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1.
利用2000—2015年每年8月份的MODIS卫星影像数据,计算眉山市同期的归一化植被指数(NDVI),并根据降水和气温的相对一致性选取2000年和2014年两个典型年份,以其NDVI为基础反演植被覆盖度,通过差值植被指数的差值分级,量化分析眉山市2000—2015年的植被状况,结果表明:眉山市NDVI均值从2000年的0.773 8增加到了2015年的0.810 7,6区县除东坡区之外NDVI均值均呈升高趋势;2014年与2000年相比,全市低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度植被区域面积分别降低了7%、3%和14.44%,高覆盖度植被区域面积增加了17.53%;不同区县之间植被覆盖度变化主要集中在中高覆盖度和高覆盖度两个等级。以NDVI为基础分析了植被的时间变化特点,并利用2000年和2014年8月份的NDVI植被梯度与差值植被指数从全市及各区县两个尺度进行讨论分析,结果表明:全市植被改善区域面积超出退化区域面积6 525 hm~2,彭山县、仁寿县和青神县植被以改善为主,改善区域面积分别超出植被退化区域面积11.01%、7.66%和4.05%;洪雅县、东坡区和丹棱县植被以退化为主,退化区域面积分别高出植被改善区域面积11.58%、3.33%和0.77%;生态退化区域主要集中在山地区、水域区以及道路沿线。 相似文献
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北疆不同生态功能区近30年来植被盖度时空变化 总被引：1，自引：1，他引：0
《林业资源管理》2015,(6):64-70
NDVI时空变化不仅可反映生态环境的变动趋势,而且还能揭示出区域植被的恢复与退化状况。以1981—2003年GIMMS NDVI和1998—2010年SPOT VGT NDVI时间序列数据为基础,运用NDVI最大值合成法和趋势分析法,分析了北疆近30年来不同生态功能区及不同植被类型NDVI时空变化规律。结果表明:1)从北疆大功能区来看,1981—2003年期间NDVI平均值变化呈周期波动,增幅缓慢,并以2002年为转折期,北疆整体植被改善程度不断增强。2)从不同生态功能区看,1981—2003年伊犁河谷地区、天山北坡和阿尔泰山的南部生态区等主要生态功能区植被改善明显,在准噶尔盆地荒漠生态区及其东部区植被呈轻度植被退化;1998—2010年北疆大部地区植被恢复明显,伊犁河谷、天山北坡中段绿洲平原区植被改善程度达到极显著水平。3)北疆植被的改善或退化趋势可能与同期实施的生态建设工程以及区域气候的总体变化有关。 相似文献
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包雪源 《内蒙古林业调查设计》2022,(4):95-100
基于MODIS和气象数据,对浑善达克沙地2000—2018年植被NDVI时空变化及其驱动因素进行分析。结果表明:(1)19 a间植被NDVI总体呈现上升趋势,年均值为0.35,上升幅度为0.057/10 a;在空间分布上,苏尼特右旗、苏尼特左旗东部和克什克腾旗和锡林浩特市部分区域植被有退化趋势,阿巴嘎旗、正蓝旗、正镶白旗的大部分区域植被呈增加的趋势,植被NDVI改善区域面积占总面积的58.42%,退化面积占总面积的17.95%。(2)浑善达克沙地年均降水量在127.6~348.6 mm之间,浑善达克沙地NDVI与降水的偏相关系数在-0.88~0.94,正相关性达到97.59%;NDVI与气温的偏相关系数在-0.81~0.88,正相关区域占总体的68.96%,负相关区域占总体的31.04%,整体而言降水是研究区NDVI变化的主要影响因素。 相似文献
4.
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
5.
