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近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。 相似文献
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蒙古高原地处干旱半干旱地区,生态系统脆弱,干旱灾害频发,探究草地覆被度对干旱的响应,能够为改善生态环境和防灾减灾提供科学依据。基于2001–2020年MODIS遥感数据和植被覆盖度实测数据,采用决策树分类、温度状态指数、相关性分析等方法,分析了蒙古高原草原区草地覆被度变化、干旱分布以及二者的相关性。结果表明：1) 2001–2020年蒙古高原草原区内的草地面积整体上呈增加趋势,2001–2017年优势草地覆盖度为40%～60%和20%～40%,2017年后60%～80%和40%～60%为优势覆盖度,整体上有向高覆盖度转移的趋势。不同覆盖度草地中40%～60%和20%～40%草地的转入转出面积大,波动强稳定性差。2) 20年间2001年、2007年、2010年、2017年和2019年为研究区的干旱年份,2003年、2013年、2018年和2020年旱情较为缓和,中旱面积所占比例可以在一定程度上反映研究区整体的干旱情况。3)蒙古高原草原区草地覆盖度减少与气候干旱整体上呈正相关关系,不同植被类型草地覆盖度对干旱的敏感程度依次是典型草原>荒漠草原>草甸草原,覆盖度20%～60%草地... 相似文献
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基于小型无人机与MODIS数据的草地植被覆盖度研究——以甘南州为例 总被引：3，自引：0，他引：3
以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆盖度数据的获取;2)与NDVI相比,用EVI估算草地覆盖度更优,因此确定基于EVI构建的对数模型为甘南州草地植被覆盖度最优反演模型,模型精度可达88.00%;3)研究区2015年生长季草地植被覆盖度除了低平地草甸在8月达到最大值外,其它草地类型均在7月达到最大值;4)甘南州以中高植被覆盖度为主,主要分布在玛曲、碌曲、夏河以及合作四县市。整体而言,中西部和西南部区域草地覆盖度高于东部。通过精确草地植被覆盖度模型的建立,不仅有利于及时准确的了解草地植被覆盖度的时空分布状况和季节性动态变化,也有利于维护甘南州草地生态系统的持续稳定发展。 相似文献
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２００１－２０１１年甘南草地植被覆盖度动态变化分析 总被引：7，自引：0，他引：7
植被覆盖度是衡量草地植被生长状况的重要指标,对评价分析植被恢复状况具有重要意义。利用２００１－２０１１年每年５－１０月的Ｔｅｒｒａ／ＭＯＤＩＳ月植被指数数据,结合２００６－２００９年甘南草地调查资料建立了甘南州草地生长季的植被覆盖度遥感反演模型,对比研究了不同草地植被覆盖度模型的精度,模拟分析了甘南州２００１－２０１１年草地生长季期间不同等级的草地植被盖度时空分布特征及面积变化动态。研究结果表明,ＭＯＤＩＳ－ＥＶＩ可以
最大限度地减少环境因子的影响,在植被覆盖度高的地区使用更具优势,能很好地反映各类植被覆盖度的空间和时间差异性。ＭＯＤＩＳ增强型植被指数ＥＶＩ的对数函数（y ＝３３．６５８ｌｎx＋１１２．６５）可以较好地模拟甘南州草地植被盖度分布状况,总精度可达９３．３１％。近１１年甘南州的草地植被盖度总体呈波动上升趋势,其中２００１年、２００３年和２００８年草地植被覆盖明显偏低,２００５年植被覆盖度最高,平均达７８．４３％。甘南州中西部及西南部地区的草地植被覆盖度较东部更好。甘南州近１１年以来草地植被均以高和较高植被覆盖度为主,其余等级的草地植被覆盖度所占比例相对较小（６．９８％）且稳定。总体上,甘南草地具有由高植被盖度向较高植被盖度转换的趋势。 相似文献
