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1.
基于遥感和GIS的川西绿被时空变化研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
探索出了利用多时相MODIS数据分析绿被时空变化的技术方法,揭示出了川西2002—2008年间绿被的变化特征。建立了绿被提取模型。用其从2002—2008年的多期MODIS影像中提取出川西多期绿被数据。其次,利用GIS技术对2002—2008年间绿被变化,及其与温度、降雨的关系等进行了分析。研究表明:2002年绿被天数在195 d以上的区域有43.3%。终年无绿被的区域有4.3%。西北部植被生长日数短,而东南部生长日数长。2002—2008年间,春季绿被面积变幅最大,秋季最小。最大绿被面积出现在2006年的夏季,最小绿被面积出现在2005年的冬季。平均夏冬绿被面积差占区域面积46.7%。在季节上,绿被面积与温度和降雨量均在0.01的水平上呈显著正相关关系,其相关系数分别为0.82和0.84。该研究成果对植被生长潜力挖掘、农牧生产和生态建设决策等均有重要意义。  相似文献   
2.
植被覆盖度是衡量地表植被状况和指示生态环境变化的一个重要指标。基于像元二分模型,利用Landsat5/8遥感影像和DEM数据,对岷江汶川-都江堰段植被覆盖动态变化进行了监测,并结合高程、坡度和坡向数据,分析了汶川地震前后植被受损与恢复的空间动态格局变化。研究表明:植被覆盖总体良好,大部分区域的植被覆盖度均在中、高度以上,空间格局上呈现由汶川县东部、都江堰市西北部的龙门山区向两侧减少的总体趋势;地震造成植被受损面积达63808.7 hm~2,且集中分布于海拔567—4331 m、坡度26—51°的范围以及东坡、北坡、南坡和西坡;震后5a,植被恢复面积17786.47 hm~2,主要分布在海拔576—2180 m与3256—3793 m、坡度小于9°和26—51°以及东坡、东南坡和和南坡;高程和坡度对植被损毁与恢复的影响明显高于坡向。  相似文献   
3.
基于遥感和GIS的20世纪90年代后半期四川林地动态变化   总被引:5,自引:0,他引:5  
杨存建  张洋  程曦冉  陈军  邓小菲 《生态学报》2006,26(12):4113-4119
利用遥感和GIS技术对四川省20世纪90年代后半期林地的动态变化特征进行了研究。利用遥感和GIS技术获取20世纪90年代中期和2000年的土地利用数字数据以及土壤侵蚀数字数据。利用GIS技术获取坡度分级数据、环境质量等级数据、地貌分区数据和地市州行政单元数据。将所有数据转化和重采样为100m分辨率的栅格数据。再次,将所有数据投影到同一投影同一坐标系上。利用GIS的提取、叠加和统计分析功能对林地动态变化特征及其背景特征和空间分布特征进行了分析。分析表明,林地净增面积主要来源于草地和其它用地,而林地净减少部分的主要去向是耕地和建设居民用地,总体上,林地净减少7972hm^2;净增林地的区域主要是广元市、绵阳市和达州市或盆周山地和丘陵地区。净增林地的区域主要位于生态环境质量较好,坡度等级较低,土壤侵蚀为强度和中度的区域。净减少林地的区域主要位于生态环境质量中等、水土流失较轻、坡度较大的区域。就林地的生态功能而言,局部区域改进,总体下降;退耕还林的效果在20世纪90年代后半期还未能显现。建议加大对川西北高原和川西南山区的森林保护力度,特别是加大对甘孜藏族自治州、乐山市、雅安市和阿坝藏族羌族自治州等处的森林保护力度,加大对脆弱生态和陡坡环境的森林保护力度。  相似文献   
4.
北部湾经济区喀斯特地貌广布,生态环境脆弱,构建生态安全格局有利于保护生态环境,促进人与自然和谐发展。基于生态安全格局理论,借助ArcGIS 10.1、InVEST 2.2、Fragstats 4.2等软件操作平台创建指标识别生态源地,通过对比自然保护区边界数据验证生态源地识别精度;采用土地利用类型、植被覆盖度、到居民点距离、到主干道距离等因子构建最小累积阻力面,在此基础上划分北部湾生态用地的安全格局。结果表明:北部湾经济区的生态安全源地共计3415.04 km~2,自然保护区验证源地拟合度达82.35%,识别出生态保护核心区面34390.76 km~2、缓冲区11719.13 km~2、过渡区15731.95 km~2、限制区9882.32 km~2,针对不同生态功能区提出相应的用地建议。研究可对北部湾经济区不同生态安全级别区域的城镇化建设和生态环境保护提供可靠的依据。  相似文献   
5.
不同林分郁闭度与遥感数据的相关性   总被引:1,自引:0,他引:1  
林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪LANDSAT Thematic Mapper(TM,包括其波段1至7,分别表示为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM6和TM7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的LANDSAT TM数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用Lambert Cosine Correction(LCC)模型和Sun Canopy Sensor(SCS)模型对TM数据进行地形校正,生成TM-LCC和TM-SCS数据;将TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与TM部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与TM数据的相关性在0.05的水平上均不显著;TM的LCC校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,TM的LCC校正还提高了软阔类林分郁闭度与TM7的相关性,TM的SCS校正提高了冷杉林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。TM的LCC和SCS校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与TM数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。  相似文献   
6.
