林西县近30年植被覆盖率时空变化分析

林西县是内蒙古东部的重要组成部分,其植被的动态变化对林西县以及内蒙古东部地区的生态可持续发展有重要意义。本文基于Landsat-5与Landsat-8影像,通过Envi,Arcgis等软件处理林西县1990~2020年数据,提取NDVI和根据植被覆盖指数并进行分级,分析林西县近30年植被覆盖率时空变化特征和探讨其影响因素。结果显示:(1) 总体上看,林西县30内植被覆盖度剧烈减少,随时间变化幅度较大,在1990~2000年期间植被覆盖下降极其显著,仍有下降的趋势;2000~2010呈轻微上升,植被状况有所改善;2010~2020又轻微下降,且趋势明显。(2) 空间上林西县植被覆盖分布不均,北多南少,植被覆盖北部变化较大,南部变化较小。(3) 林西县植被覆盖的变化在空间分布特征上受到地形与气候的影响,年际数量变化上,受到经济发展、人口和政策的影响。

植被覆盖率对内蒙古沙尘天气影响的模拟研究

利用WRF-Chem模式及不同植被覆盖率的敏感试验,模拟了内蒙古地区一次典型沙尘过程,研究了植被覆盖率对沙尘天气强度演变及远距离传输的影响。结果表明:WRF-Chem模式能较好地再现实际沙尘输送过程。沙源地植被覆盖率增加5%,起沙总量削减50%,下游地区地面沙尘浓度的削减>80%,PM10与PM2.5浓度的削减接近或超过80%,空气质量由严重污染降低到轻度污染,有效改善了大气环境;植被覆盖率增加≥15%,大粒径沙粒对起沙量的贡献率逐渐增加,沙尘输送过程中沉降速率增大,导致下游地区沙尘天气峰值浓度出现时间提前。初步得出结论:植被覆盖率增加,叶面积指数增大,植被对细粒子的捕获作用增强。所以,植树造林等荒漠化治理工作应该首先在细粒子为主的半荒漠化地区开展。

基于遥感的西双版纳近20年植被覆盖率时空变化分析

基于2000、2010、2020年3期西双版纳Landsat影像、DEM数据,利用多特征融合的SVM分类方法提取云南省西双版纳傣族自治州植被及土地利用类型的分布情况,并基于转移矩阵分析近20年植被变化来源。研究表明:基于多特征融合的SVM分类方法植被分类精度为93.71%,Kappa系数为0.84,分类结果可靠;20年间植被覆盖度及变化率较小,总体略有增加,主要分布在海拔600~1600m、缓坡及斜坡处,海拔小于600 m、平坡及东坡向的植被减少率最高,海拔800~1000 m、斜坡及西北处植被增长率最高;植被增加主要来源于农田,减少的主要去向为建设用地。

提高盐碱地植被覆盖率技术研究

该研究旨在降低盐碱地区域土壤耕作层含盐量,确保栽培植物成活,提高植被覆盖率,改良土壤,改善盐碱地地区生态环境,防止水土流失。该文分析盐碱地的成因和盐碱在一年中的变化规律,通过科学采用生物、化学、物理等降盐措施,因地制宜选择适宜、适生的植物种类,采用系统化的栽培管理技术,提高盐碱地植物成活率,延长植物存活期,确保植被恢复率和植被覆盖率等防治指标的实现。

黄土高原极端降水变化及其对植被覆盖度影响

全球变暖背景下,黄土高原极端降水事件频发,对社会经济及植被生态产生了重要影响,研究黄土高原极端降水变化特征及其对植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)影响,可为生态环境保护和区域可持续发展提供科学支撑。基于2000—2020年黄土高原64个气象站点逐日降水数据和MODIS NDVI数据,采用趋势分析、相关分析等方法,分析了黄土高原地区极端降水和FVC时空变化特征及极端降水对FVC的影响。结果表明:2000—2020年黄土高原地区总降水量P_(RCPTOT)、中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)均呈显著上升趋势(P<0.05),区域西部和北部强降水总体增加,但区域南部呈干旱化。2000—2020年黄土高原FVC总体呈显著上升趋势(P<0.05),集中分布在区域中东部,占区域总面积的32.00%;显著下降趋势主要分布在南部少部分地区,仅占区域总面积的4.91%。2000—2020年黄土高原地区FVC与中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)以正相关关系为主,其中呈显著正相关的区域占比分别为22.33%、48.19%、14.36%和24.37%,主要分布在中部地区。研究认为近20年黄土高原极端降水和FVC同步增加,表现为极端降水促进植被生态改善的作用,但应注意极端降水研究中的时间尺度效应问题,即年尺度数据可能掩盖了短时间尺度上极端降水对FVC的破坏作用。

