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1990—2015年内蒙古高原土壤风蚀时空差异特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于RWEQ模型定量反演了1990-2015年内蒙古高原不同季节土壤风蚀模数，分析不同季节土壤风蚀差异，揭示植被覆盖对土壤风蚀的响应阈值。结果表明:不同季节土壤风蚀量差异较大，春季、夏季、秋季、冬季土壤风蚀量比例为5.42∶1.00∶1.36∶3.00；土地利用/覆盖状况对土壤风蚀具有重要的影响，不同季节有明显差异，植被覆盖退化后土壤风蚀模数增大，反之降低了土壤风蚀模数，尤其春季中、低覆盖度草地相互转化对土壤风蚀的作用明显；植被覆盖达到75%时可有效抑制土壤风蚀，春季与冬季低覆盖度植被对抑制土壤风蚀作用敏感于高覆盖度植被，当植被覆盖度达20%~25%时可迅速降低土壤风蚀模数。 相似文献
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基于遥感技术的植被覆盖度的动态监测 总被引：4，自引：1，他引：3
《山西农业科学》2015,(5):592-595
植被覆盖度可以反映地表的植被状况,研究植被覆盖度变化对及时掌握生态环境变化有着重要的作用。以山西省太谷县为研究区,以1990,2001,2009年3期TM遥感影像为数据源,基于像元二分模型,对太谷县的植被覆盖度进行遥感估算,分析了植被覆盖度的时空变化特征。结果表明,1990,2001,2009年太谷县植被覆盖均以中覆盖度植被为主,分别占全县面积的42.55%,34.64%,43.91%;近20 a来,太谷县高覆盖度植被面积稳步增加,且主要分布在平原区;2001—2009年低覆盖度植被逐步向中高覆盖度植被转移。说明太谷县各项生态工程显示出明显成效,生态环境不断改善。 相似文献
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应用TM图像分析重庆南川市土壤侵蚀与植被覆盖度的关系 总被引：8，自引：0，他引：8
以TM图像为数据源,以重庆南川市为例,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类、土壤侵蚀与植被覆盖度等进行了研究。实验结果表明：随着植被覆盖度的增加,土壤侵蚀强度逐渐减弱,特别是流失等级越高,递减越明显。 相似文献
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以TM图像为数据源,以重庆南川市为例,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类、土壤侵蚀与植被覆盖度等进行了研究.实验结果表明:随着植被覆盖度的增加,土壤侵蚀强度逐渐减弱,特别是流失等级越高,递减越明显. 相似文献
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植被覆盖能客观的反映植被基本情况,为区域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据和决策参考。基于此,以新疆塔里木盆地为研究区,利用MOD13Q1产品数据获取研究区植被覆盖度信息,采用转移矩阵的分析方法,分析了2000—2015年塔里木盆地植被覆盖度的时空变化特征和发展趋势。结果表明:塔里木盆地植被覆盖度类型主要为极低覆盖度,其次是低覆盖度,而中等植被覆盖度、高植被覆盖度和极高植被覆盖度在塔里木盆地分布较少;2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年3个时期塔里木盆地的植被覆盖度呈现由低向高转移的趋势,虽然转换比重不大,但还是向着好的方向变化。其中,在2005—2010年期间各类型植被覆盖度数据向好转移趋势最为显著,但部分极高的植被覆盖度地区出现了植被退化现象,这表明塔里木盆地极低植被覆盖度有改善的趋势,极高植被覆盖度出现退化。 相似文献
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郑丽 《河北北方学院学报(自然科学版)》2014,(3):13-16
植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,对于揭示地表空间变化规律、分析评价区域土地系统具有重要的现实意义。在植被覆盖度提取中,归一化植被指数(NDVI)结合像元二分模型是关键技术。以SPOT影像为数据源,在充分考虑区域土壤和植被类型等背景基础上,对研究区植被覆盖度提取研究,为研究区提供植被覆盖度空间分布数据。实证结果表明:研究区植被覆盖度40%~80%居多,植被覆盖率较高,属稠密区,说明应用归一化植被指数结合像元二分模型对研究区植被覆盖度进行遥感估算是可行的。 相似文献
