黄土高原近10年植被覆盖的动态变化及驱动力

基于Timesat的非对称高斯函数(AG)拟合法重建MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算了黄土高原近10年的植被覆盖度(VC),并分析了年植被覆盖度的变化趋势和其与降水温度的相关性。研究结果表明:黄土高原植被覆盖度总体上呈现东南高西北低、由东南向西北递减的特征。其中森林生态系统平均覆盖度最高,灌木、草地生态系统次之,荒漠生态系统最低,空间差异明显。2010年森林生态系统植被覆盖度达到81.6%,主要包括太行山、吕梁山和秦岭地区。暖温带森林区植被组成以落叶阔叶林为主,覆盖度常年较高,为80%以上。西北部温带草原区,植被覆盖度达到38.8%。温带草地主要依水分梯度,由东南到西北分布有以旱生性多年生草本植物为主的典型草原,植被覆盖度呈现相应的递减趋势。黄土高原总面积78.6%的地区年植被覆盖度呈增加趋势;而占总面积19.4%的地区年植被覆盖度呈下降趋势。在空间分布上,植被覆盖度显著增加的区域主要分布在榆林至延安周边地区和秦岭一带;植被覆盖度显著减少区域沿兰州至银川呈条带状分布。     

宁夏灵武白芨滩自然保护区植被覆盖变化地形效应

基于MODIS—NDVI时序数据,运用ArcGIS软件,采取植被指数法和趋势分析法,估算了宁夏灵武白芨滩国家级自然保护区2000—2019年植被覆盖度,分析研究了植被覆盖变化趋势及其与地形因子的关系。结果表明:该保护区植被覆盖度由波动变化不明显逐渐变为波动上升趋势。植被覆盖类型以低覆盖度和中覆盖度类型为主。随着高程的增加,植被明显改善类型占比逐渐降低,植被无明显变化类型占比逐渐升高;坡度越平坦的地区植被改善越明显,且北坡和西坡的植被改善情况好于东坡和南坡。总体来看,该保护区2000—2019年的保护成效显著,但仍需要对植被覆盖度低的区域实施生态保护建设,并重点关注地势高、坡度大的区域。     

1994-2016年和田绿洲植被覆盖时空变化分析

监测植被变化对评价区域生态环境质量及生态过程具有重要意义。基于Landsat数据影像,运用归一化植被指数、像元二分模型、重心迁移模型等方法分析和田绿洲植被覆盖时空变化。结果表明：（1）和田绿洲植被分布总体以玉龙喀什河和喀拉喀什河为轴线,从高到低向外展布,高覆被以大面积片状集中于绿洲中部,低、中覆被相对零散围绕高覆被分布;（2）过去23年,和田绿洲植被覆盖面积和植被覆盖度均呈升高趋势。2016年相比1994年,绿洲植被覆盖面积增加553 km²,增长了19.6%;（3）和田绿洲覆被变化存在阶段性和区域性差异。时段上,2000-2005年覆被面积增加最明显;区域上,西部覆被增加最显著;（4）气候变化对和田绿洲覆被变化存在一定影响,但人类活动影响最直接。其中耕地开垦、作物种植是和田绿洲覆被增加的最主要因素,而城市基建是引起绿洲覆被减少的最主要因素。同时,因农耕区水耗增加挤占天然覆被生态用水,引起天然覆被退化,威胁绿洲未来发展;（5）过去23年,绿洲覆被重心整体西移。     

基于TM NDVI的武功山山地草甸植被覆盖度时空变化研究

以江西省武功山山地草甸为研究区,基于4期TM(Thematic Mapper,专题测图仪)卫星遥感影像,提取NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数),采用像元二分模型,运用ENVI 5.1和Arc GIS 10.0软件计算得到武功山山地草甸的植被覆盖度分布格局及动态变化。研究结果表明:(1)研究期间山地草甸面积减少了9.72%,呈递减趋势。20年来随着武功山风景区成立—旅游业发展—山地草甸生态修复,山地草甸植被覆盖度增加和减少交替,总体呈上升趋势;(2)山地草甸植被覆盖度呈现东南高西北低的空间分布特征。低覆盖度草甸区集中在武功山山脉的西北侧坡面的崖壁和部分山脊线上,而高覆盖度草甸区多分布在武功山山脉的东南坡面;(3)研究区山地草甸退化与改善并存,山地草甸最北端和白鹤峰-九龙山区域的东南坡、南坡低海拔处植被总体呈退化特征;发云界南部的东坡植被总体呈现改善特征。研究期间山地草甸退化面积比改善面积多出1.78%。(4)山地草甸植被覆盖度的分布格局和地形因子存在较高的相关性(P0.05):植被覆盖度随着坡向的变化而呈规律性的变化,总体上山地草甸植被覆盖度的分布为阳坡平坡阴坡;植被覆盖度先是随着坡度的上升而升高,在坡度15°—25°时达到峰值,然后随坡度的上升而下降,在45°—90°最低;植被覆盖度随海拔升高呈波浪式下降,1000—1200m最高,在主峰山顶海拔1800—1918.3m最低。遥感解译检验结果证明采用此方法对大面积山地草甸覆盖度分布及变化进行反演可行而准确;在后续研究中将采用不同季相的多期影像数据提取NDVI对研究区植被覆盖度进行长期监测,以便更准确可靠地分析山地草甸演化过程和趋势。     

