基于多星遥感影像的太湖北部湖湾春季沉水植被分布动态监测

利用多星遥感影像动态监测了2015年春季太湖北部湖湾沉水植被分布的变化过程,并对水生植被遥感监测中的几个关键问题展开了探讨。决策树方法获取的水生植被分布结果表明,2015年4月28日太湖北部湖湾发现明显沉水植被分布面积约11.2 km~2,与2014年同期相比,新出现的较大面积沉水植被分布区域主要集中在田鸡山西和锡东水厂附近。提出应及时清理打捞,避免水生植被死亡腐烂,威胁水质安全。     

基于神东中心区植被覆盖变化的多时相遥感监测

准确、快速地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点。以神东中心区为研究对象,利用2002、2005、2007、2010、2012年Landsat TM/ETM+和HJ1A-CCD1五景同期遥感数据,采用像元二分模型法,归一化植被指数(NDVI)值反演植被覆盖度,对研究区生态环境变化规律进行分析。结果表明,神东中心区平均植被覆盖度整体呈上升趋势,区内绝大部分地表覆盖程度得到改善,改善区面积达64.01%,退化区面积只有15.34%。该方法快速、定量地反映矿区植被覆盖及变化情况,为矿区生态环境动态监测和治理提供技术支持。     

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。     

植被过滤带模式对内蒙农牧交错区截流减沙的影响及优选

为了提高农牧业交错带禾本植被过滤带截流减沙效果,在内蒙古中部巨宝庄试验基地设置过滤带茎间距(0.9cm、1.2cm、1.7cm)和宽度(3m、6m、9m)2个因素,包括空白对照共10个处理.研究了植被过滤带茎间距和宽度对截流减沙的响应,并运用熵权TOPSIS模型评价了不同植被过滤带模式的综合效益,筛选该地区禾本植被过滤带适宜茎间距和宽度.结果显示,在相同植被过滤带茎间距条件下,增加过滤带宽度显著降低径流与泥沙出流量,过滤带宽度为9m与6m处理比3m处理在过滤带末端平均泥沙含量分别减少了80.97%和60.66%,平均径流量分别降低了62.14%、33.59%,并分别推迟水沙出流时间7min和2min.在相同过滤带宽度下,减少植被茎间距有效提高截流减沙效果,其中过滤带茎间距为0.9cm处理比1.2cm与1.7cm处理在过滤带末端平均泥沙含量分别减少了35.4%和48.28%;平均径流量分别降低了16.5%和18.26%.茎间距与宽度对径流、泥沙拦截量影响极显著,过滤带宽度对径流影响更大,且两者交互作用对泥沙拦截量影响极显著.通过熵权TOPSIS评价得出过滤带宽度为9m,茎间距为0.9cm的禾本植被过滤带模式综合评分最高,经济与截流减沙综合效益最优,研究结果对当地植被过滤带建设有重要指导意义.     

峰丛洼地流域植被覆盖度时空演变及其归因

采用像元二分模型估算2000~2020年桂西南峰丛洼地流域的植被覆盖度,并借助Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验方法以及Hurst指数等分析方法对研究区域内植被覆盖度的空间分布、未来趋势和可持续性进行深入解析,最后引入地理探测器对其驱动力因素进行定量化分析.结果表明:(1)年际变化上,流域21a间植被覆盖度呈递增趋势,增速为0.6754a^-1.喀斯特区域增长速率(0.774a^-1)>非喀斯特区域增长速率(0.5751a^-1);(2)空间尺度上,研究区域植被覆盖度整体上呈现出“北高东低”的格局,其中82.68%的区域植被覆盖度显著增加,仅有0.61%区域表现为显著减少;(3)未来变化趋势上,区域植被覆盖度的Hurst指数介于0~1之间,平均值为0.8207,呈现出向右单峰偏斜,即研究区未来植被覆盖度呈现出持续改善的趋势;(4)驱动力机制上,土地利用/覆被(LULC)是整个研究区域植被覆盖度的主导因素;各驱动因子对植被覆盖度空间分布均表现出明显的交互作用,其中土地利用/覆被(LULC)与人口密度(pop)的交互作用最强.