基于植被信息季节变换的植被覆盖度变化——以福建省连江县为例

基于植被覆盖度的植被信息遥感变化检测已成为研究植被及其相关生态系统变化的主要途径,但由于云覆盖等天气条件的影响,很难获得不同年份同一季节覆盖整个研究区的光学遥感影像来进行植被变化检测,而采用季节差异的影像必然会影响植被变化检测的结果.为此,本研究利用中高分辨率遥感数据的空间分辨率优势和MODIS遥感数据的时间分辨率优势,基于二者关系的拟合,提出一种植被信息季节变换的方法,将不同季节影像的植被覆盖度变换到研究所需的季节上.结果表明: 将该方法应用到福建敖江流域连江片区发现,植被信息变换的效果较好,经过将覆盖研究区的2007年冬季和2013年春季的中高分辨率影像的植被信息统一变换到夏季后,2007年的植被覆盖度由66.5%上升到79.7%,2013年由58.6%上升到77.9%,有效消除了因季节差异而对植被覆盖度估算产生的误差,提高了结果的准确性.     

时空信息熵在延河流域生态可持续性分析中的应用

视流域为一个有生命力的不可分割的有机整体,为表征其生态可持续性,从熵的视角出发,提出结合空间信息熵和时间信息熵的时空信息熵方法。其中空间信息熵用于表征生态系统格局在空间分布的有序程度,时间信息熵用于度量生态系统的动态演变是否有序,时空信息熵方法将格局和动态有机结合,定量分析流域生态系统的可持续性。以延河流域为研究区,基于土地利用数据和归一化植被指数数据,利用时空信息熵方法分析2000-2018年延河流域生态可持续性。结果表明:(1)延河流域生态系统格局朝着有序的方向变化,此间整体处于生长期或恢复期;(2)时间信息熵结果呈现空间异质性,耕地、中低覆盖度草地和其他林地的时间信息熵值较高,生态弹性能力更强;(3)研究区生态可持续性以"强"和"较强"为主(61%),广泛分布在其中部和北部地区,表明流域的生态弹性能力总体增强,生态可持续状况明显改善。对基于熵视角研究生态可持续问题的有益探索,为延河流域及黄土高原其他类似流域的生态保护和修复提供借鉴和参考。     

2000—2018年辽河流域植被NDVI变化及其与温度、降水的响应关系

在全球气候变暖的背景下, 研究流域植被覆盖度的时空变化及对气候变化的响应对辽河流域的生态环境建设具有重要参考价值。基于2000—2018年研究区分辨率为250 m×250 m的MODIS-NDVI遥感数据、同期流域温度和降水量数据, 借助MVC最大合成、变异系数、趋势分析、Hurst指数、偏相关分析等方法, 得出辽河流域近19年植被覆盖空间分布、变化特征、演变趋势以及气象要素对NDVI变化的响应关系。结果表明: (1)在时间上, 辽河流域19年来NDVI月平均波峰值集中在6—8月份, 7月份达到最大。在年际变化方面, 辽河流域植被覆盖呈缓慢增长的趋势。(2)在空间上, 辽河流域植被覆盖度整体较好, 空间分布由东向西递减, 低植被覆盖区域(<0.3)约占流域总面积的37.78%, 高植被覆盖区域(>0.4)约占流域总面积的14.93%。(3)植被覆盖变异方面, 研究区整体呈低和较低波动的变化状态, 共占90.60%。东西区域的波动差异较为明显。(4)在变化趋势上, 约46.50% 的地区植被覆盖得到了改善, 约36.99% 的区域植被覆盖基本没有发生变化。(5)温度、降水对辽河流域植被生长整体表现为促进作用。近19年来辽河流域植被覆盖整体在不断改善。     

