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1.
《江西农业学报》2022,(3)
利用SPOT NDVI和DEM数据,采用方差法、变异系数法、回归分析法、像元二分模型法和地形因子的方法对甘肃省1999～2018年20年间的植被覆盖度(VFC)时空变化特征进行了分析。结果表明:从时间尺度上来看,1999～2003、2004～2008、2009～2013、2014～2018年4个时间段的回归系数K>0,月方差、月标准差、月变异系数在逐渐变大,表明植被覆盖度的月变化呈增长趋势。且其趋势与植物的物候特征基本一致;从空间尺度上来看,植被覆盖度整体上呈东高西低、南高北低的分布状态且存在地域差异性,易受外界环境影响;从地形因子坡度和坡向上来看,植被覆盖度受坡度的影响较大,受坡向的影响较小,高坡度地区易发生水土流失现象。 相似文献
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基于像元二分模型,结合地理探测器及分区统计,研究平和县2000—2021年植被覆盖度变化及其与海拔、坡度、坡向3种地形因子的关系,定量归因地形因子对植被覆盖度的影响。结果表明:1)平和县整体植被呈改善趋势,近年来改善趋势有所趋缓;2)平和县现有植被覆盖度在高海拔、高坡度及半阳坡较高,随着海拔及坡度的升高,植被覆盖度呈上升趋势,在低海拔、低坡度及平地地区植被覆盖程度相对较低,在该地区改善也最明显;3)在海拔、坡度、坡向3种地形因子中,坡度对植被覆盖度的解释力最强,海拔和坡度、坡度和坡向等不同因子叠加,对植被覆盖度的解释度较单一因子更强。随着时间变化,3种因子解释力均有不同程度下降。 相似文献
3.
《浙江农业科学》2021,(8)
基于像元二分模型,结合地理探测器及分区统计,研究平和县2000—2021年植被覆盖度变化及其与海拔、坡度、坡向3种地形因子的关系,定量归因地形因子对植被覆盖度的影响。结果表明:1)平和县整体植被呈改善趋势,近年来改善趋势有所趋缓;2)平和县现有植被覆盖度在高海拔、高坡度及半阳坡较高,随着海拔及坡度的升高,植被覆盖度呈上升趋势,在低海拔、低坡度及平地地区植被覆盖程度相对较低,在该地区改善也最明显;3)在海拔、坡度、坡向3种地形因子中,坡度对植被覆盖度的解释力最强,海拔和坡度、坡度和坡向等不同因子叠加,对植被覆盖度的解释度较单一因子更强。随着时间变化,3种因子解释力均有不同程度下降。 相似文献
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《福建农林大学学报(自然科学版)》2019,(6)
基于6期30 m分辨率的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型反演长汀县2000—2016年间植被覆盖度时空特征;同时,基于DEM数据提取高程、坡度、坡向等地形因子,分析地形因子对长汀县植被覆盖度时空特征的影响.研究发现,2000—2016年间,长汀县植被覆盖度呈增加趋势,植被覆盖度均值由68.59%增至78.86%,年均增加0.64%.不同等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2016年极高等级植被面积占长汀县总面积达74.38%.整体而言,长汀县植被覆盖度以改善为主,占该地区总面积的73.76%,但仍有约26.23%区域植被覆盖度呈退化趋势.高程、坡度对长汀县植被覆盖度空间分布和变化趋势具有显著影响.随高程和坡度的增加,植被覆盖度均呈增加趋势,但坡向对植被覆盖度影响较小.不同高程和坡度的植被覆盖度增加程度存在差异,其中低海拔和平缓坡地区植被增加趋势明显,而各坡向植被覆盖变化趋势基本一致.综上所述,2000—2016年间长汀县植被覆盖度不断增加,地形因子对长汀县植被覆盖度的时空特征具有显著影响. 相似文献
6.
以2000、2010和2020年的Landsat遥感影像为数据源,利用像元二分模型提取岷江上游3个时期的植被覆盖度,结合海拔、坡度以及坡向等地形因子,对研究区2000—2020年的植被覆盖状况变化及地形分异特征进行分析,为生态保护和土地规划利用提供数据支持。结果表明：(1)2000—2020年,研究区植被覆盖度呈先降低后升高的趋势,总体上得到改善,植被覆盖度Ⅲ级以上区域面积达到80%以上。(2)植被覆盖度在空间上呈现为“东高西低,南高北低”的分布特征,岷江上游中西部地区的植被覆盖度为Ⅳ级以上,黑水县西北部山区和松潘县的极高海拔地带植被覆盖度为Ⅰ级。(3)随海拔、坡度的上升,研究区植被覆盖度均表现为先升高后降低的特征;植被覆盖度半阳坡最大,阴坡最小,平地大于半阴坡。岷江上游作为长江上游的生态屏障,植被覆盖状况受海拔、坡度以及坡向和人类活动影响较大,因此,对岷江上游地区生态保护和土地利用应考虑地形限制,因地制宜采取措施。 相似文献
7.
