基于遥感的青海省植被覆盖时空变化定量分析

使用1km分辨率MODIS NDVI时间序列数据,采用决策树分类、监督分类和非监督分类相结合的综合分类方法,将青海省土地覆盖类型划分为14个类别.这种分类方法重点突出了植被,特别是稀疏植被(包括稀疏草地和稀疏灌丛)的空间分布.在将青海省分为5个高程带的基础上,使用GIS软件的空间分析功能,对青海省2001～2006年的地表植被覆盖在各级高程带上的空间分布和时间序列变化进行了定量分析.结果表明,近5a青海省的植被覆盖有所改善,植被覆盖面积从2001年的370047km2增加到2006年的374576km2,植被覆盖率增加了0.63%.青海省5级高程带中高山地带的植被覆盖率最高,达到67.92%.在青海省各级高程带上,高山地带上中覆盖度草地的分布面积最大,为94003km2.高山地带高覆盖度草地的面积增加最多,为1280km2.5a间植被覆盖变化最大的是高山地带上稀疏草地向中覆盖度草地的转变,转变面积达到15931km2.     

NDVI起伏型时间序列模型初探

NDVI(植被归一化指数 )是描述地表植被特征的重要指标 ,其月动态变化具有明显的周期性规律 .应用起伏型时间序列法对中国及其典型省份的NDVI月动态变化进行模拟 .结果表明 :无论是较规则的周期波动 ,还是幅度较大的不规则波动 ,均呈较高的拟合精度 ,且优于以气象因子所建立的线性回归模型的拟合效果 .说明起伏型时间序列分析可用于NDVI动态变化研究 ,因此丰富了NDVI动态变化定量研究的方法和内容 ,从而为研究全球气候影响下的植被变化提供思路 .图 2表 1参 14     

基于定量遥感技术的重庆市热岛效应

近年来，城市热岛效应不断增强，已经成为一个突出的城市环境问题。重庆市作为长江中上游特大型城市，工业发达，经济快速发展，市区热岛效应明显，但是很少对其研究。以2007年Landsat5 TM影像为数据源，利用单窗算法对重庆市城市地表温度进行反演，并进行城市地面亮温等级划分，在从城市土地利用类型、NDVI等方面对重庆市城市热岛效应强度和空间格局分布及其特征进行了探讨。结果表明：城区热岛现象显著，且分布不均匀；不同土地利用类型对热岛效应影响不同；城市地面亮温与NDVI呈明显的线性负相关关系。最后结合重庆市的特殊地形，提出了以下解决城市热岛效应的对策：加强城市规划，调整城市结构；构建最佳绿化结构，提高城市绿化率；改变能源结构，提高能源利用率，控制工厂废气排放量。     

内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系

植被覆盖状况是评估生态环境的重要指标。利用GIMMS数据集的8 km分辨率的NDVI数据和气候数据,对内蒙古地区1982—2000年植被覆盖变化进行了分析,并评估了降水与该地区植被的相关关系,在此基础上探讨了人类活动对内蒙古地区植被覆盖变化的影响。研究中采用了相关分析和残差分析,结果表明,在过去19年中内蒙古地区植被NDVI总体上呈轻微上升趋势,且存在着显著的空间差异。同时内蒙古地区植被NDVI与降水有很好的相关性,植被受降水的影响较大。此外,人类活动对内蒙古一些地区的植被变化也起到了建设或破坏的作用。     

1982—2006年京津冀地区植被时空变化及其与降水和地面气温的联系

利用NOAA/AVHRR归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）,分析过去25年（1982—2006年）京津冀地区生长季（4—10月）植被覆盖时空变化、趋势及其与降水和地面气温的联系。经验正交函数展开（EOF）、奇异值分解（SVD）及相关分析,结果表明：过去25年京津冀地区植被总体呈增加趋势,其中,河北中部地区增长速率超过3%/10 a。植被覆盖年际变化与气温变化呈正相关,但与降水变化的正相关更加显著。1989年和1999—2002年的干旱导致当年NDVI显著减少,而1990、1998年和2003—2005年降水增加使得研究区NDVI明显增加。     

基于Sentinel-2遥感影像的巢湖蓝藻水华提取方法研究

Sentinel-2卫星兼具了空间分辨率高、重放周期短、谱段丰富三方面特点,为蓝藻水华爆发阶段及时准确的蓝藻水华提取提供了影像基础,但目前在大型湖泊蓝藻水华提取中的应用报道较少.为此,文章以2018—2020年巢湖的Sentinel-2遥感影像为例,开展包括浮游藻类指数(FAI)在内的多指标蓝藻水华提取方法研究,针对F...     

