NDVI是识别植被的一个重要参数,与植被盖度有明显的相关性。NDVI时序变化曲线反映了植被随时间的推移而发生的生长和变化状况。本研究利用2000~2009年长沙市MODIS数据,采用均值变化法分析了长沙市连续10 a NDVI的时空演变。结果显示:这10 a间,植被在生长季(4~10月)总体长势较好,年均NDVI都在0.9以上;从时间角度来看,NDVI呈现缓慢增加趋势,但期间出现2个峰值和1个最低值,分别为2002年、2006年和2003年;从空间角度来看,东部NDVI最高,西部其次,中部最低,植被覆盖以中、高植被覆盖区为主,随时间变化,NDVI在空间上表现出波动变化;NDVI年代际变化率表明...

MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多,其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征,与传统的滤波效果相比有明显改善,更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线,滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,仅通过NDVI序列很难...

遥感估算植被覆盖度的精度受云噪声的影响较大。最大值合成法(MVC)法能够较好消除时序NDVI影像上云污染的影响,但对于长时间多云或连阴雨天气常见的地区来说,该方法难以彻底去除云覆盖。以鄂东南低山丘陵区为研究对象,应用BISE算法对其2006年时序MODIS/NDVI影像进行噪声检测和处理。在此基础上,应用改进后的像元二分模型对这些NDVI影像进行植被覆盖度的估算和分级统计与分析。研究结果表明:根据改进后的像元二分模型和NDVI指数估算植被覆盖度的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.149和27.7%;对时序植被覆盖度影像的分级统计结果显示:鄂东南低山丘陵区植被覆盖整体较高,全年高覆盖度(>80...

基于1998～2011年7、8月份SPOT VEGETATION NDVI数据,求取两月份NDVI平均值,构建14a间的NDVI时序文件,通过对NDVI时序文件进行信息提取、分析,反映湖北省植被生长情况,从而监测、研究湖北省植被生长高峰期植被覆盖动态变化及趋势。具体为:利用植被覆盖分区法,将研究区分为弱植被覆盖区、稀疏植被覆盖区、低植被覆盖区、中植被覆盖区、高植被覆盖区和密集植被覆盖区等区域,监测各区域14a间植被覆盖动态变化,结果表明,研究区整体上植被覆盖变化不大;利用Mann-Kendall趋势分析法,对研究区植被覆盖变化趋势进行研究,结果表明绝大部分呈现无明显变化趋势,16.55%的区域...

基于2000—2015年的MODIS EVI数据,采用趋势分析结合地形差异修正,分析了重庆市植被覆盖变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:1)近16 a来,重庆植被以低覆盖度和中覆盖度为主,低覆盖度呈下降趋势,劣覆盖度、中覆盖度和高覆盖度呈上升趋势;2)研究区植被显著减少趋势占3.84%,基本不变占81.12%,显著增加占15.04%,植被变化总体上呈恢复趋势;3)在地势低(1 200 m)、坡度大(>15°)的区域,植被覆盖度高,变化趋势较弱,但是在高程大于1 500 m、坡度大于25°的区

【目的】分析2000-2009年陕西省植被覆盖的时空变化规律,为区域人地关系协调发展和生态建设政策的制定与实施提供理论依据。【方法】在对2000-2009年MODIS NDVI数据进行时序重建的基础上,采用最大值合成法、差值法获取NDVI时空变化信息,并结合DEM分级数据提取不同高程地区的NDVI变化信息,分析陕西省植被覆盖情况的时空变化规律。【结果】1)陕西省植被覆盖空间分布存在明显的地域特征,表现为NDVI值陕南秦巴山区>关中平原区>陕北黄土高原区。2000-2009年陕西省植被覆盖呈现改善趋势,植被覆盖变化速率表现为陕北黄土高原区高于关中平原区,关中平原区高于陕南秦巴山区。2)陕北黄土高...

本文以MODIS-NDVI时间序列数据为基础,利用像元二分模型对海河流域2000年-2007年的植被覆盖度(fc)进行了估算,分析了年最大植被覆盖度的时空变化特征,并对植被覆盖度与降雨量之间的响应关系进行了深入探讨。结果表明:①海河流域2000年-2007年平原农业区植被覆盖度整体较高,fc介于60%～80%之间;永定河上游区域植被覆盖度较低,fc小于30%;②近8年来海河流域植被覆盖度整体呈增加趋势,只有东南部的部分农田及城市扩展区,植被覆盖度有所减少;③海河流域植被覆盖度与当年3至8月的降水总量相关性最高,相关系数为0.687,该时段内的降雨量与植被覆盖度年际变化总体趋势较为相似,在绝大多...

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区,也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS-NDVI数据,以及同时期的气象数据和其他辅助数据,利用最大值合成法(MVC)、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明:攀枝花市植被覆盖整体较高,属于高植被覆盖区域,年际尺度上,植被覆盖呈上升的趋势,增长速率为0.02/10 a;从年内来看,9月NDVI达到最大值,NDVI最小值出现在3月;植被覆盖在水平空间上呈"南低北高"的分布特征,并在垂直空间上呈现出显著的差异性,研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值;受水热条件的影响,阴坡(0°~45°,315°~360°)植被覆盖高于阳坡(135°~225°),而平地(-1°)植被覆盖度最低;就整个研究区而言,植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%,增加的面积远大于退化的面积;年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响;大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。

基于MODIS—NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算三峡库区2000—2009年的年最大植被覆盖度,并在像元尺度上分析库区年最大植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。结果表明:三峡库区大部分区域处于高植被覆盖度,并随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度大于60%的区域占92.35%;近10年来,库区年最大植被覆盖度总体呈微弱上升趋势,其中呈显著增加或降低趋势的像元数仅占7.16%,在20个区县中石柱、江津和丰都的植被覆盖度存在退化风险;降水是影响库区植被覆盖度年际波动的主导因子,当年5—8月降水量与年最大植被覆盖度的相关性最高,但在空间上存在差异,其中呈显著正相关区域主要分布于库区西部...

