共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
基于Google Earth Engine云计算平台,收集了江西省2017—2019年Landsat OLI卫星影像,用最大值合成法获得12个月的NDVI值,然后用像元二分法计算了江西省2019年12个月的植被覆盖度,并分析其时空变化特征。结果表明：基于Google Earth Engine云计算平台,可以实现用Landsat影像估算大面积研究区的月尺度植被覆盖度;2019年江西省的植被覆盖度为65.69%,处于中高覆盖度水平;夏季7月的植被覆盖度最高(74.18%),冬季1月的植被覆盖度最低(60.00%),与植被的生长周期基本一致;从空间分布上看,植被覆盖度在东、西、南三面较高,在北部和中部较低。鄱阳湖湖滨区和五河尾闾区需加强沙地植被建设,赣中地区应注重城市发展对植被的破坏和关注林下水土流失问题,赣南应加强崩岗侵蚀区的植被恢复和特色经果林开发的植被保护。 相似文献
2.
[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。 相似文献
3.
安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测 总被引：1，自引：1，他引：0
基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。 相似文献
4.
[目的]退耕还林还草工程实施以来,陕西省植被覆盖度明显提高。然而,省级尺度上植被覆盖度的增加一定程度上掩盖了部分市、县级区域植被覆盖度下降的实事,当前迫切需要加强对不同空间尺度植被覆盖变化及其驱动因素的研究。[方法]基于MODIS NDVI数据计算了陕西省植被覆盖度,分析了2000—2020年陕西省、地区、市和县四级尺度植被覆盖度时空变化趋势。[结果]2000—2020年陕西省植被平均覆盖度为64.3%±2.1%,增长率为0.24%/a;陕北植被覆盖度平均为37.6%±4.4%,增长率为0.63%/a;陕南植被覆盖度平均为89.6%±1.2%,增长率为0.13%/a;关中植被覆盖度平均为70.6%±3.5%,下降率为-0.18%/a。延安市、榆林市、铜川市、宝鸡市、安康市、商洛市的植被覆盖度呈持续增加趋势,而西安市、渭南市、咸阳市和汉中市的植被覆盖度呈先增加后下降趋势;全省有72.3%的区县植被覆盖度呈增加趋势,有22.3%的区县植被覆盖度变化方向与所在市相反。在不同空间尺度上,陕西省植被覆盖度增速均表现为2000—2010年高于2010—2020年,这与两个时期的造林面积差异有关。[... 相似文献
5.
官渡河流域植被覆盖变化与地形因子相关性 总被引：2，自引：0，他引：2
以南水北调中线水源区源头之一的官渡河流域为研究区域,区域内以山地为主,生态环境脆弱。基于GIS和RS技术,利用1990年、1999年、2004年、2007年、2010年Landsat TM遥感影像,基于像元二分模型和变化斜率法,从数理统计角度定量估算了研究区各时期植被覆盖度及其时空分布特征。结果表明:（1）植被覆盖度在不同河段呈现明显的规律性,上、中、下游植被覆盖度5期平均值分别为94.52%,87%,81.69%。（2）植被覆盖变化受地形因子影响比较明显,植被覆盖度与不同地形因子响应程度不同,对不同时期植被覆盖度,高程和坡度对其影响明显高于坡向。随着坡度的不断增加,植被覆盖度也随着增大;整体上向阳区植被覆盖度要大于同区域的背阳区;官渡河流域不同时期植被覆盖度随着高程的增加均出现先增加后减少的趋势。（3）不同地质单元组植被覆盖变化各不相同。 相似文献
6.
