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山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数（shadow eliminated vegetation index,SEVI）的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法—植被区分阴影消除植被指数（vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index,VDSEVI）。研究结果表明：相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角余弦值（cosi）的相关系数为?0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。 相似文献
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基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证 总被引：3，自引：3，他引：0
为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥感影像分析山区主要地物波谱曲线特征,阐释TAVI光谱原理。接着,用红光波段数据构建新的阴影植被指数(shady vegetation index,SVI),并优选比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)与SVI形成TAVI组合算法,再结合地形调节因子"极值优化"算法计算TAVI结果。最后,采用目视比较、统计分析和差值分析证明TAVI组合算法达到经大气加地形校正后遥感影像计算的NDVI的削减地形影响的效果,其与太阳入射角余弦值一元线性回归方程斜率降至0.035,相关系数降至0.075。TAVI组合算法可应用于山区植被信息和有关参数的遥感监测与估算。 相似文献
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永定县水土流失遥感调查方法与技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于南方多山,以往遥感调查采用的植被覆盖度的计算方法受山体阴影等地物的干扰影响较大,为了减少干扰,本文用复合植被指数(VBSI)替换了传统的归一化植被指数(NDVI),利用其能降低山体阴影等地物干扰影响的特点,使用卫星影像对永定县水土流失进行遥感调查,总结出更适合山地丘陵地区的遥感调查方法。 相似文献
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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
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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
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呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Landsat 8影像数据,提取呼和浩特市地表温度（LST）、4种典型植被参数:归一化植被指数（NDVI）、修正土壤植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）及植被覆盖度（FV）,并结合研究区土地覆被信息,探讨了LST与4种典型植被参数的定量遥感关系,不同下垫面类型对地表温度—植被参数的影响及其二者之间的空间尺度效应。结果表明:地表温度—植被参数呈现出显著负相关关系,NDVI,RVI,MSAVI,FV每增加0.1,对应的LST分别下降:0.99℃,0.83℃,1.02℃,0.64℃;不同土地覆被类型中二者相关性差异显著,其中林地LST与4种植被参数相关性最强,RVI与LST相关性最稳定;在不同的空间尺度下（30～1 920 m）,地表温度—植被参数空间相关性呈现出先增大后减小的趋势,NDVI,FV,MSAVI,RVI与LST的空间相关性分别在120 m,240 m,60 m,120 m达到最高。 相似文献
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以2000年Landsat TM图像和2004年中巴资源2号卫星（CBERS-2）遥感图像为基本数据源,利用遥感与GIS技术对山东省植被覆盖现状及其动态变化进行了监测,建立了山东省植被覆盖遥感监测数据库,通过空间分析、数量变化分析、区域差异分析、流失流向分析,对山东省2000～2004年植被覆盖的时空变化进行了定量研究。结果表明：2004年山东省植被覆盖面积占全省土地总面积的15.28%,山地丘陵区为其集中分布区。2000～2004年间山东省植被覆盖总的变化趋势是减少的,但速度是缓慢的,植被覆盖变化区域差异明显,植被覆盖的增加主要来源于耕地,植被覆盖的减少主要流向于耕地、水域、城乡居民点和工矿用地。 相似文献
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基于无人机影像的可见光波段植被信息识别 总被引：4，自引：0，他引：4
该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。 相似文献
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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
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利用HJ-1-A/B CCD2数据反演冬小麦叶面积指数 总被引：2，自引：2，他引：0
叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数(归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI),双波段增强植被指数(2-bands enhanced vegetation index,EVI2),比值植被指数(ratiovegetation index,RVI),土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度。结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系;指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数(R2=0.9348),SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数(R2=0.9404)。该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考。 相似文献
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山体土壤水分布特征及其影响因素——以东江流域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水是流域水文及生态环境的重要因素,研究流域山体土壤水分布规律对防治土壤侵蚀、控制水土流失、恢复生态环境具有重要意义。选取广东省东江流域内具有不同覆被、地形、土壤特征的典型山体,利用TDR测定山体不同位置的土壤含水率,分析土壤水的空间分布规律及其影响因素。结果表明,山体不同坡位至上而下、所覆土壤垂向由上到下土壤粘性增加,土壤持水能力增强。地形及地表覆被变化是影响东江流域土壤水分分布的重要因素,植被覆盖稀少的山坡,土壤水分分布主要取决于山坡地形变化,呈现由山体上部向下部逐渐增加,随坡度的增加而减小;有植被覆盖的山体取决于植被覆盖程度,植被覆盖程度高的山坡表层土壤含水率大。研究成果为流域水土流失治理及生态环境保护提供重要参考依据。 相似文献
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以青海省境内黄河上游茨哈峡为例,运用GIS空间分析方法,对该地区的地形因子(高程、坡度和坡向)进行提取,并与植被类型图进行叠加,运用多样性指数、均匀度等植被指数分析该区植被空间分布格局与地形因子的关系,研究了植被指数随地形的变化趋势。结果表明,植被空间分布与地形因子关系密切,亚高山暗针叶林最优生长区间为海拔3290~3880 m,坡度25°~45°的阴坡;山地圆柏林则适宜生长在同样坡度,海拔3880~4470 m的阳坡;针阔混交林、高山落叶阔叶林最优生长区间分别为15°~25°,2700~3290 m的阴坡和2995~3290 m的(半)阴坡;高寒灌丛和高寒草原在各坡度和坡向分布范围都比较广。 相似文献
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基于MODIS EVI数据的锡林郭勒盟植被覆盖度变化特征 总被引：7，自引：4，他引：7
锡林郭勒盟是中国华北地区的重要风沙源地之一,也是中国北方重要的生态环境保护屏障,其植被状况将直接影响着京津唐地区乃至东部地区生态环境质量的改善。该文以锡林郭勒盟为研究区,以MODIS EVI遥感数据为主要数据源,运用时间序列谐波法对2000-2013年增强型植被指数EVI(enhanced vegetation index)数据进行重构,用线性混合像元模型对该数据进行混合像元分解提取植被信息,研究植被覆盖度估算方法,构建锡林郭勒盟2000-2013年植被覆盖度数据集,完成该地区植被覆盖度的时空变化分析。结果表明:2000-2013年,锡林郭勒盟年均植被覆盖度呈现小幅下降趋势,年最大植被覆盖度有所增加。从空间分布上,研究区东部及东南部地区(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、多伦县和太仆寺旗等)植被覆盖度相对较高,西北部地区(苏尼特左旗、苏尼特右旗等)植被覆盖度则较低;从时间趋势上,2000-2013年,研究区虽开展了大规模的退耕还林(草)、植树造林和封山育林(草)等生态环境保护措施的实施,但由于受沙尘暴、干旱等气候灾害的影响,以及研究区内牧业、矿业活动程度的加剧,植被覆盖状况整体改善不明显,且局部地区植被覆盖明显降低,草场退化、沙化现象日益明显。中部地区由原本的低植被覆盖度逐渐演变成了较低植被覆盖度,中植被覆盖度从2000-2010年有所降低,而到2013年又有所回升,从2000-2013锡盟部分高植被覆盖度区渐渐变成了较高植被覆盖度区。 相似文献
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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
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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