基于多尺度分割和决策树算法的山区遥感影像变化检测方法——以四川攀西地区为例

山区遥感影像变化检测面临地形效应明显、空间异质性高等不利因素的影响,构建适用于复杂地形条件的变化检测方法一直是遥感应用研究的难点。在对影像进行多尺度分割的基础上,构建对象的多种光谱、形状及地形特征,将地形阴影、物候等造成的虚假变化当作"未变化"训练样本,利用决策树算法自动提取检测规则,建立复杂地形条件下面向对象的遥感影像变化检测方法,并将该方法用于四川攀西山区1989年和2009年TM影像的检测试验,最后对方法的不足和改进措施进行了讨论。主要结论包括:(1)文中构建的方法能够有效减弱山区复杂地形条件对遥感影像变化检测的不利影响,采用地面调查数据和分层随机采样的总体验证精度为93.57%,Kappa系数为0.8706。(2)C5.0决策树算法对于只有"变化"和"未变化"两种类别且同类间训练样本高度异质化的影像分类仍能取得较好的效果,具有较好的鲁棒性和适应能力。通过将地形、物候等引起的虚假变化当作"未变化"训练样本可以有效提高检测精度。(3)光谱特征仍是TM影像遥感分析的主要信息源,影像间NDVI的差值对于植被覆盖区域土地覆盖格局变化的检测具有良好的表征作用。(4)攀西地区1989—2009年间土地覆盖格局变化明显且与人类活动关系密切,典型的驱动方式包括退耕还林(草)工程、水利工程建设和矿山开采等。共检测出变化面积740.2km2,占影像总面积的2.49%。     

汶川地震区灾后植被恢复时空过程及特征——以都江堰龙溪河流域为例

定量评估地震区灾后植被恢复,对于灾区生态系统恢复重建及区域社会经济可持续发展规划具有重要科学意义.以都江堰龙溪河流域为案例区,采用MODIS-NDVI的时间序列数据,确定植被恢复评估的Landsat影像时间,并以Landsat影像定量揭示龙溪河流域植被在“5.12”汶川地震前后的动态变化;进而根据区域水系和地形因子,定量解析并揭示植被覆盖度受损恢复率的时空变化特征.结果表明:研究区植被覆盖受损恢复情况整体较好,但植被覆盖度对地震损害的响应存在滞后现象;受损植被恢复率与河流水系距离、海拔、坡度和坡向存在显著的相关性.本研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供技术支撑.     

1988-2013年基于BP神经网络的植被叶面积指数遥感定量反演

叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）高度综合了植被水平覆盖状况和垂直结构,以及枯枝落叶层厚薄和地下生物量多少,是植被影响土壤侵蚀的主要方面。区域尺度的时间序列叶面积指数揭示了区域土壤侵蚀的演化过程。因此,及时准确地掌握区域尺度上长时间序列的植被LAI,对研究土壤侵蚀动态变化与植被的关系至关重要。选择南京市1988-2013年10期遥感影像,基于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络构建LAI反演模型,进行了长时间序列的叶面积指数反演。结合2009和2010年LAI实测值,验证与探讨了该模型的评价精度与适应性。结果表明：（1）该模型拟合度较高,2009和2010年平均相对误差、均方根误差、相关系数分别是0.2395和0.2174,0.2962和0.2581,0.7713和0.6844,各项精度评价指标均较好;（2）统计分析去除耕地后全市LAI变化,低植被覆盖（LAI<2）面积不断增加,高植被覆盖区（LAI>3）面积先减少后增加,耕地面积不断减少,符合南京市的发展变化规律;（3）主城区LAI年际变化与其他学者得到的南京市植被盖度变化趋势一致,反演结果的时序性较高。本文提出的基于反向传播神经网络模型反演长时间序列LAI是可行的,为区域尺度土壤侵蚀定量遥感监测提供新途径。     

基于多时相Landsat遥感影像的海州露天煤矿排土场植被时空特征分析

矿区土地复垦是目前土地整理的一项重要内容,也是矿区可持续发展实现的保障.矿区植被及其恢复状况是矿区土地复垦质量的一种重要的指示器,表征土地复垦的程度与质量.研究基于1975～2000年共4期遥感影像,构建植被覆盖度指数,考察辽宁省阜新市海州露天煤矿排土场25a来植被生长状况及时空变化特征.分析结果表明:1975～2000年间,研究区植被处于不断生长、逐渐恢复的状态,并存在明显的空间差异.时间尺度上,植被覆盖度较高(0.4～0.6)的区域所占面积比例从1975年的14.04%增长到2000年的34.83%;空间分布上,植被覆盖度低(0～0.25)的区域多分布在台地之间相连接的边坡位置上,植被覆盖度较高(0.25～0.6)的区域则分布于台地内部的平坦地面上.     