[目的] 土地利用及其对陆地生态系统的影响是当前全球变化研究的重要内容。科学分析土地利用变化对植被覆盖度的影响,促进社会经济与生态环境质量的协调发展及地区经济的平衡发展,为政府部门对区域生态保护和恢复管理提供借鉴和参考。[方法] 以湖北省为研究对象,利用2000,2020年2期Landsat遥感影像、土地利用遥感数据,利用遥感数据的空间处理、像元二分模型、土地利用转移矩阵等方法,分析研究湖北省植被覆盖的时空变化、土地利用类型变化特征及其对植被覆盖度的影响。[结果] ①2000-2020年,湖北省耕地、草地和未利用地面积减少,水域以及建设用地面积增加,林地面积基本保持不变,其面积大小顺序为:林地>耕地>水域>建设用地>草地>未利用地。②湖北省植被覆盖度平均值上升了6.50 %。林地、耕地、草地和未利用地的平均植被覆盖度均有所增加,建设用地的平均植被覆盖度有所降低。③湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势。植被覆盖度增大的区域主要集中在湖北省的西部和东南部地区,局部地区也存在植被退化的区域,主要集中在湖北省中南部及襄阳北方部分区域。④不同土地利用类型FVC转移过程中,耕地较高植被覆盖与高植被覆盖之间的转移过程最为剧烈,林地不同等级植被覆盖的转移量占转移总量的47.87 %,草地不同水平植被覆盖度的转移量占转移总量比例较小,仅为3.40 %。[结论] 2000-2020年湖北省土地利用变化较大,不同土地利用类型的植被覆盖度相互转移,尤其是林地、耕地及草地的平均植被覆盖度均有所增加,使得湖北省近20 a来整体植被覆盖度呈现出上升趋势。 相似文献
7.
2000-2020年黄土高原植被覆盖度时空格局变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以2000—2020年MODIS-NDVI植被指数为数据源,反演计算黄土高原植被覆盖度,通过转移矩阵和重心迁移等方法分析黄土高原植被覆盖度时空格局变化及其与降水、气温、坡度和土壤类型等因素的关系。结果表明：(1)2000—2020年黄土高原植被覆盖度由0.39提高到0.61,整体呈上升趋势,2017年后实现快速提升;(2)近20年,黄土高原植被覆盖度显著好转类型与极显著好转类型改善面积比例达到37.93%,2009年前以低覆盖和中低覆盖植被为主,2010年后以中覆盖及更高等级覆盖植被为主,2019年以后中高覆盖植被所占比例最高;(3)从2000年到2020年,黄土高原低覆盖、中低覆盖、中覆盖和中高覆盖植被向更高等级覆盖植被转化比例分别为93.10%,96.57%,82.99%,43.34%,中低覆盖、中覆盖、中高覆盖和高覆盖植被向更低等级覆盖植被转化比例分别为0.30%,2.21%,7.83%,12.47%;(4)近20年黄土高原植被覆盖度变化与气温和降水的变化表现敏感,斜坡地和陡坡地植被覆盖度较高,淋溶土类型下的植被覆盖度较高,国家政策和措施实施等人为因素对植被覆盖度改善发挥重要作用... 相似文献
8.
植被覆盖度(FVC)对区域生态系统环境变化有着重要指示作用,利用2001年、2005年、2010年、2013年4期Landsat TM/OLI影像数据,基于像元二分模型,以黔中水利枢纽区平坝县为研究对象,得到了植被覆盖度时空变化规律,并探讨了植被覆盖度与地形起伏度、海拔、坡度和土壤类型等因子的响应关系,为县域水土保持研究提供科学理论依据。结果表明:(1)近13年平坝县植被覆盖度呈显著增加趋势,年增速为0.94%,其中2010年之前植被覆盖度呈持续增加趋势,年增速为1.72%,而2010年之后呈下降态势,年降速为-1.26%。(2)空间分布上,平坝县植被覆盖整体呈"西北高、东低"的分布特征,高值区包括齐伯乡、乐平乡和十字乡,低值区主要分布在高峰镇、马场镇和夏云镇;2001—2013年天龙镇植被覆盖度剧烈减少,马场镇和羊昌乡南部植被覆盖度剧烈增加。(3)平坝县植被覆盖度与地形因子的关系显示,植被覆盖度类型主要分布在地形起伏度80m梯度、海拔1 200～1 400m梯度和坡度25°梯度。(4)不同土壤类型的植被覆盖度变化分析结果表明:黄棕壤的平均植被覆盖度最高,为70.4%;水稻土的平均植被覆盖度最低,为42.9%;在各土壤类型区中表现为高植被覆盖度面积增加百分比最大,低植被覆盖度区域植被覆盖度面积减少百分比最大。 相似文献
9.
