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1.
选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4 VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律。结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按“常绿阔叶林>常绿针阔叶混交林>常绿针叶林>常绿针叶-落叶混交林”的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落〖JP2〗叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动。 相似文献
2.
3.
4.
The use of Normalized difference vegetation index (NDVI) data acquired with multiple satellite sensors has become a necessity in research fields such as agriculture, Land-Use and Land-Cover Change (LUCC) and changes in the natural environment. In this paper, vegetation 10-day composite (VGT-S10) NDVI data with a 1 km×1 km resolution, covering the period from April 1982 to December 2011 and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Global Inventory Modelling and Mapping Studies (GIMMS) NDVI data with a 8 km×8 km resolution, covering the period from April 1998 to December 2006 were used. The VGT NDVI covering the period from 2007 to 2011 was converted to the GIMMS NDVI for the same period. The vegetation trend during 1982 to 2011 was calculated using the extended NDVI data set.
Climate change has a large impact on the vegetation dynamics. A series of statistical analyses were employed to demonstrate the relationship between NDVI and meteorological data during 1982 to 2005. A multiple correlation analysis was applied to validate the association between the two climatic factors and monthly maximum NDVI (MNDVI). The partial correlation coefficient of MNDVI and each climate factor were calculated respectively to describe the singular influence of each meteorological variable. The results indicated that temperature made a significant positive influence on vegetation growth in the whole Loess Plateau. Precipitation is the most important climatic factor that closely correlates with MNDVI, particularly in arid and semi-arid environments. However, in some wet regions, precipitation is not a limiting factor on vegetation growth. 相似文献
5.
植被是陆地表面主要的覆盖物,也是许多地球系统过程的重要变量。人类活动对植被的影响在区域尺度上是显著的。以重庆市为例,使用滑动平均和SG滤波对SPOT/VGT NDVI时间序列数据进行了平滑处理,结合GDP和人口栅格化数据,从时间序列和空间相关场两个方面分析了植被与人类活动因子之间的时空相关性。结果表明,从1998到2005年,植被的分布和生长状况并没有随GDP和人口的持续增加而增加。在时间序列上,植被覆盖与GDP和人口之间总体上呈显著的负相关关系;在空间上,这种相关关系表现出了较强的异质性。空间相关场表明:较强的负相关主要发生在相对发达的主城区周围,反映了快速的经济发展和城市化使得植被面积和生产力降低;然而在偏远的山区,由于经济落后同时植被覆盖较少,出现了正相关。 相似文献
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鄂尔多斯十大孔兑区植被生产力变化趋势对土地利用转移的响应 总被引:1,自引:1,他引:0
归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)是衡量区域植被生产力变化的一个重要指标,而土地利用/覆盖变化(Land use/cover change,LUCC)进程深刻影响了陆地生态系统空间分布格局及其生产力变化。因此本文结合趋势分析和转移矩阵法,从中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)NDVI年际变化角度分析鄂尔多斯北部典型农牧交错区(十大孔兑地区)2000-2015年植被生产力的变化趋势与LUCC的关系。结果表明:(1)在农牧交错区植被生产力总体呈增加趋势,其中显著增加和不显著增加区域面积占总面积的89.41%,分别为22.01%和67.4%;其后依次为不显著减少区域、无变化区域和显著减少区域,面积比例分别为4.59%、3.32%和2.68%。(2)在不显著增加和显著增加区,土地转换面积分别为235146.08 hm2和82761.76 hm2,草地转为农田、林地、水体、建设用地和未利用地尤其是草地转为农田导致对应区域植被生产力增加。 相似文献
8.
塔里木河下游区域植被时空变化 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对比生态输水工程实施前后塔里木河下游植被变化,分析植被对生态输水的时空响应,基于1986-2017年研究区上方无云的22期Landsat NDVI数据,辅以波动分析、趋势分析,探索研究区植被的时空变化特征,并对其驱动因素进行分析。结果表明:(1)空间上,植被的分布与水资源的分布密切相关,主要沿河道和积水区域分布。(2)1986-2000年,NDVI呈现缓慢下降趋势,2000-2017年NDVI总体呈现波动增加趋势;植被对生态输水有一定的滞后性,且与输水量密切相关。(3)研究区NDVI时间序列的方差介于0.0077~0.1957间,存在明显的空间差异,其波动的大小与植被种类密切相关。(4)1986-2000年,植被的NDVI空间趋势以减小为主,并主要发生在英苏和老英苏附近;2000-2017年,植被的NDVI空间趋势以增加为主,且主要发生在沿河道区域和喀尔达依东侧。 相似文献
9.
植被是陆地生态系统的重要组成部分,特别是在人类活动密集地区,良好的植被覆盖对于维持区域生态环境稳定、增进居民生活福祉和促进社会经济可持续发展意义重大.基于归一化植被指数(NDVI)、气温、降水和太阳辐射数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,探究了1982~2019年中国东部沿海地区NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系,评估了气候因素和人类活动等非气候因素对NDVI变化的影响.结果表明:(1)1982~2019年研究区NDVI变化趋势具有明显区域性、阶段性和季节性差异,就区域平均而言,2000年以前(第一阶段)的生长季NDVI比2001年以后(第二阶段)增加更快,而两阶段春季NDVI增加速率均为各季节最快;(2)同一阶段NDVI与各气候因子的关系在不同季节存在差异,而同一季节NDVI的主要气候控制因子在不同阶段也不一致,并且NDVI与气候因子的关系具有很大空间差异.总体上,1982~2019年研究区生长季NDVI的增加与气温的持续上升关系紧密,第二阶段降水和太阳辐射的增加也产生了积极作用;(3)相比于人类活动等非气候因素的影响,气候变化对近38年来研究区生长季NDVI变化的... 相似文献
10.
Hye Kyung Lee 《国际发展与全球生态学杂志》2018,25(4):371-381
As green infrastructure gets its attention in hazard mitigation, it is necessary to improve general understanding on what makes green infrastructure important for hazard and resiliency research. To better understand how green infrastructure fits with more traditional notions of structural and nonstructural mitigation, this study examines the relationship between green infrastructure and ‘structural and nonstructural’ mitigation approaches for hazard mitigation. Also, this study discusses a new measurement of locational aspects and spatial patterns of green infrastructure by utilizing high-resolution data in urban areas, and its potential implementation in hazard mitigation. Compared to previous research using land-use land-cover datasets, the normalized difference vegetation index (NDVI) utilizing National Agriculture Imagery Program dataset provides an ability to capture green infrastructure in greater detail. A visual comparison suggests that the NDVI data are able to capture and identify more types of ‘green’ land uses in Harris County. The total green infrastructure percentages for Harris County, Texas, based on 1-m high resolution were found to be 61.5% of the area, compared to the 51.5% based on the National Land Cover Database. This study provides support for utilizing high-resolution data to establish guidelines for green infrastructure’s spatial characteristics and sustainable hazard mitigation. The outcomes of this study will be helpful in the strategic planning and implementation of green infrastructure in urban areas with hazard issues. 相似文献