基于地理探测器的宁夏贺兰山植被覆盖度时空分异及驱动因子

监测区域植被覆盖变化并分析其驱动因子,有利于实现生态环境的可持续发展。本研究以1989—2021年Landsat 5/8遥感影像为数据源,利用像元二分模型获取宁夏贺兰山植被覆盖度,基于地理探测器量化了环境和人为等10个因子对其时空分布的影响。结果表明: 1989—2021年间,宁夏贺兰山平均植被覆盖度为35.8%,时间尺度上总体呈增加趋势,平均增幅为0.043·(10 a)^-1,空间尺度上呈现从西南向东北递减的分布特征;研究区58.1%的区域植被覆盖度未来将持续性改善,但仍有30.7%的植被存在退化的潜在风险。降水是影响植被分布的主要环境因子,与单因子相比,环境因子和人为因子的交互作用对植被覆盖度的解释力更强,降水与其他因子的交互作用处于主导作用。     

基于植被覆盖度的藏羚羊栖息地时空变化研究

植被的分布及动态变化在一定程度上反映了动物栖息地的分布与变化。基于植被遥感影像数据及GIS空间分析,对阿尔金山国家级自然保护区植被景观的变化进行分析,同时通过植被类型要素识别出适宜藏羚羊生存的主要区域,对其植被覆盖度的时空变化进行分析。结果表明:保护区的植被覆盖度处于较低水平,低覆盖度植被区域占总植被覆盖区的50%左右,且植被覆盖度高的区域均集中在卡尔墩检查站的东南部。植被覆盖度在2000年、2005年、2010年间的增长趋势表明保护区植被对于动物的承载能力不断增大,植被的分布表明藏羚羊的活动区域植被覆盖度较高,而产羔区域的植被覆盖度较低且海拔较高。对藏羚羊取食植被针茅草原植被覆盖度的变化分析表明,针茅草原植被覆盖度随时间而有所提高,藏羚羊栖息地的面积可能有所增大,覆盖度分布的变化表明藏羚羊栖息地有向保护区西南方向扩散的趋势。对植被覆盖度与海拔关系的分析表明,高海拔区域植被覆盖度较低,中度海拔区域植被覆盖度较高,但是两者并不存在显著地相关性。     

基于时间序列分割算法的雅鲁藏布江流域NDVI(1985-2018)变化模式研究

归一化植被指数NDVI可有效表征植被生长信息,其中,长时间序列NDVI在分析全球和局部植被变化扮演重要角色。利用Google Earth Engine提供的全系列Landsat卫星数据,应用LandTrendr时间序列分割算法,讨论了雅鲁藏布江区域植被覆盖变化特征,并对植被变化模式进行判别。研究结果表明：1985-2018年间雅鲁藏布江流域,（1）NDVI总体呈现上升趋势,仅在局部区域出现下降,自上游至下游NDVI变化强度逐渐增加,1986-1990年NDVI变化最为剧烈,1991-2000年次之,2001-2017年NDVI变化强度逐渐减弱;（2）NDVI干扰变化95%集中在0-0.42之间,平均干扰时间4.96年;NDVI恢复变化95%集中在0-0.4之间,平均恢复时间12.55年;（3）NDVI干扰模式主要以持续下降为主,但2000年前的下降速率小于2000年后的下降速率;NDVI恢复模式以持续上升为主,但2000年前的上升速率大于2000年后的上升速率。     

Spatial-temporal character of vegetation cover and its influence factors in the Shule River Basin China,during 1985–2011

Abstract

Vegetation coverage is an important indicator of the terrestrial ecosystems, and it provides crucial significance for evaluation and analysis of vegetation change. The Shule River Basin is a typical ecological fragile region in the inland of Northwest China. We used vegetation coverage index as given in Technical Specifications for Assessment of Ecological Environment. Geographic information system (GIS) spatial analysis was used to analyze the temporal and spatial features of vegetation cover in the Shule River Basin and its influencing factors from 1986 to 2011. The results showed that vegetable cover is very low in most areas of Shule River Basin with only the upstream parts of the oasis and watershed haven high vegetation cover. The average vegetation coverage index increased from 6.78 to 8.31 during 1986–2011. An area of 59,998?km² in the Shule River Basin has unchanged vegetation coverage index and this account for 51.7% of watershed areas for the period of the study. Also, an area of 31,721?km² recorded an increased vegetable cover, accounting for 27.3% while an area of 24,372?km² decreased vegetation cover which accounts for 21.0%. There was different correlation between vegetation cover and annual precipitation in the Shule River Basin.     

