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41.
银川平原植被生长与地下水关系研究   总被引:15,自引:1,他引:14  
干旱区植被生长与地下水的关系是生态水文地质学研究的热点之一。西北内陆干旱地区降水稀少,植被的生长发育与地下水的关系极为密切,从大尺度上研究地下水变化的生态效应问题对生态环境的保护和恢复具有重要的意义。借助遥感方法,结合地下水观测数据,在区域尺度上定量地研究了中国银川平原地区地下水埋深及矿化度与植被生长的关系。结果表明:适宜植被生长的地下水埋深范围约为1~6m,当地下水位埋深为3.5m左右时,植被长势最好。而在水位埋深为3.5m左右的地区,植被生长的相对好坏又受地下水矿化度的影响。当地下水矿化度为0.9g/L时对该地区植被的生长最为有利。  相似文献   
42.
为了解西辽河流域归一化植被指数(NDVI)的分布规律、变化趋势及对气候变化的响应,利用2000—2018年西辽河流域11个气象站逐日气象资料和MODIS归一化植被指数数据集,通过线性回归和相关分析,探讨了生长季各月NDVI与气象因子的时滞性,以及气象站周围10 km缓冲区内不同植被类型NDVI与气象因子的相关性.结果表...  相似文献   
43.
陕北榆林地区土地覆被变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于1981~2001 年NOVAA/AVHRR 和1998~2004 年SPOT VEGETATION 归一化植被 指数(NDVI) 数据, 对榆林地区植被动态变化进了定量研究, 并且利用多年气象数据分析了降水 和温度变化情况。结果表明: 榆林地区植被有了明显改善, 其改善状况集中于8、9、10 月份; 植被 覆被变化具有明显的区域差异, 北部植被覆盖改善的趋势明显, 且变化比较平稳; 南部增加趋势 不明显, 有的地方还呈下降趋势, 变化幅度大。  相似文献   
44.
雷晨阳  孟祥超  邵枫 《遥感学报》2021,25(3):791-802
遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值.然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于“单点时刻”进行评...  相似文献   
45.
针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。  相似文献   
46.
Changing urban landscape with multistoried high rises, roads and pavements is continuously reducing urban green space. These structures result in high surface temperature variation within cities. To explore the relationship between surface temperature and normalized difference vegetation index (NDVI), this study estimates two models—geographically weighted regression (GWR) and a fixed effect panel data model in relation to the Guwahati Metropolitan Area (GMA), a secondary city in north east India. The results indicate the superiority of GWR regression in presence of spatial dependence. Panel data analysis shows that the densely populated urban areas in the GMA with less than 10 per cent greenery are 1°C warmer than the sub-urban areas with 50 per cent greenery.  相似文献   
47.
针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine(GEE)地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明:(1)中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。(2)中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。(3)植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。(4)裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×104 km2,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。  相似文献   
48.
庞冉  王文 《干旱区地理》2020,43(5):1242-1252
中国西北干旱地区的气候变化及其对植被的影响一直备受关注。以地形特殊的吐鲁番盆 地为研究对象,利用实测气象站点数据、再分析气象格点数据以及 MODIS 卫星遥感植被指数,采用 趋势检验、线性回归、偏相关分析等方法,探究了该地区 2001—2017 年间的植被变化及其与水热组 合特征之间的关系。结果表明:(1)吐鲁番盆地降水量整体没有显著变化,但北部山区降水增长较 多,气温总体呈显著上升趋势,尤其是盆地底部中心区域增温较大。(2)全区域植被指数(NDVI)总 体呈极显著上升趋势,山区及中心区域 NDVI 增长率较大。(3)受水汽来源和日照时长的影响,吐鲁 番盆地周边山区高程 3 000 m 左右 NDVI 值最高,山区植被最好的坡向是西北坡。(4)吐鲁番盆地水 热组合复杂,水分条件是大部分地区植被生长的主要限制因素,降水与 NDVI 有较好的正相关,在 山区和荒漠区热量增加不利于植被生长,但中心区域受地下水和人类活动影响,水分的供给相对 稳定,热量增加利于植被生长。  相似文献   
49.
