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     

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     

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     

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     

山岳型风景名胜区的植被覆盖变化及其影响因素——以我国7个国家级风景名胜区为例

植被是山岳型风景区重要的生态景观要素,研究其植被覆盖的动态变化及影响因素,对山岳型风景区可持续发展具有重要意义。当前对于山岳型风景区植被覆盖的研究多以单个山岳型风景区为主,对多景区进行系统性、综合性的研究分析较为欠缺。以我国7个国家级山岳型风景名胜区为研究对象,基于1984～2018年Landsat遥感数据计算NDVI,估算研究区长时序植被覆盖度,并以回归分析、相关性分析与重心轨迹等方法,分析山岳型风景名胜区植被覆盖的时空变化特征及其影响因素。结果表明：在空间上,大部分景区植被覆盖度呈降低趋势的面积大于增长的面积,植被覆盖度沿旅游线路呈降低趋势的现象明显;在时间上,景区高植被覆盖度所占比例最大,大多数表现为先增加后减少的特征;景区植被重心移动轨迹与气候区的分布呈现一定的规律性,位于同一气候区其移动轨迹相似,驱动因素较为一致;在旅游影响方面,逐年增长的客流量对植被覆盖呈复杂性影响。     

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     

两种植被指数与地表温度定量关系的比较研究——以南京市为例

加强绿化可有效缓解城市热岛（UHI）效应,但植被降温规律如何,如何科学绿化一直模糊不清。以南京市ETM+影像为数据源,经ATCOR2模块大气校正后,提取了南京城区地表温度（LST）、归一化植被指数（NDVI）和减化比值植被指数（RSR）,基于实测值和同时相ASTER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行了对比研究。结果表明：南京市存在明显的UHI,城区水体和绿地为显著的低温区,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;以〖WTBX〗RSR〖WTBZ〗=32为界,此值之前,地表温度随着植被覆盖增加而锐减,此值之后,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应“饱和”现象;RSR能直接说明对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异,而不进行土地利用分类,NDVI无法揭示此现象     

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。     

FAST电磁波宁静区植被覆盖度及景观格局时空变化

植被覆盖度是描述区域内植被修复和生长的重要因子,定量研究了FAST项目实施前后植被覆盖度变化时空特征,并利用景观格局对该区的植被覆盖度进行分析.基于Landsat TM/OLI影像反演FAST电磁波宁静区2008～2018年5期植被覆盖度数据,利用Fragstats 4.2进行景观格局分析.结果 表明:(1)2008～2018年,林地的增长趋势明显,该区域的植被覆盖度呈现明显的时空差异特征,植被覆盖类型上,2008年集中在中、低植被覆盖度,2018年多为中高、高植被覆盖度.(2)从植被覆盖度的转移情况可以看出,植被覆盖度增加的面积远大于退化的面积,增长趋势显著.核心区2010～2016年的植被覆盖度增长面积为48.01 km2,退化面积仅为16.19 km2,实际表现为该地区的生态环境质量明显改善,森林面积增加.(3)FAST电磁波宁静区林地面积的增加对植被覆盖度具有正向影响,同时在景观格局上表现为植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈下降趋势,景观破碎化程度降低,连通性增强,景观格局趋于稳定,聚集度上升,说明有效的林地保护措施对该地区的景观格局影响很大,稳定的景观格局对台址的保护起到重要作用,同时为该地区不同范围的植被保护力度提供遥感监测支撑.     

三峡水库156米蓄水位消落区植被恢复遥感动态监测研究

基于2007～2009年的Landsat5 TM、HJ 1A/1B CCD遥感数据,利用像元二分法对三峡水库156 m蓄水位消落区的植被覆盖度进行了计算,分析了消落区植被恢复的时空变化特征,探讨了植被恢复时空变化的影响因子。2007、2008、2009年3 a 156 m蓄水位消落区植被覆盖度分别为512%、515%、492%,其中支流消落区的植被覆盖度高于干流,这与地形条件有关,坡度的大小决定了消落区植被覆盖的空间差异。2008年与2007年消落区植被覆盖状况基本一致,而2009年的植被覆盖度低于之前两年,这与三峡大坝水位调度方案不同有关,退水较晚时,植被生长时间较短,其植被覆盖度较低。研究结果表明,在正常的调度、一定的地形条件下,淹没数月的消落区植被具有一定的自然萌生能力。     

