基于MODIS NDVI的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力

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。     

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。     

基于面向对象的石漠化山区植被信息提取及分布特征研究

重庆东北部地区是重庆岩溶石漠化重点治理区，该区地形复杂，山高坡陡，植被退化现象严重。了解该地区的植被分布特征，对该区环境的改善和石漠化治理具有十分重要的现实意义。基于Landsat OLI等数据，运用面向对象分类方法对研究区植被信息进行提取，然后对分类后的数据进行统计、制图和分析，并在空间布局上进行总结和探讨，旨在了解该区域植被的空间分布特征和规律。结果表明：（1）在eCognition 9.0软件中进行多尺度分割，再结合地物类型特征使用隶属度函数法进行分类，该方法符合山地地物类型的分布规律和特点，分类精度达到81.35%；（2）研究区属典型的中山地区，海拔在500~1 500 m之间的地区约占64.49%，林地和耕地是该区域主要的地物类型，所占总面积为8 872.22 km2，占研究区总面积的96.50%，各地物类型分布受地形地势的影响较大；（3）综合研究区地形因子(高程和坡度)与植被分布的相关性可知，耕地和草灌主要分布在高程为200~1 500 m且坡度等级在2~4级（5°~35°）之间，该区域人类活动频繁，故受人类活动影响较大，植被覆盖度低，群落生长不稳定，容易受到干扰。针阔混交林主要分布在高程>500 m且坡度等级在2~4级（5°~35°）之间。马尾松林、阔叶林和柏木林主要分布在高程大于500 m且坡度等级在2~5级（5°~45°）之间。 关键词： 多尺度分割；面向对象分类；地形因子；植被空间分布     

卧龙自然保护区植被覆盖度变化及其对地形因子的响应

通过像元二分模型在NDVI数据基础上，估算了卧龙自然保护区2000和2015年的植被覆盖度，分析了这15年间研究区域植被覆盖的变化及空间分异特征，初步揭示了植被覆盖变化与地形因子的响应关系。结果表明：（1）2000~2015年间卧龙自然保护区植被覆盖度整体良好，以中高和高植被覆盖为主，空间格局上呈现东南高、西北低的总体趋势。（2）研究时段内高覆盖度面积明显减少，而其他覆盖等级面积存在不同程度的增加，植被覆盖度均值降低。（3）研究区域各海拔范围内均以植被稳定类型为主，低海拔和高海拔地区植被退化显著，在1 500~3 250 m的高程范围内植被稳定和植被改善相对显著。（4）研究区不同坡度间植被变化类型差异不明显；不同坡向上植被变化显著，其中阳坡的植被退化分布，阴坡的植被改善分布明显，随着坡向由阴坡转阳坡，植被退化增加，改善减少。其结论有助于揭示卧龙自然保护区植被覆盖的时空变化特征，对保护区生态环境评价和改进具有重要的参考价值，同时对保护区的管理和植被恢复有一定借鉴意义。     

基于MODIS像元尺度的三峡库区植被覆盖度变化的地形分布特征

区域植被覆盖变化监测是研究资源环境承载力的基础，其对区域可持续发展至关重要。基于MODIS NDVI数据，采用像元二分模型计算了2001~2018年三峡库区植被覆盖度，结合植被覆盖度变化类型提取模型及分布指数，揭示了库区植被覆盖度变化在不同地形因子上的分布特征。研究表明：（1）三峡库区植被以高和中高覆盖度为主，其分别占库区总面积的65.72%和28.61%。18年来，库区年均植被覆盖度增长率为0.14%；（2）库区植被稳定类型占总面积的79.50%，植被改善占16.71%，植被退化占3.79%。26个区（县）中，长寿区、江北区等7区的植被改善面积小于植被退化面积，存在生态退化风险；（3）高程小于500 m、坡度小于6°的区域植被退化优势显著；高程500~1 100 m的区域植被改善为主导类型；坡度6°~15°的区域无明显优势分布；高程大于1 100 m、坡度大于15°的区域植被稳定和植被改善类型为优势分布；（4）库区不同坡向上，平坡上的植被退化类型显著，当坡向由阴坡向阳坡转变（西坡→南坡，北坡→东坡）时，植被覆盖度变化优势分布类型由植被退化型转变为植被改善型。研究结果揭示了三峡库区植被覆盖的空间分布和变化特征，对库区生态环境评价和植被恢复及保护具有一定的借鉴意义。     

