基于MODIS-NDVI的岷江流域植被时空演变及地形分异研究

岷江是长江水系的重要分支之一,流经川西高原以及四川盆地地区。植被作为重要的生态指标之一,通过研究岷江流域的植被时空变化特征将有助于了解该流域的生态环境情况并为后续的生态治理提供参考依据。基于2003年~2021年岷江流域的MODIS-NDVI数据集以及DEM数据,借助于空间分析技术、Hurst指数、线性趋势分析、变异系数等方法多方面分析了岷江流域植被覆盖的时空演变特征以及地形因子对其变化趋势的影响性。结果表明:(1)研究时段内的NDVI均值介于0~0.9之间。其流域的NDVI值上中游偏高,下游偏低,岷江流域植被整体呈现波动上升的趋势,增长速率为2.4%/10a。(2)岷江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占84.49%和15.51%。川西高原的河谷地区以及四川盆地的非城镇区域呈现显著增长趋势。呈减少趋势的主要分布在成都市向外扩张的新城区、眉山市和德阳市。(3)波动性较强的区域主要分布在川西高原的高海拔山地以及成都市,而低波动主要出现在川西高原的相对低海拔区域,植被较为稳定。(4)植被未来变化趋势呈现持续性减少的主要是成都市向外扩张的新城区。而呈现持续性增加的主要分布在四川盆地的非城镇地区以及川西高原的河谷地区。(5)海拔和坡度作为影响植被变化的主要因素,坡向与植被变化的相关性并未显示出明显的规律。

2001-2020年四川省地表蒸散与干旱变化特征

通过对四川省2001—2020年的MODIS16、ET、PET和CLCD遥感产品数据的研究,并结合水分亏缺指数、变异系数、趋势分析方法和Mann-Kendall趋势检验,深入探究了四川省ET、PET和CWSI的时空变化特征,并基于不同土地利用类型来分析ET、PET和CWSI的变化情况。结果显示,四川省2001—2020年ET总体呈不显著增加趋势,年均增加6.7739 mm。PET总体呈不显著减少趋势,年均减少5.1192 mm。CWSI总体呈显著减少趋势,年均减少0.0045。四川省年均ET在0—1390 mm之间,西部高原区域大部分为高值区域,四川盆地大部分为低值区域。变化趋势在−4—4.29 mm·a^(−1)之间,总体呈显著增加趋势和低波动性或较低波动性。PET在0—2550 mm之间,除了四川省中部少数地区为低值,其他都为高值区域。变化趋势在−15.14—17.95 mm之间,总体呈不显著减少趋势和低波动性或高波动性。CWSI在0.066—0.917之间,高值区域在四川省东部和西部,低值区域在四川省中部地区。变化趋势在−0.0366—0.0208之间,总体呈显著减少趋势和低波动性。

基于Sentinel-1结合Sentinel-2和Landsat8影像的水体提取方法比较——以鲁班水库为例

基于sentinel-1数据结合sentinel-2数据和Landsat8数据,提取2017年—2021年鲁班水库五年间的水体年间变化,对所提取的水体面积进行分析,比较两种影像对鲁班水库水体提取的差异,经过水体指数的计算以及分析得到鲁班水库的水体面积。sentinel-2影像数据对水体提取的效果较好于Landsat8数据,sentinel-2影像总体分类精度达0.993,kappa系数为0.991,而Landsat8的总体精度为0.989,kappa系数为0.986。通过对鲁班水库这种大中型水体的水体提取选择使用sentinel-2数据较好。

2001—2020年成渝地区城市扩展及建成区植被变化

基于DMSP/OLS、NPP/VIRS夜间灯光数据和SPOT/VEGETATION NDVI数据,研究成渝地区城市建成区的空间发展模式以及植被变化特征,对城市布局的优化、区域生态系统的维护提供参考。采用统计数据比较法提取成渝地区城市建成区边界,从城市扩展特征、速度等方面对城市发展进行分析;并以NDVI作为城市建成区植被状况的指标,从NDVI总和、均值、年际变化率、变化百分率和变异系数等方面对成渝地区2001—2020年建成区植被变化进行研究。结果表明:采用统计数据比较法提取得到的建成区精度较高,误差率在2%以内;城市扩展年均速度呈上升趋势,且在2015—2020年的城市扩展速度为(12.23 km^(2)·a^(−1));城市建成区NDVI总和随着建成区面积的增加呈先上升后下降趋势,2001—2010年植被状况变好,而2010—2020年间植被开始退化;城市建成区植被状况普遍较背景区差;城市建成区植被稳定性较差,城市变异系数在19年间均有不同程度的增加。

基于Sentinel-1/2的邛海水体提取方法研究

地表水体提取是进行水体水环境监测和水平衡变化过程研究的基石。邛海是西昌市的“母亲湖”,对城市的全面发展和居民的生产生活有着重要的影响。通过Sentinel-1和Sentinel-2遥感影像数据,辅以ESA土地覆盖数据和全球河湖矢量数据,以邛海地表水体为研究对象,基于阈值法,利用SDWI双极化水体指数和NDWI水体指数法实现了对邛海及周边细小水体的提取,结果表明:总体分类精度达到97.00%,Kappa系数为0.94。其中水体区域用户精度达到98.00%,错分误差为2.00%,制图精度达到96.08%,漏分误差为3.92%;非水体区域用户精度为96.00%,错分误差为4.00%,制图精度为97.96%,漏分误差为2.04%。通过实验对比验证了遥感影像与光学影像结合处理对于水体提取研究的可行性和Sentinel-1/2影像在水体相关研究上的适用性,可为研究邛海水质和水量时空变化、水资源管理与保护等问题提供一定的参考。