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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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1954～2005年三江平原自然湿地分布特征研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以ArcGIS9.1为数据处理平台,从三江平原1954年、1976年、1986年、1995年、2000年和2005年6期土地利用数据中提取自然湿地空间分布信息,分别将其与三江平原的地貌、地形、水系等环境因子进行空间叠加分析,研究了6个时期三江平原自然湿地的空间分布特征.结果表明,52 a来,三江平原自然湿地面积不断减少,由1954年的353×104 hm2减少至2005年的81×104 hm2;低河漫滩上的自然湿地面积占三江平原自然湿地总面积的比例由1954年的42.5%增加至2005年的64.7%,6个时期平均,有57.2%的自然湿地分布在低河漫滩上,21.3%分布在高河漫滩上;自然湿地主要分布在30～60 m高程上;0°～1°的坡度范围内,几乎分布了三江平原所有的自然湿地;坡向对自然湿地分布的影响不大;近年来自然湿地主要分布在距离河流0～1 km的河漫滩上;湖泊周围的自然湿地分布变化很小. 相似文献
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山水林田湖草生态保护修复是保障国家生态安全的重要举措,科学合理的生态保护修复项目监测和绩效评价方法,有助于保障生态保护修复工程的顺利实施和生态保护修复成果的可持续发展。本研究采用文献综述和案例分析相结合的方法,论述了遥感技术在山水林田湖草生态保护修复项目监测和绩效评价中的具体应用。从关注区域生态系统格局和质量两方面出发,选择遥感数据获取的土地覆盖类型、植被长势、水质参数作为评价指标,整体实现了山水林田湖草各生态要素的监测;从维护和提升区域生态系统服务出发,选择水源涵养、水土保持、生态系统承载力等指标,论述了遥感数据在辅助山水林田湖草生态保护修复项目绩效评价中的作用。最后指出积极探索新的遥感数据挖掘方法,并结合遥感技术与传统的调查方法,有望形成更客观、更快速且具备可执行性的山水林田湖草生态保护修复项目监测及绩效评价体系。 相似文献
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三江平原萝北县湿地农田化过程与驱动机制分析 总被引：2，自引：2，他引：0
通过获取三江平原萝北县自1954年以来的六期土地利用数据,定量分析了过去50余年湿地农田化过程,并从自然因素和人为因素两方面探讨了湿地农田化过程的驱动机制。结果表明,1954-2005年,三江平原萝北县耕地面积净增21.85×104hm2,湿地是新增耕地的主要来源。在空间上,湿地斑块越来越分散,景观破碎化程度明显加剧,而耕地斑块则趋于集中分布;目前,耕地已成为三江平原萝北县的基质景观,地势低平、坡度较小、土壤条件、地貌条件良好的平原区是湿地农田化的首选区域。随着可开垦湿地资源的减少,人类的开垦对象开始转向地势、土壤、地貌等条件相对较差的湿地景观单元。气候变暖加速了湿地农田化进程,而人口数量的增加和政策的引导作用,对湿地农田化过程具有重要的影响。 相似文献
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基于GIS的三江平原退耕还湿空间决策分析 总被引：2，自引：1，他引：1
以三江平原为研究区,探讨了利用遥感和GIS技术确定退耕还湿的数量及其空间分布的可行性。通过建立土地利用、现有沼泽湿地缓冲区、环境背景因子(高程、土壤类型、地貌类型、河流缓冲区)、耕地生产力数据等栅格GIS数据库,选取具有区域特色的退耕还湿指标,利用各指标构建了基于GIS的一、二级退耕还湿决策模型及其空间复合模型,并且得到一、二级退耕面积分别为525652hm2、194029hm2,分别为现有耕地面积的8.76%和3.23%。最后,将其分别与研究区行政区数据进行空间叠加统计分析,得到各县级行政区退耕还湿情况。研究结果可以为三江平原的湿地恢复提供科学依据。 相似文献
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小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型 总被引：5，自引：0，他引：5
利用大田小麦的参数数据和冠层光谱数据,基于光谱一阶微分技术和光谱响应函数,构建等效MODIS植被指数,建立小麦生物量(本文指总干生物量,下同)和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型.结果表明:①小麦生物量与冠层光谱在552 nm,721 nm处呈现最显著相关关系,叶面积指数与冠层光谱的相关性在400～1100 nm范围内较显著;②红边位置与生物量的关系最为显著,相关系数R为0.818;③6种等效MODIS植被指数中,增强型植被指数对生物量最为敏感;④红边位置估算小麦总生物量的指数模型最优,决定系数R2为0.829;⑤增强型植被指数与小麦叶面积指数的指数模型拟合度最强,决定系数R2为0.94.利用实测光谱模拟MODIS等效反射率构建植被指数反演小麦参数的方法,可为利用卫星数据进行大面积、无破坏和及时获取地面植被信息研究提供重要手段. 相似文献
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