基于MODIS EVI的2000~2015年重庆植被覆盖季节变化

基于2000~2015年的MODIS EVI数据，采用MVC、趋势分析和分布指数法，分析了重庆近16 a来植被的季节变化趋势和空间分布特征。结果表明：（1）植被减少类型冬季比例最高（6.33%），主要分布于受库区蓄水和建设用地扩张影响的河谷、城镇及其周边地区；植被不变类型秋季比例最高（88.23%）；植被增加类型春季比例最高（31.50%），主要分布于农业种植的西部丘陵区和中部平行岭谷地区。（2）植被变化类型优势分布区域各异，植被减少主要分布于小于400 m、小于 6°区域，植被增加主要分布于400~1 000 m、6°~15°区域，在大于1 000 m、大于15°区域植被相对稳定。（3）从春季到夏季，植被减少类型向低地形区（< 800 m，< 6°）移动，而植被增加类型则向高地形区（> 800 m，> 6°）移动；从夏季到秋季，植被减少类型向高地形区（> 500 m，> 6°）移动，而植被增加类型则向低地形区（< 500 m，< 6°）移动；从秋季到冬季，植被减少和增加类型均在向高地形区移动，在高地形区，植被减少（> 1 300 m，> 15°）分布强于植被增加（> 500 m，> 6°），在低地形区则是植被减少（< 1 300 m，< 15°）分布弱于植被增加（< 500 m，< 6°）。（4）在坡向的分布上，除了平地区域外，植被变化幅度在北、东、南、西坡向上随季节变化不明显。 关键词： 植被覆盖度；MODIS EVI；趋势分析；地形分布指数；季节变化     

雅鲁藏布江流域近13年植被覆盖动态监测及与降水因子的相关性分析

基于MODIS NDVI 和SPOT VGT遥感数据探讨了雅鲁藏布江流域1998、2004、2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律，并从空间上利用重心模型、从时间上利用相关系数模型分析了降雨因子对雅鲁藏布江流域植被生长的影响。结果表明：（1）雅鲁藏布江流域植被覆盖度整体呈上升趋势，表现为低等和中低等覆盖度面积减少，而高等和中高等级有所增大；（2）从变化强度来看，雅鲁藏布江流域的植被覆盖相对较稳定，3个时期的植被盖度变化都以稳定和轻微变化为主，此类变化强度的地区主要集中在上游和下游受人类活动影响较小的区域且其面积比例在3个时期都达到了70%以上；（3）雅鲁藏布江流域植被NDVI年际变化、月际变化与降水分别在空间重心迁移和滞后效应上均表现为较大的正相关性     

长江上游不同地形条件下的土地利用/覆盖变化

基于1〖DK〗∶10万的1980、2000和2005年的土地利用/覆盖数据和90 m分辨率的DEM数据，采用转移概率矩阵和地形 面积频度方法，分析了1980~2005年长江上游地区不同地形因子条件下的土地利用/覆盖变化。结果表明：1）1980~2000年，草地、林地和农业用地面积变化趋势与2000~2005年相反。后5 a，可能由于退耕的土地出现反弹现象增多，草地和林地面积出现缩减而农业用地面积增加。两个分析时段主要的土地利用/覆盖类型变化趋势类似，包括农业用地向林地和草地的转化，林地向农业用地的转化以及草地向裸地的转化。2）农业用地和城镇用地主要分布于低海拔区而林地、草地则主要分布于高海拔区。低海拔区主要是退耕还林和城市化过程。高海拔区主要是林地的退化消失和草地退化沙化过程。3）农业用地在坡度段10~25°所占面积比例最大。林地用地面积比例随坡度变陡呈现规则递增，城镇用地分布趋势与之相反。近年裸地趋向分布于缓坡区。坡度0~5°的区域主要是草地退化沙化过程；5~10°坡度段主要是退耕还林过程；大于10°的区域造林工程与森林退化并存。4）各种土地利用/覆盖类型对不同坡向的适宜性相差不大。各种坡向上土地利用/覆盖类型变化类似.     

2000～2015年丹江口库区植被覆盖时空变化趋势及其成因分析

基于MODIS NDVI、Landsat遥感影像及气象观测数据，应用趋势分析、偏相关分析和土地利用转移矩阵等方法，阐明了2000~2015年丹江口库区植被覆盖时空变化趋势，并探讨了气候变化和人类活动对库区植被覆盖的影响。结果表明：（1）近16 a来丹江口库区植被覆盖度呈增加的趋势，增速为4.73%/10 a（p < 0.001）；（2）40.94%的区域植被覆盖度增加显著，主要分布在库周丘陵和平原地带；10.04%的区域植被覆盖度减少显著，主要位于西北部伏牛山区及库区建成区周边；49.02%的区域变化不显著；（3）丹江口库区植被覆盖度受气候变化影响不显著，但受人类活动影响较大，其中灌草地和农业用地转变为林地是库区植被覆盖度升高的主要原因，农业用地转变为水体和建设用地是部分区域植被覆盖度降低的重要因素，这些土地利用/覆被变化主要受造林、退耕还林、水库蓄水以及建设活动的驱动；（4）生态建设工程和项目的实施对库区植被覆盖度的稳步增加起到了积极作用。 关键词： 植被覆盖度；变化趋势；土地利用；丹江口库区     