2000~2020年黄河流域植被时空演化驱动机制

以归一化植被指数（NDVI）作为植被覆盖及生长状况指标,基于2000～2020年MODIS NDVI数据及同时期气象数据,采用Theil-Sen斜率估算、Mann-Kendall检验、相关性分析和残差分析等方法研究了2000～2020黄河流域植被时空演化驱动机制.结果表明,2000～2020年黄河流域生长季NDVI均值以0.005 a^-1的速率波动上升,植被明显改善的区域主要分布于流域中游的秦岭山系、陕北高原和吕梁山系;黄河流域生长季NDVI与降水和气温的偏相关系数均值分别为0.57和0.49,降水对植被的影响高于气温;人类活动对植被生长起明显改善的区域主要分布在流域中部的陕北高原、吕梁山系和宁夏南部等区域,对植被生长起抑制作用的区域主要分布在银川、包头、西安、洛阳、郑州和太原等人类活动强烈的城市区域;人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了72%和28%,在人类活动和气候变化的驱动下,黄河流域植被生长得到改善的面积占流域面积的96.4%,其中人类活动贡献率大于80%的区域面积占34.3%,主要分布在流域中部和东南部.气候变化贡献率大于80%的区域面积占4....     

Temporal-spatial dynamics of vegetation variation on non-point source nutrient pollution

The temporal-spatial interaction of land cover and non-point source (NPS) nutrient pollution were analyzed with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to simulate the temporal-spatial features of NPS nutrient loading in the upper stream of the Yellow River catchment. The corresponding land cover data variance was expressed by the normalized difference vegetation index (NDVI) that was calculated from MODIS images. It was noted that the temporal variation of land cover NDVI was significantly correlated with NPS nutrient loading. The regression analysis indicated that vegetation not only detained NPS nutrient pollution transportation, but also contributed to sustainable loading. The temporal analysis also confirmed that regional NDVI was an effective index for monthly assessment of NPS nitrogen and phosphorus loading. The spatial variations of NPS nutrient loading can be classified with land cover status. The high loadings of NPS nitrogen in high NDVI subbasins indicated that forestry and farmland are the main critical loss areas. Farmland contributed sustainable soluble N, but the loading of soluble and organic N from grassland subbasins was much lower. Most P loading came from the areas covered with dense grassland and forestry, which cannot directly discharge to local water bodies. However, some NPS phosphorus from suburban farmland can directly discharge into adjacent water bodies. The interactions among nutrient loading, NDVI, and slope were also analyzed. This study confirmed that the integration of NPS modeling, geographic information systems, and remote sensing is needed to understand the interactive dynamics of NPS nutrient loading. Understanding the temporal-spatial variation of NPS nutrients and their correlations with land cover will help NPS pollution prevention and water quality management efforts. Therefore, the proposed method for evaluating NPS nutrient loading by land cover NDVI can be an effective tool for pollution evaluation and watersheds planning.     

若尔盖草原NDVI的季节特点和变化规律

文章使用NOAA17/AVHRR数据,采用归一化差值植被指数(NDVI)模型,对2006年3月～2007年2月若尔盖及周边地区进行计算和分析得出,NDVI在7月最大,12月最小;结合降水量和气温的年变化,分析了NDVI的季节特点和变化规律的气候基础.     

基于洪水过程的农业洪灾变化遥感快速评估模型及其应用

洪涝灾情的准确测度需要同时兼顾淹没区的面积大小和淹水时长信息。利用淹没区内由水和作物等多种地物所组成的"复合水体"不同于水体的波谱时间变化特性,将不同洪灾时期的水体指数和植被指数进行信息复合,以有效凸显水体和洪涝淹没区之间的影像差异,据此进行了灾初期、峰期和中后期等3个时次受淹范围的有效识别。在此基础上,根据洪涝灾情随着淹没时长而加重以及灾区内淹水时长非均匀分布的特性,建立基于淹没时长的受淹面积不等权参与的洪灾扩展动态度指数(Variation Index of Flood,VIF)和区域灾情比较指数(Comparison Index of Flood Disaster,CIFD)两种模型,并将模型应用于鄱阳湖区2016年夏季农业洪涝灾害的时空变化遥感监测。结果显示,应用上述两种模型不仅可以准确获取鄱阳湖区本次农业洪涝灾情的演变趋势,而且能够方便地对比分析区域内不同地方的受灾程度。鄱阳湖区在2016年6月23日~7月25日期间的洪涝灾情具有由弱增强再趋弱的特征,其VIF指数由初始阶段(6月23日~7月9日)的3.75降至后续阶段(7月9日~7月23日)的1.29;鄱阳县是研究区内受灾最严重的区域,其CIFD指数值居于研究区内各受灾县市之首,该县受灾总面积以及多次被淹的灾区面积均高于其他县市。