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在RS和GIS技术的支持下,基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分模型估算了湖北省2000―2015年的植被覆盖度。运用一元线性回归趋势分析方法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了研究,并结合DEM分析其对高程、坡度等地形因子的响应。结果表明:(1)湖北省植被覆盖度整体较高并呈现西高东低、四周高中间低的空间分布格局,地形、土地覆被类型等是影响湖北省植被覆盖度空间分布的重要原因。(2)2000―2015年湖北省植被覆盖度整体上呈现波动上升态势,但以不显著变化为主。其中,基本不变区占研究区总面积的88.10%,显著增加、显著减少区分别只占1.52%和1.31%。鄂西山区是植被覆盖度的主要改善区,武汉城市圈则是主要退化区。(3)植被覆盖度分别在700 m高程带和14°坡度带发生显著突变。100 m及2 500~2 800 m高程带植被覆盖度在2009年发生显著突变;300~400 m及1 100~2 400 m高程带在2004年发生显著突变。2°~10°及46°~52°坡度带植被覆盖度在2004年发生显著突变。16 a间湖北省植被覆盖度变化可能是气候波动、退耕还林工程实施等因素共同作用的结果,其中退耕还林工程的实施是该区植被覆盖度增加的主要因素。 相似文献
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《四川林业科技》2019,(5)
以Landsat TM/OLI系列遥感数据为基础,利用RS和GIS为技术手段提取NDVI值,通过像元二分模型得出青神县2009年、2013年、2018年三期的植被覆盖度分级图,并用转移矩阵和差值法分析其动态变化情况。结果表明:青神县植被覆盖总体良好,植被覆盖度以中高以上为主。2009—2013年该地区中高以上植被覆盖区占总面积的比例由71.73%降到62.69%,2018年有所改善,占总面积的67.77%,说明2009—2018年青神县植被覆盖度经历了先退化后改善的趋势,但整体发生了小幅度退化,退化面积比改善面积多出6.22 km~2,占总面积的1.6%。据分析,城区的扩张、基础设施的建设侵占了耕地和林地,是造成青神县植被覆盖度退化的主要原因。为促进区域生态环境的可持续发展,应进一步提升中心城区及周边的植被覆盖度。 相似文献
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《林业科学》2017,(11)
【目的】探究2008—2016年元谋干热河谷植被覆盖的时空异质性,分析植被覆盖度变化的原因,为区域植被生态保护提供基础数据和理论依据。【方法】以2008,2010,2012,2014和2016年5期Landsat遥感影像为数据源,以ENVI为技术平台,采用像元二分法获取研究区5个时期的研究区植被覆盖度数据,确定植被覆盖度等级和分类标准,利用地理空间分析法研究不同年份植被覆盖度特征,分析各高程带植被覆盖度的构成状况;在Arc GIS支持下提取各年份不同等级植被覆盖度的面积,通过GIS叠置分析获取2008和2016年的植被覆盖度转移矩阵;以与研究区等面积的空间格网对不同年份的植被覆盖度进行空间采样,以多元统计法计算格网点植被覆盖度标准差和回归斜率研究植被覆盖度的时间演变特征。【结果】研究区植被覆盖度以龙川江河谷及金沙江河谷为界表现出东高西低、南高北低,且自河谷坝区向中高山呈现中低—低—中—中高的整体空间格局;5个时段植被覆盖度分别为0.562,0.586,0.494,0.578和0.566;中高山区Ⅰ和Ⅱ级植被覆盖度的区域面积分别占研究区Ⅰ和Ⅱ级植被覆盖度总面积的60%和50%以上,坝周低山区和中低山区Ⅲ和Ⅳ级植被覆盖度的区域面积分别占研究区Ⅲ和Ⅳ级植被覆盖度总面积的70%~80%;河谷区坝区的Ⅴ级植被覆盖度的区域面积占研究区Ⅴ级植被覆盖率总面积的60%以上;8年来不同等级植被覆盖度的转移面积占区域总面积的61.03%,Ⅰ级植被覆盖度中有95.19km2向Ⅱ级植被覆盖度转移;年际间植被覆盖度标准差(SD)为0~0.541,植被覆盖度增加的区域面积和减少的区域面积之比为10∶9,呈显著性减少和显著性增长的区域面积分别占研究区面积的9.132%和6.794%。【结论】干热河谷植被覆盖度空间地带差异明显;植被覆盖度偏低,植被覆盖度等级间转换较为频繁;植被覆盖度年际间变化幅度不大,植被覆盖度呈增长的区域面积略大于减少区域面积,但呈显著性减少的区域面积大于呈显著性增长的区域面积;东部和南部的中高山地带植被覆盖度的结构恶化。应继续强化退耕还林还草、强化天然林保护等措施的力度,降低中高山和中低山的人为干扰强度,在河谷坝区和坝周低山积极开展人工植被恢复工作,促进区域植被生态的可持续发展。 相似文献