利用空间分辨率为30 m的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型对福州市1995-2015年6期植被覆盖度进行反演,并利用线性回归分析法和差值法分析植被覆盖度时空特征,同时分析了地形因子对研究区植被覆盖度时空特征的影响。结果表明:①1995-2015年,福州市植被覆盖度呈增加趋势,年际植被覆盖度均值由1995年的57.93%增加至2015年的66.44%,年均增加0.43%;各等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2015年面积占比达54.18%;整体而言,福州市植被以改善为主,面积占比达55.73%,但仍有约16.98%区域植被覆盖度呈退化趋势,有待进一步恢复和治理。②高程、坡度对福州市植被覆盖度空间格局和变化趋势影响较大,随着高程的升高,植被覆盖度呈增加趋势,随着坡度增大,植被覆盖度呈先增加后微弱衰减趋势;坡向对植被覆盖度影响较小,除平坡植被覆盖度略低外,其余各坡向植被覆盖度差异不显著。③1995-2015年,高程> 300 m和坡度> 5°区域植被覆盖度增加趋势明显,而低高程和平坡地区植被覆盖度变化较小,各坡向植被覆盖变化趋势相近。地形因子对福州市植被覆盖空间格局和动态具有较大影响。 相似文献
8.
【目的】探究西南地区植被覆盖度的时空演变特征及其与气候和地形的相关性,为区域生态环境质量监测和生态林业工程效益评估提供参考依据。【方法】基于MODIS NDVI数据、气象数据、数字高程模型(DEM)数据和植被类型数据,通过像元二分模型、Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验和偏相关分析等方法,分析2000—2020年西南地区植被覆盖度的时空演变特征及植被覆盖度与降水和气温的偏相关关系和滞后效应,探究植被覆盖度与地形因子的相关性。【结果】2000—2020年西南地区各类型植被的覆盖度和整体植被覆盖度均呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高西北低分布特征。阔叶林植被覆盖度上升速率明显高于其他植被类型,而栽培植被的覆盖度明显高于其他植被类型。植被覆盖度与降水和气温均呈正相关,且与气温的偏相关系数略大于降水,说明气温是影响西南地区植被生长的主导气象因子。植被生长主要响应于前0～2个月的降水和气温,针叶林、阔叶林、灌丛和草丛生长主要受气温主导,而栽培植被和草甸主要受降水影响。从坡度上看,植被覆盖度的改善状况随着坡度增大呈先上升后下降变化趋势,改善效果和退... 相似文献
9.
通过MODIS的月合成NDVI产品和辽宁省的地形数据（包括高程、坡度、坡向），分析2001—2020年辽宁省的NDVI时空变化情况及其与地形因子的相关性。结果表明，辽宁省20年内的植被情况总体上呈轻微改善状态，空间上植被退化地区面积较小，改善地区面积较大。受辽宁省海拔较低的情况影响，研究区内整体气温不会随海拔升高而下降，故辽宁省高程与NDVI成正比，海拔越高，NDVI越大。NDVI随着坡度的增加呈先上升后下降的趋势，在急坡时NDVI最大。坡向与植被的关系较弱，没有明显差异，北面略高于南面。 相似文献
10.
旨在利用MODIS遥感数据集对研究区19年植被覆盖度的时空变化及多元化因子进行分析,研究表明：(1)广西近19年植被覆盖度整体较高,空间分布呈四周高、中间低的特征;(2)2001-2019年FVC呈上升趋势,且上升趋势的面积占比达到61.50%,上升速率为每10年0.091,且波动变化相对稳定;(3)由气温、降水量与FVC偏相关性结果可知,植被覆盖度与气候因子之间存在相关性,气温以每10年0.38℃的上升速率呈上升趋势,降水量呈缓慢下降趋势,降水量及气温对植被覆盖度的影响存在空间异质性;随着海拔的升高植被覆盖度呈先增后减的趋势;坡向对植被类型的布局影响较大,阳坡主要以林地类型为主,阴坡主要以草地和林地为主;不同坡度植被覆盖变化显著,在坡度≤15°时植被覆盖度较高,当坡度越大时植被覆盖度呈下降状态;(4)随着土地利用类型的变化植被覆盖度有明显差异,转为林地和草地的面积及植被覆盖度都呈逐年增加趋势,耕地植被覆盖度呈先增后降的趋势。 相似文献