毛乌素沙地南缘植被景观格局演变与空间分布特征

以1991、1999和2007年TM/ETM+影像为数据源,利用RS和GIS技术提取研究区植被覆盖度信息,将其按地貌分区,计算景观格局指数,分析植被景观格局变化特征.结果表明:(1) 1999年是研究区16a植被景观结构变化的转折点,植被覆盖状况前期恶化后期好转.1991-1999年两区极低和低级植被覆盖度占绝对优势,继续增强,风沙区55％-70％,丘陵区70％-80％.高等级比例均在5％以下,持续下滑.2007年两区的优势级别提升为低级和中级,风沙区比例55％,丘陵区70％.极低级别比例减小,风沙区40％-20％,丘陵区50％-15％.高级比例不同程度增大.(2)1999年前后植被景观格局反向演变,两区变化趋势基本相同程度不同.植被多样性和均匀度先减小后增大,等级问交替分布规律先弱后强.风沙区景观形状由复杂到简单,破碎度先增后减;丘陵区破碎度持续增大,形状变化微小.整体上来看,风沙区植被多样性高整体性好,植被均匀度指数大,交替分布规律明显,丘陵区植被格局较差.但外界对风沙区的干扰比丘陵区强烈.(3)植被景观格局演变过程中始终保持多核心模式,核心面积、形状甚至类型发生不同程度的变化.风沙区核心多为无植被斑块,丘陵区多为高植被覆盖度斑块.核心外围植被分布具有梯度性.     

基于地形梯度的黄河流域中段植被覆盖时空分异特征——以延安市为例

植被恢复是黄河流域生态保护和高质量发展的关键,深入研究植被的时空分异特征具有重要的现实意义。本研究以4期Landsat TM/OLI为遥感数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵、地学信息图谱和重心迁移模型分析1988—2018年黄河流域中段延安市植被覆盖的时空演变特征;并结合地形数据,利用地形分布指数分析高程、坡度上植被覆盖的空间响应规律。结果表明: 研究期间,延安市植被覆盖呈北低南高的空间分布特征,植被覆盖受政策影响而大幅增高;1988—2018年,延安市植被变化模式以持续向好和稳定不变为主导,有50%的区域植被覆盖情况改善,83%的高植被覆盖区域保持稳定。在各高程和坡度等级上,高植被覆盖的分布优势度随时间变化而增大;在各坡度等级上,植被增加百分比和植被稳定性随坡度增加而增大。延安不同等级植被覆盖的迁移方向与植被覆盖整体的迁移趋势基本一致,总体向北偏西转移。延安植被建设已取得显著成效,但北部植被覆盖状况仍待提高,优化植被类型和结构是未来植被建设的重要方向。     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000-2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000-2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

京津冀城市群地区植被覆盖动态变化时空分析

基于MODIS NDVI遥感数据,采用线性回归分析、稳定性分析、重新标度极差分析等数理方法,反演了2005—2015年京津冀地区植被覆盖时空演变趋势和稳定性,并在此基础上对植被未来变化趋势进行评估和预测。结果表明:(1)2005—2015年京津冀地区植被覆盖度呈上升趋势(增长速率0.065/10年),增长过程经历两次飞跃期后,进入平稳波动阶段;(2)京津冀地区植被恢复以显著改善为主(47.45%),不显著变化区域占全区面积的三分之一(33.9%),主要以华北平原为中心展布,退化区域比重为6.8%,零星散布于各大城市周边;(3)京津冀地区植被持续恢复为主,植被覆盖持续改善区域比重超过一半以上(58.8%),反持续性改善比重为34.4%,主要集中在张家口、沧州以及保定东南地区;持续退化比重为4.8%,主要分布在天津、廊坊、沧州一带。研究结果将有助于辨识京津冀城市群地区的植被动态演化和生态网络连通性现状和趋势。     

1982-2018年中国植被覆盖变化非线性趋势及其格局分析

探究植被覆盖变化是评估陆地生态系统环境变化的重要手段,但现有研究多采用线性趋势来表达植被覆盖的变化情况而忽略了趋势的非线性。本文使用GLASS FVC数据,利用BFAST方法和格局分析,探讨了1982-2018年我国植被覆盖变化的非线性趋势及其分布格局。结果表明：（1）与线性趋势方法的对比发现,BFAST的检测结果揭示了四川盆地、黄土高原等地的植被覆盖显著增加趋势其实存在中断,青海和东北等地植被覆盖经历了由退化到改善的过程而并非简单的线性增加,而青藏高原中东部等地则由原先的改善趋势变为了退化趋势。（2）将非线性趋势结果进行分类,其中单调型增加类型占比最多,达到33.58%,主要分布在内蒙古、陕西及河南等地;单调型减少占比1.82%,主要分布在东南沿海地区;中断型增加占比22.91%,主要分布在四川盆地东部和华北地区;中断型减少占比2.68%,主要分布在青藏高原东南部;由增到减占比4.20%,主要分布在青海等地;由减到增占比14.62%,主要分布在吉林等地。大范围的植被覆盖增加趋势充分反映了我国过去几十年植被的改善,但同时存在的减少趋势表明潜在的植被退化风险仍不可忽视。（3）不同趋势类型发生改变的时间有所差异,总体上1988-1999年间发生的改变较少,而2000-2011年间发生的改变较多,我国21世纪以来实施的大规模生态保护和恢复工程对植被的改善过程有重要影响。（4）分布格局上,植被覆盖改善趋势类型（单调型增加,中断型增加,由减到增）呈现大聚集,小分散的特点,具有复杂的形状;退化趋势类型（单调型减少,中断型减少,由增到减）的面积均较小,分布也相对离散。全国尺度上趋势空间格局呈现一定规律但分布的异质性较大,区域尺度上植被覆盖经受的干扰显著,变化过程实际也是较为复杂的。本研究表明,使用非线性趋势方法和格局分析,可以更准确地评估植被覆盖的时空变化,从而为生态环境相关工作的开展提供科学的参考。     