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     

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MODIS/NDVI与EVI的皖江流域植被覆盖比较分析

利用多时相的TERRA/MODIS影像资料比较了皖江流域NDVI和EVI的时空分布特征,并分析了空间分辨率和大气校正对NDVI和EVI的影响。结果表明：MODIS/NDVI与MODIS/EVI所反映的植被覆盖状况基本一致,但5月份较8月份NDVI和EVI的空间分布差异明显,且在植被生长旺盛时期,EVI比NDVI更能反映植被覆盖状况。在相同的空间分辨率下（250 m、500 m、1 000 m）,EVI比NDVI能更好的反映植被覆盖的空间差异性,随着空间分辨率的降低,这两种指数反映植被覆盖的差异性在减小。大气校正对NDVI和EVI的影响不同,大气校正前NDVI值小于EVI值,大气校正后NDVI值普遍大于EVI值,但大气校正对NDVI的影响不大,对EVI的影响明显     

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。     

湘中丘陵区不同经营目标毛竹林年龄结构、生物量分配与碳贮量格局

经营模式对毛竹林生物量、碳贮量具有重要影响。研究了湘中丘陵区毛竹笋用林(Ⅰ)、笋材兼用林 (Ⅱ)和材用林(Ⅲ) 3种不同经营目标下的竹林年龄结构、生物量分配及碳贮量格局。结果表明：应减少1～2 a、增加5～6 a生竹的留养比例,控制达到1～2 a、3～4 a、5～6 a各占1/3左右的立竹年龄结构。不同层次生物量表现为乔木层＞凋落物层＞林下植被层,毛竹笋用林经营有利于增加乔木层生物量。乔木层生物量及所占比例分别为5183～5566 t/hm2、8895%～9293%,林下植被层生物量及所占比例分别为154～258 t/hm2、258%～443%,凋落物层生物量及所占比例分别为269～386 t/hm2、449%～662%。毛竹林总碳贮量排队顺序为Ⅱ（14263 t/hm2）＞Ⅰ（13389 t/hm2）＞Ⅲ（13004 t/hm2）,笋材兼用林有利于提高竹林碳贮能力。不同层次碳贮量排列顺序总体均表现为土壤层＞乔木层＞凋落物层＞林下植被层。湘中丘陵区毛竹林生物量、碳贮量较低,应提高集约经营水平     

嘉陵江流域植被覆盖时空变化特征

归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)能够反映植被的繁茂程度,可用来揭示环境的演化,并且能在全球变化研究中起到“指示器”的作用。目前利用NDVI研究植被变化多集中于陕西、甘肃、新疆等地区,对嘉陵江流域的植被变化趋势及其影响因素研究很少。利用线性相关分析方法分析GIMMS NDVI数据,借助于地理信息系统软件,分析嘉陵江流域植被覆盖的时空变化规律。研究结果如下：（1）嘉陵江流域在1982～2006年植被覆盖呈微弱上升趋势,与我国其它地区一致,但增长速率大小不一样;（2）嘉陵江流域植被覆盖明显优于黄土高原、西北地区,存在明显的空间差异,南部地区小于北部地区;（3）植被变化也存在空间差异,南部地区多呈增加趋势,而北部地区多呈减少趋势;（4）嘉陵江流域植被覆盖及其变化与气候变化和人类活动均有密切关系。基于分析,发现嘉陵江流域在人类活动和气候变化的双重影响下,环境向有利的方向发展。     

由卫星OLR及地表反照率资料分析三峡库区气候与生态变化

利用1990～2011年NOAA卫星中国区域OLR资料、以及2000～2011年MODIS全球5 km分辨率地表反照率产品,对库区、西南地区、长江中下游地区的OLR进行了统计分析,统计对比了2003年蓄水前后库区地表反照率的变化特征。研究表明：2003～2011年（蓄水后）与2000～2002年（蓄水前）库区四季地表反照率变化量为：春季+0089%、夏季+008%、秋季-003%、冬季+044%（冬季较大的主要原因为库区西部多为云覆盖,反照率资料受云影响而不准确）,地表反照率变化微小,表明了库区土地类型、土壤湿度、植被生长等生态环境蓄水前后变化不大;而从OLR年代际变化来看,2003年以来库区年平均OLR较1990～2002年增加了38 W/m2,呈上升趋势,这一趋势与西南、长江中下游地区OLR年际变化趋势一致,是全球变暖大背景下这些地区的降水日数减少所导致的OLR增加     

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