新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆13a土地荒漠化时空变化特征研究

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

新疆土地荒漠化时空变化特征分析

针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,该文提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆2000—2012年4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。     

河北坝上地区植被覆盖变化遥感时空分析

基于MODIS数据,采用基于像元尺度的趋势分析和稳定性分析方法,深入分析了河北坝上地区近13 a的植被变化特征。研究表明:空间分布上,坝上全区地表植被覆盖从西向东依次渐好,各分区域的季节变化特征具有明显的差异性;时间上,近13 a以来坝上大部分地区植被覆盖有改善的趋势,其中得到改善的区域占坝上总面积的51.35%,基本不变的区域占25.68%;同时,因坝上地区生态环境比较脆弱,植被生长易受自然和人为因素的干扰,植被覆盖在时间序列上的稳定性较差,坝上全区每年的NDVI最大值合成数据的变异系数Cv平均值达到14.85%,Cv10%的区域仅占坝上总面积的15.3%。     

毛乌素沙地东南缘NDVI植被变化特征分析

以毛乌素沙地东南缘5个区县为研究区,采用2003年、2007年、2011年和2015年的MODIS NDVI数据,利用最大值合成和趋势分析等方法分析了研究区季相、生长季和年际轻度NDVI空间变化情况,得到毛乌素沙地东南缘植被的时空演变特征。结果表明:①从NDVI季相的年际变化来看,毛乌素沙地植被在春季呈轻度退化趋势,在夏季呈轻度改善趋势,秋季和冬季基本不变,其中东南部植被增加大于西北部,夏季植被增加最明显;②植被生长季的年际变化特征与夏季相似,改善土地主要分布于神木市和榆阳区,其他地区分布较零散;③从2003-2015年NDVI年际变化来看,基本不变等级面积占比为33.61%,植被处于轻度退化等级的面积占比为46.74%,轻度改善等级的面积占比为15.51%。总体而言,2003-2015年毛乌素沙地东南缘植被整体呈微弱恢复态势,反映该区域的生态建设具有一定效果。     

2000—2010年神东矿区植被NPP的变化特征及影响因素分析

基于EOS/MODIS NPP数据集,对神东矿区植被净初级生产力(NPP)变化的时空特征及主要影响因素进行分析。研究表明,2000—2010年,神东矿区植被年NPP主要介于(98~160)g C/(m2·a)区间,11 a平均值为139.80 g C/(m2·a),低于同期全国植被年平均NPP值360.97 g C/(m2·a)约61.3%,低于同期矿区10 km缓冲区年平均NPP值142.49 g C/(m2·a)约2%,同时也低于同纬度对比区域年均NPP值161.97 g C/(m2·a)约13.7%。11 a NPP值一元线性回归分析表明,3个区域2000—2010年平均NPP变化趋势及斜率特征大致相符,相关系数均达到0.94以上;植被NPP与同期气候因子的相关性分析表明,神东矿区植被年NPP与年降水量相关系数较大,为0.716。     

海南岛植被覆盖变化驱动因子及相对作用评价

为了解海南岛植被覆盖变化影响因子,利用MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据,采用残差分析法、趋势分析法和相对作用分析法对海南岛2001—2015年间植被覆盖变化特征进行研究,定量分析了气候变化和人类活动对海南岛植被覆盖变化的贡献。研究表明,2001—2015年间,海南岛植被总体呈现增加趋势,其增长速率为0.024/10 a,植被覆盖增加区域占全岛的77.77%,植被退化区域所占比例仅为22. 23%。在植被改善区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为31.04%和68.96%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被改善区域的80.79%;植被退化区域,气候变化和人类活动的相对作用分别为35.03%和64.97%,其中相对作用大于50%的区域(即以人类活动为主)占整个植被退化区域的75. 59%。整体来看,气候变化对海南岛植被生长有促进作用,人类活动对海南岛地区植被的建设作用大于破坏作用。     

MODIS NDVI时序数据支持下的湖南省植被变化及其驱动因素分析

本文基于MODIS NDVI时问序列数据集,运用Sen+Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和相关分析等方法,对湖南省2000—2018年植被的时空变化特征、演化趋势可持续性及其与气候因子的相关性进行了研究.结果表明:①湖南省植被覆盖整体较高,并具有明显的季节变化特征;研究区植被与气温的相关性要强于降水.②近19年湖南省植被NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P<0.001),其中显著和极显著上升的地区分别占10.3％、57.3％;主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地区域;降低的地区主要分布在长株潭等城市建设用地区域及洞庭湖平原的局部耕地区域.③未来湖南省植被变化可能向退化的恶性方向发展的面积占80.1％.     

