2001-2005年新疆植被覆盖动态变化及原因分析

利用2001-2005年新疆归一化植被指数NDVI,得出该时间段新疆植被覆盖整体呈增加趋势,但局部有退化现象.对2001 - 2005年植被覆盖变化原因进行了分析,阐明降水是新疆植被覆盖变化的主要驱动因子之一.     

2001—2021年黑龙江省森林植被生态质量变化分析

通过统计分析及空间插值等方法,使用气象和遥感数据,分析2001—2021年黑龙江省林区主要植被生长季的气候条件及植被生态质量变化特征。结果表明：2001—2021年黑龙江省林区生长季降水量、平均气温和日照时数分别呈增加、增加和减少趋势。在水分、热量整体逐步增加的背景下,气候条件有利于改善植被生态质量。2021年生长季大部分林区植被生态质量为优和良等级;与多年平均比较,85%以上的林区呈偏好趋势,尤其是中部、东南部部分林区呈很好趋势。植被生态质量指数平均每10 a增大43,99%以上的林区呈提高趋势,特别是北部、东南部及中部部分林区改善明显。     

新疆伊犁州2000～2005年生态环境质量变化评价与分析

利用Landsat-5 TM遥感影像解译的土地利用数据分析了新疆伊犁州(州直辖)2000～2005年的土地利用变化,同时根据<生态环境状况评价技术规范>(试行)(HJ/T192-2006),对该区域生态环境质量状况进行综合评价,对生态环境指标变化情况进行对比分析.结果表明,2000～2005年伊犁州的生态环境质量均为一般,生态环境质量指数(E1)减少0.71.主要原因为草地面积明显减少,耕地面积明显增加.     

基于多时相卫星数据的采砂场遥感调查研究——以青海省湟水流域为例

文章采用多源多时相高分辨率遥感影像作为数据源,以ArcGIS、Erdas、Envi等遥感地信软件为信息提取平台,对青海省湟水流域的采砂场进行遥感调查分析。结果显示：①采砂场主要分布在湟水流域城市周边,其中,在用采砂场分布较密集,如西宁、湟中、平安附近分布较集中,而停用采砂场分布相对比较均匀;②采砂场共305处,其中长期和临时采砂场占重要比例,达73%,经过平整或绿化的停用采砂场较少,而停用且无整改及整改中的采砂场数量仍较多,是已整改的2倍;③长期采砂场面积规模占所有类型总面积的比重最大,达三分之二,而经过平整或已绿化的规模仅0.75 km²。研究以期对环境监察管理提供技术支撑,为后续的研究和砂场的高效精准管理提供技术方法和科学依据。     

实测数据支持下的地表水浊度与总氮遥感反演——以长江流域中段为例

针对以实地采集数据进行地表水水质反演存在的空间范围小、耗时长、难度大、所构建模型在地域及季节方面很难具有良好普适性等问题,以长江流域中段为研究区,利用Landsat 8 OLI遥感影像数据及国家地表水水质自动监测站实测数据,建立浊度、总氮与反射率的反演模型,采用决定系数(R²)、平均绝对值误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及平均绝对百分比误差(MAPE)进行精度检验,并制作浊度、总氮反演分布图,分析浊度和总氮空间分布特征。结果表明:浊度反演模型的反演精度较高,R²为0.945,MAE为4.945 NTU,RMSE为7.117 NTU,MAPE为29.4%;总氮反演模型的反演精度一般,R²为0.502,MAE为0.427 mg/L,RMSE为0.541 mg/L,MAPE为31.0%。这说明使用国家地表水水质自动监测站监测数据进行浊度反演具有一定的可行性。     

基于RS和GIS的生态环境状况时空变化研究——以河南省为例

生态环境状况评价是资源合理利用、制定社会经济发展规划及生态环境保护对策的重要依据。现以河南省行政区为研究区域,基于遥感影像、水资源及环境统计数据,采用生态环境状况指数(EI)和空间格局分析方法,综合对比分析河南省2014—2018年生态环境状况时空变化及其冷热点空间分布。研究结果表明:(1)2014—2018年河南省EI值变化范围为60.6~63.5,生态环境状况整体呈现稳中趋好态势,除开封市和济源市外,16个省辖市的EI值均有所增加,位于西部山区丘陵地带的三门峡、洛阳和平顶山市EI值增加明显。(2)2014—2018年河南省生态环境的G*i指数的高值区域位于西部地区的三门峡市和洛阳市,且5年内没有发生变化,较为稳定。G*i指数的高、低值区域与EI值的高值和低值区表现出较高的一致性。     

