基于水体型生态指数的无锡市城区生态质量时空变化分析

水体是构成生态质量的重要指标,传统的城市生态质量评价方法通常掩膜了水体区域,忽略了水对生态质量的影响。基于Google Earth Engine(GEE)平台提供的2013、2015、2017、2019、2021年的Landsat8-OLI影像数据,利用信息熵权重法耦合水体丰度(SPWI)、比率植被指数(RVI)、归一化潜热指数(NDLI)、干度(NDSI)、热度(LST)构建水体型生态指数(WBEI),对江苏省无锡市城区2013—2021年生态质量进行时空变化分析,并利用Moran指数计算无锡市城区生态质量的空间自相关性。结果表明：(1)WBEI融合了水体对生态指数的影响,弥补了传统方法无法反映水体区域生态质量的不足,能更好地反映包含水体区域在内的城市生态质量;(2)2013—2021年,无锡市城区平均WBEI分别为0.4808、0.4416、0.5068、0.4471、0.4682,城区生态质量呈波动变化,总体呈小幅下降的趋势;(3)无锡市城区生态质量极好等级的面积减少67.5251km²,良好与一般等级增加76.8633km²,生态质量...     

基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计

植被覆盖度是评估生态环境质量与植被生长的重要指标,也是全球众多陆面过程模型和生态系统模型中表达植被动态的重要参数。卫星遥感和地面测量是估算植被覆盖度的常见方法。然而,如何精确估计榆树疏林草原上木本、草本不同类型植被的覆盖度仍然具有挑战性。无人机飞行系统有效的补充了区域尺度低空间分辨率的卫星遥感影像与样地尺度实地调查之间的缺口,为精确的监测、评估疏林草原的植被动态提供了新途径。利用无人机监测平台和决策树算法构建了一套快速、准确、自动获取景观尺度植被类型和估算植被覆盖度的自动化工具,以浑善达克沙地榆树疏林草原为对象,应用无人机监测平台对榆树疏林草原长期定位监测大样地2017年生长季植被状况进行7次监测。结果表明:1)无人机植被监测平台数据飞行高度100 m,获取的样地数字正射影像空间分辨率为2.67 cm/像元,远高于高分卫星影像,利用决策树算法基于数字正射影像可以实现自动划分榆树疏林草原木本和草本植被类型和估算植被覆盖度; 2)生长季内榆树疏林草原木本植被覆盖度为(19±2)%,草本植被覆盖度为(50±8)%,植被总覆盖度为(69±9)%,相对于木本植被,草本植被生长季内盖度变幅较大; 3)在整个生长季中,木本植被和草本植被对植被总覆盖度的平均贡献率分别为27%和73%,草本植被对植被总盖度的贡献远大于木本植被,榆树疏林草原植被的盖度主要受草本植被的影响。本研究证明无人机监测平台是一种高效、准确的植被监测工具,结合机器学习算法,实现了景观尺度植被类型的自动划分和不同类型植被覆盖度快速获取;在浑善达克沙地榆树疏林草原地区首次获取了木本植被和草本植被覆盖度的生长季动态。该平台未来可应用于各种类型生态系统植被类型划分、监测和评估。     

基于图像融合与混合像元分解的城市植被盖度提取

城市植被盖度提取对于开展城市绿色空间保护和城市规划具有重要意义。随着遥感技术的发展,混合像元分解模型被广泛用于从中等分辨率的多光谱影像提取城市植被盖度,但较低的影像空间分辨率限制了该模型的应用领域。为此,以杭州市为例,首先引入Gram-Schmidt(GS)方法对Landsat ETM+的多光谱波段和全色波段进行融合,再通过混合像元分解模型从ETM+融合影像上提取城市植被盖度,最后利用SPOT影像进行精度检验。结果发现,采用GS方法对影像进行融合后,标准差、信息熵、平均梯度提高,相对偏差小于0.07,说明在保留多光谱信息的基础上提高了其空间分辨率。与SPOT影像相比,在融合影像上75%以上样本的植被盖度值相似,误差较大的区域是市区植被特别稀疏或茂盛的像元。与源影像相比,从融合影像上提取的植被盖度的均方根误差和系统误差降低了0.01。该方法在降低城市植被监测成本、提高监测精度方面具有潜力。     

