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为研究内蒙古生态屏障区植被覆盖变化及降水、气温对其的影响,采用2010—2019年的SPOT-VGT归一化植被指数(NDVI)数据集、CRU TS气候数据集、GlobeLand30地表覆盖数据,利用一元线性回归趋势方法,对研究区10 a来植被覆盖的年际变化进行分析;同时应用相关分析法,研究了不同土地利用类型植被覆盖与降水量、气温的相关性。结果表明：2010—2019年研究区归一化植被指数呈现上升趋势,但空间差异明显,呈现东高西低的区域分布特征。植被覆盖明显改善(Slope>0.03)面积最大的年份为2011—2012年,像元数占内蒙古总像元数的44.44%;植被覆盖明显退化(Slope<0.03)面积最大的年份为2013—2014年,像元数占总像元数的40.59%。不同土地利用类型时,降水量、气温对植被覆盖产生不同的影响,气温对森林植被覆盖的影响最为显著,降水量对草地植被覆盖的影响最为显著。 相似文献
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【目的】天然林资源保护工程（简称“天保工程”）实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指标,分析天保一期（2000-2010年）、天保二期（2011-2020年）工程实施期间的森林质量变化。【方法】综合年度植被指数合成策略、优化纯植被像元和纯裸土像元值域的动态确定方法,构建改进的像元二分模型,生产天保工程区时间序列的植被覆盖度产品。基于森林资源一类清查郁闭度数据、森林生态系统定位研究网络郁闭度数据、机载高光谱植被覆盖度数据,验证该植被覆盖度产品的精度。在此基础上,分析天保工程林区植被覆盖度的时空变化趋势。【结果】天保一期植被覆盖度均值为0.68,天保二期植被覆盖度均值为0.71,增加了4.41%;工程区植被覆盖度呈现增加趋势的面积占林区总面积的78.22%,而呈减小趋势的面积仅占林区总面积的9.56%。【结论】在中国天保工程森林地区,基于MODIS植被指数产品和改进的像元二分模型生产的植被覆盖度产品的精度高于MODIS产品的精度。自天保工程实施以来,林区... 相似文献
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郑丽 《河北北方学院学报(自然科学版)》2014,(3):13-16
植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,对于揭示地表空间变化规律、分析评价区域土地系统具有重要的现实意义。在植被覆盖度提取中,归一化植被指数(NDVI)结合像元二分模型是关键技术。以SPOT影像为数据源,在充分考虑区域土壤和植被类型等背景基础上,对研究区植被覆盖度提取研究,为研究区提供植被覆盖度空间分布数据。实证结果表明:研究区植被覆盖度40%~80%居多,植被覆盖率较高,属稠密区,说明应用归一化植被指数结合像元二分模型对研究区植被覆盖度进行遥感估算是可行的。 相似文献
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基于GIMMS归一化植被指数(ND,V,I)数据集(1998—2008年)通过极值处理得到每15d的最大值,采用空间自相关分析和趋势分析方法,研究吉林西部地表植被分布的空间特征,结果表明:1998—2008年,吉林西部生长季的地表植被表现出明显的上升趋势;空间分析可知,研究区地表植被的空间分布表现出明显的正相关,但是局部地表植被分布有破碎倾向,空间分布的整体性一般。 相似文献
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利用青藏高原2001—2015年的MODIS归一化植被数据集、地表温度数据集和317个气象站的气温、降水量数据,分析了归一化植被指数(NDVI)与气温、降水量及地温的相关性,讨论了3种气候因子的联合驱动机制。结果表明,青藏高原植被覆盖呈由东向西、自南向北的递减状态,且总体上呈波动增长趋势;青藏高原植被覆盖与降水量、气温及地温均呈正相关,与气温相关性最强;青藏高原植被增长的首要驱动因子是热量,且降水量与热量对植被生长的驱动作用呈互补性。 相似文献
