2种气候环境的湖南省2021—2050年归一化植被指数时空动态变化预测

以湖南省为例,以2001—2020年的气象数据和归一化植被指数(NDVI)时间序列数据为基础,利用多元线性回归分析法,对未来2021—2050年两种气候环境(SSP2-4.5、SSP5-8.5)的归一化植被指数进行预测,并运用泰尔-森(Theil-Sen)和曼-肯德尔(Mann-Kendall)两种分析方法探究气候变化对湖南省未来植被演变趋势的影响。研究表明:相对于历史时期(2001—2020年),未来SSP2-4.5、SSP5-8.5气候环境的增温趋势均较为平缓,SSP5-8.5环境,温度呈南高北低趋势,降水呈北多南少趋势,且SSP2-4.5气候环境湖南省北部区域降水呈显著减少趋势。两种气候环境的归一化植被指数均呈现出一定的上升趋势,尤其SSP5-8.5气候环境更为显著。因此,两种气候环境归一化植被指数变化趋势的共性是,长沙市的少部分区域、洞庭湖流域内及张家界市北部归一化植被指数下降明显,是未来植被修复的重点地区;而湘西土家族苗族自治州、怀化、邵阳、永州西部和郴州东部地区也存在归一化植被指数下降趋势,区域石漠化较为严重,后期应加强保护与治理;湖南省其他各区域未来植被有明显的改善趋势。

乌海市四合木群落归一化植被指数时空演变及影响因素

为了解荒漠生态系统植被时空演变情况,明晰自然因素和社会因素对植被指数变化的影响,以乌海市四合木(Tetraena mongolica)群落为例,利用2003—2023年植被盖度实测数据和MODIS归一化植被指数数据集,采用地理加权回归模型、Slope趋势分析等方法,探究四合木群落归一化植被指数时空演变情况及其与影响因素的空间分异规律。结果表明:(1)2003—2023年,乌海市四合木群落归一化植被指数呈上升趋势,增长率为35.2%,空间分布呈现出“北部低,南部高”的格局,四合木群落稳定性整体较高,较低、中等波动变化区域较多。(2)归一化植被指数和各影响因素表现出明显的空间差异性,其中,降水量、土地利用类型以正相关为主,海拔、坡度、GDP以负相关为主。(3)各影响因素对归一化植被指数的影响程度差异明显,其中,归一化植被指数对降水非常敏感,对GDP最不敏感。

依据归一化植被指数物候特征对第八师150团农田防护林的信息获取

以新疆生产建设兵团第八师150团为研究区域,选用2021年、2022年4个季度共计10期陆地卫星8号陆地成像仪(Landsat8 OLI)遥感数据作为信息获取的数据源;在进行预处理后,应用分层分类的方法,掩膜并去除其他非植被地物,结合时间序列的Landsat8 OLI获取的归一化植被指数(NDVI)物候特征获取农田防护林信息,应用外业调查数据对其进行精度评价。结果表明:150团的农田防护林面积为3099.87 hm^(2)。实地样地调查结果显示,在选取的35个农田防护林样点中,有31个被正确获取,分类准确率达到88.5%。150团的农田防护林均匀分布于各个连队中,但在整个团场范围内分布不均匀,并伴有断带现象。运用分层分类的方法和依据时间序列的遥感图像,能够有效获取农田防护林信息。

长春市不同区域归一化植被指数多年变化分析

利用已获得的遥感数据获取归一化植被指数(NDVI),分析长春市1997-2017年植被覆盖的时空变化特征,并从行政区位置和环路范围与市中心距离远近探究影响植被覆盖的变化因素。研究表明,长春市的植被覆盖变化大致可分为2个阶段,1997-2007年,城区植被覆盖程度呈下降趋势,下降了1.14%;2007-2017年,植被覆盖小幅度上升,上升了2.06%。在空间上,NDVI由市中心向外延伸呈增加趋势。1997年、2007年、2017年五环的NDVI分别是一环的1.49倍、8.9倍、7.33倍。植被覆盖变化以宽城区、南关区为中心向四周逐渐提升。朝阳区、南关区、绿园区和宽城区NDVI值变化不大。说明人类活动是导致植被覆盖剧烈变化的主要因素,如土地使用类型转变、农业生产规模扩大以及生态环境修复等活动对植被覆盖程度均有不同程度的影响。

1981—2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明:(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化是草地植被生长的重要限制因子。

植被归一化植被指数对气候因子的空间敏感性

基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均(1982-2015年)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和气候平均态(气温、降水量)数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征.植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90.其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好(r>0.8).不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同.整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系(r=-0.6).不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强.

