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高时空分辨率植被覆盖获取方法及其在土壤侵蚀监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤侵蚀是全球性生态问题,准确监测区域土壤侵蚀状况是评估区域生态质量和生态保护成效的基础。准确获取高时空分辨率植被覆盖信息并与降水动态匹配是土壤侵蚀准确监测的关键。然而,受卫星传感器限制,大区域高时间分辨率与高空间分辨率遥感数据无法同时获取,高空间分辨率植被动态遥感监测面临巨大挑战。为解决这一问题,本研究提出了一套多源遥感数据融合的高时空分辨率绿色植被覆盖度(半月尺度,空间分辨率2 m)获取方法,并与半月尺度的降水因子匹配应用于CSLE开展了天津市蓟州区的土壤侵蚀监测。研究结果表明:1)降雨和植被覆盖度因子在一年之内变异较大,半月降雨量的平均值为43.32 mm,变异系数可达150%,绿色植被半月植被覆盖度的平均值为54.74%,变异系数为18%。考虑土地覆盖类型的高时空分辨率绿色植被覆盖度融合方法,可以获取合理的高空间分辨率绿色植被覆盖度动态,为高空间分辨率土壤侵蚀监测提供了一个有效手段;2)土壤侵蚀发生范围与强度与降水及植被因子在年内的动态匹配高度相关,土壤侵蚀发生范围最大为10月上半月,发生面积为137.55 km~2,土壤侵蚀发生强度最为严重为7月下半月,25 t/hm~2以上土壤侵蚀发生面积为12.70 km~2;3)高时空分辨率植被与降水因子耦合下的土壤侵蚀监测结果与地面一致性较好(判定系数可达0.88),明显好于仅用一期高空间分辨率植被因子的土壤侵蚀监测结果(判定系数仅为0.097),采用高时空分辨率植被与降水因子耦合的土壤侵蚀监测方法可以大幅度提高土壤侵蚀监测的准确性,本研究为其他区域准确开展土壤侵蚀监测提供了一套有效的方法。 相似文献
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河北省塞罕坝保护区天然植物群落数量分类 总被引:2,自引:1,他引:1
运用双向指示种(TWINSPAN)和除趋势典范对应分析(DCCA)等方法定量分析了河北省塞罕坝保护区天然植物群落分布与环境因子的关系.结果表明: 塞罕坝保护区天然植物群落可划分为8种类型,即地榆+异穗苔草+金莲花群落、地榆+老芒麦+毛蕊老鹳草群落、披针叶苔草+铁丝草群落、柔毛绣线菊-铁杆蒿群落、山杏+柔毛绣线菊-铁杆蒿+披针叶苔草群落、蒙古栎+硕桦-胡枝子+柔毛绣线菊-披针叶苔草群落、白桦+山杨-毛榛+山刺玫-糙苏+披针叶苔草+唐松草群落、云杉+白桦-山刺玫+河北柳-披针叶苔草+节节草群落;DCCA分析表明,坡位和土壤养分是影响塞罕坝保护区天然植物群落空间分布的主要因子.地形、空间和土壤因子解释了物种格局变异的34.02%,其中,土壤因子占15.67%,地形因子占10.05%,空间因子占6.00%.在各类因子间的交互作用(2.30%)中,土壤和地形因子的交互作用最大(0.93%),土壤、地形和空间因子三者的交互作用最小(0.16%).65.98%未能解释的部分,可能归因于未被选取的因子如种间的协同和竞争作用或者人为干扰. 相似文献
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