生态恢复背景下陕北地区植被覆盖的时空变化

基于2000-2008年的MODIS影像,通过归一化植被指数(NDVI)像元二分模型对退耕还林(草)、水土流失综合治理等生态恢复措施驱动下陕北黄土高原生态脆弱区的植被覆盖度进行了动态评估.结果表明:2000-2008年,陕北地区植被覆盖度年内呈波动趋势,3月的植被覆盖度最差,8月最好;植被覆盖度空间分布的总体趋势是从西北向东南逐渐增加;年最大植被覆盖度在研究期间表现为明显增加;植被覆盖度组成中,低等植被覆盖度面积减少,中等植被覆盖度面积增加;植被覆盖度增加地区的面积占全区一半以上,以研究区东北部尤为明显.研究区植被覆盖度的显著增加是气候和人为因素综合作用的结果,一定程度上反映了生态恢复重建措施的有效性.像元二分模型可以准确模拟区域尺度上植被覆盖度的时空变化趋势,在区域植被恢复效果定量监测与评估方面具有适用性.     

2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算岷江上游植被覆盖度,运用一元线性回归分析和稳定性分析方法,研究2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化格局及稳定性,并分段讨论2008年"5.12汶川地震"对岷江上游植被的破坏程度以及震后植被恢复情况,利用地理探测器模型对岷江上游植被覆盖度影响因子及影响力进行探测,分析岷江上游植被覆盖度变化驱动力。结果表明：（1）2006-2016年岷江上游植被覆盖整体状况良好,植被覆盖总体情况较为稳定,多年平均植被覆盖度为0.79,植被覆盖度大于0.8的区域占整个岷江上游地区面积的69%。（2）2008年"5.12汶川地震"给整个岷江上游植被造成了严重的破坏,植被覆盖度退化区域面积为14013.41 km²,占整个岷江上游面积的57%,2008-2016年岷江上游植被恢复状况良好,植被覆盖度改善区域面积为17390.69 km²,占整个岷江上游面积的71%,岷江上游植被覆盖度已经超过震前水平。（3）岷江上游植被覆盖度主要受海拔、气温、土壤类型、降水4个因子的影响,其解释力均在40%以上;地貌类型、植被类型的解释力在20%-40%之间;坡度、坡向的解释力均小于1%。     

陕西省退耕还林植被覆盖度与湿润指数的变化关系

使用MODIS-NDVI数据和气象站点资料,通过GIS遥感技术和数理统计等方法,分析了陕西省退耕还林后(2000—2012年)植被覆盖度与湿润指数的时空变化规律及两者变化的关系。结果表明,陕西省植被覆盖度和湿润指数都呈现由南向北递减的分布规律并且有明显的季节变化特征。2000—2012年,陕西省植被覆盖度在波动中呈现大幅增加的趋势,陕北地区增加最为显著,生态环境得到明显改善,然而部分城市周边地区植被有退化的迹象。2000—2012年湿润指数年际变化波动较大,有上升的趋势,陕南地区增加显著。空间分布上随着植被覆盖度的增加湿润指数呈指数变化趋势,相关性与植被覆盖度面积取值范围有关,范围取值越大相关系数越高。植被覆盖度的年际变化受到气候和人为因素影响,陕南地区植被覆盖度与湿润指数的相关性较显著,而受到人为影响比较明显的陕北、关中地区相关性不显著。     

东北老工业区植被覆盖度时空特征及城市化关联分析

植被覆盖度研究一直是揭示自然生态系统演化以及人类活动与环境演化关系的重要路径。基于MODIS 数据,结合像元二分模型和一元线性回归方法, 定量估算东北老工业区2000-2015 年的植被覆盖度及其时空变化特征, 并特别分析辽宁省植被覆盖度变化与城市化水平的关系。结果表明, 1)东北老工业区的植被覆盖度呈现“中部高-东西低-西部最低”的空间分布态势; 2)黑龙江省和吉林省高植被覆盖区明显增加, 但辽宁省高植被覆盖区面积比重由2000 年全省总面积的49.99%下降到2015 年的25.99%, 这一变化情况在辽宁省城市化水平的空间差异中得到进一步的验证; 3)除部分辽西城市植被退化趋势严重并且逐渐向东蔓延, 东北老工业区植被覆盖表现出增加的趋势, 特别是黑吉两省与内蒙古交界的大部分地区植被覆盖度明显提高。研究结果阐明了东北老工业区植被演化格局与过程, 对推动绿色可持续转型及生态文明建设具有重要意义。     