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干旱区的草地覆盖度较低,在光谱信息中表现较弱,增加了反演的难度。本研究在中国新疆及中亚五国干旱区对比4种植被覆盖度反演模型发现,像元二分模型能够较好地提取大范围内的植被覆盖度信息。在此基础上,反演2000―2013年中国新疆及中亚五国干旱区草地覆盖度并分析草地状况。研究发现,中国新疆及中亚五国草地覆盖度区域性差异较大,整体呈现退化趋势,退化区域主要分布在哈萨克斯坦的北部和西北部地区以及部分流域地区。不同等级草地覆盖度变化趋势为中等、中高和高植被覆盖度的草地有向低、中低植被覆盖度的草地转换。从国家及地区角度分析,哈萨克斯坦草地显著退化,而中国中国新疆的草地覆盖度均值在平稳中显著增长。 相似文献
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以植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,基于2001-2020年天山新疆段MODIS NDVI和气象遥感资料,采用像元二分模型、草地退化指数、冷/热点分析、变异系数和相关性分析等方法,分析草地退化时空特征及其与气候因子的关系,结果表明：1) 2001-2020年平均草地退化面积占总面积的34.04%,草地退化指数为1.67,处于轻度退化水平。2)空间上,轻度退化草地空间分异特征明显,主要集中分布在天山西部和中段山区,中度退化和重度退化草地面积较小且不集中,95%以上的区域草地植被覆盖度变异系数小于0.2,总体上覆盖度的年际波动小,变化相对稳定。3) 2001-2020年草地植被覆盖度受气候因子驱动的区域占总面积的44.23%,主要分布在天山西部和东部,受非气候因子驱动的区域占总面积的55.77%,在山区和南北两侧地势较平缓的区域均有分布,说明非气候因子在天山新疆段草地的变化中起到主导作用。该研究结论可为当地草地资源保护与利用提供科学依据。 相似文献
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基于3S技术的甘南草地覆盖度动态变化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以像元二分法模型为基础,构建了基于改进归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS卫星遥感数据,基于3S技术(GIS,RS,GPS)空间分析功能,分级计算得到了甘南2002,2004,2006,2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2002-2008年植被覆盖度变化的空间动态演变过程和趋势。结果表明,2002-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被的退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖(一、二级)向低等植被覆盖(四、五级)演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况日趋严重的事实,为相关研究和政府草地管理提供了有效依据。 相似文献
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为了研究三江源国家公园2005～2015年植被覆盖状况在时空上的变化特征,本文运用地理空间数据云提供的MODIS—NDVI遥感影像数据,利用GIS空间分析功能、ENVI波段运算功能,计算三江源国家公园2005～2015年年均植被覆盖度,从时间和空间上对三江源国家公园植被覆盖度的变化情况做出了分析。结果表明,2005～2015年三江源国家公园植被覆盖度除澜沧江源园区外整体呈缓慢波动上升的趋势,植被覆盖度从西北向东南逐渐增大。分园区来看,澜沧江源植被覆盖度最高,黄河源次之,长江源植被覆盖度最差。 相似文献
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《科技视界》2016,(8)
