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11.
By studying landscape form and patterns, we can study processes at multiple scales and determine how collectively those processes inform us about function(s). Integrating landscape ecology from a biogeographical perspective with geographic information science (GIScience) practices offers new ways to study how landscapes change over time and space, including how they can be measured, analyzed, and modeled for management needs. This article presents methodologies and selected results of analyzing spatial patterns from field data across multiple scales by examining standing dead tree (snag) processes across wildfire‐disturbed landscapes in Arizona. Our primary motivation was to illustrate a particular type of work benefiting from the coalescing of landscape ecology and GIScience, functioning at the methodological and practical overlap of these two contributing fields. Our management goals were to (1) describe spatial patterns and characteristics of snags in pairs of burned and unburned ponderosa pine forests of Arizona in four recent (within the past ten years) wildfires, (2) document bird response to wildfires by combining landscape ecology and GIScience methods, and (3) link these patterns to snag monitoring plots and cavity‐nesting bird use to predict the probability of snag use by birds and cavity nesters based on snag characteristics (snag use model). The methods and results demonstrate how integration of landscape ecology with both GIS and GIScience improves the ways to study landscapes and land management issues, in this case offering guidelines for retention of snags that provide habitat for wildlife. 相似文献
12.
13.
MODIS数据在乌鲁木齐地区植被景观动态监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据EOS/MODIS卫星时次高覆盖面广的特征,选取从4.10月的MODIS晴空资料,对整个乌鲁木齐地区植被景观进行动态监测,利用植被指数最大合成法制作了每月植被指数专题图。为了能够结合物候更好地分析乌鲁木齐地区植被随季节变化趋势以及不同时期植被生长状况,我们还制作了植被景观专题图及其变化评价图。评价图的优势在于能直观地反映植被变化的趋势,并能将变化的程度数字化,还可以根据不同的评价图叠加DEM做相应的分析。为乌鲁木齐地区植被变化研究提供有效的依据。 相似文献
14.
15.
中国东北样带NDVI的季节变化及其与气候因子的关系 总被引:20,自引:0,他引:20
NDVI是研究大尺度生态学问题一个非常有用的指数,它可以为估价全球植被动态模型提供足够的信息.中国东北样带是全球变化研究中首选样带之一,本文分析了分辨率为1km×1km的NDVI年内季节变化的两个特征值:年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI-MM)在样带内5种不同植被类型间的变化及其与年平均气温和降水量之间的相关关系.结果表明,NDVI具有明显的季节变化格局,NDVI-I和NDVI-MM由东到西均呈下降趋势,NDVI-I与降水量具有显著的线性回归关系,降水量能够解释NDVI-I和NDVI-MM空间变异的绝大部分.这一结果说明NDVI反映了植被沿环境梯度的时空变化格局,可用于监测样带植被对气候变化的响应. 相似文献
16.
全国干旱遥感监测运行系统的研制 总被引:11,自引:2,他引:11
该研究利用1981-1994的NOAA AVHRR 8km分辨率的NDVI资料,以及对应时段全国102个固定农业观测站的20cm深的土壤湿度资料,建立了植被状态指数(VCI)与土壤湿度之间的统计模型,由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱监测的旱情等级标准,以确定出全国的旬旱情分布状况,在此工作的基础上建成了“全国干旱遥感则运行系统”,该运行系统使遥感手段监测全国干旱成为可能,将能提供每年3-9月每旬全国的干旱监测情况,为国家有关决策部门提供干旱减灾的决策依据。 相似文献
17.
基于资源卫星图像对NDVI进行大气修正的一种简单方法 总被引:3,自引:1,他引:3
在遥感应用领域,植被指数己被广泛用来定性和定量表征植被覆盖度及其生长状况。由于大气变化的影响,使植被指数未能真实反映地表植被的真实分布状况,造成其应用的局限性。提出了一种简易方法,仅通过中巴资源卫星(CBERS:China Brazil Environment Resoure Satellite)图像的第3、第4波段中的水体,推算卫星接收到的大气程辐射,消除了大气对归一化植被指数(NDVI:Normalized Differece Vege—tation Index)的影响,减小植被指数所受的大气影响。应用结果表明,该方法能使植被指数较好地反映植被的生长及分布状况。 相似文献
18.
目前 ,我国气象部门相当普遍地拥有气象卫星观测资料 ,但是 ,这些资料如何在城市气象服务以及为城市建设规划等方面的决策研究中发挥作用 ,急待进一步研究并开展工作。本文试图通过合理的反演处理 ,给出卫星观测对地面温度的测量结果 ,由此可比较细致地分析了解地面热状况及其与土地利用类型 ,地面覆盖性质等的关系。本文利用有限的 NOAA- AVHRR气象卫星遥感资料 ,采用修正的 Ulivieri分裂窗方法反演出同期的地表温度场 ,通过对北京地区的卫星观测资料进行算例分析 ,揭示出一个 2 0 0 km× 2 0 0 km范围内的地面温度分布特征。反演结果可以明显地揭示出城市热岛现象的变化规律 ,并且能较为清楚地反映出相对的高温区和低温区 相似文献
19.
复种指数遥感监测方法 总被引:36,自引:6,他引:36
复种指数是反映水土光与自然资源利用程度的指标 ,其实质是沿时间序列 ,反映某一种植制度对耕地的利用程度。联系复种指数与时间序列NDVI曲线的纽带是农作物年内的循环规律。时间序列的NDVI值蕴涵着植被的生长和枯萎的年循环节律 ,经时间序列谐函数分析法 (HarmonicAnalysisofTimeSeries ,HANTS)重构的NDVI曲线 ,可以准确地反映农作物的出苗、拔节、抽穗、收获等物理过程。因此 ,根据时间序列的NDVI曲线的周期性 ,可以反向捕捉到耕地农作物动态的信息 ,进而得到耕地的复种指数。本文依据上述原理 ,提出复种指数遥感监测的方法 ,然后用 1999年至 2 0 0 2年 4年的VGT(SPOT4卫星vegetation数据 )旬合成NDVI时间序列数据集提取了复种指数 ,并利用地面样区观测结果和统计数据进行检验 ,取得很高的精度。 相似文献
20.
Seasonal and inter-annual relationships between vegetation and climate in central New Mexico, USA 总被引:8,自引:0,他引:8
Jeremy L. Weiss David S. Gutzler Julia E. Allred Coonrod Clifford N. Dahm 《Journal of Arid Environments》2004,57(4):507-534
Linear correlations between seasonal and inter-annual measures of meteorological variables and normalized difference vegetation index (NDVI) are calculated at six nearby yet distinct vegetation communities in semi-arid New Mexico, USA Monsoon season (June–September) precipitation shows considerable positive correlation with NDVI values from the contemporaneous summer, following spring, and following summer. Non-monsoon precipitation (October–May), temperature, and wind display both positive and negative correlations with NDVI values. These meteorological variables influence NDVI variability at different seasons and time lags. Thus vegetation responds to short-term climate variability in complex ways and serves as a source of memory for the climate system. 相似文献