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[目的]利用高分辨率Quick Bird影像,并结合实地的植被和土地类型调查,对艾比湖地区阿其克苏河植被覆盖进行归一化植被指数( NDVI)遥感分类,利用遥感影像处理软件(如Envi软件、Arcgis软件、Erdas软件)提取了该区的植被覆盖等信息.[方法]基于NDVI图对该区进行植被覆盖度反演,并结合实际测量数据提出了荒漠区NDVI分类标准和植被覆盖等级划分标准.[结果]通过NDVI分类图和植被等级覆盖图,发现该地区植被大多集中于河滩及其两岸;而且离水源越近,植被覆盖度越高,NDVI值也越高,这与荒漠区植被分布特点吻合.[结论]植被覆盖度反演结果与实地测量对比分析有很好的切合度. 相似文献
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基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区2001~2013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:2001~2013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982~2006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且2001~2002、2003~2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。 相似文献
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防止耕地“非粮化”、稳定粮食生产是中国粮食安全的基石。为实现地块破碎化地区作物类型及种植结构精细化识别和分类,本研究以江苏省泰兴市为研究区,基于高分辨率遥感影像和多尺度融合特征显著的Segformer语义分割模型,实现地块尺度的耕地信息精细化提取;同时结合多源遥感数据构建主要植被类型归一化植被指数(NDVI)时序曲线及植被生长关键时间节点的光谱反射特征,开展地块尺度的作物种植结构分类。结果表明：基于Segformer模型的分割方法可有效识别耕地,F1系数达92.4%;基于主要植被类型多时相NDVI时序特征及植被生长关键时间节点光谱反射特征的作物种植结构分类方法能够实现地块尺度的种植结构分类,总体分类精度达82.38%。因此,本研究建立的方法可有效实现地块尺度耕地信息的精细化提取及种植结构识别和分类,为耕地保护提供技术支持。 相似文献
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为实现人地关系协调发展,为陕西省生态建设政策的制定和实施提供理论依据,本研究基于MODIS-NDVI影像及高程数据,采用MVC、一元线性回归等方法,分析陕西省2011—2015年NDVI的时空变化特征。结果表明:(1)陕西省NDVI值呈现"南高北低"的分布特征,陕南地区及陕北南部森林植被茂密,植被覆盖情况较好,陕北北部属于风沙区,植被覆盖情况较差,关中地区以农作物为主,植被覆盖情况居中;(2)2011—2015年陕西省NDVI值呈波动变化,整体变化趋于稳定,且有好转趋势,主要分布在关中及陕南地区;陕北地区NDVI值有退化迹象;(3)随着海拔高度的增加,NDVI值呈"降低—升高—降低"的变化,2000~2500 m海拔高度范围内的NDVI值最高,植被覆盖情况较好,主要是分布在秦岭山脉的太白山地区。 相似文献
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近20年宝鸡市植被覆盖度动态变化及驱动力分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被覆盖度是反映地区生态环境的重要指标,本文利用1988、2000、2007年三期TM遥感数据,计算出宝鸡市的归一化植被指数(NDVI),并通过像元二分模型计算出不同时段的植被覆盖度,最后将归一化植被指数的差值进行分级,以此来分析宝鸡市1988~2007近20年的植被覆盖变化动态。结果表明:1988~2000年间,极低覆盖度、高覆盖度、极高覆盖度比例都呈现出减少趋势,减少比例分别为宝鸡市土地面积的0.02%、1.66%和1.98%,其他各级别植被覆盖度也都有不同程度下降;2000~2007年间,极高植被覆盖度增大的比例达到8.04%。NDVI差值指数分级结果显示,1988~2000年植被退化明显,2000~2007年有大幅度改善;从长时间序列看,生态退化比较明显的区域是金台区、扶风县、岐山县、凤翔县。人为因素是影响植被覆盖变化的主要驱动因素,主要包括山区或平原区的生态绿化工程、城市景观绿化工程、农业产业结构调整、畜牧业发展、人口因素等。 相似文献
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《福建林学院学报》2018,(2)
植被是生态系统中的主要组成部分,是连接土壤圈、大气圈和生物圈的纽带,植被的时空变化及分布影响着地球的水、碳等物质循环和光、热等能量循环。以遥感数据为基础,应用遥感图像处理平台和Arc GIS软件,提取广西壮族自治区2007—2016年的归一化植被指数(NDVI)值。通过一元线性回归方法、偏相关方法,对比分析不同地质类型、植被类型的NDVI值变化特征及其对气候的响应。结果表明,2007—2016年广西NDVI值在0.78~0.82之间波动变化,呈上升趋势,高植被覆盖区面积最大,低植被覆盖区面积最小;岩溶区植被覆盖得到改善,植被覆盖改善的面积大于退化的面积,其中NDVI轻度增加的比重最大;岩溶区和非岩溶区的NDVI变异程度以稳定为主;NDVI与降水、气温的正偏相关性与负偏相关性并存,呈负偏相关的面积大于正偏相关的面积。 相似文献