基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。 相似文献
10.
近30年来梵净山植被覆盖时空变化及影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
梵净山以生物多样性和生态过程的独特优势入选世界自然遗产提名地,为揭示其植被覆盖空间分布与环境因子的相关性及变化规律,选取1990-2016年3个时期Landsat TM/ETM/OLI遥感影像提取植被覆盖度和土地利用数据,分析了梵净山植被覆盖度时空变化特征。结果表明:（1）近30年间,植被覆盖度呈"减少-增加"变化,缓冲区植被覆盖度变化敏感度高于提名地;（2）地形因子在水热条件方面不同程度上影响各等级植被覆盖度的空间分布,低山（<900 m）、低中山（900~1 600 m）植被覆盖度高且面积占比较大,斜坡、陡坡、急坡的植被覆盖度占较大比重,分别为33.33%,28.48%,12.18%,阳坡、半阳坡的植被覆盖度高于阴坡和半阴坡且差异性明显;（3）梵净山植被覆盖度变化受人类活动影响,导致地表覆盖改变而使植被覆盖度呈现典型碎斑状和带状的空间特征,缓冲区城镇化发展对生态环境的压力越来越大,提名地的旅游设施建设导致植被覆盖减少日趋明显。 相似文献
11.
目前大量研究基于像元二分模型探讨植被覆盖度与城市热岛的关系,基于像元三分模型反演植被覆盖度的研究、植被覆盖度与矿业开发密集区地表热环境分异效应关系的分析尚少见报道。该文利用2000-2018年5期Landsat卫星遥感影像,基于NDVI-DFI像元三分模型反演研究区植被覆盖度,将混合像元分解为光合/非光合植被和裸土3部分。利用辐射传输方程法反演地表温度。借助分级统计法、红蓝差值影像法、相关分析法和回归分析法,分析研究区植被覆盖度时空变化与地表热环境分异扰动效应之间的关系。结果表明:研究区NDVI-DFI特征空间符合像元三分模型的基本假设;相关分析法表明,光合/非光合植被覆盖度和裸土覆盖度变化与地表温度变化之间呈显著相关关系,相关系数分别为-0.81、0.72和0.90;回归分析结果表明,地表温度分别与光合/非光合植被覆盖度和裸土覆盖度呈极显著负相关关系(P<0.01)、不显著正相关关系和极显著正相关关系(P<0.01);光合植被覆盖度每增加10%会使地表温度相应降低0.52℃,裸土覆盖度每增加10%会使地表温度上升0.98℃,非光合植被覆盖度每增加10%会使地表温度相应上升0.61℃。研究结果可为矿业开发密集区地表热环境改善提供定量参考依据。 相似文献
12.
太原市城区植被覆盖变化地形分异效应 总被引：3，自引：2，他引：1
[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应,为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据,采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度,对其时空动态变化特征进行分析,并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主,二者占总面积的65%以上,总体呈显著上升趋势,植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区,而中东部和西部植被覆盖度上升较快;2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km2,增加面积为601.62 km2,总体呈退化趋势,而2004—2007,2011—2014,2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2,植被恢复效果较好;②不同坡向上,在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著,其余坡向上的差异不明显;不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显,而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。 相似文献
13.
[目的]探究库布齐沙漠近1989—2019年植被覆盖度的时空动态变化规律,为库布齐沙漠植被恢复及生态建设提供理论参考和基础数据。[方法]以1989—2019年每5 a为1期(共7期)的Landsat影像为数据源,结合归一化植被指数(NDVI)像元二分法模型,利用ENVI 5.3和ArcGIS 10.2分析库布齐沙漠1989—2019年植被覆盖度(FVC)时空动态变化特征。[结果](1)在时间变化上,近30 a间库布齐沙漠植被覆盖度整体呈增长趋势,平均植被覆盖度由0.104增长到0.243。在空间分布上,库布齐沙漠植被覆盖度呈现由西向东、向北增加的特征。(2)库布齐沙漠植被覆盖在1999—2004年和2009—2014年均呈现退化趋势,平均植被覆盖度分别减少0.053和0.054,退化面积分别为3 870.22和6 093.59 km~2,退化程度均以植被覆盖度减少10%～30%为主。[结论] 1989—2019年库布齐沙漠植被覆盖度总体有所改善,未来该区生态修复重点关注低植被覆盖区域。 相似文献
14.
