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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
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《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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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
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基于TM/ETM遥感数据和FCD模型植被覆盖度反演方法反演中亚地区马雷绿洲1988、2001和2010年植被覆盖度,分析了马雷绿洲1988—2010年植被覆盖度的空间格局和时空变化规律,并结合该区域同时期年均温度和年降水量数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了植被覆盖度和气候变化的响应。结果表明:1)马雷绿洲面积呈扩大趋势,植被覆盖度由绿洲内部向外围递减,变化速率为0.12/10km,越趋近于绿洲边缘这种变化就越大;2)1988—2010年植被覆盖度总体呈上升趋势,1988—2001年增加尤为明显,平均为0.20/10年,2001—2010年趋于平缓,绿洲内部植被覆盖面积变化强烈、复杂及没有规律性,受人类活动影响较大,土地弃耕、撂荒现象十分严重;3)马雷绿洲植被覆盖度与降水和年均温度存在一定的相关性,与年降雨量、年均温度的平均相关系数分别为0.39和-0.33,其中绿洲内部植被覆盖度与年降水量和年均温度相关性较高,绿洲外围的荒漠地区相关性一般。 相似文献
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《安徽农业科学》2020,(5):88-92
以雅安市为研究区,以2001、2009和2016年相同时像的Landsat遥感影像为数据源,采用基于植被指数的像元二分法分别计算雅安市的植被覆盖度,并且结合DEM数据,分析不同海拔带、坡度带和坡向的植被覆盖分布及变化特征。结果表明,雅安市植被覆盖度2001—2016年不断递增;在海拔0～3 000 m区域植被覆盖度较高,在海拔>3 000 m地区,植被覆盖度依次降低。研究区植被覆盖度具有明显的坡度分宜特征,总体上呈现出随坡度的增加植被覆盖度先增加后减少的特征。研究区域总体来看阴坡、半阴坡、阳坡、半阳坡4个坡相植被覆盖度差异不显著,阴坡植被覆盖度较高。 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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厘清人类活动和气候变化对宁夏农牧交错区植被覆盖度变化的共同影响对指导宁夏农牧交错区植被恢复具有重要的现实意义。基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以宁夏农牧交错区1990-2020年陆地卫星地表反射率数据为基础,采用像元二分模型估算区域植被覆盖度并分析其时空变化规律,通过计算累积植被覆盖度的斜率变化率和残差分析确定人类活动对植被覆盖度的影响,运用相关分析法明确气候因素与植被覆盖度的相关性。结果表明,1)1990-2020年研究区年均植被覆盖度增加,增速为0.58%/a(P<0.05)。其中,1990-2000年年均植被覆盖度无显著变化(P>0.05),2000-2020年年均植被覆盖度显著增加(P<0.05),增速达到1.04%/a。2)空间上,研究区年均植被覆盖度由北向南逐渐递增,植被覆盖度恢复的区域面积大于退化面积,城镇的建城区是植被覆盖度显著降低的主要区域。3)人类活动是研究区植被覆盖度增加的主要影响因素,气象因素次之;气象因素中降雨量对植被覆盖度变化起主要作用。 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
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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