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41.
基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例 总被引:8,自引:0,他引:8
基于研究区2001年Landsat7ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDV I、DV I、RV I、IPV I、SA VI)和9种波段比值指数(Index1I-ndex9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDV I、DV I、IPV I、SAV I、R VI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。 相似文献
42.
43.
基于决策树分类法的塔克拉玛干南缘沙漠化信息提取方法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
选择策勒绿洲作为典型的绿洲-荒漠交错带,采用Landsat ETM+影像,分析了沙漠化土地的光谱特征及其波段间的相互运算,用分层分离的方法,提取了沙漠化土地信息. 结果表明:利用修改型土壤调整植被指数(MSAVI),归一化差异水体指数(NDWI)和遥感图像缨帽变换后的亮度(Brightness)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)等复合识别指标,在决策树的各节点设计不同的分类器,可以划分沙漠化等级;决策树分类法可以有效地排除和避免提取地物时受多余信息的干扰及影响,其总体提取效果较好,是快速自动提取沙漠化土地信息的有效手段. 相似文献
44.
基于2017年逐时空气质量监测数据、归一化植被指数(NDVI)16 d合成数据以及社会经济数据,对京津冀大气污染特征进行了系统分析,并利用线性回归、地理加权回归模型等探讨了其变化规律与NDVI的关系,及其受社会经济因素的影响.结果表明:①京津冀地区大气污染整体表现为南高北低、平原高山区低的分布特征,由北向南递次升高,大气污染呈现出显著的空间异质性;②从季节变化看,呈现冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季的总体规律,京津冀地区大气污染呈现出显著的时间异质性;③SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10等污染物浓度均与NDVI值呈负相关关系;在气候、地形等自然条件较为一致的前提下,NDVI值越低人类活动干扰越明显、产业经济布局越集中,进而污染排放量越大,对空气质量产生显著负面影响;④NDVI指数一定程度上反映了土地利用、人口分布以及产业布局状况,而这些因素直接或间接决定着大气污染排放水平,进而能够指示区域的污染分布特征;⑤地理加权回归模型(GWR)计算结果表明,经济发展水平越高的地区NDVI与社会经济因子、PM2.5等污染物浓度相关性越好.NDVI的分布可以大体反映社会经济发展水平.对PM2.5的分布也有一定的指示作用. 相似文献
45.
2008年1月中旬至2月初,我国长江中下游地区出现了大范围持续低温、雨雪、冰冻天气气候事件,造成了特大积雪灾害。以湖北省为例,基于RS和GIS技术对这次雪灾进行了动态的监测评估。利用连续多天的卫星遥感资料和积雪深度观测资料,在GIS的支持下,计算归一化差分积雪指数(NDSI),提取积雪分布信息,并根据不同海拔高度,确定了积雪深度的NDSI分层阈值,实现了3层积雪深度(0~10、10~20 和20~30 cm)的判识。针对积雪区内不同的土地利用类型,统计了不同深度的积雪面积。结果表明:湖北省近90%面积被雪覆盖,其中江汉平原、鄂东北和鄂东南等地雪灾最为严重,部分地区积雪深度在20 cm以上;水田、旱地等农业用地以及湖泊、水库、河渠等水系积雪最为严重,居民点用地也有较大范围的积雪,居民生活受较大影响;2月2日以后积雪面积逐日减少,到2月8日,积雪基本融化。在上述研究基础上形成了基于RS和GIS的长江中下游积雪监测的业务流程. 相似文献
46.
47.
目前很少有PM2.5污染与植被覆盖的相关性深入研究,尝试对此进行补充.基于1998~2016年的PM2.5和归一化植被指数(NDVI)的栅格数据,以中国内地八大经济区为研究对象,对NDVI值进行3个等级划分(低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区),并计算相应等级的PM2.5污染浓度.在此基础上,从NDVI的景观尺度和类型尺度分析PM2.5污染的时空特征,然后利用面板数据模型定量化NDVI景观格局指数对PM2.5的影响.结果表明:①北部沿海、东部沿海、南部沿海、长江中游和东北经济区在植被覆盖相对较低的区域,PM2.5污染较严重;而黄河中游、西南地区及大西北经济区则在植被覆盖相对较低的区域表现出较轻的PM2.5污染;②大部分区域的PM2.5随时间变化呈显著上升趋势;③PM2.5与NDVI景观格局指数相关性显著(P<0.05)的区域相对较少;④景观形状指数(LSI)、斑块面积比(PLAND)、斑块数量(NP)、最大斑块占景观面积比(LPI)和聚集度指标(AI)指数对PM2.5的影响都表现出明显的空间异质性. 相似文献
48.