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《中国林副特产》2016,(4)
以北京市为研究区,基于2000年Landsat 5TM和2010年Landsat 5TM遥感影像数据,利用像元二分模型对2000年至2010年北京市植被覆盖度及其动态变化进行定量分析。研究表明:2000年,北京市植被覆盖度主要为低植被覆盖、中等植被覆盖和中高植被覆盖;2010年,北京市植被覆盖度主要为中高植被覆盖和高植被覆盖。2000~2010年10年间,高植被覆盖和低植被覆盖区的变化程度最大,前者增加3066km2,约占北京市总面积的18.25%,后者减少2103.36km2,约占北京市总面积的12.52%,其余等级植被覆盖区域面积变化程度相对较小。2000年,低植被覆盖的面积最大,2010年,中高植被覆盖的面积最大。10年间,以中等植被覆盖→中高植被覆盖为最主要的转换类型,转换率达到45.501%。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(2)
以2001年、2009年TM遥感影像为基本数据源,在RS和GIS技术支持下,运用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法获取植被覆盖度变化信息,采用人工目视解译和监督分类相结合提取土地利用信息,在分析了植被覆盖度和土地利用变化特征的基础上,将两者结合起来对其驱动力及其响应关系进行了分析。结果表明:近10年,盐城海岸带植被覆盖度整体有所提升,2001年研究区植被覆盖度呈现西南高东北低之势,中、高覆盖度占总面积的55.2%;2009年植被覆盖度相较2001年有明显变化,东北片区的植被覆盖度明显升高,西南部分地区有所下降。其中林地以中覆盖为主,占比30.72%,其他用地类型均以高植被覆盖度为主。分析发现,以湿地为主的土地利用变迁及人为干扰用地功能变化是其植被覆盖度变化的主要影响原因。 相似文献
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基于MODIS NDVI的三峡库区植被覆盖度动态监测 总被引：6，自引：0，他引：6
基于MODIS—NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算三峡库区2000—2009年的年最大植被覆盖度,并在像元尺度上分析库区年最大植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。结果表明:三峡库区大部分区域处于高植被覆盖度,并随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度大于60%的区域占92.35%;近10年来,库区年最大植被覆盖度总体呈微弱上升趋势,其中呈显著增加或降低趋势的像元数仅占7.16%,在20个区县中石柱、江津和丰都的植被覆盖度存在退化风险;降水是影响库区植被覆盖度年际波动的主导因子,当年5—8月降水量与年最大植被覆盖度的相关性最高,但在空间上存在差异,其中呈显著正相关区域主要分布于库区西部低山丘陵农业种植区,该区域降水增加有利于植被生长,而部分高海拔地区的年最大植被覆盖度与降水呈显著负相关,过多降水反而会抑制植被生长。 相似文献