基于多时相Landsat5/8影像的岷江汶川-都江堰段植被覆盖动态监测

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。     

基于MODIS-EVI的重庆植被覆盖时空分异特征研究

利用MODIS-EVI数据,采用像元二分模型结合距平百分率、变异系数和分布指数对2000—2015年重庆植被覆盖度变化时空分异特征进行了分析,结果表明:(1)重庆植被年际、夏、秋季和2008—2015年春季以中覆盖度为主,冬季以及2000—2007年春季以低覆盖度为主。(2)植被覆盖年际变化不明显;劣覆盖度在2000、2002、2003年春季,2001、2006年秋季以及2011年冬季异常偏多;低覆盖度在2000、2001年秋季异常偏多;高覆盖度在2000、2008年秋季和2014年春季异常偏少。(3)植被的波动变化除了冬季以中度为主外,年际、春、夏、秋季均以轻度为主;稳定比例最高为夏季,轻度比例最高为秋季,中度和重度比例最高为冬季。(4)稳定和轻度波动类型主要分布在山地森林和草地区,中度和重度波动类型主要是城镇、水域及其周边区域。在400m以下,植被变化为重度波动;在400—800m,植被年际和夏季趋于稳定分布,而春、秋、冬季为轻度波动;在800—1300m,植被年际和夏季为中度波动,春、秋、冬季为稳定分布;在1300m以上,植被年际和夏季呈现轻度波动,春季为中度波动,秋、冬季为稳定分布。     

基于MODIS数据的三北防护林工程区植被覆盖度提取与分析

以像元二分模型为基础,构建了基于归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS-NDVI时间序列数据,估算了三北防护林工程区2001年8月和2007年8月的植被覆盖度,分析了三北防护林工程区植被覆盖度的时空变化特征.结果表明:2001-2007年三北防护林工程区植被覆盖度变化较为明显,平均覆盖度增加了2.07%,其中吉林、山西、陕西和宁夏四省变化幅度最为显著,增加幅度分别达到27.37%、14.12%、9.29%和9.22%.研究区植被覆盖度增加的主要自然原因是降雨量的增加,主要人为原因是人们环境意识的提高以及国家实施的封山育林、退耕还林还草等一系列生态保护政策,特别是三北防护林体系建设工程.     

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。     

陕西省植被覆盖度变化特征及其成因

基于像元分解模型,利用2000—2009年MODIS NDVI数据(250m分辨率)定量分析了陕西省植被覆盖度的时空变化特征及其成因.结果表明:2000—2009年,陕西省植被覆盖度在波动中呈极显著增加趋势(P0.001),变化率为35.0%,植被覆盖度由2000年的56.9%增至2009年的68.9%,其中,陕北地区植被覆盖度的增幅尤为显著,榆林市、延安市植被覆盖度分别增加了21.6%和22.0%.研究期间,陕西植被覆盖整体改善、局地退化,改善极显著(P0.01)、显著(P0.05)的面积比例分别为37.8和11.9%,变化趋势不明显的面积占46.1%,退化的面积仅占4.2%;植被覆盖度变化率200%、100%～200%、10%～100%、-10%～10%和-10%的面积分别占研究区总国土面积的12.2%、13.3%、38.8%、29.3%和6.4%.2000—2009年,陕西省植被覆盖结构转好,高覆盖植被所占的面积呈极显著上升趋势(P0.001),增幅为10.0%;中覆盖植被所占的面积呈显著上升趋势(P0.05),增幅为8.4%;低覆盖植被所占的面积呈极显著下降趋势(P0.001),降幅为18.4%.陕西省植被覆盖度的增加是人类活动和自然因素共同作用的结果,封山育林、退耕还林等一系列生态建设工程的实施是陕北地区植被覆盖度增加的主要原因.     

