黄土高原地区提取植被信息方法的研究

研究评价了适于黄土高原地区植被信息提取的最佳植被指数和方法。该地区分布有落叶阔叶林、草原和荒漠,植被类型丰富多样。然而土壤背景对植被信息提取有较大影响。经对比分析,修正后的土壤调节植被指数（ＭＳＡＶＩ）, 不仅能增强植被信号,并能大大减小土壤背景的影响,同时又能宏观地反映该地区植被类型的分布状况。它是黄土高原地区目前提取植被信息较好的植被指数。标准化差值植被指数（ＮＤＶＩ）、土壤调节植被指数（ＳＡＶＩ）和垂直植被指数（ＰＶＩ）分别适用于高密度、中等密度和稀少植被地区植被信息的提取和监测。各种植被指数多时象累加产生的图像能较好地提取植被信息     

用气象卫星对东亚季风区的生态过渡带的遥感监测研究

用极轨气象卫星的归一化植被指数(NDVI)对中国东亚季风区的生态过渡带(样带)进行遥感监测研究。研究结果表明,在过渡带内的各个生态区的NDVI与东亚季风进退的关系极为密切。在正常季风年NDVI有正常分布;在异常季风年,NDVI呈反常分布;把遥感过渡带内季风气候的变化简化为遥感生态区植被指数的变化。分析了在过渡带内主要生态区,即荒漠草原、干草原、草甸草原、农耕区、森林区ND-VI的变化规律,以及旬NDVI与旬降水量之间的关系。在过渡带内每年NDVI随时间变化的曲线形状可以作为每年季风气候变化特征的量度。     

中国生态功能保护区归一化植被指数动态及气候因子驱动

为揭示生态功能保护区归一化植被指数(NDVI)与气候因子相关性, 为今后该区域植被动态监测提供有用的信息, 该研究基于2000-2015年MODIS NDVI数据和逐月格点降水与气温数据, 采用生态功能保护区和像元两种空间尺度, 应用线性倾向分析、偏相关分析、复相关分析等方法研究了46个生态功能保护区NDVI变化及其与气候因子的关系, 在此基础上基于相关系数显著性水平对生态功能保护区NDVI动态进行了气候因子驱动分区。主要结果: (1)生态功能保护区NDVI总体呈增加趋势, 其增率加权平均值为0.045·a^-1。像元分析表明, NDVI显著增加的区域主要分布在中部和东北部。(2)生态功能保护区NDVI与降水的偏相关系数在-0.30-0.72之间, 在32个分区呈正相关关系。NDVI与气温的偏相关性在-0.36-0.92之间, 在39个分区呈正相关关系。像元分析表明, 50.6%的像元NDVI与降水呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及西北地区。64.6%的像元NDVI与气温呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及青藏高原北缘地区。(3)气温-降水强驱动型是主要驱动类型, 占总面积的38.7%; 气温驱动型为次要驱动类型, 占27.3%; 非气候因子驱动型占17.6%。以上结果表明, 生态功能保护区NDVI与气温、降水气候因子改变具有显著相关性, 气候因子驱动的地区共占82.4%。研究气候变暖背景下生态功能保护区NDVI变化及其对气候因子的响应, 对于认识该区植被动态变化规律具有重要作用。     

