覆盖度恢复率中等以上等级，植被恢复程度较高。到2016年，研究区植被覆盖度已恢复至较高水平。研究表明:除地层岩性、微地貌等因素影响外，植被对泥石流活动性具有一定的抑制作用。 相似文献
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煤炭开采是一种具有大规模高强度性质的生态扰动行为,会产生区域地表压占与损毁、植被破坏等生态扰动和环境污染问题。西北干旱荒漠区气候干旱,植被稀疏,生态环境本身极其脆弱,宁东矿区是典型的干旱荒漠煤炭开发区,有重要的研究价值。本文选择宁东矿区以及与矿区自然条件相近的自然植被参照区作为研究对象,收集2008—2019年共276期MODIS归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)长时间序列遥感数据,通过STL时间序列分解、函数主成分分析(function principal component analysis,FPCA)、像元二分模型植被覆盖度计算等方法,从时间维度上分析了矿区周边区域和参照区NDVI均值在研究期内的总体变化趋势,发现随着开采过程的持续,相比自然参照区植被而言,矿区周边植被生长受到了明显胁迫;从空间维度上分析了不同距离缓冲区NDVI数据的相关性特征,在此基础上通过函数主成分分析得到第一主成分函数,确定矿区生态影响范围边界在7 km左右;本研究还在像元尺度分析了植被覆盖度的变化情况,按照变化的程度进行了分级统计分析,发现矿区周边区域虽然NDVI均值总体长期趋势相对稳定,但植被中度和重度退化区域面积明显增加。 相似文献
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Assessing vegetation dynamics in the Three-North Shelter Forest region of China using AVHRR NDVI data 总被引：1，自引：1，他引：0
Hanchen Duan Changzhen Yan Atsushi Tsunekawa Xiang Song Sen Li Jiali Xie 《Environmental Earth Sciences》2011,64(4):1011-1020
The Three-North Shelter Forest Programme (TNSFP) covers 551 Chinese counties and an area of 4,069,000 km2 mostly in arid and semi-arid regions. In this paper, we discuss the temporal and spatial changes in value of the normalized-difference
vegetation index (NDVI) in this region, and the relationships between NDVI and climatic factors (temperature and precipitation)
based on NOAA Advanced Very High Resolution Radiometer Global Inventory Modeling and Mapping Studies NDVI data with 8-km resolution
from 1982 to 2006. During the past 25 years, the vegetation cover has generally increased in eastern regions of China and
the oasis in the north piedmont of Tianshan Mountains, but has decreased northwest of Xinjiang and in the Hulunbeier Plateau.
The multi-year monthly average NDVI distribution map showed that NDVI increased from April to August, but in the western and
northern plateau areas, the lower temperatures and high altitude created a shorter growing season (1 or 2 months). The vegetation
of the study area has generally increased in the regions covered by the TNSFP. Linear regression analysis of the vegetation
cover showed an increasing trend over large areas. The largest annual growth rate per pixel (the slope of the regression)
was 0.009; the largest negative annual change was −0.004. The correlation between NDVI and precipitation was higher than that
between NDVI and temperature, suggesting that precipitation is the most important factor that affects NDVI changes in the
study area, especially for temperate desert vegetation in northwestern China. 相似文献
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为揭示喀斯特石漠化治理示范区植被覆盖变化以及气候因子对植被覆盖变化的影响,利用2006—2015年Landsat 30 m/16 d分辨率影像数据,采用最大合成法、NDVI差值指数和相关、偏相关分析法,系统分析示范区归一化植被指数的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:(1)2006—2015年最大NDVI平均值为0.39,NDVI较高覆盖区域在示范区南北边界,而较低覆区域以花江南岸为主;(2)2006年以来示范区极低(-1.210)、低(-0.669)和中等(-0.729)植被覆盖度呈减少趋势,高(1.359)和极高(1.247)植被覆盖度增加,整体上呈显著增加趋势;(3)本月NDVI与本月、上月、上上月降雨量和气温的相关性均通过显著水平0.05检验,且本月NDVI与本月降雨量相关性高于本月气温(RNDVI降雨 =0.782),本月NDVI与上月气温相关性高于上月降雨量(RNDVI气温 =0.771);(4)在月尺度上,示范区植被生长对降雨量无滞后期,而对气温存在1个月的滞后期。 相似文献
