基于NDVI的渭南市植被覆盖时空变化研究

渭南市是陕西省的"东大门",其生态环境变化直接影响区域经济的可持续发展。为了高效、准确地提取地表植被状况,了解渭南市生态环境变化,为区域的可持续发展提供科学依据,本文运用2007-2013年的NDVI时序遥感影像数据,结合ENVI软件,运用均值法、趋势线分析法分析了渭南市地表植被覆盖的动态变化。结果显示:(1)自2007年到2013年渭南市植被NDVI年均值呈缓慢增长趋势,特别是自2011年起,年均NDVI增长迅速,并保持在较高水平;(2)渭南市植被覆盖以高植被覆盖为主体,中等植被覆盖次之,中部平川区植被覆盖有所下降,但总体态势良好。     

近34年祁连山南坡植被覆盖变化与气象因子关系研究

基于1982~2015年GIMMS NDVI数据，通过趋势线法和相关性分析方法，对祁连山南坡植被覆盖变化及影响因素进行分析。研究结果表明：（1）祁连山南坡植被覆盖整体呈显著上升趋势，线性回归增速为0.99%/10 a；各季节平均NDVI依次为夏季>秋季>春季>冬季， NDVI变化斜率排序依次为冬季>夏季>秋季>春季； NDVI月变化趋势基本一致，夏季NDVI在2004~2015年最大。（2）近34年来，祁连山南坡大部分区域属于常绿区域，三时间阶段植被增加面积整体表现出增加-减少-增加趋势，且在2004~2015年之间植被增加面积最大，占比为92.66%，增加速度最快的区域在门源县境内。（3）在影响因素方面，研究区NDVI与气温的相关性（0.58）大于降雨的相关性（0.27），研究区生长季 (4~9月)植被覆盖受气温和降水共同影响。     

川中丘陵区植被遥感动态监测及其驱动力分析

川中丘陵区是长江上游重要的生态屏障,也是国家退耕还林还草和天然林资源保护工程重点实施区。近年来,由于气候变化与人类活动的影响,该区植被覆盖及生态发生了较大变化。利用该地区2000～2015年MODIS NDVI数据、气象和土地利用数据以及研究区统计数据,采用最大值合成法(MVC)、趋势分析法和相关系数法,分析了川中丘陵区经国家生态工程建设后的植被动态变化特征,并探讨了气候变化和人类活动对植被覆盖的影响。研究结果表明:近15年,川中丘陵区植被呈增加的趋势,增速为5. 84/10 a(P0. 01);31. 58%的区域植被NDVI显著增加,主要分布在嘉陵江中游和岷江中下游,2. 90%的区域植被NDVI显著减少,主要分布在城市中心及周边;研究区植被对降水的敏感性较气温更强,22. 08%的区域面积NDVI与降水是呈显著相关的,仅7. 69%区域面积NDVI与气温是显著的;森林、灌木和草地的NDVI增加明显,各自增加比例超过60%,而建设用地和湿地是NDVI减少最明显的土地利用类型;退耕还林还草和天然林资源保护工程的建设,对川中丘陵区植被覆盖的增长起到了积极作用。     

基于关联性及趋势性分析的AVHRR NDVI及#br# MODIS NDVI数据产品比较

针对AVHRR NDVI和MODIS NDVI数据集中不同数据产品间的差异和区域适应性问题，利用2003~2013年重叠时间段MODIS Terra/Aqua的NDVI Collection 5(C5)和Collection 6(C6)产品以及AVHRR NDVI中的GIMMS NDVI3g产品，选择汉江流域典型区域进行数据对比分析。通过关联指数IOAs(Index of Association)来评价各数据在季节波动上的一致性；采用Mann Kendall检验分析各数据的长期趋势差异。结果表明，在季节性变化上，同一卫星不同版本产品之间的关联性相对较高。在年际变化上，GIMMS产品相对MODIS 产品，仅能检出部分NDVI变化趋势。在地表覆被异质性相对较高地区，GIMMS产品的长期变化趋势检出率较低。MODIS Terra的NDVI C5产品受传感器退化影响，表现出相对较高的减少趋势。 关键词： GIMMS NDVI；MODIS NDVI；Mann Kendall检验；趋势分析     