1982—2022年黄土高原归一化植被指数变化的时空特征

长时间地表植被指数变化序列构建与分析是生态环境监测领域的重要内容。以我国生态工程建设重点地区——黄土高原为研究区,采用时间序列的方差匹配方法,融合了2套卫星遥感的归一化植被指数(NDVI)数据产品(GIMMS 3g和MODIS),建立了覆盖1982—2022年的黄土高原暖季(5—9月)NDVI数据集,揭示了其间黄土高原植被覆盖变化的时空特征。研究发现:黄土高原暖季NDVI呈现“先慢后快”的增加趋势,转折点大致出现在2002年,1982—2002年暖季NDVI增速仅为0.01/(10 a),2003—2022年增速高达0.06/(10 a),其中十八大以来增速尤为显著;暖季NDVI快速增加区域主要位于黄土高原中部,并向东北、西南方向延展,与“退耕还林(草)”重点区域范围基本一致;在黄土高原南部、东部和青海省东部一带,暖季NDVI呈缓慢下降趋势。过去40年间黄土高原NDVI增加与生态工程建设关系密切。

近20年荆州市归一化植被指数时空演变特征及其对空气质量的影响

定量评估植被时空变化与空气质量的关系有利于预测区域生态系统健康。文章基于MOD13A3 NDVI数据和空气质量数据,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,探讨2000—2019年荆州市植被NDVI时空演变特征与空气质量的关系。结果表明:1)2000—2019年荆州市植被变化范围是0.431~0.474,以每年0.215%的变化率逐年增加,其中2000—2009年的NDVI增长趋势高于2010—2019年,较高植被覆盖度主要分布在中部和西部地区,东部地区以较低植被覆盖度为主,空间上呈现“西高东低”的分异特征。2)植被覆盖能有效调控城市空气质量,PM_(10)、NO_(2)与NDVI极显著负相关(P<0.01),PM_(2.5)、CO与NDVI显著负相关(P<0.05),显著性指数排名为PM_(10)(0.992)>NO_(2)(0.963)>PM_(2.5)(0.953)>CO(0.880)。因此,增加植被覆盖、构建完善城市绿网始终是城市生态环境建设的重要方向。

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析

【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。(3)相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。【结论】4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。

基于Mann-Kendall方法的胶东半岛海岸带归一化植被指数趋势分析

利用1998—2008年SPOT/VEGETATION逐旬共372期归一化植被指数时间序列影像数据,引入Mann-Kendall非参数趋势检验方法,分析了胶东半岛最近10 a来的归一化植被指数变化趋势。结果表明,最近10 a来,胶东半岛归一化植被指数变化趋势以衰减区域居主导地位,其中有明显衰减变化趋势的区域占半岛总面积的19.3%,有明显增强变化趋势的区域仅占半岛总面积的2.8%。归一化植被指数衰减区域在空间上沿海岸线呈环状分布,从沿海岸到远离海岸,归一化植被指数增强趋势逐渐明显,衰减最明显的区域大部分位于半岛沿海30 km以内,植被增强趋势最明显区域位于半岛中部山地及沿海防护林地区。人类活动及其空间分布是归一化植被指数变化的主要因素,其中沿海城市化、工业化和海岸湿地开发利用程度的提高导致归一化植被指数衰减,而山地植被保护和海岸防护林建设导致归一化植被指数增强。

