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81.
柽柳是滨海湿地植被中的典型物种,多生长在潮间带和潮上带,在保护海岸、改良滩涂等方面发挥着巨大的作用。国民经济与社会发展"十三五"规划明确提出实施"南红北柳"湿地修复工程,凸显了柽柳在滨海湿地保护中的核心作用,应用遥感技术估算大范围柽柳的生物量对柽柳保护具有重要意义。本文以昌邑柽柳国家海洋特别保护区为例,应用国产GF-1卫星遥感数据和地面生物量实测数据,构建了柽柳地上生物量估算模型,选取了最优模型并开展了应用试验。结果表明:(1)5个植被指数中,比值植被指数RVI与柽柳地上生物量(AGB)相关性最高,为0.686;(2)RVI对应的三次多项式生物量估算模型决定系数最高,为0.81,且平均相对误差MRE和均方根误差RMSE最小,分别为4.7%和0.05 kg/m2;(3)应用2014年9月4日获取的昌邑柽柳国家海洋特别保护区GF-1卫星遥感影像,利用RVI三次多项式估算模型进行生物量遥感估算,得到研究区柽柳林地上平均生物量为0.75 kg/m2,总生物量为15020 t。 相似文献
82.
天津植被指数对气候因子响应的敏感性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球环境变化研究领域的重要内容之一,研究特定区域植被对气候变化响应特征对植被重建和生态恢复具有重要意义。然而,目前植被对气候因子响应的敏感性研究还十分缺乏。利用1982—2003年8km×8km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和同期气候数据,研究了天津地区NDVI对气候因子响应特征及其敏感性。结果表明:植被NDVI与气温及降水均有显著非线性正相关关系(P〈0.0001);在半月平均气温低于0℃时,植被NDVI与气温没有显著性相关,而从气温高于0℃,一直到高于22℃,NDVI与气温的关系均达到显著性水平(P〈0.05),但相关性是逐渐降低的;当半月平均气温高于23℃及以上时,NDVI与气温没有显著的相关关系(P〉0.05);当半月降水量〉0mm时,NDVI与降水存在极显著正相关关系(P〈0.0001),随着降水量的增加,相关关系减弱,在降水量大于50mm时,NDVI与降水没有显著相关关系(P〉0.05);研究结果证实,天津地区植被指数对气候的响应存有明显的非线性特征,在低温和低降水量条件下植被的响应更为敏感,23℃和50mm分别是该地区影响植被生长的气温和降水阈值。结合1982—2003年逐半月气候条件分析发现,气温的影响主要是春、秋两季,而降水的影响主要表现在春、秋及夏初。 相似文献
83.
基于神东中心区植被覆盖变化的多时相遥感监测 总被引:1,自引:1,他引:0
准确、快速地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点。以神东中心区为研究对象,利用2002、2005、2007、2010、2012年Landsat TM/ETM+和HJ1A-CCD1五景同期遥感数据,采用像元二分模型法,归一化植被指数(NDVI)值反演植被覆盖度,对研究区生态环境变化规律进行分析。结果表明,神东中心区平均植被覆盖度整体呈上升趋势,区内绝大部分地表覆盖程度得到改善,改善区面积达64.01%,退化区面积只有15.34%。该方法快速、定量地反映矿区植被覆盖及变化情况,为矿区生态环境动态监测和治理提供技术支持。 相似文献
84.
基于TM影像的桂林市植被覆盖时空动态监测与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以西部地区中等规模城市——桂林市为例,利用1991、2006年两期TM卫星影像数据,在对原始数据预处理的基础上,提取归一化植被指数(NDVI)。依据混合像元二分模型,生成桂林市所辖5城区的两期植被覆盖度监测分类图像,对区域植被覆盖状况进行时空动态变化分析。结果表明,1991年~2006年间,城市植被覆盖区面积总体呈现下降趋势;在划分的3类植被覆盖类型中,低植被覆盖区面积减少幅度最为明显,中、高植被覆盖区面积有不同程度增长;低植被覆盖区主要分布在城市建成区与一些村镇外围区域,中、高植被覆盖区集中分布在城市远郊地带。此外,随着城市化的迅速发展,城乡各类建设用地面积不断增加,城市边缘地带的绿色植被正逐步被人工景观所取代。 相似文献
85.
基于青岛市崂山区1990、1997、2002、2008年四期TM遥感影像数据,利用遥感二分像元估算模型和归一化植被指数,定量研究了半城市化地区的植被覆盖度演化过程及其时空动态变化特征,结果表明:研究区植被覆盖度演变具有快速性、差异性和不稳定性特征;1990-1997年,植被平均覆盖度由48.71%下降到24.74%,是植被覆盖度下降最快时期;2002-2008年间,植被平均覆盖度由23.58%增加到44.49%,属于植被覆盖恢复时期。整体空间变化呈现分散和无序特征,地形因子显著影响植被覆盖度的分布及变化。从气候因素和人为活动影响两个方面分析了造成崂山地区植被覆盖度下降的原因,对降雨量与各地区植被覆盖度进行了相关性分析,划分出气候影响显著区域。最后通过主成份分析定量研究气候、人为因素对当地植被覆盖度的影响程度,结果发现城市化作用是造成植被覆盖度变化的主要因素。 相似文献
86.