泾河流域植被覆盖时空演变及其与降水的关系

在当前全球变化和人类活动剧烈影响下, 研究黄土高原植被覆盖的发展趋势及其与主要限制因子的关系, 对黄土高原退化生态系统的恢复和区域生态环境评价有着重要意义。我们利用GIMMS-NDVI数据和长期降雨数据, 对黄土高原中部泾河流域22 a的植被覆盖时空演变及其与降水的关系进行了研究。结果表明, 1)1982~2003年, 泾河流域植被覆盖整体呈微弱的增加趋势, 并在空间上表现出一定差异。植被覆盖增加的地区约69.62%, 其中显著增加的地区16.61%, 主要分布在泾河流域的中西部和下游小流域, 显著下降的地区约1.65%, 主要分布在泾河流域上游及周边地区; 2) NDVI与降水极显著相关。年NDVI随年降水服从对数分布, 生长季(4~11月)NDVI比降水滞后1个月; 3) 泾河流域降水利用效率不稳定变化, 土地退化状况未见有效改善, 并且泾河流域降水利用效率随降水量的增加而降低, 值得探索。     

温带大陆性半干旱季风气候区植被覆盖度时空变化及其地形分异研究

以内蒙古大青山为研究区，基于4期TM/OLI影像，提取NDVI，采用像元二分模型，计算植被覆盖度，探测温带大陆性半干旱季风气候区2000-2017年间植被覆盖度的分布格局、动态变化及其地形分异规律。研究结果表明：（1）研究期间，随着研究区从经济开发到国家自然保护区功能规划的改变，植被覆盖度先降低后升高，整体上趋向良好，平均有64.19%的区域以中高植被覆盖度为主。（2）植被覆盖度空间格局总体上呈"东高西低，南高北低"的分布特征。中高植被覆盖度集中在大青山呼和浩特段南部和乌兰察布段，而低植被覆盖度主要分布在西段山体。（3）研究期间，研究区32.46%的植被覆盖度得以改善，12.92%的植被退化，表明研究区植被覆盖度总体改善。（4）地形因子对研究区植被覆盖度分布格局影响显著：植被覆盖度随海拔升高呈增加趋势，在2000-2296m高程带最高。植被覆盖度与坡度正相关，坡度越高，植被覆盖度越大。植被覆盖度在不同坡向上差异明显，总体上呈现阴坡 > 平地 > 阳坡的分布规律。     

2000—2019年四川省植被恢复成效与影响因素

国家实施天然林资源保护工程与退耕还林等生态建设工程,为构筑长江上游生态屏障、促进长江流域经济可持续发展做出了突出贡献;评估退耕还林等生态工程实施后植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复优化与生态环境改善的关键一步。基于MODIS MOD13Q1数据,应用Theil Sen斜率与Mann-Kendall趋势检验、“基线”评价方法、时空地理加权回归模型等量化不同时间尺度的植被时空变化、恢复成效和恢复机制。结果表明(1)植被覆盖状况良好,截止2019年底,四川省91%的区域植被出现增长,四川盆地东北部、四川省南部地区以及东南部乌蒙山、川西北高原地区植被覆盖较高;成都市内以及周围市区植被覆盖率较低。(2)植被恢复成效时空差异显著,占全省面积98.68%的区域植被恢复成效明显,高值区面积占比71.47%,集中于除成都平原外的四川省绝大部分区域。(3)气候变化对植被变化的影响以不显著为主,气温、降水对四川省植被恢复影响微弱,海拔和>35°坡度面积比等地理环境因子则以弱抑制作用为主。(4)在相对平稳的气候背景下,人均财政支出、耕地面积与人均GDP所代表的社会经济因素是植被恢复成效改善的重要影...