基于FCD模型的且末绿洲植被覆盖度时空变化分析

利用新疆维吾尔自治区且末绿洲1998年、2001年、2006年、2011年4期TM/ETM+图像,基于森林郁闭度制图模型FCD模型(forest canopy density mapping model,FCD)构造复合植被指数,对且末绿洲地区近13 a的植被覆盖度进行了反演,得到植被覆盖度等级图,分析并揭示出且末绿洲植被覆盖的时空变化特征,对其变化的影响因素进行了探讨.总体来说,且末绿洲13 a来总植被覆盖面积增加了742.64 km2,绿洲在向外扩张;各阶段的植被覆盖度变化表现出波动性,1998-2001年、2006-2011年间植被恢复面积(植被向较高覆盖度转移)分别是植被退化面积(植被向较低覆盖度转移)的2.98倍和1.79倍,植被恢复状态较好,而2001-2006年间出现较严重的植被退化状况,植被退化面积为435.3 km2,植被恢复面积仅为5.41 km2;且末绿洲植被覆盖度的变化受春夏季温度、降水及大规模的防护林、灌溉系统建设等多重因素的影响.     

2000～2016年石羊河北部植被覆盖度动态变化特征

基于MODIS归一化植被指数产品(MOD13Q1),以石羊河流域北部盆地防沙治沙区为研究对象,统计该区域2000～2016年间植被覆盖度,并结合温度、降水数据分析研究区植被覆盖度时空变化特征。结果表明:①2000～2016年,研究区平均植被覆盖度从16.30%增长到20.79%,高盖度植被面积增加明显,劣覆盖度植被面积减少。②从不同土地利用类型来看,虽然各地类的平均植被覆盖度的变化趋势是逐渐增加,但种植土地的植被覆盖度增加速度要明显高于非种植土地。③研究区降水、气温与植被覆盖度变化相关性较低,表明研究区植被覆盖度的恢复与一些植被恢复工程的实施有关。     

六盘山贫困区生长季植被覆盖变化及其对水热条件的响应

利用MODIS13,MODIS11和国家气象站点监测数据,以六盘山集中连片贫困区为研究区,采用最大值合成法、像元二分模型和偏相关分析等方法,分析了该区域生长季植被覆盖时空变化趋势,以及对地表温度和土壤湿度对植被生长的交互作用。结果表明:2001—2018年间,六盘山贫困区生长季植被覆盖度由0.28提升到0.45,且呈现出由东南向西北递减的格局;研究时段内表现为整体改善、局部退化的态势。其中,改善区占51.91%,无显著变化区占44.22%,退化区占3.87%;植被生长与地表温度和土壤湿度的年内变化紧密相关,空间上呈现出协同正相关、协同负相关、反向相关3大类型,但以协同正相关占主导地位;交互作用分析表明,土壤湿度对该区域植被生长的影响大于地表温度的影响,土壤水分条件是影响该区域植被生长的主导因子,土壤水分条件的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要。     

京津冀地区植被覆盖度时空演变特征分析

利用MODIS EVI遥感数据,采用AG滤波法(Asymmetric Gaussians)和像元二分模型来实现对2001-2015年京津冀EVI数据的重建和植被覆盖度的估算,在此基础上运用线性回归分析等方法,从时空两个维度分析了2001-2015年京津冀植被覆盖的演变趋势。研究结果表明:(1)2001-2015年京津冀地区植被覆盖度年际变化呈不显著增长,2003-2004年植被生态环境退化明显。(2)京津冀城市群植被覆盖度差异明显,大多数城市植被覆盖度处于稳定波动中,张家口市植被覆盖度呈波动上升。(3)2001-2015年京津冀植被覆盖度超过95%区域有所变化,呈增长趋势的区域占研究区面积的56.36%。显著变化区域中,中度改善区域占比例最高,达到28.18%;严重退化区域占比最小,仅为3.25%。     