1981—2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。基于1981—2012年的MODIS影像,采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度,分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季(5—10月)的植被覆盖度时空动态变化。结果表明:1981—2012年期间,黄土高原生长季植被覆盖度由31%增加到50%,呈显著上升趋势,但各区域增长幅度不同。2001年之前,黄土高原植被覆盖度平均为36%,年际间以小幅波动为主;之后,该区生长季年平均植被覆盖度为41%,年际间呈显著增加趋势。按省区,河南省植被覆盖度增幅最大,陕西省次之,内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20%左右波动。按典型流域,延河流域增幅最大,窟野河流域增幅最小。按土壤侵蚀类型,水力侵蚀区植被覆盖度增长较快,风力侵蚀区则变化不明显。按植被覆盖度构成,低覆盖度面积比例减少,高覆盖度面积比例增加,其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。 相似文献
15.
植被覆盖度是生态恢复的重要指示器,研究其变化特征可为资源合理利用、生态恢复提供科学参考。以贵州省开阳县为研究区,基于landsat4-5 TM,Landsat8 OLI遥感影像,获取2002年、2019年30 m分辨率植被覆盖度数据,从阴坡与阳坡视角研究山区植被覆盖度变化和地形分异特征。结果表明:(1)2002—2019年阴坡与阳坡植被覆盖度总体呈南高北低分布,期间阴坡与阳坡植被总体处于恢复趋势。(2)研究时段内阴坡与阳坡植被覆盖度随海拔上升表现为增加趋势; 海拔小于600 m的地区阳坡和阴坡植被覆盖度差距最大; 2019年二者植被覆盖度在海拔小于600 m的地区下降明显,高于800 m的地区均有较大提升。(3)阴坡和阳坡植被覆盖度随坡度增加总体呈上升趋势,坡度大于35°后二者差异增强; 植被覆盖度增量随坡度增加总体表现为上升—下降特点。(4)阴坡和阳坡植被覆盖度随地形起伏度增加呈上升趋势。2002年阳坡各等级地形起伏度的植被覆盖度总体高于阴坡,2019年二者植被覆盖度差异性随地形起伏度上升而增强。综上,阴坡和阳坡植被覆盖度与海拔、坡度、地形起伏度呈正相关关系,二者在不同等级地形梯度上具有较大差异性。地形因子对山区阴坡、阳坡植被覆盖度的影响是多方面的,不仅从海拔和坡向上影响水热组合条件,也从坡度和地形起伏度上影响人类对山区林地资源的开发利用。 相似文献
16.
施秉云台山地区近40年来植被覆盖度动态变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分别采用1973年、1993年和2010年三期遥感影像,基于植被指数与植被覆盖度之间的关系建立植被覆盖度指数模型,运用遥感与地理信息系统技术对施秉云台山地被覆盖度进行等级划分,并对其近40 a的动态变化过程进行研究。结果表明:云台山地区植被覆盖度总体呈现退化态势,但是局部地区植被覆盖情况有改善趋势;1973—2010年间,云台山核心区覆盖度等级明显高于周边地区,但是这一优势在不断衰退;核心区植被覆盖度变化幅度小于周边地区,核心区植被覆盖度比周边地区较为稳定,低等级覆盖度变化幅度大于高等级覆盖度;前20 a植被覆盖度主要以退化趋势为主,后20 a则呈现逐渐恢复态势;植被覆盖度变化趋势受当地经济发展模式和生态环境观念改变影响较大。 相似文献
17.