基于遥感估算方法的干旱区植被覆盖度适应性评价

与浓密植被覆盖区相比,半干旱、干旱地区因植被覆盖较少、空间分布零散的特点,致使利用遥感手段提取植被覆盖度(vegetation fractional coverage,VFC)的精度较低。针对上述问题,本文首先分别讨论了回归模型法、像元二分法和混合像元分解法3种典型的VFC提取方法在干旱区VFC反演应用中的适应性及限制性因素;然后通过分析干旱区纯土壤端元植被指数值(NDVIs)对植被覆盖度的敏感性,将基于地面光谱测量的NDVIs应用于传统方法进行改进,以新疆大黄山典型干旱区为例,使用Landsat-8 OLI数据,进行植被覆盖度反演实验,最后使用实测VFC数据对反演结果进行精度验证。验证结果表明:基于混合像元分解理论的全约束最小二乘法在干旱区植被覆盖度的反演精度最高,反演值与实测值间的相关性(R~2)达到0.989,其次为改进的像元二分法(R~2=0.848)和回归模型法(R~2=0.827)。     

长江上游近19年植被覆盖度动态变化及驱动力分析

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。     

黄土高原典型县域植被覆盖度时空变化及地形分异特征

探讨黄土高原植被时空格局变化及地形分异效应,对于掌握退耕还林还草工程可持续性发展模式以及区域生态演变规律具有重要意义.本研究以位于典型黄土高原区的山西省吉县为研究区域,基于1997-2018年植被生长期的Landsat影像,结合数字高程模型(DEM)数据,分析退耕还林工程实施前后研究区域内植被覆盖度(FVC)时空格局变...     

西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析

基于Landsat TM/OLI遥感影像数据反演了西安市1995—2016年的植被覆盖度, 分析了西安市不同时期的植被覆盖度变化特征, 并运用景观格局对植被覆盖度的空间格局变化进行了定量化分析。总体统计结果显示: 西安市1995年、2002年、2009年、2016年平均植被覆盖度分别为45.40%、50.03%、55.97%、59.42%, 呈现逐年增加趋势, 其中1995—2016年极低覆盖度面积减少了1427.9337 km2, 极高植被覆盖度面积增加了1252.9080 km2, 表明西安市自然生态环境明显转好。分区统计结果显示: 南部山区秦岭和渭河洪冲积平原的植被生长保持稳定; 沿山丘陵、黄土台塬区植被增长趋势显著; 植被退化主要发生在新的建城市区域和主要发展开发区。景观格局分析显示: 西安市在此20年间, 植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈上升趋势, 破碎化程度加大, 这不仅表明西安市资源不断被开发利用, 同时也表明生物多样性的环境向不利趋势方向发展。这提醒我们尽管西安市总体植被覆盖度变好, 但仍需要在资源开发利用过程中密切关注保持生物多样性的环境。     

2001—2015年天山北坡植被覆盖动态变化研究

利用天山北坡2001—2015年植被生长比较旺盛月份(6—9月)的MODIS NDVI产品数据,结合像元二分法进行植被覆盖度提取,并对其空间分布特征、随时间及地形的动态变化和面积加权重心进行分析。研究表明:(1)天山北坡6—9月多年平均植被覆盖度介于0.4—0.5,以低、中低植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西北-东南向相间分布;(2)2001—2015年间,植被覆盖度有逐渐上升的趋势;植被覆盖改善区域(54.42%)大于退化区域(45.58%),西部较东部改善更为明显;植被覆盖度变异类型以弱变异和中等变异为主,植被覆盖度变化类型以稳定型为主;(3)天山北坡区域植被覆盖度变化受海拔高度影响明显:随着海拔高度的上升,较低植被覆盖度比例呈现先上升后下降再次上升趋势,较高植被覆盖度则与之相反;海拔3880 m以上低植被覆盖度占绝对优势,较高的植被覆盖度占比逐渐下降直至几乎绝迹;(4)各等级植被覆盖度面积加权重心集中在沙湾县、石河子市、玛纳斯县及呼图壁县;并呈现由集中到相对分散的趋势。     

稻-鸭农作系统对稻田生物种群的影响

通过田间试验,研究了稻-鸭农作系统对稻田有关生物种群的影响.结果表明：稻鸭共育对稻田相关昆虫、杂草、病原菌等有害生物的发生和危害及天敌数量具有较大影响.与不养鸭相比,稻鸭共育后12 d和42 d, 水稻基部害虫飞虱及叶蝉的数量平均减少64.8%和78.5%;稻鸭共育后15 d和45 d,稻田杂草平均减少67.7%和98.1%;水稻分蘖高峰期和齐穗期的纹枯病病情指数分别降低了40.4%和62.0%.稻鸭共育还增加了稻田害虫天敌蜘蛛的数量,抑制了水稻害虫的危害.     

基于修正的亚像元模型的植被覆盖度估算

植被覆盖度是陆地生态过程模型、气象和气候模型的一项重要参数.通过消除植被类型分类精度以及遥感影像噪声带来的误差,结合实际测量值确定了归一化植被指数(NDVI)的最大值和最小值,修正了亚像元模型,并通过计算北京市植被覆盖度对模型进行了验证. 结果表明: 修正后模型的模拟值与实测值非常接近,尤其是对植被类型一致但密度有不同变化的草本植被, 但对乔木植被覆盖度的估算误差相对较大,这可能与遥感影像分辨率、植被破碎度及采用的混合像元模型有关.