重庆市沙坪坝区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。根据像元二分模型原理和归一化植被指数,利用归一化植被指数（NDVI）定量估算植被覆盖度的模型可以求得研究区域的植被覆盖度。本文根据该模型对重庆市沙坪坝区进行了植被覆盖度的遥感估算,结果表明,该方法简单易行。     

佛山市植被覆盖度的遥感估算及变化分析

选取2000和2007年两个时期的TM数据,利用基于NDVI的像元二分模型,估算佛山市的植被覆盖度,并分析其时空变化的情况.结果 表明,近8年来,佛山市的植被覆盖度总体上呈下降的趋势,并存在区域间不平衡的现象.较高植被覆盖区的面积减少了384.41 km2,变化率为27.26%,而较低植被覆盖区的面积和中度植被覆盖区的...     

三江源自然保护区植被覆盖度遥感估算

采用了基于重归一化植被指数的像元二分模型,并结合实测数据和相关辅助数据,对三江源自然保护区2007年的植被覆盖度进行了估算和精度验证.植被覆盖度实测值和遥感估算值之间的线性相关系数达到了0.9017,平均精度为81.52%.结果表明使用此方法进行大面积植被覆盖度的遥感估算是有效可行的.     

高原山区小流域植被覆盖度演变时空格局

探究高原山区小流域植被覆盖度变化特征,为小流域生态保护和资源利用提供科学参考。选取1989—2017年贵州省黑滩河流域Landsat系列遥感影像,采用像元二分模型等方法反演流域植被覆盖度,探究植被覆盖度时空变化以及不同地貌植被变化特征。结果表明:1)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度由61.45%上升到67.49%,2011年后植被覆盖度上升最为明显;2)1989—2017年黑滩河流域植被覆盖度总体南高北低,其中1989—1996年、1989—2017年南部植被覆盖度上升相对较多;3)1989—2017年黑滩河流域中海拔丘陵区植被覆盖度较高,小起伏低山区植被覆盖度较低,小起伏中山区植被覆盖上升最明显。     

基于像元二分模型的植被覆盖度遥感信息提取

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。本文利用Landsat-7卫星提供的1999年ETM+遥感影像和Landsat-5卫星提供的2007年TM遥感影像,以定西市安定区为研究区域,对遥感影像进行了归一化植被指数(NDVI)的提取,并根据像元二分模型原理计算出研究区的植被覆盖度。从结果中可看出研究区西南部植被覆盖有所增加,东北部植被覆盖有所退化。     

基于TM影像的北京市北部山区植被覆盖度遥感动态监测

以监测北京市北部山区一延庆、怀柔和密云三区县10年间植被覆盖度变化为例,利用ETM／TM2001年和2010年两期影像数据,依据混合像元二分模型及NDVI估计植被覆盖度的理论方法,设计了模型应用技术路线,生成北部三区县两期植被覆盖度分级图及其统计数据,并对研究区植被覆盖状况进行时空动态变化分析。研究发现,2001年～2010年,研究区平均植被覆盖度总体呈上升趋势。该方法可快速、定量地反映研究区植被覆盖及变化情况,为研究区生态环境评价提供技术支持。     

基于遥感技术的地表水源地植被覆盖度的动态变化

植被覆盖及其动态变化可以有效地反映出区域环境变化特征,监测植被变化在评价区域生态环境质量中是不可缺少的一部分。数据源采用Landsat遥感影像,在运用归一化植被指数及像元二分模型的基础上,提取出2002、2009、2018年珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度,并进行动态变化分析。结果表明:2002—2018年珲春老龙口水库地表水源地区平均植被覆盖度值呈先减少后增加的趋势,2009—2018年,该研究区植被覆盖度处于相对良好的状态,中高度植被覆盖区与高度植被覆盖区占总面积的比重达到86.99%。从空间上来看,地表水源地的东北部分植被覆盖度较高,由东向西呈降低趋势。高植被覆盖区变化明显,近20年内增加了1 818.80 km~2。政府政策、生态恢复工程、人类活动等是影响珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度的主要因素。     

云南大理苍山保护区植被覆盖度动态变化遥感监测与分析

大理苍山物种多样性丰富但生态系统相对脆弱,评估苍山植被覆盖度为改善苍山生态环境和物种多样性具有重要意义。利用ENVI遥感软件对大理苍山自然保护区的4期遥感图像进行处理,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),利用像素二分模型对大理苍山自然保护区的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的变化原因进行综合分析。结果表明:2001—2005年植被覆盖度从0.32上升到0.38,上升了0.06;2005—2009年植被覆盖度由0.38下降到0.35,下降了0.03;2009—2011年,植被覆盖度由0.35上升到0.45,上升了0.1。可见综合分析植被覆盖度的年际变化对大理苍山的植被保护和维护生物多样性具有重要的应用参考价值。     