江苏重要生态功能区质量演变及红线管控效应

生态保护红线区作为重要生态功能区,对国家生态安全起到了基础保障作用。如何准确有效地评估生态保护红线区生态质量演变以及生态保护红线的作用,对“红线”政策的进一步完善和区域可持续发展具有重要意义。基于Google Earth Engine平台,利用Landsat 5、8长时序遥感影像构建出江苏全域1985—2021年遥感生态指数RSEI,分析了生态保护红线区1985年以来的生态质量演变情况,评估了2013年以来实施的生态保护红线政策在生态保护方面的效用。结果表明：(1)针对江苏全域构建的RSEI模型PC1平均贡献率高于70%,适用于江苏全域及生态保护红线区的生态质量演变分析。1985—2021年RSEI提升的面积占江苏总面积的58.2%,红线区平均RSEI值在0.52—0.63间变化,整体呈现波动上升的趋势;(2)江苏生态保护红线区整体RSEI均值突变年份在2003年,各市红线区RSEI均值突变年份大多集中在1995—2005年间,1990年代苏南和苏中部分城市出现由好向差的突变,2000年代苏北城市出现由差向好的突变;(3)生态保护红线具有屏蔽效应,有效阻挡了建筑用地等不透水面和裸土向保...     

基于Landsat8-OLI影像的山蒿植被信息提取研究

山蒿是一种广布于我国北部干旱半干旱区低山丘陵中高海拔地带的次生植物,根据部分地区现场调查和笔者的前期研究,认为其具有生态保护和资源利用价值。为了实现山蒿优势群落集中分布区调查方法开发,以内蒙古自治区兴安盟突泉县为例,选取了2017年多时相Landsat8-OLI遥感影像,根据地形特征、NDVI指数和GNDVI指数建立规则集,构建山蒿植被信息提取决策树模型,并进行了典型区山蒿提取和精度验证。结果表明,遥感提取总体精度为78.65%, Kappa系数为0.63,山蒿信息提取的制图精度为72.13%,用户精度为75.7%,目标于初步分布区域调查,使用此模型方法进行山蒿信息提取是可行的,研究成果能够为进一步改进和构建植被信息提取方法提供思路,也能够为山蒿植被空间分布监测及其生态保护规划管理提供决策支持。     

基于无人机遥感的“莫兰蒂”台风前后植被变化分析——以鼓浪屿为例

台风是沿海地区危害最为严重的自然灾害之一,高效、准确的灾害监测与评估为灾情的管理和决策提供了必不可少的条件。以“莫兰蒂”台风为例,利用无人机遥感影像提取台风前后的植被覆盖信息,通过计算、对比各自景观格局指数分析植被分布格局的变化,进一步通过对比图斑差异和计算受灾图斑的景观格局指数,分析鼓浪屿受灾图斑的分布情况与受灾细节。研究结果表明,鼓浪屿景观虽然存在较多小面积斑块,但整体格局呈集聚分布。台风未影响岛上景观的整体分布特征,台风前植被景观与非植被景观比例大致相等,分布均衡,台风后植被减少使非植被景观成为鼓浪屿的优势景观。受台风影响景观格局发生了较大改变,由台风前非植被斑块的景观破碎化程度高转变为台风后植被斑块景观破碎程度高,且台风后植被聚集程度有所减小。受灾区域呈现规律性分布,位于山体之上及周边无遮挡的开敞地区受灾更为严重,建筑密集区和受山体遮挡的区域受灾相对较轻。     