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标，也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以济南市ＭＯＤＩＳ数据为数据源，应用像元二分模型计算，获得济南市不同年份最大植被覆盖度。应用一元线性回归方法，通过数据统计，分析２００１—２０１３年间济南市最大植被覆盖变化状况，并分析了主要变化驱动因子。结果表明：２００１—２０１３年济南市最大植被覆盖度空间分布具有显著的区域性，大部分地区以稳定为主，局部地区变化较大；济南市植被覆盖度变化与降水的相关性较小，与气温的相关性较高，受人为影响大；植被覆盖度空间分布受地形影响：地势平缓地带，植被覆盖度与坡度负相关，在地势较高地区，植被覆盖度与坡度正相关。根据植被．．．

基于250m分辨率的MODIS-NDVI数据,从时间变化和空间变化两方面分析2000年2015年三峡库区植被变化特征,运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明:16a来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长,年均增长率为0.17%,但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看,春季NDVI增长最快,其次是秋季和冬季,夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看,NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%,轻微增加占55.77%,

基于淮河流域1998～2005年每年第三季度的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC法(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法求取季均NDVI值,然后用像元二分模型求得各年的植被覆盖度。在此基础上,从不同角度分析近8年植被覆盖度的变化情况,并用Hurst指数预测未来植被覆盖度变化趋势。结果表明:近8年淮河流域地表植被覆盖度总体呈上升趋势,上升率为0.007/a,其中1999年值最低,2004年值最高。植被变化以稳定和轻微恢复为主,更多区域由较低等级的植被覆盖度转变为较高等级植被覆盖度。由Hurst指数预测到未来植被覆盖度变化将保持增加趋势。

为监测喀斯特山区植被覆盖度演化的过程与规律,以广西壮族自治区柳江县喀斯特山区1987年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2013年Landsat TM/ETM+/OLI时间序列遥感影像为数据源,经辐射定标、大气校正等预处理后提取归一化植被指数(Ndvi),运用混合像元分解模型由Ndvi值反演研究区各时相植被覆盖度,再利用决策树分类法对植被覆盖度分级并计算各时期植被覆盖度的分布特征、变化趋势、转移矩阵及植被覆盖度与海拔、坡度的关系。结果表明:研究区平均植被覆盖度由1987年的68

以湖南省为研究区域，基于ＭＯＤＩＳ数据分析了长时间序列（２００１—２０１３）该区域的植被指数变化特征，结果表明：（１）湖南省年均ＮＤＶＩ大部分在０．４１～０．４２之间，２００５年年均ＮＤＶＩ最低为０．４０。（２）湖南省植被指数增长趋势以改善为主占５４．０２％。（３）区域内大部分地区植被指数偏差小，说明该区域内植被指数离散度小。（４）预测未来湖南省ＮＤＶＩ以０～０．５０的反持续性增长为主占９４．４％。

【目的】探讨中国、老挝、缅甸三国交界区2000—2015年植被覆盖的时空分异和演化趋势,为区内植被的科学管理和有效保护提供参考。【方法】基于中老缅交界区近16年MODIS-NDVI时序数据,借助3S技术以及均值、趋势、变异系数、Hurst指数等统计学相关方法,从多层次多角度探究区内植被覆盖的时空格局、演化规律、空间变异、可持续性及未来演化趋势等特征。【结果】NDVI年均最大值和最小值分别出现在2013(0.779 4)和2002年(0.725 9),整体呈增加趋势,增速表现为每10年增加1.05%; NDVI月均值以3和9月为折点,呈"S"形变化特征,其值为0.698 6～0.831 6,并呈上升趋势,月均增长率为0.50%;区内植被覆盖率较高,16年NDVI均值大于0.6的高植被覆盖区占比97.45%,多集中于热带雨林连片分布的山区,低于0.6的区域仅占2.55%,以各国境内主要城市中心及其外围、山区大面积裸地和澜沧江-湄公河流域沿线等区域为主;区内NDVI随海拔增加表现出持续降低趋势,高值区(NDVI≥0.6)多集中于1 500 m以下的中低海拔地区; 2000—2015年,NDVI时间序列呈改善、退化和不变等变化趋势的区域分别占54.06%、15.62%和30.32%,其变异系数为0.024 4～0.468 8,空间分布上表现为较低波动变化区域>低波动变化区域>中波动变化区域>较高波动变化区域>高波动变化区域,低波动和较低波动变化区域占比合计78.49%; NDVI时间序列呈退化区域与呈高波动变化区域具有较明显的空间一致性,多集中于城镇、交通要道等建设用地以及山区大面积裸地等地区;未来,区内植被覆盖将延续过去16年变化趋势的区域占57.15%,与过去16年变化趋势相反的区域占41.09%;结合空间变化趋势特征,发现研究区未来将有39.63%、29.83%和28.98%的区域植被覆盖分别向良性、不变和恶性方向发展,1.56%的区域发展趋势不确定。【结论】中老缅交界区植被覆盖整体较好,16年来,区内植被覆盖随时间(年际、月际)变化幅度较小,并在此基础上整体呈现增加趋势,植被发展前景良好;然而,以建设用地和裸地为主的部分区域,其植被覆盖未来将出现退化趋势。区内各国应合理规划经济发展,节约、集约利用土地资源,并因地制宜地开展植树造林、退耕还林还草等生态修复工作,以促进区域生态环境的良性发展。