基于NDVI的淮河流域植被覆盖度动态变化

基于淮河流域1998～2005年每年第三季度的SPOT VEGETATION逐旬NDVI数据，采用MVC法（最大值合成法）获得月NDVI值，用均值法求取季均NDVI值，然后用像元二分模型求得各年的植被覆盖度。在此基础上，从不同角度分析近8年植被覆盖度的变化情况，并用Hurst指数预测未来植被覆盖度变化趋势。结果表明：近8年淮河流域地表植被覆盖度总体呈上升趋势，上升率为0007/a，其中1999年值最低，2004年值最高。植被变化以稳定和轻微恢复为主，更多区域由较低等级的植被覆盖度转变为较高等级植被覆盖度。由Hurst指数预测到未来植被覆盖度变化将保持增加趋势     

三江源区植被覆盖度的定量估算与动态变化研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,其时空分布和变化对政府进行区域规划和决策起着重要作用。MODIS植被指数是区域植被覆盖度提取的重要数据源。利用2000年1月到2009年10月的MODIS 250 m归一化植被指数16 d合成产品（MODIS NDVI）和其他MODIS辅助数据估算三江源区的植被覆盖度并分析时空格局变化趋势。在混合像元二分模型的基础上改进了NDVI参数的确定方法,然后利用重构后的MODIS数据估算植被覆盖度。与2007年8月的野外采样点数据比较,估算精度是8772%,相关系数r为0889 7,表明该模型估算大面积植被覆盖度是可行的。将获得的植被覆盖度分为5个等级,从年最大化植被覆盖度Mfc的角度进行10 a里植被覆盖度的年际变化趋势分析和时空格局变化分析。趋势分析结果表明,2000~2009年三江源区植被覆盖波动式变化,东北部地区得到改善,西部地区在退化,总体呈现退化趋势;时空格局变化分析结果表明,植被覆盖破碎度降低,趋于集中化分布;不同等级覆盖度分布的复杂化程度降低     

金沙江流域植被覆盖时空变化特征

金沙江流域是长江上游生态脆弱地区,是长江上游水土保持重点防治工程、天然林保护工程和退耕还林工程等生态建设工程的重点实施区。首次利用遥感数据的归一化差值植被指数，采取线性相关分析方法，借助地理信息系统软件，定量化的分析金沙江流域生态建设工程对流域植被的影响。研究结果表明：1999～2008年，金沙江流域年均NDVI在波动中呈显著增加趋势，变化趋势的空间分布存在明显的区域差异，增加速率最快的是农田植被，增加趋势最显著的是灌丛植被；季节平均的NDVI空间分布与年内变化具有明显的空间分异性，不同季节NDVI的变化趋势也存在空间分异性，春、夏、秋和冬季金沙江流域NDVI呈增加趋势的像元分别占总像元的1650%、830%、1170%和1403%；春、夏和秋季都是灌丛NDVI的增加占主导地位，冬季则是草地NDVI的增加占主导地位。基于分析，在“长治”工程、天然林保护工程和退耕还林工程等生态建设工程的综合治理和气候变化的双重影响下，金沙江流域环境向有利的方向发展     

“3S”技术在土壤侵蚀研究中的应用

“3S”技术是进行土壤侵蚀研究的有效工具，可以对土壤侵蚀分布与强度的动态变化进行快速监测，为水土保持决策提供依据。介绍了水力土壤侵蚀分类分级标准；研究了植被覆盖度、坡度和土地利用因子的TM影像判读方法：以TM432合成的假彩色图像和NDVI植被指数灰度图像提取植被覆盖度、DEM数据派生坡度数据、土地利用现状图获得耕地分布。以湖北省东北地区为研究区域，通过对植被覆盖度、坡度和土地利用指标的综合分析确定了该区土壤侵蚀现状和动态变化。在ARC/INFO 软件支持下，利用研究区2000年的TM图像对该区土壤侵蚀强度、空间分布进行了分析，并与1995年调查数据进行了比较，分析了研究区土壤侵蚀动态变化。     