区域尺度绿洲稳定性评价 总被引:27,自引:0,他引:27
论文在区域尺度上,探讨了绿洲稳定性的内涵,并以新疆三工河流域绿洲为例,从绿洲所处的地理位置、绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用等方面评价了绿洲的区域稳定性。结果表明:①冲洪积扇型绿洲稳定性最高,其次是位于地下水溢出带下方的冲积平原型绿洲,稳定性最差的是湖滨三角洲或散流干三角洲上发育的绿洲;②绿洲的冷岛效应和植被指数可较好地表征绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用和评价绿洲的区域稳定性的时间变化。绿洲规模的扩大及绿洲水分和植被的增加将加强绿洲的冷岛效应,提高绿洲的稳定性;归一化差异植被指数增加,表明绿洲内植被覆盖密度增大和植物生物量提高,绿洲的稳定性增强。 相似文献
87.
中国西北地区地表植被覆盖特征的时空变化及影响因子分析 总被引:16,自引:4,他引:16
归一化的植被指数(NDVI)自然正交分解结果显示,自上世纪80年代初期至1994年前后,中国西北部区域地表植被覆盖呈增加的过程;1994~2000年,地表植被覆盖状况开始退化,植被退化强度空间分布不匀.TOVS云覆盖数据与地表特征时间变化的一致性,间接证明1994年之后西北部地区植被退化的事实.通过降水和NDVI的相关分析,划分出西北地区地表植被覆盖变化气候影响显著区域、气候与人为影响共同作用显著区域.并从气候和人为影响2个方面分析了造成西北部地区地表植被覆盖状况下降的原因.在降水和NDVI相关显著区域,气候干旱因素是造成1994年后植被覆盖退化的主要原因;而黄河等流域1994年后植被退化的区域,气候干旱和人为活动因素是造成植被覆盖退化的主要因素. 相似文献
88.
利用数码相片对冬小麦生物量的试算 总被引:1,自引:0,他引:1
数码相片属于地面遥感资料的一种,被广泛应用于实地调查中.然而,目前利用数码相片对植被生物量进行推算的研究很少.利用数码相片提取小麦生长期的小麦覆盖度,结合地面实测叶面积指数(LAI)、归一化植被指数(NDVI)和小麦生物量,分析小麦覆盖度与LAI,NDVI,生物量与小麦覆盖度、LAI,NDVI各自的相关系数,建立各自合适的回归模型推算冬小麦的生物量.结果表明,在小麦生长期,小麦覆盖度与LAI,NDVI的相关系数R2分别达到0.765,0.896,生物量与小麦覆盖度、LAI,NDVI的相关系数R2分别为0.774,0.876,0.712,生物量与其小麦覆盖度、LAI,NDVI之间具有很高的相关性,多元回归分析效果更好,系数R2达0.891.结果说明,在不破坏植被生长状态的情况下,基于数码相片可有效地推算小麦的生物量,这为大面积实地测量和遥感监测作物长势及其生物量估算提供了理论参考依据. 相似文献
89.
基于植被指数和地表反照率影响的北京城市热岛变化 总被引:6,自引:2,他引:6
利用TERRA/MODIS遥感反演的地表温度资料,对2000—2006年北京城市热岛季节变化特征进行了研究,结合同期降水量、植被指数和地表反照率变化,分析了该地夏季城市热岛的年际变化成因. 结果表明:北京多年四季热岛分布主要以城区为中心向周边郊区延伸,其中夏季城市热岛最强,春、秋和冬季较弱,这种热岛强度的季节性差异主要与太阳辐射强度、地表植被覆盖状况和城市人为热释放等的季节性变化密切相关. 北京夏季城市热岛的年际变化特征为:2005和2006年最显著,热岛中心强度分别为10.54和9.61 ℃;2002和2004年城市热岛最弱,热岛中心强度分别为6.54和7.39 ℃. 2000—2006年北京市夏季城市热岛具有明显增强趋势,热岛强度增温率为0.326 ℃/a. 北京夏季降水对城区地表温度影响大于郊区,降水主要通过影响城区地表温度来影响城市热岛变化;夏季地表植被和地表反照率变化对地表温度和城市热岛也均有较大影响. 2000年以来,北京郊区夏季地表植被指数增加率远高于城区,受地表植被和地表反照率变化的影响,郊区降温率明显大于城区,致使城郊温差增大,热岛效应加强. 相似文献
90.
天山北坡典型退化草地植被覆盖度监测模型构建与评价 总被引:3,自引:2,他引:3
草地退化是当今世界面临的一个极为严峻的生态问题。植被覆盖度作为草地退化监测的重要指标之一,在草地退化、荒漠化治理方面起着重要的作用。为了构建适合于天山北坡典型草地植被覆盖度监测模型,便于对草地及时、快速的监测分析,研究利用新疆阜康市2008年9月Landsat TM遥感影像数据和相应的实测数据,分别探讨5种植被指数(NDVI、RVI、GNDVI、SAVI和MSAVI)与植被覆盖度的线性和非线性(二次多项式、指数、对数以及幂函数)关系,以便获得最佳监测草地状况的植被指数和模型。研究结果表明,MSAVI和GNDVI与植被覆盖度的相关性最好(P<0.01),而NDVI和RVI较差;通过5种植被指数和植被覆盖度进行回归分析,MSAVI和GNDVI与植被覆盖度分别建立模型最佳,即:y=138.45x-1.248 2(R2=0.502 7,P<0.01)和y=2 596.66x2-561.54x+38.488(R2=0.605 3,P<0.01),精度达到90%以上。该研究结果说明不同的植被指数适用的条件不同,为今后利用3S技术深入研究荒漠退化草地植被状况的快速监测和科学管理提供支持。 相似文献