基于归一化植被指数的流域植被覆盖分形维数研究

量化和表征植被覆盖空间分布的复杂性是研究植被与地表物质迁移关系的重要问题。为研究植被覆盖分形维数的表征特点及其在不同尺度上的变化特征，该文基于地理信息系统平台，利用分形布朗运动理论，结合像元归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）的空间分布，提出并计算了植被覆盖分形布朗运动（fractional brownian motion，FBM）分形维数。结果显示，流域植被覆盖的空间分布具有统计自相似性，可用分形维数表征，其值在2.5～3之间，越接近2.5，表示植被覆盖空间分布越复杂。植被覆盖FBM分形维数与流域内均值化 NDVI 值和 NDVI 值的变异系数无直接关系，与单位面积不同 NDVI 值的像元数呈极显著负相关（R=0.66，P〈0.01）。植被覆盖FBM分形维数具有尺度效应，随流域面积增大而增大，到一定尺度后趋于平稳。流域植被覆盖 FBM 分形维数能够克服 NDVI 像元点奇异值等对植被空间分布量化表征计算的干扰，相对传统表征植被覆盖的指数，其在水文、土壤侵蚀等模型中具有更广泛的应用意义。

基于归一化植被指数的西安市域植被变化

利用1995年6月和2009年6月的TM卫星影像数据,计算西安市同期的归一化植被指数(NDVI),并以此为基础,反演植被覆盖度,通过植被覆盖度大于0.1的归一化植被指数的差值分级,量化分析西安市1995—2009年的植被状况。结果表明:西安市NDVI均值从1995年的0.2522提高到了2009年的0.3882,山区与前山缓坡带NDVI高,平原区受夏收刚过的耕地裸露的影响,NDVI低;从1995年到2009年,极低覆盖度、低覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,占全市土地面积的比例分别降低了1.05%和22.25%和1.81%,而中覆盖度和极高覆盖度植被的土地面积分别增加了12.68%和12.43%;NDVI差值指数统计结果显示,无论是全市还是各地势分区,均以中度改善和极度改善的面积为主体,市域内二者合计面积占到了全市有植被覆盖土地面积的86.81%,而全市域植被退化面积仅占全市有植被覆盖土地面积的5.57%;生态退化区域主要分布在市区、户县与周至县行政边界交汇区的北部区域和山区太白山主峰一带,生态极度改善区域主要分布在山区与关中平原区的交错带一线、周至县的黑河河谷、地跨临潼区与蓝田县的骊山山区和周至县的平原区等地。

科尔沁草甸草地归一化植被指数与气象因子的关系

利用内蒙古科左后旗草甸草地2000—2006年MODIS的8d合成归一化植被指数(NDVI)资料和逐日气象资料,分析了研究区NDVI的季节变化和年际变化特点以及NDVI与气象因子的关系.结果表明:季节变化过程中,研究区水汽压与NDVI的相关程度明显大于降水量;积温和累积降水量共同控制着各年草地的返青速度,草地增长期(6、7月)的降水量对NDVI年最大值的影响比年总降水量更显著;时滞分析表明,水汽压对之后约12d的NDVI有持续的显著影响,平均气温的时滞为11～15d,降水量对NDVI影响的累积时滞双重效应可达36～52d.

采用不同光谱波段宽度的归一化植被指数估算水稻叶面积指数

通过大田试验,测量了水稻不同生育期的冠层光谱,并通过在TM红光波段和近红外波段范围内不断扩展波段宽度,计算了各个波段宽度对应的归一化植被指数(NDVI)及其与叶面积指数(LAI)的最大相关系数,再根据NDVI与LAI最佳拟合方程的最大R2值随波段宽度的变化特征确定了最佳波段宽度.结果表明:NDVI与LAI的相关系数和最佳拟合方程的最大R2值具有相同的变化趋势,在小于红光波段宽度60nm范围内,均随波段宽度的增大而减小,即窄波段NDVI比宽波段NDVI对LAI的估算效果好;在超过60nm后,由于受近红外波段宽度的影响而略有波动.对R2规律的分析表明,使用NDVI估算水稻LAI的最佳波段宽度为15nm.

黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系

以SPOT NDVI及GIMMS NDVI为数据源,结合RS和GIS地统计空间分析技术,对1998—2007年黄土高原地区植被覆盖的时空差异及1991—2000年归一化植被指数(NDVI)与月均温、降水量的关系进行了研究.结果表明:NDVI值(7、8月平均值)在空间上表现出明显的区域差异性,NDVI指数由北向南递增,南部、东部及西南角部分的NDVI值较高,北部、西北部地区较低;1999—2007年整体呈波动上升态势,区域NDVI值的季节差异特征明显,夏季>秋季>春季>冬季;土地利用类型影响NDVI值,林地的值最大,荒漠最小,土地利用结构的优化将改善黄土高原地区地表植被指数偏低的现状;气温、降水是决定黄土高原地区植被生长的主要气候因子,与NDVI指数呈现较高的正相关关系.