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1981-2006年西北干旱区NDVI时空分布变化对水热条件的响应 总被引：5，自引：1，他引：4
气候是植被变化的重要驱动因子. 利用1981-2006年GIMMS归一化植被指数（NDVI）时间序列数据,结合68个气象站降水、气温数据和DEM地形数据等资料,研究分析了西北干旱区植被活动的年、季变化和空间差异. 结果显示：在1981-2006年的26 a,西北干旱区植被的覆盖率增加了4.5%,年平均NDVI增加了3.2%;植被的生长季延长,主要表现在生长季的推迟. 从总体来说,植被覆盖率、生长季和NDVI值在2000年以前显著增加,而在2000年以后都呈现减小的趋势;其中,减少明显的区域是在伊犁河谷、中天山及平原区,在河流上游山区或源头以及部分河流两岸呈现增加态势;在年际变化上,大部分区域的气温、降水与NDVI相关性不强. 而年平均气温在4.58 ℃以下低温区和年降水在180 mm以上的相对湿润区,气温和降水都呈现正相关;在季节变化上,NDVI值在春季和秋季与温度相关显著,而夏季与降水相关性强. 2000年以后,植被覆盖率和NDVI值开始出现降低趋势与气温持续升高、降水量增幅下降有关. 相似文献
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Based on GIMMS NDVI data of Qilian Mountains region during 1982-2006, using the maximum synthesis, mean method, slope analysis and correlation analysis, the spatial and temporal changes of vegetation cover and its correlations with climatic factors were studied in Qilian Mountains. The results showed that: ①Vegetation NDVI of Qilian Mountains increases from west to east in general, showing the distribution pattern of much more vegetation in east regions than in west regions; ②Vegetation NDVI of Qilian Mountains has generally increased in the past twenty five years, but there are obvious spatial differences, especially vegetation NDVI of middle and east regions increase obviously; ③There have been obvious differences on spatial variation of seasonal NDVI in the past twenty five years in Qilian Mountains, and the increased area of vegetation NDVI is the largest in summer, followed by autumn, spring, but the most reduced area of vegetation NDVI is in winter. The regions of increased vegetation NDVI concentrate on southern mountain of Qinghai Province and in Buha River Basin, while the regions of reduced vegetation NDVI concentrate on Wushaoling, Lenglongling and Daban mountain in each season; ④The correlations between monthly average vegetation NDVI and temperature and precipitation are very significant, which indicates that temperature and precipitation are the main factors affecting the change of vegetation NDVI in Qilian Mountains, but intensive human activities are also important factors affecting the change of vegetation NDVI in some areas. 相似文献
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格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素研究 总被引：2，自引：0，他引：2
格尔木河流域气候干旱少雨,生态环境较脆弱,植被动态对其生态环境保护具有重要意义。基于连续序列的MODIS NDVI数据,分析了格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素。结果表明:研究区NDVI平均值总体较小,主要在0.10～0.12间波动,但呈增大趋势。区内植被改善区分布在格尔木市东、西两侧,基本不变区为荒漠地区,植被退化区分布在北部盐湖区。区内裸土的面积逐渐减小,低覆盖率和高覆盖率植被的面积逐渐增加。研究区植被生长与气象、土壤水分和地下水位埋深都有关系。气温与植被指数相关关系较好,相关系数为0.822,而降水对植被的生长也有一定的作用。植被指数与表观热惯量是正相关关系,相关系数为0.979。区内植被的地下水位埋深范围为0～12 m,在水位埋深约为6.5 m的地方,植被长势最好。 相似文献