长江上游生态建设工程与植被覆盖时空变化的响应特征研究

"退耕还林"、"天然林保护"等重大生态建设工程在长江上游实施已有十余年,剖析重大生态建设工程实施以来长江上游植被覆盖时空变化特征与生态建设投入间的响应关系,对区内未来生态建设的布局具有重要指导意义。以年际时间序列的SPOT-VEGETATION NDVI遥感数据为基础,利用遥感及地理信息系统技术,趋势拟合等方法,研究长江上游地区2002年至2013年植被覆盖时空动态变化特征。并以县级行政区为单元,分析长江上游植被覆盖时空变化与生态建设工程投入的响应关系。结果表明:研究区内植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)整体呈现缓慢增加趋势,年均增长率为1.06%,主要体现为中等植被覆盖向高植被覆盖转化;植被覆盖增加区域远远大于植被覆盖减少区域,其中增加的区域占整个长江上游流域的86.02%,主要分布于秦巴山地以北、云贵高原以及横断山区中小起伏的山地;植被覆盖减少区域占6.09%,主要分布于汶川地震灾区以及成都,重庆、昆明等大型城市群及其周边。其次,近10 a生态建设重大工程投资对长江上游植被覆盖增长起促进作用,在研究区内有261个县级行政区具有较好的造林效率,达县级行政区总数的90%,集中分布于云贵、川陕交界处及西部高山、高原区。     

基于时序MODIS/NDVI影像的鄂东南低山丘陵区植被覆盖度季节变化特征

遥感估算植被覆盖度的精度受云噪声的影响较大。最大值合成法（MVC）法能够较好消除时序NDVI影像上云污染的影响，但对于长时间多云或连阴雨天气常见的地区来说，该方法难以彻底去除云覆盖。以鄂东南低山丘陵区为研究对象，应用BISE算法对其2006年时序MODIS/NDVI影像进行噪声检测和处理。在此基础上，应用改进后的像元二分模型对这些NDVI影像进行植被覆盖度的估算和分级统计与分析。研究结果表明:根据改进后的像元二分模型和NDVI指数估算植被覆盖度的平均绝对误差和平均相对误差分别为0149和277%；对时序植被覆盖度影像的分级统计结果显示：鄂东南低山丘陵区植被覆盖整体较高，全年高覆盖度（>80%）、中高覆盖度（60%～80%）和中等覆盖度（40%～60%）植被区所占的面积比之和约为75%～84%，尤其是7～9月份80%左右的区域为高覆盖度或中高覆盖度植被所覆盖；除了低覆盖度植被以外，其他等级的植被区季节变化明显，尤其是高覆盖度和中高覆盖度植被的年内变化极为显著，并且二者之间存在着明显的此消彼长的转化关系。     

基于时序植被指数的湖北省物候空间特征分析

湖北省地貌类型多样，植被类型丰富，也是农业大省，物候信息监测对于自然生态和农业生产具有重要意义。使用MODIS MOD13Q1 产品中的归一化植被指数数据集，运用时间序列谐波分析法重构 NDVI时序曲线，并结合土地覆被数据，采用物候特征动态阈值法获取湖北省植被物候空间分布特征，分析不同土地覆被类型的物候指标。结果表明：(1)湖北省西部山区、东南部和东北部丘陵地区，多为自然植被覆盖，且植被状况良好，NDVI最大值达到0.75以上，大部分区域NDVI最小值在0.6以上。中部江汉平原和农作物区域NDVI变化受农业耕种方式影响较大，与自然植被NDVI变化特征有所差异。(2)不同土地覆被类型物候特征各异。湖北省大部分区域的植被在2月到3月进入生长季，11月到12月结束生长，襄阳地区呈现相反的特征。耕地、裸地、水体等受人类影响较大的土地覆被类型生长季长度较短，开始时间较晚，结束较早。森林、草地、灌丛等自然植被生长季长度较长，开始较早、结束较晚。(3)物候参数由于地形地貌、地表覆被类型、人类和自然因素的影响具有显著的差异，对区域植被生态状况、不同土地覆被类型物候空间分布特点的分析，结果对于植被生态保护、植被分类、农业区划等都具有参考意义。     