研究塞罕坝林场植被覆盖变化及其驱动机制能够为区域植被保护与森林经营管理提供重要的理论依据。基于MODIS-NDVI、气温和降水数据,采用趋势分析、偏相关性分析、残差分析和相对作用分析等方法,分析塞罕坝林场2000—2020年不同植被覆盖的时空变化,探讨气候因素和人类活动对不同植被覆盖的驱动机制。结果显示：(1)塞罕坝林场植被覆盖的归一化差异植被指数(NDVI)低于0.55的区域归为低植被覆盖区,NDVI高于0.65的区域为高植被覆盖区,而NDVI为0.55～0.65的区域为中等植被覆盖区。(2)2000—2020年,不同植被覆盖等级NDVI的平均增长速率有所差异,低植被覆盖区NDVI平均增长速率较快;其次是中等植被覆盖区和高植被覆盖区;尤其是2007年之后,塞罕坝林场全域NDVI平均增长速率明显高于2000—2007的植被NDVI平均增长速率。(3)在不同植被覆盖等级区,NDVI的主要驱动因素也有所不同,低植被覆盖区NDVI主要受到人类活动的影响,其贡献率高达60.78%;中高植被覆盖区主要驱动因子存在着空间异质性,即中高植被覆盖区的西部和东南部的低海拔区主要受人类活动的影响,而东北部... 相似文献
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《河北林果研究》2020,(1)
为了更全面的了解河北省近年来植被变化状况,加强生态文明建设,推进区域绿色发展,利用MODIS NDVI数据,应用ArcGIS空间分析、趋势分析、一元线性回归预测、相关性分析等多种分析方法,研究了河北省2000-2015年植被NDVI的时空变化、气象要素的时序变化及植被NDVI变化对气象要素的响应关系。结果表明:(1)16 a来河北省植被NDVI呈明显波动上升趋势,趋势率为0.045 0/10 a(P0.01)。(2)河北省植被NDVI变化分布不均匀,具有空间差异性,植被改善区与退化区兼并,其中有77.39%的区域NDVI在不断增加,15.65%的区域NDVI在不断减少。(3)年均温呈现波动平稳趋势,年降水量呈现波动微增趋势,年均降水量变化率为29.77 mm/10 a。(4)气象要素对多年NDVI具有一定相关关系,其中6.97%的区域与气温显著正相关(P0.05),20.12%的区域与降水量显著正相关(P0.05),因此降水是河北省植被生长的主控因子。综合来看,近16 a来河北省植被大面积趋于恢复状态,植被生态系统有所好转。 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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【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台获取植被生长季(7—9月)长时间序列Landsat影像并构建NDVI指数。通过变异系数、Sen+Mann-Kendall趋势分析、未来趋势变化分析和空间自相关性计算,分析2000—2020年神木市NDVI时空变化特征及空间格局,并提取NDVI不同聚集区面积结合植被生长季累计降水量和平均气温进行分析。【结果】2000—2020年神木市NDVI显著增加,增速为1.25%·a-1;NDVI增加区域、稳定不变区域和退化区域分别占总面积的97.8%、0.4%和1.8%,退化区域主要分布在矿区和城市聚集区;NDVI变异系数主要集中在0.3～0.5之间,整体波动比较剧烈,变异程度呈现“东南高、西北较低”的空间格局;全区NDVI平均Hurst指数0.69,持续显著增加面积占比93.7%,... 相似文献
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基于MODIS-NDVI的中老缅交界区近16年植被覆盖时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】探讨中国、老挝、缅甸三国交界区2000—2015年植被覆盖的时空分异和演化趋势,为区内植被的科学管理和有效保护提供参考。【方法】基于中老缅交界区近16年MODIS-NDVI时序数据,借助3S技术以及均值、趋势、变异系数、Hurst指数等统计学相关方法,从多层次多角度探究区内植被覆盖的时空格局、演化规律、空间变异、可持续性及未来演化趋势等特征。