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[目的]研究贵州省天保区6种森林类型土壤肥力状况及持水性能。[方法]设置针叶林(人工)、针阔混交林(人工)、常绿阔叶林(天然)、落叶阔叶林(天然)、杂灌林(天然)、竹林(人工)6种不同森林类型的样地,于2006、2009年调查土壤理化性质。[结果]随着时间的推移,pH略有降低;土壤肥力增加主要表现在A层土壤且明显高于B层;土壤化学性状:增加的指标是有机质、阳离子交换量、全氮、全磷、水解氮、速效钾,减少的指标是有效磷、全钾;工程区中各森林类型的土壤肥力呈增加趋势,天然林类型的常绿阔叶林、杂灌林及落叶阔叶林比人工林类型的针叶林、针阔混交林和竹类的土壤肥力明显增高;各森林类型土壤容重降低而孔隙度增高;各森林类型的土壤蓄水能力增高。[结论]该研究为贵州省天保工程的进行提供参考依据。 相似文献
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地形是影响森林植被分布与生长的重要地理因子,秦岭山地作为中国中部重要生态屏障区,其森林植被变化及对气候变化响应研究受到广泛关注。基于2000—2014年秦岭山地MODIS NDVI、DEM、气温和降水数据,利用线性趋势法和相关系数对森林植被变化及对气候响应的坡向、坡度影响进行了分析,研究结果:(1)秦岭山地森林植被以落叶阔叶林为主,占森林总面积的59.72%。按坡向划分,森林植被主要分布在半阳坡上,约占50%;按坡度划分,森林植被主要集中在斜坡和陡坡上,共占50%以上。(2)2000—2014年秦岭山地各森林植被NDVI均呈线性增加过程,在坡向和坡度上均表现为落叶阔叶灌木林线性增加速率最高、落叶阔叶林次之、常绿针叶林最低的特征,并且落叶阔叶灌木林、落叶阔叶林、常绿阔叶林的主体部分均呈显著的线性增加趋势,而针阔混交林、常绿针叶林的增加过程不显著。(3)秦岭山地森林植被与气温在不同坡向和坡度上均呈负相关关系,而与降水呈正相关关系,反映该区域热量条件充足,降水成为森林植被生长的主要限制因子。同时,在不同一坡向上,随着坡度的增加,气温、降水与森林植被的相关关系变化趋势较为一致。研究结果表明,秦岭山地地形条件对森林植被分布影响较大,而不同地形上水热条件对植被生长发育影响较小。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
本文以武汉三镇为研究对象,利用2009年夏季Landsat TM主要遥感数据源,进行地表温度反演和土地覆盖解译,计算了武汉市城市建筑指数NDBI、归一化植被指数NDVI;并利用NDVI计算地表比辐射率,并使用单窗算法精确反演得到了武汉市2009年夏季地表温度LST。研究结果表明:武汉城市热岛由武昌、汉口、汉阳三大城区热岛构成,且三镇交界区存在多数热岛效应更为严重的"岛中岛",以汉口区中心商业区最为集中;进一步对植被覆盖区和建筑区温度及NDVI、NDBI相关性研究表明,武汉市不同土地覆盖类型有较大差异,LST与NDBI指数成正相关性,且相关系数建筑用地植被水体;LST与陆地表面NDVI指数成负相关性,且相关系数城市用地植被,与水体NDVI指数成正相关性。 相似文献
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温度植被干旱指数(Temperature-Vegetation Dryness Index,TVDI)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤含水量反演的方法。针对传统的TVDI模型未考虑地表能量平衡因素对地表温度(Ts)的影响和大气及土壤背景对植被指数影响的问题,首先利用数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)影像对研究区做地形校正,消除地形起伏和覆盖类型差对地表温度的影响;其次分析地表温度(Ts)与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、修正土壤调整植被指数(MSAVI)等植被指数模型和实测土壤含水量的相关性,选择相关性最高的Ts/MSAVI反演土壤含水量。结果表明,Ts/MSAVI能够有效对东辽河地区土壤含水量进行估算。 相似文献