近15年宝鸡市植被覆盖度变化研究

目的揭示宝鸡市2000-2014年间植被覆盖特征及其动态变化情况。方法以宝鸡市2000年、2005年、2010年和2014年4个时相遥感影像为基础,依据归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法进行估算。结果 (1)从空间分布上看,宝鸡市2000-2014年间整体植被覆盖良好,总体上以中、中高和高植被覆盖度为主。(2)从时间动态变化上看,2000-2005年间宝鸡市植被覆盖变化不大,2005-2010年间出现了明显的改善,而2010-2014年间退化明显。(3)各行政区域植被覆盖度变化趋势具有明显的差异性。结论宝鸡市整体植被覆盖度高,2000-2014年间表现出先增加后减少的变化趋势,部分区域出现了明显的退化现象。     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

塔里木河下游植被覆盖动态变化遥感分析

目的 基于遥感等信息化技术,对塔里木河下游地区应急输水前后的植被覆盖度状况进行动态监测及定性定量分析.方法 选取塔里木河下游地区1999年TM、2002年ETM~+和2004年的ASTER等3期夏季遥感影像和基础地理数据,基于RS,GPS及GIS等技术,通过分类体系划分、遥感信息提取、野外验证等方法,完成了研究区植被覆盖度的动态变化分析.结果 应急输水工程实施后,研究区河道两侧较大范围内的中、高盖度植被覆盖面积明显增加,劣、低盖度植被覆盖面积持续下降,部分地区还出现了较为明显的逆转,生态环境逐步趋于好转.结论 基于RS,GPS及GIS等信息技术,建立植被覆盖度动态监测体系,是研究生态环境动态变化的重要手段和发展趋势.     

基于Landsat-8影像数据的北京植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

以北京市为研究区,通过像元二分法模型,基于Landsat-8影像,反演北京市2014年4月、2021年4月的植被覆盖度;并根据DEM数据,计算研究区的坡度、高程数据,将植被覆盖度与坡度、坡向、高程进行空间叠加分析,研究植被覆盖度时空特征与地形因子的关系.研究结果表明,北京市坡度较小的区域以中低植被覆盖区为主,随着坡度的...     

秦皇岛市2001—2020年植被覆盖动态变化及预测

本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感数据云端运算平台,利用1443景的Landsat Surface Reflectance(陆地卫星地表反射率数据)长时间序列遥感影像数据,使用归一化植被指数、像元二分模型、变异系数、线性回归分析和CA-Markov模型等方法监测秦皇岛市2001—2020年间植被覆盖度的动态变化,并预测了2025年的植被覆盖情况。研究表明：(1)2001—2020年,秦皇岛市20年间的植被覆盖度总体良好,整体上以中高植被覆盖度和高植被覆盖度为主,二者面积之和均达到总面积的65%以上;低植被覆盖度与中低植被覆盖度的面积之和均未超过20%。(2)河流、湖泊以及城区周边的植被覆盖度波动性较大,变异系数范围在0.8到3.2之间。(3)20年间秦皇岛市植被覆盖度明显变化的区域占57.7%,其中减少的区域占17.7%,增加的区域占40%,植被覆盖度基本保持不变的区域占42.3%,且人为因素仍是影响植被覆盖度变化的主要因素。(4)预测结果表明,秦皇岛市2025年仍以高植被覆盖度为主,占比达到47.4%,增长了0.9%,低植被覆盖度和中植被覆盖度分别减少了0.8%和0.4%,中低植被覆盖度和中高植被覆盖度均增长了0.1%。此研究可为秦皇岛市的环境治理、城市规划等工作提供数据参考和理论依据。     

植被-气候关系遥感分析研究进展

对当前植被-气候关系遥感分析研究进行了总结.过去几十年内,全球不同尺度、区域和时间序列的植被变化对气候变化表现出了明显响应.植被的生长变化与气温和降水的变化密切相关.而大尺度上土地覆被类型的变化及植被覆盖的变化对局地及区域的气候产生重要的反馈作用.当前植被-气候关系研究的常用的遥感数据源较多,但也存在单一遥感数据源时间...     