基于MODIS数据的松嫩平原西部芦苇湿地地上生物量遥感估算

芦苇作为湿地生态系统中重要的群落类型,其地上生物量是衡量湿地生态系统质量的关键指标。应用面向对象的土地覆盖分类技术,基于多季相Landsat8 OLI遥感数据,提取松嫩平原西部芦苇湿地分布信息;依托野外实测芦苇地上生物量数据(AGB)和同期MODIS数据源的NDVI、EVI、RVI、MSAVI和WDVI 5种光谱植被指数,探讨不同光谱植被指数对芦苇AGB的敏感性,进而构建松嫩平原西部芦苇AGB遥感估算最优模型,并进行芦苇AGB遥感反演及空间格局分析。结果表明:2014年松嫩平原西部地区芦苇总面积为1653 km~2,其中扎龙湿地自然保护区内芦苇分布面积最大(1178km~2),占区域芦苇总面积的71.3%;所选取的5种植被指数均与芦苇AGB呈极显著正相关(P0.01),基于EVI构建的指数曲线模型为松嫩平原西部芦苇AGB反演的最优模型(R2=0.55)。研究区芦苇平均AGB为372.1g/m~2,AGB总量为6.14×105t,其中扎龙湿地自然保护区内芦苇AGB总量为4.38×105t;各保护区芦苇平均AGB由大到小依次为:向海保护区(469.7 g/m~2)大布苏保护区(454.1 g/m~2)莫莫格保护区(373.0 g/m~2)扎龙保护区(372.4 g/m~2)查干湖保护区(369.8 g/m~2);松嫩平原西部芦苇AGB总体呈现南高北低的分布格局,将为湿地生态系统管理与保护及芦苇资源的合理利用提供科学依据。     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

黄土高原典型区植被冗亏

选择了黄土高原中部典型区——泾河流域为研究区域。采用Holdridge潜在蒸发方法计算出了泾河流域的气候干燥度指数,构建了遥感植被指数与气候干燥度指数之间的回归模型。通过该模型反衍出了泾河流域潜在植被指数,提出以该指数为基础的植被冗亏格局的评价新方法。通过该评价方法发现,在泾河流域西北部的大部分子流域的植被冗亏指数小于-0.2,植被亏缺较为严重;在自然环境较差的流域北部,植被冗亏指数介于-0.20到-0.10之间,植被亏缺较轻;而流域东南部山区的大部分子流域的植被冗亏指数介于-0.10到0.10之间,植被亏缺最轻。从植被冗亏的时间尺度上分析,植被亏缺主要发生在植被生长旺盛的6~9月份,其中农田植被亏缺最大,冗亏指数在7月份可达到-0.51;稀疏草原植被亏缺较小,其冗亏指数最小值在-0.18左右;森林植被的冗亏指数接近于0。     

中国北方草地生物量动态及其与气候因子的关系

草地生态系统在全球碳循环中扮演重要角色. 中国草地约占中国陆地面积的1/3, 但对其碳库大小、动态及其与气候变化的关系缺乏系统研究. 基于341个样地调查的地上、地下生物量资料和1982~2006年的卫星遥感数据, 利用地上生物量与遥感数据之间及地上生物量与地下生物量之间的关系, 估算了中国北方草地生物量碳库及其空间分布, 分析了过去25年生物量碳密度和碳库的时间动态及其与气候变化的关系. 结果显示: (1) 中国北方草地生物量碳库为557.5 Tg C, 地上、地下生物量密度分别为39.5和244.6 g C/m², 地下部分占总生物量碳库的86%; (2) 1982~2006年间中国草地生物量碳库呈微弱增加趋势, 平均年增量为0.2 Tg C, 但自20世纪80年代末, 草地生物量并未呈现显著的变化趋势; (3) 草地生物量的年际波动主要受1~7月降水的影响, 而与温度关系较弱. 不同草地类型之间生物量-气候关系存在一定差异, 较为干旱的荒漠草原和典型草原的生物量波动与降水关系密切; 高寒草甸的生物量则与1~7月均温显著正相关, 而与降水的关系较弱. 结果表明, 不同草地生态系统对未来气候变化的响应可能存在差异.     