基于2014-2016年三期Landsat8影像数据,通过土地利用转移矩阵、像元二分模型、DEM数据,分别分析厦门市区土地利用变化机制,以及植被覆盖度和坡度分布情况。基于ArcGIS平台,将土地利用分类图、植被覆盖度分级图、地形坡度分级图进行叠加分析,获得厦门市2014-2016年水土流失数据。监测结果表明,2014-2016年厦门市建筑用地持续增加,林地、耕地持续减少;低植被覆盖区面积逐年减小,而高植被覆盖区面积明显增加;轻度及其以上侵蚀面积逐年减少,尤其是强烈及其以上侵蚀面积减少明显;各行政区中,水土流失最严重的是同安区,其次是翔安区,相对来讲,思明区和湖里区水土流失较轻。 相似文献
18.
青海湟水流域植被覆盖度时空变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2001-2009年的MODIS遥感数据与归一化植被指数的像元二分模型,并结合湟水流域的地形特征数据,分析流域内植被覆盖度时空变化动态特征.结果表明:湟水流域的植被覆盖度空间分布差异十分显著,基于地形特征的脑山区(69.47%)、浅山区(56.46%)和川水区(45.43%)植被覆盖度地带性特点明显;近9年来湟水流域总体植被覆盖度略有下降,尤其是高植被覆盖度减少了17.23%.而较高植被覆盖度增加了12.15%;脑山区的高植被覆盖度与较高植被覆盖度之间转换剧烈,浅山区的各级植被覆盖度都相对稳定,川水区的中植被覆盖度与较低植被覆盖度之间转换明显. 相似文献
19.
[目的] 对沙漠腹地绿洲植被覆盖度提取及植被指数优选进行分析和研究，为该区选取最优植被指数反演极端干旱区绿洲植被覆盖状况提供科学依据。 [方法] 选取塔克拉玛干沙漠腹地达里雅布依绿洲天然植被作为研究对象，以无人机航拍样地影像获取的植被覆盖度为基准，采用Sentinel-2B卫星影像提取多种典型植被指数，运用回归统计方法建立植被指数-植被覆盖度统计模型，在卫星像元尺度上确定反演干旱绿洲覆盖度的最优植被指数。 [结果] ①利用Image J软件提取样方植被覆盖度精度较高，总体精度可达88.67%。 ②土壤调节型植被指数(SAVI，MSAVI)在标准回归系数、确定系数评价指标中表现良好，指示极端干旱区天然植被覆盖变化有较好的适用性。 [结论] 在极端干旱区，Image J提取稀疏植被效果较好，SAVI，MSAVI更适合绿洲植被覆盖变化研究。 相似文献
20.
南方红壤区植被覆盖因子估算模型构建与验证 总被引：3，自引：0，他引：3
研究红壤区植被覆盖因子变化规律、构建植被覆盖因子计算模型可为该区域水土流失防治及动态监测提供科学依据。该研究基于广东省五华县水土保持试验推广站200余场降雨试验观测数据,分析了影响水土流失的各关键因子与次降雨土壤侵蚀模数(Individual Rainfall Event Soil Erosion Modulus,ISEM)间定量关系,基于中国土壤流失方程计算了系列次降雨事件不同植被覆盖度对应植被覆盖因子值,构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间数学模型,从点、面2个尺度对模型计算精度进行了验证。结果表明:1)ISEM随植被覆盖度增加而降低;ISEM与雨前土壤表层含水率间存在显著正相关对数关系;ISEM随坡度增加呈先增后减的变化规律;ISEM随次降雨量、次降雨侵蚀力和次降雨径流深呈显著正相关线性变化关系。2)构建了植被覆盖因子值与植被覆盖度间二阶指数衰减模型,该模型决定系数和纳什系数分别达0.947和0.876。点尺度验证结果表明90%样本模型计算值与观测值相对误差均小于0.30;面尺度验证结果表明,70%～80%的植被覆盖因子计算值相对误差不超过0.1。总体而言,该模型计算精度较为理想,但由于研究对象典型的时空尺度特征,仍需要更多观测数据对该模型进行完善和验证。研究成果可为深入理解红壤区土壤侵蚀规律、水土流失动态监测提供有益参考。 相似文献