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以Landsat 8 TIRS遥感影像为基础数据,运用遥感技术反演襄阳市地表温度,计算热岛效应强度指数,定量分析襄阳市城市热岛效应的时空分布特征及发展趋势,并结合归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)与地表温度进行相关性分析,探索地表植被分布状况和建筑密度对城市热岛效应的影响。结果表明,襄阳市的城市热岛效应在2014—2017年逐渐增强,热岛扩散范围主要为城市新建开发区及交通网的延伸区域。城市地表温度与归一化植被指数呈明显负相关关系,与归一化建筑指数呈明显正相关关系,且地表温度与归一化植被指数相关性尤为突出。建议在城市发展建设过程中,加强城市绿化投入,合理增加城市植被覆盖度及适度降低城市建筑密度可缓解城市热岛效应。 相似文献
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《湖北农业科学》2018,(23)
利用归一化植被指数(NDVI)与降水利用率(RUE)结合最小二乘法进行趋势分析,分析2000—2014年人类活动对川西北江河源区植被变化的干扰强度。结果表明,2000—2014年研究区植被强度总体好转,2000—2010年研究区植被恢复良好,2010—2014年研究区植被局部显著退化区域明显多于显著恢复区域。2000—2014年研究区内人为因素对植被变化的干扰总体以负向干扰为主,负向干扰面积占研究区总面积的57.59%,正向干扰面积占21.85%。其中,2000—2005年研究区人类活动对植被的变化主要呈中度正向干扰,2005—2010年主要呈轻度正向干扰,而2010—2014年人为负向干扰严重。人类活动对研究区内植被变化的负向干扰以轻度负向干扰为主,主要分布于石渠、阿坝、红原、若尔盖四县,而强度人为负向干扰主要位于石渠县;人为正向干扰以中度人为正向干扰为主,主要集中于石渠县北部;甘孜、色达、壤塘三县无明显人为干扰。 相似文献
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以浙江省杭州市临安区森林植被作为研究对象,选择火灾、泥石流和滑坡3种典型森林干扰类型,利用1984—2016年所有可用Landsat遥感影像,采用分段谐波模型拟合方法,对干扰发生前后植被的生长状况进行表征,对不同干扰类型导致的植被生长状况及干扰后恢复过程进行评估.结果表明:3种干扰事件均导致植被归一化指数(NDVI)呈现显著下降,火灾和泥石流导致植被的变化程度分别为22.7％和20.5％,而滑坡则导致植被的下降程度达42.7％.灾后植被均呈现快速恢复,但过程存在一定差异,火灾、泥石流和滑坡对植被所造成的破坏分别需要4、6和5年恢复到灾前植被覆盖水平.时间序列Landsat数据能够较好地表征干扰植被变化过程,可为监测和评估不同干扰事件对植被生长的影响提供依据. 相似文献
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利用2001-2010年MODIS/NDVI数据和土地覆盖产品数据,分析了河北省植被指数变化特征和时空分布。利用趋势分析、偏相关分析、植被异常指数分析等方法对NDVI数据进行计算,得出河北省植被空间分布上的平均状况和变化特征,以及不同植被类型在不同地区、不同海拔高度上的时空变化规律。结果表明,12001-2010年河北省植被指数年际变化整体呈增加趋势。植被指数分布有明显的地区差异,呈现北部强于南部、西部强于东部、张家口及沧州市优于其他地区的空间格局。2各植被类型NDVI值大小表现为针阔叶混交林阔叶林灌丛农田草地非植被,其中研究期间针叶林和湿地两种植被类型年平均植被指数变化明显。32001-2010年河北省气温呈下降趋势,降水量变化平稳,增长缓慢。而且植被指数与气温的偏相关分析系数有正有负;而与降水量的偏相关分析系数均为正值。5河北省不同类型的植被分布与地形尤其是高程有一定的相关性,但研究结果受河北省整体海拔高度的影响,相关性不大。 相似文献
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基于白芨滩国家级自然保护区2000—2019年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)时序数据,结合实地踏查和遥感数据,选取了6个研究地区(P1-P6)。通过物候提取和趋势分析等方法,多方面探索了研究区域植被物候变化规律和植被覆盖的时空格局等特征。结果表明：基于NDVI与EVI平均值得出的植被季节物候变化曲线呈现单峰状态,且植被生长季长度略有不同。NDVI与EVI的年最大值及年均值呈波动上升趋势,植被指数的年最大值增长较快,但波动性较大,年均值增长较慢,但波动性较小。因此,在研究该地区植被长期生长变化趋势时,可选择植被指数年均值,以减小误差。2000—2019年研究区域的NDVI与EVI均呈波动上升趋势,各研究区域的NDVI均高于EVI,且NDVI的上升趋势明显,拟合程度更好,并未出现随植被生长而达到饱和状态的现象。这说明在研究小尺度荒漠地区植被生长变化趋势时,NDVI比EVI更敏感且更稳定。 相似文献