基于Landsat 8数据的植被覆盖度动态变化监测及生态质量指数提升对策分析——以泰州市海陵区为例

选取2013年、2017年和2021年覆盖泰州市海陵区范围的Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像数据,采用归一化植被指数(NDVI)像元二分模型估算植被覆盖度,并基于转移矩阵对泰州市海陵区2013—2021年植被覆盖度的时空分布特征进行统计分析,同时对与其相关的建成区绿地率指数、建成区公园绿地可达指数等进行模拟测算分析。研究发现,建成区绿地面积、公园面积与建成区绿地率指数、公园绿地可达指数及生态质量指数(EQI)呈正相关,且绿地类型、公园形状、公园分散度等均会对指数测算结果产生不同影响。植被覆盖度监测结果表明,海陵区植被覆盖度明显下降的地块主要位于其边缘带,而植被覆盖度显著上升的地块则零星分散于海陵区各区域,说明海陵区在城市开发建设过程中兼顾了对绿色生态空间的拓展。     

水环境质量变化的关联因素分析——以南通市为例

着重分析阐述了水环境质量变化与经济社会发展各方面要素之间的关联性。"十一五"期间,南通市经济社会呈现科学发展、跨越发展、协调发展的大好局面,产业结构的转变对环境质量好转产生深远影响。随着全市环保投入逐年增加,环境基础设施建设不断完善,农村环境综合整治进一步加强、生态补水补偿机制建立等举措的实施等,从一定程度上减缓了全市的环境压力。     

遥测法用于道路车辆尾气排放状况分析——以乌鲁木齐市北京中路主干线道路为例

利用尾气遥感检测仪采集的2021年数据,分析乌鲁木齐市典型主干线道路有效车型的车辆数、尾气排放变化和累积贡献率等,摸清道路车辆尾气排放的污染物现状,同时也为机动车遥感检测标准限值的修订和老旧车辆的科学管理提供技术支撑。     

塔里木河下游植被指数的遥感监测

为了了解塔里木河下游9次应急输水的生态环境效益,利用MODIS—NDVI最大合成法、差值法,分析了塔里木河下游植被指数的年际变化情况,结果表明：（1）塔里木河下游地区植被覆盖度变化中增加区面积呈增加趋势。（2）2002年与输水初期相比,植被覆盖度增加区主要分布于上段和中段的老塔里木河及其文阔尔河河道两侧,下段河道覆盖度增加区仅零星分布于距河道0．3km左右的地势低洼区域。2003年以后,下段植被覆盖度增加区面积已达84．30km^2,是2002年的3．16倍,主要分布在距离河道0．5km左右的河道两侧。至2007年塔里木河下游河道两侧植被覆盖度增加区的变化是比较显著的,特别是下段植被覆盖增加区呈带状分布于距河道1．5km左右的范围内。植被指数遥感监测说明塔里木河下游地区的生态环境得到明显改善。     

20年间艾比湖流域植被覆盖度景观格局变化

选取艾比湖流域1990年、2001年、2011年同期（9月）3期I．and．satTM遥感影像,基于归一化植被指数NDVI,提取植被覆盖等级图,利用ArcGIS9．3和Fragstas3．3对该流域植被景观的变化进行了分析研究。结果表明：1990—2011年,该流域植被覆盖度变化明显,低植被覆盖区和较低植被覆盖区都有所减少,分别由1990年的34．05％和32．94％减少到2011年的32．8％和24．06％;较高植被覆盖区和高植被覆盖区有所增加,分别由8．49％和5．20％增长到15．13％和9．83％,但水域面积退化明显,由1990年的525．9765km2缩小至494．9876km2,减少了30．9889km2,退缩幅度达O．4％;最大斑块指数（LPI）由17．04上升到21．10,香农多样性指数（SHDI）和香农均势度指数（SHEI）分别由1．5387和0．8588增长到1．6395和0．9150。表明艾比湖流域景观格局混杂程度愈来愈高,空间异质性在逐年加强,总体空间格局向破碎化趋势发展。     

Evaluating Change in Rangeland Condition using Multitemporal AVHRR Data and Geographic Information System Analysis

Coarse-scale, multitemporal satellite image data were evaluated as a tool for detecting variation in vegetation productivity, as a potential indicator of change in rangeland condition in the western U.S. The conterminous U.S. Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) biweekly composite data set was employed using the six-year time series 1989–1994. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image bands for the state of New Mexico were imported into a Geographic Information System (GIS) for analysis with other spatial data sets. Averaged NDVI was calculated for each year, and a series of regression analyses were performed using one year as the baseline. Residuals from the regression line indicated 14 significant areas of NDVI change: two with lower NDVI, and 11 with higher NDVI. Rangeland management changes, cross-country military training activities, and increases in irrigated cropland were among the identified causes of change.     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的\"陡坡效应\",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