2000~2020年长江流域植被NDVI动态变化及影响因素探测 总被引:2,自引:1,他引:2
研究植被动态变化并探测驱动其变化的影响因素,对区域生态环境质量监测和林业恢复工程效应评估具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据、DEM数据、人口密度数据和夜间灯光数据等,结合Theil-Sen Median斜率估计、Mann-Kendall显著性检验、稳定性分析和地理探测器,在多时空尺度下分析2000~2020年长江流域植被NDVI时空演变特征及稳定性,并探测驱动植被NDVI空间分异的主要影响因素.结果表明,2000~2020年长江流域植被NDVI整体呈波动上升趋势.除太湖水系外,其余流域单元植被NDVI均呈上升趋势.长江流域植被NDVI呈上升趋势的面积占84.09%,其中,呈极显著上升和显著上升的区域占53.67%,主要分布在乌江、宜宾至宜昌、嘉陵江、汉江和洞庭湖水系.除金沙江石鼓以上和太湖水系植被NDVI稳定性较差以外,其他流域单元植被NDVI整体较为稳定.海拔是影响各流域单元植被生长的重要因素,而气候因子对金沙江石鼓以上植被NDVI的影响程度最高,人文因子对乌江、湖口以下干流和太湖水系植被NDVI影响最大.长江流域影响因素双因子交互作用均表现为双因子增... 相似文献
49.
昆明为云南省的政治经济文化中心,森林火灾多发给人民生产生活带来了极大的威胁。准确提取火烧迹地有利于掌握林火规律,加强森林火险区划,通过合理配备资源提高森林防火效率。以昆明地区2016—2020年Sentinel-2数据、高温火点数据和土地利用分类数据为基础,基于差分归一化火烧比率(dNBR)提取该地区火烧迹地面积,并对其空间分布特征进行分析。结果表明:土地利用数据有利于提高火烧迹地提取效率,但高温火点数据错漏较多,对火烧迹地提取贡献不大。Sentinel-2数据与dNBR指数的结合在单火场可以达到平均89%以上的提取精度,有较高适用性。昆明地区火灾高发区为安宁市、晋宁区等地,过火区域集中在高程1 700~2 300 m、坡度6°~25°的林地耕地混杂地区,阴坡过火面积略大于阳坡。 相似文献
50.
气候变化通过改变植物生长环境,从而影响植物生长。了解植物与气候之间的内在关系,长期动态监测和评估植被覆盖情况至关重要,同时有利于深刻理解生态恢复机制。渭河流域地理位置特殊,生态环境脆弱,在其周围及黄河下游生态环境保护中有重要地位。为揭示植被时空变化格局以及对气候变化的响应,以渭河流域作为研究对象,采用差值法、线性回归斜率法及相关系数法分析2000-2019年渭河流域在不同气候分区下NDVI分布特征及NDVI与降水、气温的相关性和滞后性。研究结果显示:(1)2000-2019年,渭河流域NDVI呈波动上升的趋势,各分区NDVI增长率表现为半干旱区(0.053 8/10 a)>半湿润区(0.044 3/10 a)>干旱区(0.036 6/10 a);(2)2000-2009年、2009-2019年NDVI均表现为改善态势,但2009-2019年改善程度减缓,斜率从0.072 7/10a降低为0.035 1/10a,差值法改善区面积由98.20%降低到86.12%,线性回归斜率法改善区面积由87.69%减小到61.86%;(3)在季尺度、月尺度上,与降水相比,气温对渭河流域植被生... 相似文献