基于Landsat影像的木里煤田矿区植被覆盖提取及时空变化分析

木里煤田地处青藏高原典型生态环境脆弱地带的大通河源头,本文以Landsat影像为数据源,基于归一化植被指数像元二分模型估算木里煤田矿区1990-2016年植被覆盖度,监测其动态变化及时空发展规律。研究发现,1990-2016年矿区裸土及低植被覆盖面积增加156.60 km^2,中植被覆盖面积增加153.37 km^2,高植被覆盖面积减少309.99 km^2。动态监测结果表明,1990-2016年木里煤田植被覆盖呈现严重退化趋势,退化最明显区域出现在矿区周边;时空格局变化分析结果表明,矿区植被覆盖等级逐渐向低植被覆盖等级转变,植被覆盖区域面积逐渐缩小。通过监测木里煤田矿区植被覆盖动态变化并分析其时空变化特征,为研究区生态环境修复,土地复垦等工作提供相关数据参考及技术支撑。     

京津冀平原区植被覆盖变化及地下水开采对其影响分析

使用京津冀平原区2000—2019 MODIS NDVI数据,采用像元二分模型、线性回归分析、趋势分析等方法,估算分析近20年京津冀平原区植被覆盖度的时空变化趋势,结合地下水开采数据,分析地下水开采对其的影响.研究结果表明:近20年京津冀平原区植被覆盖度呈不显著下降趋势,下降速度为0.017/10 a;京津冀平原区植被覆盖度变化趋势主要为轻微改善和轻微退化,两者占比69.97％,严重退化区占比11.94％,邯郸市和邢台市植被覆盖度退化尤为严重,植被覆盖度明显改善占比为5.34％,改善的地区主要分布在沧州、衡水、天津的一些小区县;京津冀平原区地下水不同开采程度区域的植被覆盖度并未表现出明显差异性变化,地下水开采对植被覆盖度影响不显著.     

中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析

为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致;整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%;年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。     

基于多源遥感数据的玛纳斯河流域荒漠化监测

利用遥感手段对玛纳斯河流域绿洲-荒漠带的荒漠化状况进行监测。利用不同时期TM数据,在小尺度上分析该区域2000~2008年荒漠化土地的分布特征;基于MODIS陆地遥感产品(NDVI、Albedo及LST),利用多源信息复合法计算荒漠化程度指数;基于TM荒漠化监测结果对该指数进行分级处理,初步建立并验证基于MODIS数据的荒漠化监测评价模型。结果表明:近10 a来,绿洲外围荒漠化土地变化较小,大部分变化发生在绿洲内部,主要为局部荒漠化被开发或因盐碱化过重导致的撂荒;荒漠化监测评价模型对研究区荒漠化程度定量评价精度可达91.25%。     

皖江城市带植被NPP时空变化及其气候响应

针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。     

利用线性融合方法进行金花茶自然保护区植被覆盖度时空变化研究

在利用高空间分辨率影像研究小区域植被覆盖度（FVC）变化时,传感器、成像条件及云量的影响会导致连续的长时序影像数据缺失或数据质量较差,同时影像的低时间分辨率也限制了对小区域连续时序FVC变化的研究。针对该问题,本文采用线性融合方法融合出连续的长时序FVC影像,解决了在研究FVC时空变化时云量和条带影响导致的Landsat影像连续时序数据缺失和低时间分辨率问题;利用Sen+Mann-Kendall进行趋势分析发现,金花茶自然保护区的FVC在2000-2016年整体呈增加趋势,FVC显著增加的区域约占37.32%,不显著增加的区域约占58.56%。线性融合方法得到的FVC影像可以精细地表征地表FVC的变化,较好地解决了高空间分辨率影像FVC连续时序数据缺失的限制,有利于小区域FVC的长时序时空变化研究。     

基于CASA模型的北京植被NPP时空格局及其因子解释

以北京为研究区,整合遥感数据、气象数据及其他多源辅助数据,基于改进的光能利用率(carnegie-amesstanford approach,CASA)模型分析了2010年北京植被生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)的时空分布格局及其主要影响因素。结果表明:12010年北京NPP总量为5.5 Tg C,其NPP的空间分布格局为北部和西部山区总量较高,平原区NPP总量较低;2北京植被NPP的季节变化明显,夏季NPP最大,占全年的62%,冬季最小,仅占3%,春季和秋季分别占全年NPP总量的18%和17%;3北京植被NPP受水分和热量条件限制,不同区域的主要限制因子不同,北部和西部山区自然植被受气温影响较大,平原区农作物生长更容易受降水影响,而在山区向平原过渡区域的植被受太阳辐射变化影响明显。