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。     

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。     

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     

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。     

长时序丹江口水源区NDVI数据集构建及其时空动态变化分析

由于不同传感器时空分辨率不一致，当前NDVI动态变化研究存在研究时间较短的问题。基于EOT算法，以丹江口水源区为例，借助重叠时期的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据，将8 km分辨率GIMMS NDVI数据重采样为1 km，构建了1982～2018年NDVI长时序数据集，并在此基础上分析丹江口水源区NDVI时空动态变化。结果表明：EOT算法在空间重采样中具有良好的适用性。EOT NDVI与MODIS NDVI之间拟合度较高（R=0.929，P<0.01，n=24），EOT NDVI与Landsat NDVI之间表现出显著相关关系（R=0.702，P<0.01，n=200）。空间上，EOT算法在土地利用类型较为复杂的区域受混合像元的影响，预测精度降低，在植被分布连片的区域预测精度较高。基于时序NDVI数据分析，研究时段内NDVI呈现波动上升趋势，变化趋势为0.002 9 year-1。空间上，丹江口水源区NDVI以显著增加为主（P<0.05），在汉中市、安康市河流附近以及北部商州市、南部竹溪县等区域年均NDVI增加趋势较其他区域明显；年均NDVI呈现减小的区域主要分布在丹江口水库、十堰市、南阳市、平利县等经济发展较快的区域。Mann-Kendall检验显示年均NDVI时间序列没有突变现象，但局部区域NDVI在不同时间呈现差异。     

基于时序NDVI的湖北省植被覆盖动态变化监测分析

基于1998～2011年7、8月份SPOT VEGETATION NDVI数据,求取两月份NDVI平均值,构建14 a间的NDVI时序文件,通过对NDVI时序文件进行信息提取、分析,反映湖北省植被生长情况,从而监测、研究湖北省植被生长高峰期植被覆盖动态变化及趋势。具体为：利用植被覆盖分区法,将研究区分为弱植被覆盖区、稀疏植被覆盖区、低植被覆盖区、中植被覆盖区、高植被覆盖区和密集植被覆盖区等区域,监测各区域14 a间植被覆盖动态变化,结果表明,研究区整体上植被覆盖变化不大;利用Mann Kendall趋势分析法,对研究区植被覆盖变化趋势进行研究,结果表明绝大部分呈现无明显变化趋势,1655%的区域表现增加趋势,033%的区域表现减少趋势。通过以上分析结论可知,植被覆盖分区法和Mann Kendall趋势分析法的分析结果基本一致,表明两种方法能从植被覆盖状况和变化趋势角度动态反映植被的变化情况     

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与HJ-1-B数据的雪盖率反演及其相关因子分析

随着空间信息技术的发展及社会经济对雪盖监测产品的需求，亚像元雪盖制图逐渐成为积雪监测研究的重点。以环境与减灾卫星（HJ 1 B）数据作为地面真值计算MODIS数据中每个像元的积雪覆盖率，并与归一化雪被指数(NDSI)建立回归模型，从亚像元尺度反演MODIS数据的积雪覆盖率。以青海省玉树州作为研究区，实验结果表明该算法反演的雪覆盖率平均绝对误差均在02以内，在可接受的误差范围之内，说明该算法具有较强的稳定性和实用性。此外，在积雪覆盖率反演基础上，提出了与积雪覆盖率相关的另外两个相关因子：地表温度(LST)和植被指数(NDSI)，分析表明：这两个因子与积雪覆盖率均存在明显的负相关关系，为基于多因子的雪盖率反演奠定了基础     

近十年重庆市NDVI变化及对气温降水的旬响应特征分析

在利用SPOT VGT NDVI旬数据、重庆市及周边20个气象站点1999~2010年日气温与降水数据以及研究区相关图件资料的基础上，运用均值法、差值法、趋势线分析和时滞互相关分析法分析重庆市NDVI变化的时空特征及旬平均NDVI与旬均温和旬降水的相关性以及时滞情况。结果表明：1999~2010年重庆市NDVI呈稳步上升趋势；NDVI下降的区域主要集中在渝西北、渝东北、渝南等三峡库区的外围；NDVI与气温和降水之间存在较强的相关性，且NDVI与气温较与降水之间的相关性更强，表明在研究区气温对NDVI的影响大于降水；NDVI与气温和降水之间的相关性和时滞情况存在明显的东南-西北差异，东南地区时滞较长、相关性低，西北地区时滞较短，相关性高；各植被类型NDVI与气温和降水的相关程度高低以及响应速度的快慢决定于各植被类型的生长发育规律及其对气温或降水要求的高低     

基于MODIS NDVI汉江中游植被时空变化及其地貌分异分析

基于2001~2015年的时间序列MODIS NDVI数据,通过逐像元线性趋势回归和回归系数计算,分析汉江中游地区植被年均NDVI变化的时空规律;通过植被时空变化的地貌分异分析,评估人类活动的影响及其空间差异。研究结果表明:汉江中游地区近15 a来,植被年均NDVI值呈现明显的波动增长趋势;植被时空变化表现出一定的地貌分异规律,平原、河漫滩、台地植被年均NDVI呈现明显的增长趋势,而丘陵、低山和中山植被年均NDVI增长趋势不明显。不同地貌类型区年均NDVI值变化受人类活动影响程度的强弱依次为:平原、台地、河漫滩、丘陵、低山、中山。人类活动是汉江中游平原区年均NDVI稳定增长的主要原因。