以1987、2007和2013年三峡库区湖北省段3期Landsat TM、ETM为数据源,在RS和GIS技术的支持下,提取不同时期三峡库区湖北省段的植被指数NDVI,并根据DEM数字高程模型提取地形因子,研究了三峡库区湖北段1987-2013年植被覆盖度的年际变化特征及地形关系。研究结果显示:(1)研究区1987-2013年间总体上植被覆盖度明显改善,处于高植被覆盖度,较高植被、高植被覆盖面积明显增加,由1987年34.83%上升到2013年的73.29%。(2)三峡库区湖北段的植被覆盖度从1987年到2007年呈明显上升趋势,从2007年到2013年呈略微下降趋势,表明三峡库区湖北段近年来的植被覆盖状况有所下降。(3)研究区植被覆盖变化呈现明显的地形分异特征。不同海拔级上植被覆盖度随高程的增加相应呈增加趋势,1200m海拔以上的植被覆盖度为49.72%;不同坡度级上植被覆盖度随坡度的增大而增加,坡度大于15°的植被覆盖度为67.26%;不同坡向级上植被覆盖度分布较均匀,阴坡植被覆盖度为50.06%,阳坡植被覆盖度为49.94%。表明三峡库区湖北段植被覆盖度与地形因子相关性较大,近年来植被覆盖状况有所恶化,应当引起政府和相关部门的重视。 相似文献
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2000-2014年浑善达克沙地植被覆盖变化研究 总被引：6，自引：0，他引：6
基于2000-2014年间植被生长季(4-10月)的MODIS NDVI数据反演浑善达克沙地地区植被覆盖变化,结合2000-2013年该地区周边11个气象站点的气温和降水数据,分别从年际变化和月变化角度分析该地区植被覆盖变化对气候变化的响应。研究表明,浑善达克沙地植被NDVI,不论是植被生长季平均值,还是其各月份值都呈上升趋势。研究区植被覆盖度的显著增加是气候和人为因素综合作用的结果, 一定程度上反映了生态恢复重建措施的有效性,但其植被NDVI年际变化趋势与降水量的关系更密切,其相关系数达到0.75,是驱动植被覆盖年际波动的最直接因素。在空间分布上,研究区的南部、中部和北部边缘区域的植被覆盖增加趋势较明显,而中部和西部部分区域未发生明显的趋势性变化。从月变化来看,4月草地植被变化受气温变化影响较明显;5-8月与前一月降水变化关系密切,说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性。从沙地类型植被覆盖年际变化趋势看,所有类型都呈增加态势,增加态势最大的类型是移动沙地,最小的是固定沙地。 相似文献
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基于像元二分模型的和布克赛尔县植被覆盖动态变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2003-2010年每年8月的MODIS遥感数据,基于归一化植被指数的像元二分模型原理,对和布克赛尔县近8年来植被覆盖的变化情况进行遥感监测,并分析了2003-2010年不同时期植被覆盖度的空间分布特征以及面积变化情况。结果表明,和布克赛尔县植被覆盖度由北向南逐渐降低,北部地区长势较好。近8年中,和布克赛尔县的植被覆盖总体略有上升趋势,其中2005年植被覆盖度最高,达到91.18%,部分年份较前一年植被覆盖度略有下降,但幅度不大,说明和布克赛尔县的生态环境建设较好。 相似文献
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植被覆盖与地形、气候等自然因子密切相关，但短期内则更受人类活动的影响。为分析北京中心城区植被覆盖时空变化及其地形分异规律以及土地利用转变对于植被覆盖度变化的影响，本研究借助遥感技术，通过改进后的像元二分模型获取北京市中心城区不同时间段植被覆盖以及通过监督分类获取对应的土地利用类型，并结合数字高程模型(DEM)数据，通过地理信息系统(GIS)对所得数据综合分析。结果表明：研究区1992-2020年植被覆盖度总体上呈现出由早年的退化为主到近些年来的改善为主，1992-2011年低植被覆盖度不断增加，而2011-2020年则是高植被覆盖不断增加；植被覆盖度受到地形影响显著(P <0.01)。总体上，植被覆盖度与海拔和坡度呈正相关关系；坡向上除平地外，其余坡向植被覆盖度差距不大，阴坡较高，阳坡较低；研究区城市扩张不断占用林地、草地和耕地，是植被覆盖退化的主导因素，而未利用地开发、城市郊野公园建设、退耕还林还草为植被覆盖增加的主导因素。研究可为快速城镇化地区的土地利用与生态环境协调提供有力的科学支撑。 相似文献