【结果】NDVI年均最大值和最小值分别出现在2013(0.7794)和2002年(0.7259),整体呈增加趋势,增速表现为每10年增加1.05%;NDVI月均值以3和9月为折点,呈“S”形变化特征,其值为0.6986~0.8316,并呈上升趋势,月均增长率为0.50%;区内植被覆盖率较高,16年NDVI均值大于0.6的高植被覆盖区占比97.45%,多集中于热带雨林连片分布的山区,低于0.6的区域仅占2.55%,以各国境内主要城市中心及其外围、山区大面积裸地和澜沧江-湄公河流域沿线等区域为主;区内NDVI随海拔增加表现出持续降低趋势,高值区(NDVI≥0.6)多集中于1500m以下的中低海拔地区;2000—2015年,NDVI时间序列呈改善、退化和不变等变化趋势的区域分别占54.06%、15.62%和30.32%,其变异系数为0.0244~0.4688,空间分布上表现为较低波动变化区域>低波动变化区域>中波动变化区域>较高波动变化区域>高波动变化区域,低波动和较低波动变化区域占比合计78.49%;NDVI时间序列呈退化区域与呈高波动变化区域具有较明显的空间一致性,多集中于城镇、交通要道等建设用地以及山区大面积裸地等地区;未来,区内植被覆盖将延续过去16年变化趋势的区域占57.15%,与过去16年变化趋势相反的区域占41.09%;结合空间变化趋势特征,发现研究区未来将有39.63%、29.83%和28.98%的区域植被覆盖分别向良性、不变和恶性方向发展,1.56%的区域发展趋势不确定。【结论】中老缅交界区植被覆盖整体较好,16年来,区内植被覆盖随时间(年际、月际)变化幅度较小,并在此基础上整体呈现增加趋势,植被发展前景良好;然而,以建设用地和裸地为主的部分区域,其植被覆盖未来将出现退化趋势。区内各国应合理规划经济发展,节约、集约利用土地资源,并因地制宜地开展植树造林、退耕还林还草等生态修复工作,以促进区域生态环境的良性发展。 相似文献
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楚雄彝族自治州位于云贵高原西部、滇中高原的主体部位,地处红河与金沙江水系一级分水岭地带的生态敏感脆弱区,植被对于地区生态系统和生态环境保护具有重要意义。本文基于MODSI NDVI数据,结合最大值合成、趋势线分析和变异系数分析2001—2017年楚雄州NDVI的时空演化特征。研究结果表明:(1)时间特征上,近17年来楚雄州NDVI介于0.78～0.80波动,呈现上升趋势,增速为0.019/10 a,局部年份受干旱气候影响大。季节均值由高到低依次为秋季夏季冬季春季,遵循州内降雨量时间分布特征,年内月份间变化曲线呈单峰型,3月NDVI处于最低值,8月达到峰值;(2)水平空间上,州内NDVI值总体稳定,中等波动变化区占56.61%,低值区主要分布楚雄市辖区、北部元谋县及永仁县东南部。同时州内53.59%区域植被覆盖呈现轻度改善趋势,14.01%呈轻度退化趋势,24.52%变化不显著;(3)垂直空间上,NDVI在高程上呈先减少后增加再减少趋势,NDVI在海拔1 070～1 210 m落到最小值,于海拔2 700 m处达到最大值,海拔2 550～3 200 m地区为区内植被覆盖最好部位。总之,滇中高原楚雄州植被NDVI时空变化特征明显,其结果能够为区域植被变化和生态环境保护提供借鉴。 相似文献
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基于MODIS的近10年来汾河上游植被动态变化监测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2015,(4):109-114
植被是生态系统的最重要组成部分,以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础。以山西省汾河上游为研究区域,利用RS和GIS技术,基于长时序的MODIS-NDVI数据和趋势分析方法,结合数字高程模型(DEM),对汾河上游植被覆盖度的时空变化进行了研究。研究表明:1)NDVI平均值较大的区域分布在汾河上游的边缘地带,而在靠近汾河流域的平坦区域,NDVI平均值越来越小;2)从时间上看,2000—2010年来汾河上游NDVI最大值呈上升趋势,NDVI随年份的增长率7.8%/10a,植被覆盖明显改善;3)2000—2010年来,NDVI趋势值增大的区域主要分布在汾河上游的中部及中南部地区,NDVI趋势值减小的区域则分布在汾河上游流域的边缘地区;4)在不同海拔高度上,NDVI平均值随DEM值的升高整体呈显著的增大趋势,但是NDVI变化趋势随DEM的升高先增大后减小。