陕西省植被覆盖时空变异及其恢复潜力

[目的]系统分析退耕还林以来植被覆盖时空变异特征,评估植被恢复的潜力,为陕西省生态环境建设的可持续发展提供科学的理论依据和实施建议。[方法]以MODIS NDVI数据为基础,采用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst指数探究了2000-2020年陕西省及秦巴山区、关中平原和黄土高原3个亚区植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)的时空变化特征,并运用相似生境法测算了不同区域的植被恢复潜力。[结果]①2000-2020年陕西省FVC增长率为0.0029/a,74.58%的区域有所改善。其中:黄土高原区FVC改善面积达84.46%,且以显著改善为主;秦巴山区FVC改善面积为74.40%,以轻微改善为主;而关中平原区FVC具有退化趋势,退化区域占64.56%。②全省FVC持续性改善面积占19.80%,黄土高原区和秦巴山区以持续性改善为主,面积比例分别为27.83%和13.68%,而关中平原区以持续性退化为主。③黄土高原区西北部及其与关中平原接壤地带的植被恢复空间较大,而子午岭林区植被恢复空间较小;秦巴山区森林覆盖率较高,几乎没有恢复空间;关中平原受城市化的影响,植被恢复空间小。[结论]近几十年来,陕西省植被覆盖度显著提高,但受气候、地形、植被类型和人类活动等因素的影响,植被覆盖变化具有明显的空间异质性。陕西省植被恢复的增长速度趋于放缓,持续改善能力已经较低,植被覆盖趋于平稳,但是黄土高原西北部地区及其与关中平原的接壤处植被覆盖恢复潜力仍较大。

1990-2021年环塔里木盆地植被覆盖度(FVC)时空数据集

塔里木盆地是生态极端脆弱区,更是人为扰动剧烈区,荒漠化问题尤为突出。植被覆盖度能够很好地反映地表植被的繁茂程度,是荒漠化监测的一个重要指标。开展区域植被覆盖度监测是掌握荒漠化动态变化,全面分析荒漠化成因等方面研究的基础。研究基于GEE遥感云平台,以1990–2021年LANDSAT卫星植被生长季(4–10月)影像为数据源,获取了环塔里木盆地1990–2021年间7期植被覆盖度数据集。研究通过采用0.5%置信度截取NDVI的上下阈值,获得纯植被覆盖像元和纯土壤覆盖像元的NDVI值,来消除年际间气候差异对植被覆盖度计算的影响,保证各年度植被覆盖度计算的一致性。数据集使用109块无人机正射样地,经过预处理及植被指数法加大津算法得到的FVC值作为验证样本。数据集精度为R^(2)=0.79、线性表达式为y=0.8126x-0.0267。本数据集可为荒漠化变化、驱动机制等方面的研究提供数据支撑。

京津冀植被覆盖度时空演变及其对自然人为变化的响应

基于2001~2020年归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用像元二分模型最大值合成FVC,通过Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析预测研究区植被覆盖时空变化,结合气象因子数据应用相关性分析与残差分析在开展植被变化响应分析的基础上新增量化影响因子相对贡献率.结果表明:近20年京津冀地区植被建设良好,全域平均覆盖度为64.5%,植被变化速率介于(-0.0597421~0.039797)/a,植被覆盖波动较大,呈现明显的地理差异变化;京津冀地区FVC时空变化受多因素共同影响,FVC与气温以负相关为主,分布区域贴合行政分区,与城市热岛效应相关;FVC与降水以正相关为主,分布范围贴合生态分区,主要受地理因子调控;人类活动平均残差为-0.00105,负向影响为主;自然与人为因素相对贡献率分别为31.33%和68.67%,人类活动是植被变化的主要驱动因素;未来FVC以改善趋势为主,但城市交界处FVC有下降趋势.研究成果可指导京津冀交界处FVC监测,开展正向人为干预,稳定京津冀环境质量,助推全域生态环境高质量发展.

内蒙古植被覆盖时空变化特征及其对人类活动的响应

基于2000—2022年MOD13A1 NDVI数据计算内蒙古年最大植被覆盖度(FVC),了解内蒙古FVC时空分布状况及变化趋势,结合夜间灯光(NTL)和地表覆被数据,采用逐像元相关分析方法探究FVC对人类活动的响应模式。结果表明:(1)内蒙古FVC空间分布总体表现为由东北至西南逐渐减小的趋势,FVC以改善为主,增速为0.0039·a^(-1),大部分区域FVC变化表现为基本稳定(64.02%)和明显增加(31.64%),所有盟市年均FVC增长量均为正值;(2)FVC变化趋势主要表现为不显著变化,占比依次为:不显著变化(65.62%)、显著增加(17.36%)、极显著增加(13.43%)、显著减少(3.27%)和极显著减少(0.32%),显著减少和极显著减少的区域与新增建设用地在空间分布上存在较高的一致性;(3)在人类活动空间范围,内蒙古大部分区域(79.67%)人类活动不会对FVC变化产生显著影响,12.80%的区域人类活动对FVC变化起着积极作用,地表覆被主要为城区周边的草地和耕地区域,只有7.53%的区域人类活动对FVC变化起着消极作用,主要分布在地表覆被为耕地、由耕地转为建设用地和新增工矿用地区域。