基于MODIS NDVI的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力#br#

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区，也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS NDVI数据，以及同时期的气象数据和其他辅助数据，利用最大值合成法（MVC）、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明：攀枝花市植被覆盖整体较高，属于高植被覆盖区域，年际尺度上，植被覆盖呈上升的趋势，增长速率为0.02/10 a；从年内来看，9月NDVI达到最大值，NDVI最小值出现在3月；植被覆盖在水平空间上呈“南低北高”的分布特征，并在垂直空间上呈现出显著的差异性，研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值；受水热条件的影响，阴坡（0°~45°, 315°~360°）植被覆盖高于阳坡（135°~225°），而平地（-1°）植被覆盖度最低；就整个研究区而言，植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%，增加的面积远大于退化的面积；年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响；大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。 关键词： 植被覆盖变化；归一化植被指数；气候变化；人类活动；攀枝花市     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

西南地区近14a植被覆盖变化及其与气候因子的关系

基于1999~2012年NDVI数据,结合气温和降水资料,运用GIS和RS技术,分析了西南地区近14a植被覆盖的时空变化特征及与气温、降水的关系。结果表明:(1)该区植被生长良好,各植被类型NDVI均呈显著增加趋势。空间整体表现为改善状态,改善面积远大于退化面积,严重退化区仅占1.18%。退化区分布于横断山地北部、四川盆地东部以及云贵高原中部。(2)植被覆盖变化将以良性发展为主,但强持续性的退化区和弱持续性的改善区应值得关注;强持续性的退化区主要分布在横断山地中北部、云贵高原中西部、若尔盖高原中部、四川盆地与若尔盖高原相交区域;草原强持续性的退化面积最大,针阔混交林强持续性的改善面积最大。(3)NDVI与温度存在明显的正相关关系,而与降水及干旱指数变化的关系不太明显,温度是影响该区植被变化的主要自然因素。     

长三角地区植被退化的空间格局及影响因素分析

植被退化是陆地生态系统功能下降的重要表征。利用2000~2010年SPOT-VEGETATION NDVI遥感数据、土地利用数据,采用趋势分析、叠加分析和格网计算方法,对长三角植被退化的空间格局及其影响因素进行分析。结果表明:10a间长三角地区最大化NDVI均值空间分布南北高、中间低,区域14%的植被覆盖面积显著退化。植被退化呈现一定的空间分异,而人类活动是导致植被退化的主要原因。在长江以南、太湖的北部与东部,环杭州湾地区及南京、南通和台州等城市快速无序的城镇化,造成了建设用地面积增加和耕地的破碎化,使植被退化区域集中连片分布。经济利益驱动农民将水田转化为向水产养殖,引起植被退化。部分区域植被面积未减少而呈退化态势的原因有待研究。     

基于NDVI的重庆市植被覆盖变化及其对气候因子的响应

运用美国NASA发布的MOD13Q1级产品16d最大值合成数据结合重庆市34个气象站点的气候资料,分析2000～2011年重庆市植被变化状况以及NDVI与主要气候因子温度、降水的相互关系。结果表明：12 a来重庆市年均NDVI呈增长趋势,但空间时间尺度上有所差异,从空间尺度上看NDVI增长区域主要分布在东北、东南、西南部区域,NDVI降低区域主要分布在重庆主城区、区县城区及长江沿岸、三峡库区消落带;从时间尺度上看,春季、秋季NDVI有一定幅度的增长,夏季NDVI趋于稳定,冬季NDVI有所下降;NDVI在年际尺度上与温度和降水相关并不显著,但在月份尺度上与气温降水均呈显著相关关系,且与气温相关性大于降水