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利用国产GF-2和GF-6高空间分辨率卫星遥感图像,以内蒙古阿鲁科尔沁旗为研究区,结合实地调查,评价苜蓿人工草地返青状况。结果表明:(1)依据样地观测数据,发现植被覆盖度与苜蓿植株高度、株数均呈现出极显著的正相关关系,为此提出了基于植被覆盖度的苜蓿人工草地返青状况评价指标;(2)建立了苜蓿人工草地返青期垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)模型,实现了基于PVI反演植被覆盖度;(3)对2019年调查的喷灌圈内苜蓿人工草地返青状况进行了评价,返青状况好、中、差的面积分别是130.2hm2、475.7hm2和106.9hm2,中等及中等以上返青等级的面积占85.00%,表明2019年当地苜蓿人工草地返青状况总体良好。 相似文献
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为了研究青海省草地植被干旱特征及驱动因子,以青海省草地植被覆盖区域为对研究对象,采用水量平衡和作物需水量等方法构建干旱评估模型,评估青海省草地植被干旱时空分布特征和发生趋势,并探讨形成干旱的关键驱动因素,结果表明：整个生长季东部农业区、环青海湖区、祁连山区大部草地植被基本维持轻旱和无旱,严重干旱区域集中在青南牧区的低覆盖度草地,干旱空间总体分布基本表现为低覆盖度>中覆盖度>高覆盖度;草地植被在整个生长季的干旱灾害类型以轻旱为主,中旱次之,重旱和特旱发生频率较低,极端干旱强度呈增加态势;降水和蒸散在整个干旱发生过程中驱动作用最大,且均为负向影响,随着干旱等级加重,蒸散逐渐代替降水成为影响干旱的最重要驱动因子。风速整体上对干旱的影响表现为正向,气温、日照时数和水汽压对干旱影响作用较小。 相似文献
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摘要：本研究在像元二分法模型的基础上,利用改进归一化植被指数的植被覆盖度定量模型,采用MODIS卫星8天合成地表反射率数据产品（MOD09A1）,结合3S技术（GIS、RS、GPS）空间分析功能,以甘南州高寒草地为对象,分5个等级分别计算得到了甘南2000、2004和2008年的草地植被覆盖度,分析了甘南2000-2008年植被覆盖度变化的大致演变过程和趋势。结果表明,从2000-2008年,甘南植被覆盖度质量总体呈下降趋势,一级盖度植被退化比较严重,草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖（一、二级）向低等植被覆盖（四、五级）演变。研究结果揭示了甘南州草地退化状况的动态趋势及严重程度,为相关政府和研究部门的草地管理决策提供了有效参考依据。 相似文献
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为了明确长江源区草地覆盖变化对土壤结构的影响,本研究以高寒草甸和沼泽草甸2种草地为研究对象,分析了不同植被覆盖度下土壤团聚体分布和稳定性特征。结果显示：高寒草甸土壤团聚体主要分布在2~0.25 mm和0.25~0.053 mm粒径范围内,沼泽草甸土壤团聚体在不同粒径范围内分布相对均匀;高寒草甸土壤大于0.25 mm团聚体含量（WR0.25）表现为高覆盖度草地高于中覆盖度草地,随土层加深,低覆盖度草地WR0.25显著高于高覆盖度草地和中覆盖度草地,除表层0~10 cm土壤外,高覆盖度沼泽草甸土壤WR0.25显著高于中覆盖度和低覆盖度土壤;不同植被覆盖度下高寒草甸表层0~10 cm土壤团聚体平均重量直径（Mean weight diameter,MWD）和几何平均直径（Geometric mean diameter,GMD）无显著差异,在10~20 cm和20~40 cm土层差异显著,表现为低覆盖度 > 高覆盖度 > 中覆盖度,沼泽草甸土壤团聚体MWD和GMD则随草地植被覆盖度降低和土层加深而逐渐减小;中覆盖度草地土壤团聚体破坏率（Aggregate destruction rate,PAD）最大,其稳定性最差;高覆盖度草地土壤团聚体稳定性最好;在不同土层深度上,高寒草甸土壤团聚体稳定性无显著差异,沼泽草甸土壤随土层加深团聚体稳定性变差。本研究结果表明WR0.25和PAD能够更好地评价土壤团聚体稳定性,而沼泽草甸土壤团聚体对植被覆盖变化的响应更为敏感。本研究结果有利于加强植被覆盖变化背景下对长江源区土壤保护机制的认识。 相似文献