基于Google Earth Engine云计算的城市群生态质量长时序动态监测——以粤港澳大湾区为例

人类活动对生态环境的影响日益强烈,及时动态地监测生态现状及其变化信息对城市生态的管理和保护以及可持续发展具有重大意义。遥感生态指数（RSEI）是一种客观、快速和简便的生态质量监测和评价技术,已被广泛应用于生态学研究领域,但在进行大范围长时间监测时往往面临云遮挡和拼接困难的问题。因此,本文基于Google Earth Engine （GEE）平台,对1988-2018年来粤港澳大湾区共3530景Landsat遥感影像进行批量去云,采用中值合成法逐年计算绿度、湿度、干度和热度等遥感指标并利用主成分分析法构建遥感生态指数,评价了该区域近30年生态质量的时空变化。该方法改善了遥感生态指数在大范围长时序监测中数据缺失和拼接困难等问题,增加了时间序列的可比性。研究表明：（1）遥感生态指数能够较好地表征粤港澳大湾区的生态质量,其中绿度和湿度指标与其呈正相关,干度和热度指标与其呈负相关;（2）时间上,三十年间粤港澳大湾区生态质量呈"上升-下降-上升-下降"的波动下降趋势,空间上,生态质量具有明显的空间异质性,主要呈现西北和东北部高和中部低的状态。重度和中度退化区主要集中在区域中部,总体改善区域主要位于西部和东北部,基本不变区域主要包括北部区域以及香港,轻度退化区分布较为分散;（3）基于GEE云计算的图像处理可以较好的改善遥感数据缺失、色差和时间不一致等问题,极大的提高影像处理的效率,扩展了遥感生态指数在大范围长时间序列生态监测中的应用。研究结果可以为提升遥感生态指数适用范围和准确度提供参考,并为快速城市化背景下生态保护和土地管理提供理论依据。     

基于遥感空间信息的武夷山国家级自然保护区植被覆盖度变化与生态质量评估

成立于1979年的武夷山国家级自然保护区,是中国东南部面积最大、保留最为完整的中亚热带森林生态系统,对其成立40年以来的植被及其生态质量的变化迄今并无研究涉及。本研究选取1979—2017年的5景Landsat系列影像,借助MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据对Landsat影像的NDVI数据进行植被的时相纠正,通过计算植被覆盖度(FVC)和遥感生态指数(RSEI)来评估武夷山国家级自然保护区植被覆盖度及其生态质量的变化。结果表明: 通过近40年的保护,保护区的植被覆盖度有明显提升,从1979年的73.6%上升到2017年的89.5%;生态质量也随之上升,从1988年的0.801上升到2017年的0.823。2017年,整个保护区生态质量为优、良等级的面积占总面积的98.7%。从空间分布来看,生态变好的区域主要分布在东北核心区和西南核心区中部;变差的区域主要分布于道路两侧和山顶。在垂直高程上,以高程1300~1900 m范围内的植被覆盖度和生态质量最好。除了局部年份可能受到气候的影响外,武夷山国家级自然保护区植被和生态质量的改善主要得益于当地政府的有效政策和群众的积极保护。     

植被综合生态质量时空变化动态监测评价模型

为了能掌握全国植被综合生态质量的高低及其时空变化,构建了既能反映植被生产力又能反映植被覆盖度的植被综合生态质量指数,建立了植被综合生态质量指数年际对比和多年变化趋势评价模型。利用构建的指数和评价模型,以2017年作为监测评价的当年,以2000—2017年作为评价的多年时段,对全国植被综合生态质量时空变化进行了监测评价。结果表明：（1）2017年全国大部地区植被综合生态质量指数高于2000—2016年多年平均值,生态质量偏好;2017年福建、广西、海南、广东、云南植被综合生态质量位居全国前五位,构建的植被综合生态质量指数及其年际对比模型可以定量反映全国植被综合生态质量的空间差异和年际差异。（2）全国有90.7%的区域2000—2017年植被综合生态质量指数呈提高趋势,东北地区西部、内蒙古东部、华北大部、西北地区东部、西南地区东部、华南西部等地生态质量指数提升明显,构建的植被综合生态质量指数多年变化趋势评价模型可以定量反映植被生态质量的多年变化趋势和幅度。（3）南方大部地区2000—2017年平均年植被综合生态质量指数在50.0以上,北方大部地区在50.0以下;我国中东部大部地区在20.0以上,西部大部地区在20.0以下,表明南方大部地区年植被生态质量好于北方、中东大部好于西部。可见,构建的植被综合生态质量指数及其年际对比和多年变化趋势评价模型,能够监测评价当年和多年全国植被综合生态质量的时空变化,可为掌握全国植被生态质量动态提供模型和方法。     