本文研究结果可为该区的植被变化提供理论依据,有助于对土地资源的保护,制止不合理的开发利用方式,同时也可以加深对该流域土壤侵蚀治理的理解,对于改善生态环境也有重要的意义。 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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以泉州市TM/ETM+遥感影像为基础,对提取的泉州市2001年的NDVI影像、2006年的NDVI影像以及2006年与2001年的NDVI相减所得到影像进行了彩色合成,根据彩色的合成原理,得到的合成结果图呈现出的不同颜色反映了泉州市不同植被覆盖度区域的不同变化程度.再结合泉州市这些年实地变化情况,根据不同颜色以及各种植被覆盖区的不同变化程度,将泉州市区植被覆盖度变化情况总体上分成了6大类.结果分析表明:泉州市在2001～2006年期间的植被覆盖度整体上有了明显提高,但是由于人类为了满足自身的要求,部分地区还是存在严重的植被破坏、植被覆盖度严重下降、植被退化较严重的现象. 相似文献
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天山北部地区植被覆盖的时空变化及趋势分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业调查规划》2015,(5)
根据1982—2006年GIMMS-NDVI数据,采用线性趋势法和Hurst指数法,对天山北部植被覆盖状况的时空变化、发展趋势进行分析。结果表明:天山北部地区整体植被覆盖度不高,山麓地带、河湖沿岸的绿洲农业区植被覆盖较好。研究时段内的植被覆盖有退化的趋势,且退化区域以绿洲边缘区及中低山区为主,主要农耕区在灌溉措施保障下,植被覆盖有改善的趋势。天山北部的植被覆盖变化具有持续性特点,持续增大区主要分布在绿洲农业区;持续减小区主要分布在中低山区;沙漠戈壁区无显著变化特征。 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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《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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基于NDVI的淄川生态修复区植被盖度动态研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于植被指数（NDVI）和植被盖度像元分解模型,建立了TM影像尺度下的淄川生态修复区的植被盖度遥感定量模型,研究了项目区生态修复前后（2000年和2005年）植被盖度的动态变化。结果表明：生态修复区2005年植被状况明显好转,林草覆盖率增加了14．06％。第Ⅰ级植被面积基本不变,第Ⅱ级植被面积减少37．59km^2,第Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ级植被面积均有不同程度的增加;植被盖度等级未变化的面积为120．59km^2,占总面积的43．37％,植被退化面积为46．95km^2,而植被恢复面积达到110．49km^2,是退化面积的2．4倍。通过综合治理,项目区生态环境得到改善。 相似文献
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本研究以清水县为研究区域,以1979年和2008年该区的TM数据为遥感数据源,在遥感数字图像处理系统和GIS支持下,通过提取NDVI值以及NDVI与植被覆盖度之间的关系,对该县植被覆盖变化进行了研究。研究结果表明:1979～2008年清水县整体植被覆盖有所增加,植被指数在138以上的面积从1979年的52488.13hm2增加到2008年的117603.38hm2,净增65115.25hm2,占全县面积的33.80%;低盖度植被类型面积大大减少,其中,Ⅴ级植被面积减少了73780.25hm2,占全县总面积的34.22%,高盖度植被面积增加,其中,Ⅰ级植被增长了33798.07hm2,占全县总面积的17.54%,Ⅱ级、Ⅲ级植被面积均有不同程度的增加,植被盖度等级未变化的面积为62954.75hm2,占全县总面积的32.68%;植被退化面积为11768.25hm2,而植被好转面积多达117926.75hm2,是退化面积的10.02倍。通过综合治理,清水县生态环境得到大大改善。 相似文献