我国春季降水与青藏高原东南部冬季归一化植被指数变化的关系

利用1982年1月~2001年12月归一化植被指数(NDVI)资料、台站实测降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过相关分析和合成分析等方法,初步分析了我国春季降水与青藏高原冬季植被变化的关系。结果发现,我国春季降水与青藏高原冬季NDVI有较明显的相关关系。一般而言,高原冬季NDVI大值年时,贵州至两广地区降水减少,两湖平原和鄱阳湖平原降水增加,长江流域以北至东北的广大地区降水将减少,特别是黄河与长江之间地区降水量偏少可达40 mm以上。高原冬季NDVI与我国东部季风区春季降水的相关系数呈"-+-"的分布状态。100°E^130°E各月降水及其差值时空剖面分析也可看到其差异。文章也初步分析了高原冬季NDVI大值年和小值年春季海平面气压场、850 hPa风场、500 hPa高度场以及700 hPa垂直运动场的差异,从分析结果可以看到,亚洲和西太平洋地区大气环流的差异也同样明显。可见,青藏高原冬季NDVI的大小将通过改变亚洲和西太平洋地区春季大气环流的分布状态,导致冬季风和夏季风爆发和进退差异,从而引起我国春季降水的变化。

基于归一化植被指数的变量施肥控制系统研究

研究表明,归一化植被指数(NDVI)可以很好地预测潜在产量和判断当时作物氮的吸收情况并最终预测最优施氮量。本系统是一个集成光学传感和施肥控制装置的实时自动变量施肥系统,它根据实时监测的作物光谱信息和施肥机具的实际前进速度调节施肥量。系统采用无损测试技术和模糊控制算法,实际操作时通过光传感器实时获取归一化植被指数,并使用施氮优化算法(NFOA)计算潜在产量和施氮量,结合施肥机具行进速度调节实施机构中水用电磁阀的开闭,实现实时变量施肥。

利用归一化植被指数研究植被分类、面积估算和不确定性分析的进展

植被在全球生态系统中扮演着重要的角色。陆地生态系统与全球气候变化也是息息相关。利用遥感资料对植被进行分类 ,并估算植被覆盖面积已成为一个极具活力的研究方向 ,其结果的准确度及误差来源受到不同程度的重视。作者对利用遥感资料研究植被分类 ,进行面积估算 ,分析其不确定性三个方面的研究进展进行了回顾和讨论 ,探索进一步利用遥感资料分析植被信息的可行性。

伊犁河流域归一化植被指数的时空变化及其对气候的季节响应

基于影响归一化植被指数(NDVI)变化的主要气候因子:气温和降水量,以及2000-2013年16 d合成的MODIS NDVI与同期气象数据,分析了伊犁河流域植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节性响应特征.结果表明14 a来,伊犁河流域绝大部分区域NDVI并未发生显著变化,但植被覆盖呈退化趋势的面积远大于呈改善趋势的面积;春、夏、秋三季的植被覆盖均呈退化趋势,降水量与植被NDVI的季节相关性不显著;伊犁河流域4种主要植被类型在三个季节均呈退化趋势,其中草原植被的退化趋势最为显著,而草甸、灌丛、林地在夏季的退化趋势较春、秋两季更为显著.各季节不同植被类型的NDVI与气候因子的关系表明,春季和夏季NDVI与温度关系密切(P<0.05),秋季NDVI的变化是温度和降水量共同作用的结果.

基于树木年轮的呼图壁河流域草地归一化植被指数重建

利用天山北坡中部呼图壁河流域6个标准化年表,结合NOAA/AVHRR-NDVI资料提取研究区1981—2001年生长季草地各月最大INDV(归一化植被指数)值。结果表明:当年生长季草地最大INDV与树木年轮指数有较好的相关关系,夏末、秋初草地月最大INDV与树轮指数的相关性较好。将呼图壁河流域草地9月最大INDV与相关较好的3个标准化年表序列进行多元回归分析,重建了研究区1662—2001年9月草地最大INDV值,重建方程的相关系数达到0.86,重建值对实测值的方差解释量分别为73.0%,达到0.000 012的显著性水平,重建结果是可靠的。