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植被变化主要受气候和人类活动(生态建设)2个因素影响,降水是制约植被生长的主要气候因子。本文利用区域气象站、国家气象观测站、新布设的林草观测气象站资料以及卫星遥感资料,对近30年固原市气候变化、植被覆盖变化情况进行了定量评估。结果显示,固原市年平均气温随年份递增呈现上升趋势;降水量年际波动较大,且近10年增幅明显;年积温与年平均气温变化相吻合,随年份递增呈现上升趋势。自2013年以后固原市森林覆盖率呈现明显增长,尤其是2010年以来增长加快。2002—2016年植被指数年均增长约1.18%,2013年和2018年植被指数达到近年来最高值。通过对气候及植被指数等数据的分析表明,固原市区域气候变化的趋势对林草生长、植被恢复等十分有利,生态环境进入良性循环期。 相似文献
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地表反照率是影响遥感影像信息的重要因素之一,受地球表面覆盖类型等地表特征的影响,因而可利用地表覆盖类型信息结合遥感影像计算地表反照率。以科尔沁沙地为研究试验区,对试验区Landsat-TM进行地形和大气纠正,利用Liang所建立的Landsat-TM数据反演公式计算实验区的反照率分布图;将地表反照率分布图与与研究区监督分类获得的土地利用分布图进行相关分析。结果表明,研究区土地利用类型与地表反照率有明显相关关系;将研究区地表反照率与研究区归一化植被指数进行统计分析,获得研究区地表反照率与归一化植被指数的相关方程。 相似文献
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《云南农业大学学报(自然科学版)》2015,(5)
利用1982—2000年AVHRR-Path Finder植被指数数据、2001—2008年SPOT-Vegetation植被指数数据,验证了两个遥感产品具有较好的延续性,可以用于时间序列植被特征分析。利用合成的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集,分析得出了从1982年至2008年青藏高原地区植被NDVI的时空变化特性。结果表明:(1)时间序列上,该地区NDVI的最大值和平均值均未超过0.4,表明整个青藏高原地区的植被覆盖度低;NDVI整体呈现缓慢上升趋势;四季的变化表现秋季NDVI值缓慢上升,其他季节变化趋势不明显。(2)该地区NDVI空间格局分析发现NDVI变化率最高达到0.024/27 a,最低在-0.025/27 a;整体趋势呈现由东南地区向西北地区递减;季节的空间格局分析发现大部分区域在春、夏和秋季上升,而冬季下降,春夏秋3个季节NDVI的变化区域比冬季更广泛,冬季的植被覆盖变化除西藏东南的少部分地区以及云南西北部的少部分地区有明显变化外,整个青藏高原地区的其他大部分地区变化基本不明显。 相似文献
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[目的]分析甘肃省植被覆盖时空变化特征,为区域生态环境规划提供理论基础.[方法]基于2010-2019年MODIS NDVI产品,结合土地利用、生态功能区划分等数据,采用一元线性回归趋势分析方法和变异系数等分析方法对2010-2019年甘肃省植被覆盖时空分布特征进行阐述,对植被指数变化趋势及变化稳定性进行定量分析.[结果]甘肃省植被指数在年均月尺度上呈现单峰分布,在夏季处于高位,年均NDVI呈现稳步增长的趋势,增速平均为0.0032/a;植被指数空间分布具有明显的地域差异性,西部地区NDVI值小,可认为基本无植被生长,中东部平原和祁连山地区植被长势较好,NDVI明显较高,南部地区NDVI最高;农业耕作区的植被指数变化波动性比较大,其他地区植被覆盖变化趋于稳定.[结论]基于MODIS NDVI时间序列分析方法可为了解甘肃省土地覆盖状况、开展具有区域差异性的生态保护与修复工程等提供一定的理论依据. 相似文献