关中平原城市群植被覆盖的时空特征与影响因素   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
植被是全球及区域生态系统环境变化的重要指标,也是对人类社会活动有重要贡献的资源之一。为了研究关中平原城市群不同区域植被覆盖变化对自然和人文因子的响应,以划分为三个区域的植被作为研究对象,选取2000—2017年MODIS-NDVI遥感数据,运用趋势分析、探索性空间数据分析与地理探测器等方法,从时序演进与空间分布方面研究了18 a内植被覆盖的演化及分布特征,定量分析影响植被覆盖的主导因子。遥感数据要通过投影转换、拼接、最大值合成等方法进行处理,再运用Python程序进行影像批量裁剪,将遥感数据和气象数据进行分区统计,最后对该处理数据进行讨论研究。结论表明:(1) 研究期内关中平原城市群植被覆盖呈显著上升趋势,NDVI平均值增速为0.077·(10 a)–1,阶段性变化特征明显,其中2005—2007阶段和2011—2013阶段极显著增加,最大上升速率达到了0.05·a–1。(2) 空间上总体呈现“南高北低”的分布特征,研究区总体得到改善;高值区主要分布在南部秦岭北坡,受气候因子的影响更大,植被覆盖增加速度缓慢,达到轻度改善水平;低值区聚集在黄土高原边缘地区,植被增加趋势明显;中部关中平原极少部分地区植被覆盖出现了轻度退化或严重退化,以西安市及临近城市最为典型。(3) 热点区主要分布在秦岭山区及关中平原中部地区,冷点区则集中于黄土高原边缘地区,植被覆盖总体以增长为主。热点区格网数量持续增多,2013年达到最大为45.07%;冷点区域数量不断减少,2017年减少到9.82%;次热点区与次冷点区主要分布在中部平原地带及北部地区,由连片分布转化为零散分布,且总量不断减少。(4) 自然因素对植被覆盖的影响最为突出,其中气温和降水为影响植被覆盖的主导因子,决定力q值分别为0.955和0.931,且气温的影响大于降水的影响;人文因子影响力较为显著,GDP因子决定力q值达到0.387。研究可为当地改善植被覆盖环境提供理论依据。  相似文献   
50.
Planting a cover crop between the main cropping seasons is an agricultural management measure with multiple potential benefits for sustainable food production. In the maize production system of the Netherlands, an effective establishment of a winter cover crop is important for reducing nitrogen leaching to groundwater. Cover crop establishment after maize cultivation is obliged by law for sandy soils and consequently implemented on nearly all maize fields, but the winter-time vegetative ground cover varies significantly between fields. The objectives of this study are to assess the variability in winter vegetative cover and evaluate to what extent this variability can be explained by the timing of cover crop establishment and weather conditions in two growing seasons (2017–2018). We used Sentinel-2 satellite imagery to construct NDVI time series for fields known to be cultivated with maize within the province of Overijssel. We fitted piecewise logistic functions to the time series in order to estimate cover crop sowing date and retrieve the fitted NDVI value for 1 December (NDVIDec). We used NDVIDec to represent the quality of cover crop establishment at the start of the winter season. The Sentinel-2 estimated sowing dates compared reasonably with ground reference data for eight fields (RMSE = 6.6 days). The two analysed years differed considerably, with 2018 being much drier and warmer during summer. This drought resulted in an earlier estimated cover crop sowing date (on average 19 days) and an NDVIDec value that was 0.2 higher than in 2017. Combining both years and all fields, we found that Sentinel-2 retrieved sowing dates could explain 55% of the NDVIDec variability. This corresponded to a positive relationship (R2 = 0.50) between NDVIDec and the cumulative growing degree days (GDD) between sowing date and 1 December until reaching 400 GDD. Based on cumulative GDD derived from two weather stations within Overijssel, we found that on average for the past three decades a sowing date of 19 September (± 7 days) allowed to attain these 400 GDD; this provides support for the current legislation that states that from 2019 onwards a cover crop should be sown before 1 October. To meet this deadline, while simultaneously ascertaining a harvest-ready main crop, in practice implies that undersowing of the cover crop during spring will gain importance. Our results show that Sentinel-2 NDVI time series can assess the effectiveness and timing of cover crop growth for small agricultural fields, and as such has potential to inform regulatory frameworks as well as farmers with actionable information that may help to reduce nitrogen leaching.  相似文献   
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