A Multivariate Analysis of Biophysical Parameters of Tallgrass Prairie Among Land Management Practices and Years

Six treatments of eastern Kansas tallgrass prairie – native prairie, hayed, mowed, grazed, burned and untreated – were studied to examine the biophysical effects of land management practices on grasslands. On each treatment, measurements of plant biomass, leaf area index, plant cover, leaf moisture and soil moisture were collected. In addition, measurements were taken of the Normalized Difference VegetationIndex (NDVI), which is derived from spectral reflectance measurements. Measurements were taken in mid-June, mid-July and late summer of 1990 and 1991. Multivariate analysis of variance was used to determine whether there were differences in the set of variables among treatments and years. Follow-up tests included univariate t-tests to determine whichvariables were contributing to any significant difference. Results showed a significant difference (p < 0.0005) among treatments in the composite of parameters during each of the months sampled. In most treatment types, there was asignificant difference between years within each month. The univariate tests showed, however, that only some variables, primarily soil moisture, were contributing to this difference. We conclude that biomass and % plant cover show the best potential to serve as long-term indicators of grassland condition as they generally were sensitive to effects ofdifferent land management practices but not to yearlychange in weather conditions. NDVI was insensitive to precipitation differences between years in July for most treatments, but was not in the native prairie. Choice of sampling time is important for these parameters to serve effectively as indicators.     

长-短NDVI时序检测植被局部突变特征方法研究

提出一种长-短NDVI时序检测植被局部变化特征方法,利用2000—2020年和田地区的MODIS数据,对研究区域同一格网内不同年度的NDVI时序作相似性检验以检测格网内植被是否发生突变,进而研究植被局部变化特征,检测植被局部发生生态突变的时间、位置及变化前后植被类型。结果表明：和田地区植被覆盖突变好转的年份为2006年、2013年、2016年和2018年,分布在平原绿洲、山区与平原交汇区域。除了开垦、耕作及其他逐利人为因素外,大部分植被覆盖突变发生在气候变化剧烈的南部山区,故和田地区局部植被退化是气候变化与人类活动共同作用的结果。     

1982—2022年黄土高原归一化植被指数变化的时空特征

长时间地表植被指数变化序列构建与分析是生态环境监测领域的重要内容。以我国生态工程建设重点地区——黄土高原为研究区,采用时间序列的方差匹配方法,融合了2套卫星遥感的归一化植被指数(NDVI)数据产品(GIMMS 3g和MODIS),建立了覆盖1982—2022年的黄土高原暖季(5—9月)NDVI数据集,揭示了其间黄土高原植被覆盖变化的时空特征。研究发现：黄土高原暖季NDVI呈现“先慢后快”的增加趋势,转折点大致出现在2002年,1982—2002年暖季NDVI增速仅为0.01/(10 a),2003—2022年增速高达0.06/(10 a),其中十八大以来增速尤为显著;暖季NDVI快速增加区域主要位于黄土高原中部,并向东北、西南方向延展,与“退耕还林(草)”重点区域范围基本一致;在黄土高原南部、东部和青海省东部一带,暖季NDVI呈缓慢下降趋势。过去40年间黄土高原NDVI增加与生态工程建设关系密切。     

两种应用场景下NDVI时间序列数据拟合方法研究

植被覆盖指数（NDVI）时间序列数据集包含地表植被的长势、生长周期、时空变化等信息,其拟合重建结果可应用于物候信息提取、生态质量评价、人类活动扰动识别、覆被变化动态监测等方面。基于TIMESAT软件,选取物候参数提取和扰动识别2个应用场景,结合地面站点数据和Jacknife法模拟数据,对比分析非对称高斯函数拟合法（AG法）、双Logistic函数拟合法（D-L法）和Savitzky-Golay滤波法（S-G法）3种方法的拟合效果。结果表明：（1）3种方法拟合重建后提取的生长开始时间（SOS）、生长结束时间（EOS）、生长周期（LOS）等物候参数接近站点数据,AG法和D-L法保持NDVI时序曲线整体变化特征的能力较强,提取的SOS和EOS更接近站点数据;（2）人类活动扰动识别应用场景中,S-G法在滤波时能够最大限度地保留时序曲线细节变化,恢复速率相关系数达到0.618,回归估计标准差低于AG法和D-L法,因此识别精度最优。