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为实现人地关系协调发展,为陕西省生态建设政策的制定和实施提供理论依据,本研究基于MODIS-NDVI 影像及高程数据,采用MVC、一元线性回归等方法,分析陕西省2011—2015 年NDVI 的时空变化特征。结果表明：（1）陕西省NDVI值呈现“南高北低”的分布特征,陕南地区及陕北南部森林植被茂密,植被覆盖情况较好,陕北北部属于风沙区,植被覆盖情况较差,关中地区以农作物为主,植被覆盖情况居中;（2）2011—2015 年陕西省NDVI值呈波动变化,整体变化趋于稳定,且有好转趋势,主要分布在关中及陕南地区;陕北地区NDVI值有退化迹象;（3）随着海拔高度的增加,NDVI值呈“降低—升高—降低”的变化,2000~2500 m海拔高度范围内的NDVI值最高,植被覆盖情况较好,主要是分布在秦岭山脉的太白山地区。 相似文献
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植被归一化指数(NDVI)是地表植被覆盖特征的重要指标之一.本文以三峡库区2001 - 2003年MODIS遥感数据反演的NDVI时间序列影像为例,研究NDVI影像序列的精化问题,包括降云及去噪处理的有效方法.在改进的BISE技术降云处理的基础上,采用小波软阈值降噪方法提取有效变化趋势.然后进行库区2001 - 2003年植被变化的变化矢量分析,采用阈值分割的方法将库区变化强度影像分为未变化、小变化、中等变化与剧烈变化四个类型.研究成果可为三峡库区宏观生态环境变化的掌握提供一定的依据. 相似文献
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基于Sentinel-2时序多特征的植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
植被分类是研究森林资源状况和动态变化规律的基础,利用遥感手段可以更加快速、准确地识别植被类型。以位于内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场为研究对象进行植被分类。采用分层分类的思想,首先根据植被物候特征选取植被生长旺盛时期的影像,计算归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）并设定合适的阈值将研究区内的植被提取出来,剩余部分归为非植被。然后选取NDVI时间序列、最佳时相的Sentinel-2数据中10个波段的光谱反射率特征和主成分分析前3个分量的纹理特征作为分类特征,利用支持向量机分类器将研究区内的植被类型分为耕地、草地、常绿针叶林、落叶针叶林和落叶阔叶林五大类,并将分类结果与最大似然法、NDVI时序+光谱特征的分类结果进行对比分析。NDVI时序+光谱特征+纹理特征的多特征植被分类总体精度达87.64%,Kappa系数为0.85,分别比最大似然法和结合NDVI时序+光谱特征的分类总体精度提高了15.73%和14.61%,Kappa系数提高了0.20和0.18。其中常绿针叶林和耕地的分类结果与实地调查情况高度一致,分类精度分别达到95.65%和92.31%。从而得出:①基于多特征的分类方法有助于提高分类精度;②NDVI时序特征对于植被的区分具有很大帮助;③采用分层分类的思想,首先将研究区内的植被提取出来,可以排除非植被因素的干扰,有效提高植被类型的分类精度。 相似文献
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利用MODIS卫星遥感影像,进行草场植被专题信息提取,结合地面实际调查数据,分析具有代表性的草地植被归一化植被指数NDVI的时空变化特征,结合当地卫星资料和气象水文等数据,对草场荒漠化的监测方法进行探索。实验采用了多因子指标分级数量化法,对各影响因子进行综合分析判断,评价结果由综合评价指数体现。结果证明评价指标体系适用于遥感技术进行分类评估草场荒漠化的空间变化特征分析。 相似文献
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【目的】分析2000-2009年陕西省植被覆盖的时空变化规律,为区域人地关系协调发展和生态建设政策的制定与实施提供理论依据。【方法】在对2000-2009年MODIS NDVI数据进行时序重建的基础上,采用最大值合成法、差值法获取NDVI时空变化信息,并结合DEM分级数据提取不同高程地区的NDVI变化信息,分析陕西省植被覆盖情况的时空变化规律。【结果】1)陕西省植被覆盖空间分布存在明显的地域特征,表现为NDVI值陕南秦巴山区>关中平原区>陕北黄土高原区。2000-2009年陕西省植被覆盖呈现改善趋势,植被覆盖变化速率表现为陕北黄土高原区高于关中平原区,关中平原区高于陕南秦巴山区。2)陕北黄土高原区不同高程地区,植被覆盖以明显增加为主。关中平原区高程<500m地区的城市附近区域,植被覆盖表现为严重退化。陕南秦巴山区高程<500m与高程>1 500m地区,植被覆盖表现为轻微减少,而500m≤高程≤1 250m地区,植被覆盖明显增加。3)2000-2009年,陕西省植被覆盖增加地区面积占全省总面积的27.8%,减少地区面积占17.0%。【结论】2000-2009年,陕北黄土高原区植被覆盖增加,是国家退耕还林还草工程实施效果的体现;关中平原区受城市化影响较大,城市周围植被覆盖出现严重退化;陕南秦巴山区植被覆盖较高,并保持稳定。 相似文献