土地利用变化的碳排放与碳足迹研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990—2010年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹存在一定的相互关系,趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此,四川省减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时,主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。  相似文献   
7.
罗鸿  杨存建 《生态科学》2023,42(1):234-241
为探究2000—2018年来长江上游植被覆盖度动态变化及驱动力,基于2000、2010及2018年3期Landsat TM影像,以长江首城宜宾为例,对其19年间植被覆盖度动态变化进行监测。应用ENVI和GIS技术对数据进行预处理,运用像元二分模型计算植被覆盖度,结合主成分分析和相关性分析方法探讨其变化的驱动力,实现对长江上游植被覆盖度的局部动态分析。这对于长江上游沿岸的生态保护意义重大。结果表明:1)中植被覆盖区在2000年和2010年面积占比最大,而2018年高植被覆盖度占比变为最大,宜宾市域整体植被覆盖度向好的方向发展。2)近19年植被改善和退化面积分别占33.51%、29.48%。退化区域遍布整个研究区,改善区主要分布在东部边缘。3)植被覆盖度随海拔升高而上升;随坡度的增加而呈不同变化;坡向对植被覆盖度的影响主要表现在温度上,阴坡小于阳坡,但宜宾正西北方向植被覆盖度最高,这是由于西北方向有大面积原始森林。4)研究区植被变化受经济、社会和人口的共同影响。森林面积、建设用地面积、GDP、总人口、耕地面积等因子是影响研究区植被覆盖变化的主要驱动力因子。  相似文献   
8.
针对山地丘陵区国土空间格局快速演变及生态环境安全问题, 以林州市为例, 利用林州市1990年、2000年、2010年、2015年土地利用数据, 采用土地转移矩阵、景观格局指数、INVEST模型分析林州市国土空间转化类型及时空格局特征、景观格局下的生态退化程度。结果表明: (1) 1990-2015年间, 生活空间逐年增加, 生产空间减少, 生态空间小幅度波动变化。生产空间用地减少了3.23%, 其中转为生活空间用地的面积占其减少面积的89.67%, 转为生态空间用地的面积占其减少面积的10.53%。(2) 1990-2015年间, 虽然林州市生态空间用地增加, 但是生活空间用地的进一步扩张, 使得斑块破碎化程度加大, 景观连通性减弱。各土地利用类型中, 城镇生活空间集聚程度较高, 生产、生态空间用地破碎化程度逐渐加大。(3) 1990-2015年间, 林州市由于国土空间格局的改变引起景观格局趋于破碎化, 从而导致生境退化程度不断增加, 其中中心城区的生境退化程度最高, 是林州市未来规划发展的敏感区域。  相似文献   
9.
为探究南京市绿色植被覆盖时空动态变化规律, 基于Landsat影像, 借助ENVI、PCI、ArcGIS等软件操作平台构建绿色植被信息提取模型, 利用模型提取了南京市2000年、2009年、2017年3期植被覆盖信息, 并在此基础上进行了时空动态变化及其驱动因素分析。结果表明: (1)时间上, 南京市2000年、2009年、2017年植被覆盖面积分别为4607 km2、4909 km2、4513 km2, 总体呈现出2000—2009年上升, 2009—2017年下降的趋势; (2)空间上, 2000—2009年: 南京市最北部、东部和南部植被呈现不同程度增加的趋势, 最南部明显减少; 2009—2017年: 八卦洲以北区域植被增加, 居民点及城市中心附近植被减少。这种植被的空间变化是由于城市化进程加快、农业类型变化、政策调控等综合因素的作用。研究结果对南京市植被的规划、建设和管理, 以及对南京市的生态环境建设具有参考价值。  相似文献   
10.
 在森林植被生物量遥感动态监测方面最基础性的研究是探讨生物量与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据之间的相关性。为此,以我国云南省西双版纳的热带森林植被为例,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的生物量与其对应的LANDSAT TM数据及其派生数据、气象数据和地形数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据,通过各树种组的各器官生物量估算模型计算出各样地森林植被的生物量,并根据样地的坐标来建立样地GIS数据库。然后,利用地形图对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将栅格样地数据、遥感数据(如LANDSAT TM数据)及其派生数据(如各种植被指数数据、主成分数据、缨帽变换的亮度、绿度和湿度数据)、栅格地形数据(如DEM和坡向)和栅格气象数据(包括年平均温度、大于0 ℃的积温、年平均降雨量和湿润度)统一到同一坐标系和投影下,并将所有的数据内插为30 m分辨率的格网数据,利用样地数据与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据进行栅格空间叠加分析,从而得到各样地的样地数据、遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据。再次,根据各样地优势树种所属的龄组将所有的数据层化为幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林等几个不同龄组的样本数据。最后,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的样地生物量与其对应的遥感数据和派生数据、气象数据和地形数据进行相关性分析。研究表明,在所有的因子中,幼龄林的生物量与LANDSAT 的TM1和TM6波段的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数均为-0.33;中龄林的生物量与降雨量在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为0.33;近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3、LANDSAT的TM4和缨帽变换的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数分别为0.50、-0.45和-0.45;成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分(PC2)在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为-0.46。在0.05的水平上,近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3的相关系数最高,达到0.50,其次是成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分的相关系数,为-0.46。  相似文献   
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