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基于RS的长株潭绿心区植被覆盖动态变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以2000年、2005年、2011年3个时期的landsat5TM遥感影像为数据源,利用像元二分法模型反演三个时期的植被覆盖度,并研究3期植被覆盖度变化特征、植被覆盖度转移矩阵。结果表明:研究区植被覆盖状况良好,3期Ⅳ级和Ⅴ级植被覆盖度(f_c0.5)区域的面积和占总面积百分比均为79%以上。2000—2011年,研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,2000年平均植被覆盖度为0.78,2005年平均植被覆盖度为0.72,2011年平均植被覆盖度为0.70。 相似文献
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《林业资源管理》2018,(1):117-125
植被是第一性生产者,是维持生物圈物质循环和能量流动的关键因素。河北省建设京津冀生态环境支撑区,植被建设占重要地位。利用1982—2015年的GIMMS NDVI3g数据,经像元二分法获得植被覆盖度,采用最小二乘法趋势分析和Hurst可持续分析方法分析近34年河北省各生态环境支撑区植被覆盖度的空间分布特征与长期变化趋势。结果表明,1982—2015年河北省生长季年平均植被覆盖度为49.4%。34年间,河北省植被覆盖度呈现整体增加的趋势,增加幅度为1.5%/10a,植被覆盖度增加的区域占总面积的90%以上。可持续性上,植被正向变化的可持续性较强,且以持续改善为主。由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,植被覆盖增加区和退化区的Hurst指数的平均值分别为0.86和0.85,表明未来变化趋势将保持一致,即改善的持续改善,退化的持续退化。 相似文献
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《西部林业科学》2016,(6)
基于本地化改进的GLOBEIS模型,运用遥感图像解译的土地利用类型数据以及实际观测的小时气象数据,对天津市2013年植被排放VOCs进行了估算和时空分布特征分析。结果表明,天津市2013年植被排放VOCs总量为7 678.35t C,其中,异戊二烯的排放量为693.43t,占9.0%;单萜烯的排放量为2 877.80t,占37.5%;其他VOCs的排放量为4 107.12t,占53.5%。在时间分布上,植被VOCs的排放具有明显的日变化和月变化特征:中午高,夜间低;8月份最高,1月份最低。在空间分布上,其空间分布特征与土地利用类型密切相关,植被VOCs排放主要集中在林区较为密集的区域,在蓟县北部排放量较大,在滨海新区和市内6区排放量较小。最后,对植被VOCs排放估算过程中的不确定性来源进行了分析。 相似文献
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王婧敏 《内蒙古林业调查设计》2023,(5):97-100+35
文章基于Landsat遥感影像数据,分析了浑善达克沙地2000—2020年的植被覆盖度的时空变化特征,在此基础上,将其与海拔、坡度、坡向进行叠加分析,探究植被覆盖度与地形因子的关系。结果表明：在研究期间,浑善达克沙地植被覆盖度均值呈现出明显升高趋势,植被覆盖度整体呈现出“东高西低”的分布态势;研究期间植被覆盖度变化明显,植被覆盖改善区域占全区总面积的49.44%,植被覆盖未变化区域占全区总面积的47.39%,植被覆盖退化区域仅占到全区总面积的3.17%;植被覆盖高值区多集中分布于海拔1 195 m以上的区域,坡度为15°～35°时沙地植被覆盖度较高,阳坡的植被覆盖度高于阴坡。 相似文献
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基于ENVI和GIS技术的龙川江流域植被覆盖度动态监测 总被引：1，自引：0，他引：1
在ENVI和GIS技术支持下,利用1989年、1999年、2007年的TM和2013年的ETM’遥感影像数据,运用归一化植被指数（NDVI）方法对龙川江流域植被覆盖度进行估算,并划分为5个不同盖度等级。根据盖度等级的空间分布特征,比较分析了龙川江流域植被覆盖度的变化情况。结果表明：龙川江流域植被覆盖度在1989～2007年呈逐渐增加趋势,2007～2013年又出现退化趋势。对龙川江流域植被覆盖变化的原因进行了分析。 相似文献