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【目的】以像元为基本单元,研究青海省归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,以揭示NDVI对气候变化的响应规律,分析青海省未来植被变化趋势,为青海省生态建设提供参考。【方法】以青海省2000-2015年的MODIS13Q1/NDVI为数据源,将反映趋势变化的Theil-Sen Median方法与检验趋势显著性的Mann-Kendall方法结合使用,研究青海省NDVI的变化趋势,并采用Hurst指数方法判断变化趋势的可持续性。【结果】1)青海省NDVI的空间分布整体呈从西北向东南逐渐增加的趋势。2)16年间NDVI整体呈增长趋势,增速为每10年1.5%,旱地及草原与稀树灌木草原增速最快,分别为每10年2.7%和2.3%。3)16年间青海省植被覆盖改善区域(60.51%)明显大于退化区域(17.87%),其中植被覆盖明显改善区占全省面积的21.26%,轻微改善占39.25%,轻微退化占15.75%,严重退化占2.12%,基本不变的占21.62%。4)青海省植被覆盖未来改善的区域占整个区域面积的62.23%,其中持续性改善占38.01%,由退化转为改善的占24.22%;植被未来有退化趋势的区域占18.30%,其中持续性退化占7.74%,由改善变为退化趋势的占10.56%;稳定不变的区域为8.43%;植被未来变化趋势不确定区域占11.04%。【结论】青海省植被覆盖变化受气候和人类活动的共同影响,大部分地区植被未来呈改善趋势。 相似文献
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《江西农业学报》2022,(1)
基于MODIS NDVI和NPP数据,选取包括气温和降水量的宝鸡11个气象站点的气候指标,分析了宝鸡地区20012013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:20012013年植被覆盖规律的时空变化。运用趋势分析方法探讨了13 a宝鸡地区年均NDVI空间变化趋势;采用相关分析法进一步对宝鸡地区年均NDVI、NPP与年均温和年降水量的相互关系进行了分析。结果表明:20012013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区19822013年宝鸡地区年均NDVI以0.032/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区19822006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且20012006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且20012002、20032002、20032004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。除个别地区外,植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的较好趋势;宝鸡全区植被覆盖与气温和降水量相关性均较好,大部分地区呈现正相关;退耕后10 a,NDVI与NPP具有同步增减的变化趋势。 相似文献
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【目的】寻找最能真实反映南方地区植被变化状况的遥感数据,并将其用于评价土地覆被变化及其带来的影响.【方法】通过分析韩江流域2001—2006年间AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3种归一化植被指数(NDVI)遥感数据,比较它们对不同植被响应特征的异同,并采用线性回归方法分析它们的相关关系.【结果和结论】3种NDVI遥感空间分布总体格局大体一致,且MODIS和SPOT-VGT的NDVI空间分布吻合良好.MODIS传感器波段宽度窄、空间分辨率高,对地物分辨能力高,NDVI在流域内的变化范围大,数值分布分散.3种NDVI的季节变化步调基本一致,幅度相当.MODIS NDVI最能精确反映地面植被覆盖的变化,而AVHRR NDVI反映的流域地面植被变化情况与实际不相符.3种NDVI反映的各种植被季节变化情况基本一致,MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI的相似度更高.MODIS NDVI能够明显区分农作物、郁闭灌木林和草地的季节变化与其他植被的不同,比SPOT-VGT NDVI和AVHRR NDVI能更好地反映地面植被的多样性和植被覆盖的变化.在全流域和各种植被类型上,3种NDVI两两间都表现出一定的线性关系,其中MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI间的线性关系最强.由MODIS NDVI与AVHRR NDVI的线性回归关系预测的韩江流域2000年的NDVI与实测值吻合良好,为MODIS NDVI时间序列向历史年份拓展提供了思路. 相似文献