无人机在生物多样性遥感监测中的应用现状与展望

近十年, 无人机平台由于其灵活机动、成本低等优势在植被生态调查、资源环境监测、生物多样性保护等领域逐渐兴起。本文从生物多样性遥感监测应用角度首先介绍了无人机分类系统, 为具体工作开展过程中如何选择合适的载体和传感器提供了参考; 继而总结了不同类型无人机的适用性及其可搭载传感器的用途与区别。在此基础上, 针对无人机平台的高精度遥感信息具体应用案例, 就反映生物多样性变化并揭示其驱动机制方面的无人机遥感直接和间接指标的相关研究进展展开阐述。最后, 就目前无人机遥感技术在生物多样性监测领域的应用中存在的限制, 如软硬件结合匹配程度不够、部分设备过于昂贵、法律法规不完善、与传统生物多样性监测手段结合较弱等问题进行探讨。我们认为: 无人机遥感技术可以很好地弥补地面监测与航天、卫星遥感之间的尺度空缺, 更好地将监测点上的结果以准确、可靠的推绎方法扩展到区域尺度供决策分析使用。今后迫切需要进一步加大生物多样性近地面遥感监测项目建设的实施力度, 从整体上提高生物多样性热点区域应对变化的分析预警能力。     

基于无人机影像的草方格生态恢复区植被空间格局演化研究

理解植物群落组成结构的演化对于阐明荒漠化的过程与驱动机制、制定有效的干旱区生态系统恢复措施具有重要价值。研究干旱区植物群落的空间格局的演化过程有助于深入理解荒漠化和生态恢复的过程与机理。目前大量研究关注于植被退化过程中的群落组成结构变化,而对于生态恢复过程中的植物群落空间格局演化的研究尚不多见。干旱区生态系统中植物通常较为稀疏且个体较小,准确提取植物的分布往往需要分辨率极高的遥感数据。近年来,低空无人机遥感技术的快速发展为精细尺度上植被空间格局的研究提供重要技术支持。利用2 cm空间分辨率的低空无人机遥感数据结合地面群落调查,在精细尺度上研究了宁夏沙坡头草方格生态恢复区内植物群落的空间格局变化。研究结果表明,沙坡头地区草方格生态恢复工程实验区域,相对于未实施生态恢复工程的裸露沙丘区域,植物物种多样性和植被盖度显著提高。恢复工程实施4年后,平均植被盖度增加3倍,物种丰富度增加1倍。在植被恢复过程中,随着植被盖度的增加,植被斑块表现出规模上升、破碎化程度下降、形状复杂化、空间自相关减弱等格局特征变化。这些空间格局特征的变化表明大型植被斑块趋于恢复,整体微环境的改善有利于单独生长的植物个体存活,整体上生态系统退化为裸地的风险降低。利用低空无人机遥感手段,对草方格生态恢复工程的植被恢复过程进行了详细、高分辨率的空间格局调查及分析,结合地面群落调查,从多个方面证明了草方格生态恢复措施的有效性。基于无人机的系统格局连续长期监测有助于深入理解干旱区生态恢复机理,对于科学开展荒漠化生态恢复措施也具有重要价值。     

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。     

基于GEE和RSEI的长三角一体化示范区生态环境质量动态评估

生态环境质量变化的及时监测与定量评估,可为区域生态环境协同治理与管控政策制定提供决策支持。本研究基于Landsat5/TM和Landsat8/OLI影像,利用Google Earth Engine(GEE)平台和遥感生态指数(RSEI),综合考虑湿度、绿度、干度和热度等多种生态环境要素,对长三角一体化示范区2000—2020年生态环境质量变化进行了评估,并结合GDP和人口数据分析了社会经济因子对生态环境质量的影响。结果表明：绿度是对研究区生态环境质量贡献率最大的指标,且具有正面效应,而热度指标是引起生态环境质量退化的主要因素;研究区生态环境质量总体上处于中等水平,且呈现平稳上升趋势,其中,青浦区生态环境质量上升趋势明显,而吴江区和嘉善县的生态环境质量略有下降;2000—2020年,研究区生态环境质量提高区域面积占比(30.45%)略高于下降区域(28.35%),良好和优等级区域占比由27.34%增至29.79%,在不同时段,区县间和街镇间差异较为显著;人口增长对生态环境质量具有明显的负面影响,而经济发展并未以牺牲生态环境为代价,二者之间表现为脱钩关系。     

乐山市土地利用与生态系统服务价值时空动态变化分析

乐山市地处四川山地丘陵区,是典型的绿心城市,具有重要的生态保护价值.以岷江流域乐山段为研究区域,基于乐山市2010、2017遥感影像,探析乐山市土地利用变化对生态系统服务价值(ESV)空间分布差异的影响.结果表明:(1)2010—2017年乐山市ESV显著提升,耕地、草地转林地面积较大,建设用地增值相对明显;(2)ES...     