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采用基于归一化差异植被指数(NDVI)的像元二分法模型对1988、1996及2004年3期TM影像进行研究区植被覆盖度提取,利用野外实测对2004年影像进行精度验证,并借助GIS空间分析方法,对研究区植被覆盖度格局定量分析,揭示九连山植被覆盖的时空变化规律,为该地区的植被恢复提供参考。研究表明:1)该模型对研究区植被覆盖度估算精度较好,无植被覆盖类型(裸地、水体)的估算精度达90%以上,低、中、高、全植被覆盖类型区域的估算精度达80%以上;2)1988年、1996年、2004年植被覆盖度均值分别为0.71、0.66、0.77,区内植被覆盖度总体呈现先降低后上升特点,这主要是由于研究区全植被覆盖面积的大幅消长造成的;3)研究区内无、低植被覆盖与中、高、全植被覆盖之间的转换比例较少,覆盖度等级转换主要集中在中、高、全植被覆盖等级之间,说明16年间的覆盖度变化主要源于林区的渐伐活动,皆伐及开垦活动相对较少;4)在研究区停止采伐后,尤其是该地区自然保护区的成立,植被得到了较好的恢复,中、高植被覆盖类型大幅转换为全植被覆盖类型,2004年区内植被在覆盖度均值及全植被覆盖面积上均超出了1988年水平,九连山地区植被保护效果明显。 相似文献
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《中国城市林业》2022,(1)
为研究粤港澳大湾区的植被覆盖变化,采用2001—2020年的MODIS NDVI遥感数据,通过像元二分模型估算粤港澳大湾区的年最大植被覆盖度,运用一元线性回归、变异系数分析和R/S分析等方法,在像元尺度上探索植被覆盖度的时空演变规律,并预测其未来发展趋势。结果表明:1)大湾区植被覆盖度总体呈下降趋势(速率-0.023/10年);2)不同地域的植被覆盖在稳定性上差异显著,植被覆盖不显著变化区域占比69.18%,显著改善区域占比9.87%,显著退化区域占比20.95%;3)植被覆盖演变趋势整体以弱持续性序列为主,预测植被覆盖退化面积占比52.44%。基于研究结果提出对策建议,为我国国土空间生态规划、区域植被修复提供参考依据。 相似文献
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新疆典型盐渍区植被覆盖度遥感动态监测——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆典型盐渍区——渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象.首先,基于1989,2001,2006年的TM/ETM+遥感数据,以RS为技术手段,借助GIS空间分析方法、植被指数法,根据像元二分原理,采用复合植被指数VBSI估算植被覆盖度,其估算精度达到83.52%;其次,生成渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖度分级图,并对其格局变化进行分析与评价,揭示出渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖的时空变化规律.中高覆盖度、高覆盖度以林地、草地和耕地为主,对保持植被覆盖度起重要作用;林地面积的变化对重心转移起关键作用,而草地、耕地的波动则会影响到重心转移方向;林地、草地和耕地对于保持地区植被覆盖率有重要作用,应在长期土地利用规划中坚持植树造林,保持草地、保护耕地和控制未利用地;最后,利用植被覆盖度图像所提供的各覆盖度级的数量和空间分配状况来评价该绿洲植被覆盖度的动态变化,并进一步分析植被覆盖度变化的原因.基于遥感技术进行渭干河-库车河三角洲绿洲植被覆盖度动态变化分析的研究思路和方法能够为该绿洲生态环境保护提供参考依据. 相似文献