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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
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《福建林学院学报》2018,(2)
以福建省三明市沙县为例,利用线性光谱混合模型提取植被覆盖度,在对比原始影像构建的四端元模型与加入归一化植被指数的影像构建的五端元模型反演精度的基础上,选择精度更高的五端元模型估算1996、2004、2014年沙县的植被覆盖度,并分析其变化及景观格局。结果表明:沙县植被覆盖结构以高植被覆盖度为主导,高植被覆盖度的区域面积占全县面积的57.87%以上。1996年植被覆盖度最差,1996—2004年,植被覆盖度大幅度上升,增加区域面积比例高达35.15%;2004—2014年,由于城市发展需要,植被覆盖度下降明显,下降区域面积占8.99%,主要分布在沙县中部和北面片区。从植被覆盖度的景观格局来看,极低、低、高植被覆盖度的破碎化程度低,分布较为集中;1996—2014年,极低、低植被覆盖度的破碎化程度先降低后升高,与人类活动有着密切关系。 相似文献
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《湖北农业科学》2015,(16)
利用1990年和2000年两期河南省TM遥感影像数据,通过对数据进行大气校正、辐射校正、图像镶嵌、图像分割等数据预处理工作,然后计算出每期影像的NDVI(归一化植被指数),利用像元二分模型把植被指数转换为植被覆盖度,并对这两个时期的植被覆盖度进行对比分析。结果表明,从植被覆盖度的时间变化上看,10年间极低与低植被覆盖度类型的面积减少,但是中、中高和高植被覆盖度类型的面积明显增加,这说明河南省的植被覆盖总体上是好转的;从植被覆盖度的空间变化上看,豫北濮阳、鹤壁,豫东商丘,豫南驻马店等区域植被覆盖度增长明显,而豫西平顶山、三门峡及商丘南部植被覆盖度减少变化明显。 相似文献
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基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,利用像元二分模型法计算得到了吴忠市2000—2020年年均植被覆盖度(FVC),同时获取了各年年均气温、年降水量数据,通过分析揭示了该市近21年植被覆盖度的时空变化特征,并进行了气候驱动力分析。结果表明,在时间上,近21年吴忠市植被覆盖度变化整体上呈稳中向好趋势,且该市已由低植被覆盖度地区转变为中植被覆盖度地区,各县级地区与全市整体变化情况基本相同。在空间上,全市植被覆盖度主要呈现南部增大而北部减小或不变的趋势;全市植被在全局呈集聚趋势。植被覆盖度与年降水量呈线性正相关,而气温对植被覆盖度影响不大。 相似文献
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六盘山植被覆盖度的变化及其与气温降水蒸发量的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
使用1982～2005年的NDVI资料和气象观测资料,将NDVI资料换算成覆盖度,分析六盘山植被覆盖度的变化情况及其与温度、降水和蒸发量的关系。结果表明,六盘山的植被覆盖度一直处于波动状态,这种波动主要是由于气候原因引起的;植被覆盖度增加或减少的季节性的明显差异,与天然草原植被恢复和退耕还林草工程有关;降水对六盘山北部各季节的植被生长影响很大,对中部则只是在春季影响较大,在南部降水已不是影响植被生长的限制因素;气温的变化对六盘山北部植被生长影响很小,对中、南部春季和夏季植被的生长影响较大,其中春季为正相关,而夏季则为负相关;蒸发量对六盘山各区域覆盖度的影响较为一致,春、夏季蒸发量与夏季植被覆盖度呈负相关,而冬季蒸发量与冬季植被覆盖度呈显著的正相关。 相似文献
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《四川农业大学学报》2016,(1):39-47