基于GEE的黄河上游生态环境质量动态监测与评价：以龙羊峡至积石峡段为例

为了解黄河上游龙羊峡至积石峡段生态环境质量的动态变化,本研究基于GEE(Google Earth Engine)遥感大数据平台,以Landsat TM/OLI遥感影像作为数据源,构建遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),评价黄河上游龙羊峡至积石峡段流域2000—2020年期间生态环境质量变化特征并探讨其影响因子。结果表明：2000—2020年龙羊峡至积石峡段流域生态环境质量呈现先恶化后改善的变化趋势;2000—2010年区内生态环境质量处于轻微退化和中等退化状态,而2010—2020年区内生态环境质量处于轻微改善和中等改善状态;地理探测器显示,区内2000—2020年单因子解释力由大至小依次为干度、绿度、湿度、热度,其中绿度和湿度之间的双因子相互作用在2000—2020年期间对区内生态环境质量的影响程度相对最大。本研究结果可为黄河上游开展生态环境治理、植被恢复和生态监测,以及实现有效保护黄河上游生态环境等,提供理论支撑和实际指导。     

内蒙古杭锦旗生态环境时空变化的遥感监测与评价

随着生态环境问题的日益突出和全球化,人们越来越注重环境保护,而且遥感技术在生态环境监测和评价中发挥着重要作用。本研究基于1992、2000、2008和2017年的Landsat影像数据,构建遥感生态指数(RSEI),对内蒙古杭锦旗的生态环境质量进行监测和评价,以期为该区生态环境保护提供理论依据。结果表明: 1992—2017年,杭锦旗的生态环境质量总体较差,其RSEI等级以差和较差为主;RSEI均值从0.31(1992年)上升到0.37(2008年),再下降至0.30(2017年),期间生态等级变化均以变化1个等级为主。在空间分布上,杭锦旗生态环境质量较差的区域主要分布在中西部的荒漠平原区,生态质量较好的区域主要分布在黄河沿岸和东南部,生态质量等级变化波动较大的区域主要分布在沙漠边缘、黄河沿岸和东部的丘陵沟壑区。研究期间,杭锦旗各生态等级的重心转移幅度较大,时空波动较明显。总之,杭锦旗生态环境脆弱、不稳定,生态建设对生态环境的改善有一定促进作用,同时也要合理地配置资源和利用土地。     

基于GEE和BRT的1984—2019年长三角生态绿色一体化发展示范区植被覆盖度变化

长三角生态绿色一体化发展示范区是国家重大战略的区域,生态环境保护是该区域发展的优先本底。探究植被覆盖度(FVC)时空变化有利于更准确地认识生态环境质量状况,对区域绿色可持续发展具有重要意义。本研究基于Google Earth Engine(GEE)云平台,分析了一体化示范区1984—2019年植被覆盖的时空变化特征和变化趋势,并基于增强回归树(BRT)量化不同生态因子对FVC的影响。结果表明: 1984—2019年间,研究区域植被覆盖整体呈先减少后增加的趋势。研究区域植被覆盖空间分布具有阶段性和区域性的特征。植被覆盖以退化为主, 相较于1984年,2019年覆被退化和改善的区域面积占比分别为49.8%和12.8%。其中,覆被退化主要发生于吴江北部、嘉善南部和青浦东北部。人类活动完全削弱了自然因素对FVC的影响。基于研究结果,提出GEE平台是实现植被覆盖常态化监测的有效工具。     