基于Landsat-TM数据鄱阳湖湿地植被生物量遥感监测模型的建立

建立合理的经验模型对地面植被生物量进行遥感监测是可行的方法．利用遥感影像获得的植被指数和实地得到的生物量做回归统计分析,得到近似的地面生物量估算模型,这种模型的合理性取决于数据处理的水平和样本数据的大小．任何模型在具体应用时都需要根据实际情况进行改进,生物量估算模型更是如此．该文首先说明了回归分析的理论依据和适用条件;然后基于大量的实地测量数据,选取了若干种植被指数,分别进行了植被指数与生物量的线性和非线性回归分析,结果表明,非线性回归得到的结果更优．但是不同于以往的是,该文从统计学的角度对这种结果做了进一步说明,指出这种分析的局限性,说明了模型的适用条件,希望结果能为比较准确地实施遥感监测和湿地调查提供参考。     

喀斯特城市石漠化遥感参数的时空变化

针对桂林喀斯特城市近20多年来快速扩展可能导致的喀斯特山峰石漠化,提出遥感像元裸土率的正比例估算方法,对该地区Landsat卫星1990~2015年8景遥感图像反演植被覆盖度、裸岩率的长时间序列数据,分析喀斯特山峰混合像元中植被、裸岩比例的时空变化规律。结果表明,研究区喀斯特山峰裸岩率高于0.7的面积比例低于15%,植被覆盖度高于0.5的面积在60%~85%之间。喀斯特山峰植被覆盖度、裸岩率的变化趋势主要受气候因素和人为因素等的影响,裸岩率高于0.7的面积比例变化受人为因素影响的程度较大。在1990~2006年呈略降低后基本维持平稳的趋势;但新区的建设使得2009年升高到最高值14.3%;2009~2015年缓慢下降到6.6%;植被覆盖度高于0.7的面积比例1990~1994年逐渐上升达到最高值56.0%,1994~2009年下降到最低值25.7%,2009~2015年上升到37.1%。研究结果可为进一步监测和预警喀斯特城市发展过程的喀斯特山峰石漠化提供科学数据。     

基于高分六号数据的东海县植被覆盖度分析

为了对中国连云港市东海县地区植被进行植被覆盖度的研究及分析,以高分六号(GF-6)卫星数据为原始数据源,在归一化植被指数(normalized vegetation index, NDVI)和像元二分模型分析方法的传统研究基础上,进一步通过不同置信度法来获取像元二分模型数据中所对应的纯土壤像元(S_soil)值和纯植被像元(S_veg)值,从而对植被覆盖度进行遥感估测分析。结果表明：植被覆盖度的估测结果对置信度的取值非常敏感,在选取置信度时,应结合数据源的卫星特征、影像特征、地域特征等合理选择,置信度应控制在2%～10%;高分六号卫星影像能较好的估测出植被覆盖度,东海县植被覆盖等级主要呈西高东低的空间状态,这也为后续高分六号卫星在林业应用方面提供价值参考。     

固原市红庄林场甘肃鼢鼠(Myospalax cansus)密度与植被盖度的相关性研究

2004年至2006年,在进行"宁夏南部退耕还林(草)区鼠害综合防治技术研究"项目期间,重点对宁夏固原红庄林场甘肃鼢鼠密度与植被盖度的相关性进行了专题研究,于2005年4月至9月对固原市红庄林场12个样方内甘肃鼢鼠密度与植被盖度随机抽样调查,结果表明:样方内甘肃鼢鼠密度与植被盖度之间呈极显著负相关,相关曲线为y=256.346 2-126.630 6 lg x.     

大湄公河次区域植被覆盖时空变化特征及其与气象因子的关系

【目的】分析大湄公河次区域植被覆盖的时空分布变化规律及其与气象因子之间的关系,为全球变暖环境下大湄公河次区域植被保护及生态环境修复提供理论依据。【方法】以大湄公河次区域为研究区,使用MOD13Q1-NDVI数据,借助Google Earth Engine(GEE)平台反演区域2005—2019年植被覆盖,采用线性回归分析、马尔科夫模型等分析区域植被覆盖的时空分布规律,并利用偏相关分析法探究植被覆盖与气象因子之间的关系。【结果】大湄公河次区域高植被覆盖的面积占总面积的61.9%,空间上呈现北低南高、东高西低的特点;2005—2016年,区域植被以改善为主,主要是中高植被向高植被类型转化;2016—2019年,区域植被发生明显退化,以高覆盖植被类型退化为主;15年来,呈改善趋势的面积占总面积12.7%,呈退化趋势的面积占总面积3.0%,基于Hurst指数分析发现,区域植被未来显著改善面积大于显著退化,南部地区未来会发生退化;年际变化趋势上,归一化植被指数(NDVI)与气温呈显著正相关,相关系数为0.61,与降水相关性较弱;空间上,区域植被NDVI变化受到气温和降水影响,北部与降水显著负相关,南部与气温显著负相关。【结论】大湄公河次区域植被覆盖整体较好,改善趋势大于退化趋势。综合来看,大湄公河次区域植被变化与气温和降水有一定关系,尤其是北部和南部。