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41.
基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取 总被引:3,自引:0,他引:3
森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相(2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日)特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。 相似文献
42.
通过对植被混凝土室内试验结果的归纳和分析,研究了水泥掺入比、龄期和浸水条件对植被混凝土无侧限抗压强度的影响。 相似文献
43.
44.
《环境科学与技术》2017,(8)
该研究选取于田绿洲为研究区,运用遥感技术,采用能表示地表能量的指标——地表温度来研究绿洲能量,分析和探讨新疆于田绿洲热环境空间分布特征。具体研究内容:(1)将Landsat 8数据作为本研究的数据源,运用热红外遥感技术,收集并结合研究区气象数据计算关键参数:亮度温度、大气透过率、地表比辐射率,最后采用劈窗算法反演地表温度;(2)计算研究区植被覆盖度,并分析植被覆盖度与地表温度间相互关系,结果表明植被覆盖与地表温度具有较强的负相关性,R~2=0.979 2;(3)通过空间叠加分析研究区的地表温度与土地利用类型,得出研究区地表温度呈现出沿绿洲中心逐渐向四周增高的环状分布,地表温度均值从低到高依次为水体(18.02℃)、耕地(24.23℃)、林草地(26.3℃)、盐渍地(35.34℃)、其他(37.87℃)、沙漠(39.64℃)。 相似文献
45.
鄂尔多斯盆地植被覆盖动态监测与评价 总被引:3,自引:0,他引:3
基于像元分解模型,利用LANDSATNDVI数据,估算了鄂尔多斯盆地2002年7月和2010年7月植被覆盖度,以量化和可视化的形式分析了鄂尔多斯盆地2002年一2010年间植被覆盖度的时空变化特征,探寻了引起植被覆盖度变化的驱动因素。结果表明:2002年一2010年鄂尔多斯盆地植被覆盖度变化明显,平均覆盖度增加了7.35%,改善和明显改善面积增加了35.67%,退化和明显退化面积增加了1.49%。研究区植被覆盖度增加的主要原因是降雨量的增加和一系列生态建设工程的实施;减少的主要原因是恶劣的生态环境和过度的能源开发活动。 相似文献
46.
生态与环境是人类社会可持续发展的基础。20世纪90年代以来,生态学研究愈来愈受到重视,已成为科学研究的热点之一。由于人类的过度干扰和全球变化的影响,全球植被面临着巨大压力,植被退化、生物多样性降低、植被功能衰退是普遍的趋势。数字化植被为植被生态学家研究区域植被和环境提供了基础数据,也为植被生态的研究提供了新的技术方法和手段。 相似文献
47.
48.
生态环境变化遥感评价指数的应用研究——以敖江流域为例 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1994年5月12日与2009年6月6日的Landsat TM和2001年5月23日的Landsat ETM+卫星影像,选用遥感生态指数(RSEI),结合流域的植被覆盖度状况,定量评价了15年间敖江流域的生态环境变化与植被覆盖度变化情况,并对二者的关系进行了简要分析.结果表明:15年间,敖江流域生态等级为优所占的面积比例从13.48%上升到24.90%,增加了304.29 km2;植被覆盖度等级为极高的面积增加比例为29.31%.总体看来,敖江流域生态环境状况和植被覆盖状况均有明显的提高,两者具有较好的对应关系. 相似文献
50.
基于MODIS数据的安徽省植被水分利用效率时空变化及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
水分利用效率是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标。基于MODIS数据、土地覆盖类型数据和气象数据,估算安徽省植被水分利用效率(WUE),采用趋势分析法和相关分析法对安徽省2000~2014年植被WUE的时空格局、变化趋势及影响因素进行研究。研究表明:(1)不同植被类型的WUE年均值差异明显,常绿阔叶林和常绿针叶林的WUE均值较高,分别达到1.66和1.69 gC?mm-1?m-2,而耕地的年均WUE最低,各植被类型的年均WUE按照“常绿针叶林>常绿阔叶林>灌木>草地>落叶阔叶林>针阔混交林>耕地”的顺序递减。植被年均WUE具有较强的空间分异性规律,整体上呈现南北高中间低的趋势,植被WUE的高值区主要分布在大别山区和皖南山区,分布范围与常绿针叶林、常绿阔叶林的分布范围基本一致。(2)安徽省2000~2014年植被WUE年内变化呈现出“增加-减小-增加-减小”的M状“双峰型”趋势,具有明显的季节差异,呈现出春季>秋季>夏季>冬季的特征,各季节植被WUE的均值分别占植被WUE的32.58%、24.91%、29.27%、13.24%。(3)安徽省植被WUE动态变化受到降水影响显著的区域占比3.88%;气温显著影响的区域占比2.19%;降水显著影响的地区主要分布在林地范围内,温度显著影响的地区则位于耕地范围内,降水和气温综合显著影响所占面积最小,为0.11%;而植被WUE受气温和降水影响均不显著占比为93.82%;整体上,安徽省大部分地区的植被WUE变化主要受非气候因素影响。 相似文献