植被指数在北京城市园林绿化覆盖率提取中的应用

为快速准确地获取城市园林绿化覆盖率,以北京市西城区的陶然亭街道为对象,基于高分辨率遥感影像,探讨了多种植被指数在城市园林绿化覆盖率提取中的可行性。结果表明:随着遥感影像空间分辨率的提高,有助于减少可见光植被指数提取结果中的地物误分,但基于0.5 m与0.8 m空间分辨率遥感影像的可见光植被指数所提取的绿化覆盖率均与实际值相差较大,因此不建议将其应用于园林绿化覆盖率提取研究中。而基于0.8 m空间分辨率遥感影像的归一化植被指数的绿化覆盖率提取比较适用于内部建筑高度较低的区域,可作为园林绿化资源普查工作的重要参考。在此基础上,还应用归一化植被指数,获取到北京2019年北京城市核心区(东城区和西城区)的绿化覆盖率为23.82%。

植被覆盖率在时间尺度上对水土保持效果的影响研究

为了研究植被覆盖率在时间尺度上对水土保持效应的影响,通过设置试验地块,测算降雨后地块的降雨量、植被覆盖率、径流深度和沉积物,建立植被覆盖率与水土保持之间的关系。结果表明:随着植被覆盖率的增加,在降雨事件尺度上,保水效应和保土效应变化趋势一致。在各时间尺度上,保水效应均劣于保土效应。在水土流失区植被重建的管理和研究中,有必要将水保和土保区分开来。研究结果为水土保持治理提供参考。

基于Segment Anything的荒漠草原植被覆盖度提取研究

植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage,FvC)是草原监测评价工作的重要指标,实时、快速、准确地采集FVC是草原监测评价工作的基础。文章以解决荒漠草原单位面积的植被覆盖度为目标,选取分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)以打点或者画框的方式对单位面积的图像进行分割,计算分割出的植被所占像素点的总数T和图像总像素点数A,然后通过F=T/A计算单位面积的植被覆盖度,并制作植被覆盖度评估系统。实验的结果表明,基于SAM大模型可以使荒漠草原单位面积的植被覆盖度提取结果更加准确和可靠,减小了噪声对覆盖度提取的影响。

基于VDVI和NGBDI植被指数的河岸带植被覆盖度计算

河岸带植被覆盖度是河道生态健康评价研究中的一个重要指标。传统的实地量测法耗时耗力,且受现场地形地貌、实验条件等制约,精度无法保证,而利用无人机遥感测量植被覆盖度,可减少工作量、提高测量精度,已成为区域生态和环境监测的重要手段。文章通过计算通州区运盐河—余西中心路至海门区边界段河段河岸带的VDVI(可见光波段差值植被指数)与NGBDI(绿蓝差异指数)两种植被指数,对研究区域植被信息进行识别,采用数理统计方法得到河段河岸带区域的植被覆盖率。研究表明:(1)利用VDVI提取研究区植被信息,提取精度高达93%,植被覆盖率为46.11%,与实际情况最为接近;(2)在识别植物像元上,VDVI与NGBDI两者均有较好的精度,在非植被像元的识别时VDVI精度高于NGBDI,总体上在提取研究区植被覆盖度时VDVI更为可靠;(3)运盐河余西中心路至海门区边界段河段的植被覆盖情况表现为主要植被集中于公园绿地,耕地有少量植被,植被覆盖较为集中。研究结果可以为河流生态健康评价中的河岸植被覆盖度获取提供参考。

地形条件及地下水位与植被覆盖率相关关系研究

植被覆盖率常作为地表蒸腾、降雨截流、水体流失的重要因素,也作为生态环境影响评价中的关键因子。而植被覆盖率又受到地形条件、坡度、地下水位高程等因素影响,因此研究植被覆盖率与其影响因素间的相互关系具有重要意义。本文针对某磷矿矿区,使用MGWT和ArcGIS软件提取坡度、地下水位、植被覆盖率等数据,分析得到不同坡度、地下水位埋深与植被覆盖率间的相关关系,得到如下的结果:在地下水补给区、径流区、排泄区地下水位埋深逐渐变浅,使得植被吸收地下水分的能力增强,有利于植物生长,地下水位高程与植被覆盖率之间的相关系数随着地下水位高程增加而减小,直至为负相关;坡度与植被覆盖率之间的相关系数呈现正相关,即坡度越大,植被覆盖率与坡度间的相关性越强。