多尺度遥感综合监测我国北方典型草原区植被盖度

利用多尺度遥感影像综合进行全球和区域尺度的土地利用/覆盖变化(LUCC)研究是最近全球变化研究的重要方向之一.本文综合利用野外群落样方、数字相机、ETM+影像、NOAA/AVHRR影像,在遥感、GIS和GPS支持下,对我国北方典型草原区植被盖度进行了综合监测、模拟与分析.结果表明:(1)利用经处理后的数字相机影像测量盖度的结果准确性较高,可以作为植被盖度测量的标准结果,反映真实的覆盖特征,并用以验证利用其它方法测量结果的精度.(2)利用野外1 m2样方网格法目视估测的植被盖度结果变化较大,不稳定.本次实验中,与数字相机测量结果相比,样方估测的盖度普遍偏高,平均偏差为9.92%;但两者相关性较好(r2=0.89).(3)采用Gutman模型ETM+影像、NOAA/AVHRR影像反演植被盖度的结果与数字相机测量结果偏差分别为7.03%、7.83%,ETM+像元分解NOAA像元后得到的植被盖度与数字相机测量结果偏差5.68%.三者与数字相机测量结果的相关系数r2分别为0.78、0.6l和0.76.(4)利用野外实测植被盖度数据直接与NOAA-NDVI影像建立统计模型估算植被盖度的精度较低(r2=0.65),而通过空间分辨率介于两者之间的ETM+影像进行转换后,该精度得到一定的提高(r2=0.80).利用像元分解的方法提高了大尺度植被盖度监测的精度,是利用遥感数据进行尺度转换研究的重要实践.多尺度遥感影像的综合对地观测对大区域上反演植被盖度有很好的促进作用.     

重庆南川区生态环境变化及其对城市不透水面的响应

城市建筑物的扩张使得不透水面挤占了大量的自然生态空间, 利用遥感技术对生态环境进行监测有助于快速掌握区域生态变化过程。以重庆市生态典型示范区南川为研究区, 利用2002、2011、2016年3期多时相Landsat影像, 通过耦合绿度、湿度、干度、热度四个因子, 计算各个时期的遥感生态指数(RSEI), 并采用归一化不透水面指数提取各个年份的不透水面信息, 借助景观格局指数揭示不透水面时空变化对区域生态的影响, 最后结合人类活动范围以及经济、政策等多角度对区域生态环境变化进行分析。结果表明: (1)研究期内南川区的RSEI均值由0.6791下降至0.5712, 再上升到0.6669, 生态环境总体有所恢复。构成RSEI的四个因子中, 对区域生态影响最大的是绿度指数, 其次为干度指数。(2)2002—2016年间研究区不透水面扩张主要以内部填充为主, 不透水面年增长率约为6.31%。(3)不透水面斑块面积较大、聚集度高、结合度强的区域RSEI值低, 生态等级为优的区域相较生态质量差的区域聚集度低12%左右。(4)生态环境与人类活动范围、生态政策具有一定的相关性, 与道路距离每增大100 m, RSEI值提高约0.0149; 积极的生态政策对区域生态环境具有促进作用。总的来说, 合理利用现有不透水面进行建设, 增加不透水面形态的复杂性和分散性, 保护已有植被, 注重经济增长与生态保护相协调是改善区域生态环境的关键。     

多尺度遥感综合监测我国北方典型草原区植被盖度

利用多尺度遥感影像综合进行全球和区域尺度的土地利用/覆盖变化(LUCC)研究是最近全球变化研究的重要方向之一。本文综合利用野外群落样方、数字相机、ETM+影像、NOAA/AVHRR影像,在遥感、GIS和GPS支持下,对我国北方典型草原区植被盖度进行了综合监测、模拟与分析。结果表明:(1) 利用经处理后的数字相机影像测量盖度的结果准确性较高,可以作为植被盖度测量的标准结果,反映真实的覆盖特征,并用以验证利用其它方法测量结果的精度。(2) 利用野外1 m2样方网格法目视估测的植被盖度结果变化较大,不稳定。本次实验中,与数字相机测量结果相比,样方估测的盖度普遍偏高,平均偏差为9.92%;但两者相关性较好(r2=0.89)。(3) 采用Gutman模型ETM+影像、NOAA/AVHRR影像反演植被盖度的结果与数字相机测量结果偏差分别为7.03%、7.83%,ETM+像元分解NOAA像元后得到的植被盖度与数字相机测量结果偏差5.68%。三者与数字相机测量结果的相关系数r2分别为0.78、0.61和0.76。(4)利用野外实测植被盖度数据直接与NOAA-NDVI影像建立统计模型估算植被盖度的精度较低(r2=0.65),而通过空间分辨率介于两者之间的ETM+影像进行转换后,该精度得到一定的提高(r2=0.80)。利用像元分解的方法提高了大尺度植被盖度监测的精度,是利用遥感数据进行尺