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三江源1982-2012年草地植被覆盖度动态及其对气候变化的响应 总被引：2，自引：0，他引：2
采用1982-2012年的多源遥感数据,结合像元二分模型,分析了三江源保护区不同时期代表性河流源区不同类型草地的植被覆盖度及其动态,并研究了草地植被覆盖度对气候因子的响应.结果表明,三江源草地覆盖度整体上呈现出西北低东南高的特征,全区草地平均植被覆盖度为48.73％,黄河源草地覆盖度最高(65.45％),长江源最低(4.25％),草甸、高山亚高山草甸、平原草原、高山亚高山草原和荒漠草原的平均植被覆盖度分别为59.86％、57.390％、39.50％、33.70％和14.13％;31年间全区草地覆盖度整体上呈现上升趋势,增长速度为每年0.230％,黄河源区的增长速度最快(每年0.27％);整体而言,低温比干旱对三江源草地覆盖度增长的限制作用更强,草甸、高山亚高山草甸和平原草原受气温影响较大,高山亚高山草原和荒漠草原受降水影响较大,在月尺度上草地覆盖度对气温表现出明显的滞后效应,而对降水不存在明显的滞后效应;三江源保护区成立(2001年)后,草地覆盖度的增长速度和增长面积都有所提升,全区草地覆盖度对气温的敏感度有所升高,黄河源草地覆盖度对降水的敏感度有明显下降.生态工程和草地保护措施整体上已经取得了一定的成效,但局部草地覆盖度下降趋势有所加剧,以荒漠草原最为突出,应在今后的保护工作中加以重视. 相似文献
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本研究提取了艾比湖湿地不同年份(1998、2007、2011、2014年)的NDVI指数,并进行了实地考察,然后利用像元二分模型对研究区植被覆盖状况进行估算,并分析其在时空分布上的特征及形成原因,建立影响植被覆盖与微气候变化的线性回归模型。结果表明,1)在空间分布上,西南部冲积平原植被覆盖等级最高,东北部覆盖等级略低于西南部,无覆盖和低覆盖等级分布面积最为广泛;在时间分布上,无覆盖面积处于下降趋势,低覆盖和中覆盖面积有所增加,较高覆盖与高覆盖等级面积处于下降趋势;2)不同植被覆盖度对气候变化的响应存在一定的差异;植被覆盖对降水量变化的反应最为强烈,在时间上具有一定的滞后性,对湿度变化的响应不明显,气温与植被覆盖水平之间存在线性函数关系。 相似文献
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植被类型是研究自然植被的基础,CSCS模型的模拟结果反映潜在自然植被的类型及其空间分布。因此,进一步研究基于CSCS模型的现存自然植被类型的空间分布,对CSCS模型在天然草地资源动态监测与评价、草地畜牧业生产管理等方面的应用具有现实意义。在基于CSCS模型确定的中国潜在自然植被图的基础上,结合1∶100万中国植被图和DEM数据,研究了现存自然植被分布范围,并划分了现存自然植被典型区,首次制作出基于CSCS的中国现存自然植被分布图和现存自然植被典型区分布图,对指导CSCS草地类型外业调查样点位置的选择及不同类型植物生物学特征的研究具有重要作用。 相似文献
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受开垦、采矿等人类活动影响,草原出现退化甚至沙化,监测其植被覆盖度对于揭示草地的分布状况与空间变化规律具有重要意义。本文以无人机大样方数据与国产高分一号（GF-1）数据作为数据源,结合野外同步数码相机获取的数据,应用支持向量机（Support vector machine,SVM）构建不同数据源之间的植被覆盖度反演模型（数码相片—无人机大样方数据植被覆盖度估算模型,无人机大样方数据—GF-1数据植被覆盖度估算模型）,探讨国产GF-1卫星结合无人机大样方估算草原植被覆盖度的方法。结果表明,基于SVM模型的GF-1数据结合无人机大样方计算的土壤调节植被指数（Soil-adjusted vegetation index,SAVI）具有较高的精度（判定系数R2=0.97,相对分析误差RPD=4.86,均方根误差RMSE=3.23）,因此基于无人机大样方数据结合GF-1数据可以准确、快速地反演草地覆盖度,利用这种方法可以估算整个草原的植被覆盖度。 相似文献