祁连山高海拔区域低空可见光谱植被覆盖率计算方法研究

本研究旨在探索高海拔区域低空可见光谱影像在植被覆盖率计算中的应用方法。本研究选取了祁连山高海拔区域的低空无人机可见光谱影像数据作为研究对象,以探索一种基于影像分析的植被覆盖率计算方法。

2010~2022年贵阳市植被覆盖率变化趋势及驱动因子分析

监测区域植被的动态变化,并分析其对相关环境影响因子的响应机制,对了解区域生态环境状态具有重要意义。基于2010~2022年Landsat卫星遥感数据对贵阳市植被覆盖率进行长时序监测,运用Sen-MK趋势分析法了解贵阳市植被覆盖率时序变化趋势,从时间与空间角度解释植被覆盖率变化特征,并基于地理探测器探讨降水、温度、高程等自然因素对植被覆盖率时空变化的驱动机制。结果表明:贵阳市植被覆盖率呈波动性变化,且部分区域呈持续增长趋势;自然因子对植被覆盖率变化的贡献度为年均降水>年均温度>高程。

毛乌素沙地植被覆盖率与风蚀输沙率定量关系

基于毛乌素沙地不同植被覆盖条件下的风蚀输沙率实地观测数据，借鉴国外最新的建模思想，采用Ｍａｔｌａｂ５．３软件对数据进行非线性回归，建立毛乌素沙地植被覆盖率与风蚀输沙率之间的定量关系模型，比较系统地考察了植被覆盖对沙粒起动风速和风蚀输沙率的影响，确定了不同风速下的有效植被覆盖率。结果表明，在毛乌素沙地要有效减少和防治风蚀，植被覆盖率必须达到４０～５０％的水平，而要保证在最高风速下风蚀输沙得到有效控制，植被覆盖率必须达到６０～７０％的水平。

基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用

如何利用遥感资料估算植被覆盖率已成为建立全球及区域气候、生态模型的基础工作之一。重点探讨了利用TM资料从植被指数 (NDVI)中提取植被覆盖率的方法。根据TM像元为非均一混合像元的特点 ,提出了基于土地覆盖分类的综合运用“等密度模型”和“非密度模型”计算植被覆盖率的方法。通过对北京市海淀市区的植被覆盖率计算表明 ,该方法的估算精度可达 75 4% ,比单纯使用等密度亚像元模型在估算精度上可提高 5 8%。可以认为 ,该方法为大面积植被覆盖率估算提供了一种有效的途径。

基于图像处理的冬小麦植被覆盖率测定及其遗传解析

植被覆盖率是反映植株生长势的重要生理性状，在旱作地区尤为重要。图像处理技术能够快速有效地对苗期和孕穗期植被覆盖率进行量化分析。以28份山东小麦主栽品种和品系为材料，在240株m^-2和360株m-2密度下，连续2年测定了孕穗前不同发育阶段的植被覆盖率，并利用921个DArT标记和83个SSR标记分析了与植被覆盖率相关的遗传区段。结果表明，不同密度下，冬小麦植被覆盖率在越冬期、返青期和孕穗期存在显著差异，而拔节期基本一致。拔节期植被覆盖率与春季最高分蘖数、抽穗后群体叶面积指数、单位面积穗数和籽粒产量均呈显著正相关，r=0．73～0．76（P〈0．01），表明拔节期植被覆盖率可用于预测上述性状。共检测出12个遗传区段与植被覆盖率相关联，大部分区段直接参与调控苗期和孕穗期的生长势。10个遗传区段与已报道的苗期性状、产量性状及抗病位点一致，其中5BL、6AS和6BL染色体上携带的植被覆盖率相关遗传区段与已报道的苗期比叶面积和生物量等位点完全相同。建议将植被覆盖率作为生长势量化指标，用于育种选择和遗传研究。

柴达木盆地乌图美仁区植被覆盖率变化及其与地下水的关系

那棱格勒河乌图美仁区位于青海柴达木盆地西南部,气候干旱少雨,生态系统脆弱。基于MODIS NDVI数据,应用遥感方法,对乌图美仁区2000—2011年的植被覆盖率进行了计算,并分析了地下水对其的影响。结果表明：研究区内裸土和低覆盖率植被的面积是逐年减小的;而较低覆盖率、中等覆盖率、较高覆盖率及高覆盖率植被的面积都是逐年增加的;研究区植被生长与地下水位埋深的关系较为密切。乌图美仁地区植被的地下水位埋深范围为0.4~3m,在水位埋深为0.9m的地方,植被长势最好;当研究区的地下水位埋深小于2m时,水质矿化度小于3.5g/L,植被发育较好。