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以2000年Landsat5、2013年Landsat8两个时相遥感影像,利用像元二分法模型反演获得2个时期的植被覆盖度,并通过研究区域内2期植被覆盖度的时空变化特征、近13年的区域植被覆盖度转移矩阵、植被改善/退化状况及驱动力,定量分析了长株潭核心区13年植被覆盖度的时序变化和空间分布特征.研究结果表明:长株潭核心区近13年植被覆盖度保持总体稳定并有所改善,平均覆盖度由2000年的0.573 9上升到2013年的0.601 5,植被退化区主要集中在长沙、株洲、湘潭3市城区及周边区域,另外长株潭绿心区植被覆盖度也有小幅下降;长株潭核心区植被覆盖与气候变化有一定关联,但人口增长、土地利用类型变化、城市化进程以及政策等人为因素是影响植被覆盖变化的主要因素. 相似文献
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植被净初级生产力(NPP)是衡量生态系统生产力水平的指标之一,利用生态遥感相结合的手段对其估算具有重要意义。运用改进的CASA模型,基于MODIS植被指数产品、气象数据、土地覆被数据,对云南省2000年、2005年、2010年、2015年、2020年的植被NPP进行估算,采用Moran′s I指数、Getis-Ord Gi*热点分析探讨其空间分布特征,并与我国生态功能保护区进行叠加分析。研究表明：1)云南省近20年植被NPP呈先减少再增加的趋势,平均值为822.98 gc/(m2·a);月度植被NPP夏季达到最高,冬季最低;不同植被类型中,常绿阔叶林的NPP值最高。2)各年份植被NPP空间分布均由南向北减少,全局空间自相关Moran′s I指数均大于0.7,NPP热点区主要位于滇西南边境一带,冷点区位于滇西北、滇中城市化地区。3)植被净初级生产力热点区与生态功能保护区叠加相交于西双版纳生态功能保护区、西南喀斯特生态功能保护区,各年叠加面积占热点区域总面积的23%～26%。可见,云南省近20年NPP呈波动上升趋势,空间分布异质性明显。研究该结果... 相似文献
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基于归一化植被指数的西安市域植被变化 总被引：4，自引：0，他引：4
利用1995年6月和2009年6月的TM卫星影像数据,计算西安市同期的归一化植被指数(NDVI),并以此为基础,反演植被覆盖度,通过植被覆盖度大于0.1的归一化植被指数的差值分级,量化分析西安市1995-2009年的植被状况.结果表明:西安市NDVI均值从1995年的0.252 2提高到了2009年的0.388 2,山区与前山缓坡带NDVI高,平原区受夏收刚过的耕地裸露的影响,NDVI低;从1995年到2009年,极低覆盖度、低覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,占全市土地面积的比例分别降低了1.05％和22.25％和1.81％,而中覆盖度和极高覆盖度植被的土地面积分别增加了12.68％和12.43％;NDVI差值指数统计结果显示,无论是全市还是各地势分区,均以中度改善和极度改善的面积为主体,市域内二者合计面积占到了全市有植被覆盖土地面积的86.81％,而全市域植被退化面积仅占全市有植被覆盖土地面积的5.57％;生态退化区域主要分布在市区、户县与周至县行政边界交汇区的北部区域和山区太白山主峰一带,生态极度改善区域主要分布在山区与关中平原区的交错带一线、周至县的黑河河谷、地跨临潼区与蓝田县的骊山山区和周至县的平原区等地. 相似文献
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选取昆明市为研究区域,在RS和GIS技术支持下,对2013年、2014年和2015年植被分类和覆盖度时空特征进行研究。结果表明:1)2013—2015年间,研究区分布较广的植被为针叶林和阔叶林,草地主要分布在北部高山河谷地带,灌丛和人工植被主要围绕城镇及水域分布,灌丛和草地面积下降12.72%,人工植被和其他用地面积上升12.82%。2)2013—2015年植被覆盖度整体呈上升趋势,NDVI>0.5区域比例上升31.52%,而2014—2015年植被覆盖度总体呈下降趋势,NDVI>0.5区域比例下降6.1%。3)植被覆盖度因海拔、坡度差异而呈现不同的分布特征,其中:海拔>2500m和坡度>25°区域植被覆盖度相对较高,而海拔<1000m和坡度<5°区域植被覆盖度相对较低,变化较明显的分布在海拔1000~2500m和坡度<5°区域;海拔>2500m和坡度>25°区域人类活动少,植被覆盖变化不明显。 相似文献