【目的】基于1993、2003、2011和2015年的Landsat数据,提取并定量分析白龙江上游迭部林区的植被覆盖度及其不同年份间的动态。【方法】采用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,运用像元二分法,计算得到4个年份的植被覆盖度等级和不同时段的植被覆盖度转移矩阵与变化强度。【结果】22a来林区低覆盖度植被共有56.94%转出,中低和中覆盖度植被主要向中高覆盖度转移,高覆盖度植被变化强度较弱,各等级正向转移面积共1 477.72km~2,中高和高覆盖度植被面积达到2 225.09km~2;不同时段植被覆盖度变化明显且具有各自特点。总的来说,在时间尺度上,区域植被覆盖度增长和衰退的变化强度均减小,维持稳定的能力逐步增强,呈现出增长区明显破碎化、不变区域稳中扩大、衰退区从干旱河谷逐渐向高寒山地转移的空间格局。【结论】由于大面积采伐的停止和各级政府生态保护措施的持续开展,1993-2015年研究区植被覆盖度渐次提升,先快后慢,平均覆盖度增长到67.48%,植被得到明显恢复。 相似文献
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精确的掌握地表植被覆盖度信息能够为生态环境建设提供可靠的参考数据。选取GF1-WFV(16m)影像、GF1-PMS(8m)影像、融合(2m)影像,并对这些影像进行处理提取植被覆盖度信息,进一步分析不同影像之间植被覆盖度信息的差异性。研究结果表明:高分一号影像随着分辨率的提高,影像植被覆盖度的空间结构逐渐明显清晰,纹理越平滑,细节信息越明显;植被覆盖度信息量随影像分辨率提高,所含信息量不断增加,提取的效果增强,同时植被覆盖度信息分布呈现中间聚拢的状态;GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的植被覆盖度估算的精度分别为63.11%、73.88%、82.13%。因此,高分一号不同分辨率的影像对植被覆盖度的提取差异明显。 相似文献
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基于混合像元分解的植被覆盖度模型比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
准确地估算植被覆盖度是生态学及全球植被覆盖变化研究的重要内容。应用遥感技术估测植被覆盖度成为近年来研究的热点之一,但影像混合像元的存在成为制约植被覆盖度提取精度的难题之一。以延庆区2014年的Landsat8OLI影像为数据源,结合二类调查及补充调查数据,采用像元二分模型法和线性光谱混合模型法对提取植被覆盖度,对比分析2种模型的适用性。结果表明,基于像元二分模型法的植被覆盖度提取精度达到85.31%,基于线性光谱混合模型的植被覆盖度提取精度达到88.76%,线性光谱混合模型的提取效果要好于像元二分模型法,最后生成了延庆区植被覆盖分布图,可为县域尺度应用Landsat8OLI影像估测植被覆盖度提供参考。 相似文献
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利用MODIS NDVI月平均数据及湖南省标准气象站的气象数据,采用像元二分模型对湖南省的植被覆盖度进行估算,并对其时空变化及影响因素进行分析。结果表明,湖南省植被每年3月进入生长季,9月结束。植被覆盖度总体呈上升趋势,上升趋势率为0.59%/a;湖南省89.16%的区域植被覆盖度呈上升趋势,仅1.29%的区域呈下降趋势。植被覆盖度减少最为严重的区域主要集中在长沙、岳阳等城市的周边地区;气温是影响植被覆盖度的主要气候因子。 相似文献
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《山西农业大学学报(自然科学版)》2016,(10)
[目的]探索大通县植被变化规律。[方法]基于Landsat TM卫星遥感影像数据,通过ArcGIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了大通县不同时期的植被覆盖度时空变化总体特征及其变化原因,并结合大通县DEM数据提取地形因子,研究了不同海拔对植被覆盖度变化的影响。[结果]大通县2000年、2005年、2010年、2014年的平均植被覆盖度依次为73.57%、67.53%、56.13%、69.18%,植被覆盖度fc>0.65的区域和植被覆盖度稳定区的面积占总面积的比例均达到60%以上,植被覆盖总体情况良好;随着海拔的上升,植被覆盖度总体上呈现出先增加后减少的趋势,海拔高度低于3 500m的地带,中高与高等植被覆盖度占比在40%以上,但随着海拔的升高,植被覆盖度下降明显。[结论]引起大通县植被覆盖度动态变化的主要原因是社会经济政策与人类活动的共同影响,有效的政策引导以及森林生态安全屏障的构筑是大通县植被覆盖度提高的主要因素。 相似文献