亚洲旱区草地NDVI对气候变化的响应及滞后效应

随着全球变暖和人类活动加剧,全球干旱区进一步扩张。干旱区植被生态系统的脆弱性和敏感性增强。因此,探究干旱区植被长势对气候变化的响应机制及滞后效应成为了当前研究的热点。该研究基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)提供的归一化植被指数(NDVI)资料、英国东英格利亚大学气候研究所提供的逐月网格化CRUTS4.05气候资料和干旱指数资料、ERA5(ECMWF全球气候的第五代大气再分析资料)提供的太阳辐射资料和欧洲航天局全球基本气候变化监测项目提供的土壤水分资料,借助于窗口交叉相关法和线性回归法,探究了2001–2020年亚洲旱区草地NDVI对气候变化的响应及滞后效应。研究发现:1)草地NDVI对当月平均气温和降水总量的响应最为强烈,对太阳辐射和土壤水分则存在显著的滞后响应。具体表现为草地NDVI对太阳辐射和土壤水分的响应存在1个月的滞后;2)草地NDVI与各气候要素响应的滞后时间在空间分布上较不均匀,在亚洲旱区的东部和西部存在明显差异;3)草地NDVI与自矫正帕默尔干旱指数间不存在显著的滞后效应;4)海拔在一定程度上影响了亚洲旱区草地NDVI与各要素的响应关系。     

近20年辽宁省植被动态特征及其对气候变化的响应

区域归一化植被指数(NDVI)变化特征对环境容量和生态发展方向有重要指示作用。基于SPOT/VEGETATION NDVI数据和ESA CCI-LC植被分类数据，利用Theil-Sen+Mann-Kendall、变异系数、Hurst指数和相关性分析方法，对辽宁省2000—2019年不同植被类型归一化植被指数时空变化特征和气候因子之间的响应关系进行分析。结果表明：(1)NDVI均值呈现从乔木到草原逐渐降低的趋势，不同植被类型在生长季具有不同的生长习性；(2)各植被类型都呈增加趋势，结合Hurst指数和Sen趋势，辽宁省36.26%的植被将趋于改善，约有61.51%的植被将趋于退化；(3)变异系数结果表明：所有植被类型中以乔木植被最为稳定，草原型植被最不稳定。(4)辽宁省各植被类型NDVI与降水显著正相关，与气温相关性相对较低。结果可为辽宁省生态评价和碳循环研究提供植被覆盖动态参考。     

基于遥感影像的城市土地利用生态环境效应研究——以城市热环境和植被指数为例

城市化过程中,农村的土壤、水面以及植被等土地覆被类型逐渐减少,取而代之的是由沥青、水泥以及金属等组成的不透水表面,这个过程导致地表水分蒸腾减少、径流加速、显热的存储和传输增加以及水质降低等一系列生态环境效应,其中最明显的两个特征就是土地覆被的植被减少、城市热岛的出现.而城市土地利用类型及其空间结构的生态环境效应同时又是城市生态学中的关键问题,其研究对优化城市功能分区和城市规划管理以及城市可持续发展等都具有重要意义.以上海市为例,采用Landsat7的ETM＋为基本数据源,首先定量反演了每个像元内的陆地表面温度（LST）和植被指数（NDVI）,然后利用GIS中的空间分析功能,将由于城市土地覆被所形成的生态环境效应综合到土地利用的图斑中来,按照这个思路对城市土地利用的生态环境效应进行研究.分析LST、NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系,并引入多样性指数（SHDI）,讨论了不同土地利用的空间组合下,LST和NDVI的空间差异及相互关系.研究结果显示：LST和NDVI具有明显的相关性,LST大的区域对应NDVI一般都较小,反之亦然;中心城市LST表现出热岛效应,而NDVI则为低谷效应.通过Tamhance T2 post-hoc多重比较发现,LST以及NDVI在两两土地利用类型之间的差异不同.从土地利用斑块和类型两种尺度水平上建立了LST和NDVI的定量关系,二者具有明显负相关的线性关系,但在不同土地利用类型上二者关系并不同.其中工业仓储、交通用地与公园绿地、农业用地差异最为显著.它们和SHDI之间的关系揭示,LST与土地利用多样性具有正相关关系,而NDVI则与SHDI呈负相关关系,SHDI越大的地区,LST越大,而NDVI越小.由此,可以将LST、NDVI和SHDI作为三个基本指标,来定量评价城市土地利用类型、结构对生态环境的影响,以此作为城市功能分区中生态环境影响评价的参考.也为高性价比的中等分辨率遥感数据与GIS空间分析方法结合在城市规划中的应用提供了一种新的思路.