退牧还草工程项目遥感分析与效益评价——以四川省阿坝县为例

根据对卫星遥感影像的判读解译,探讨了利用3S技术（遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）技术）监测四川省阿坝县的退牧还草工程现状。通过陆地卫星TM遥感影像数据和同期野外调查数据,分析了植被指数与草地植被生物量之间的相关关系,建立了不同植被指数与草地生物量之间的一元线性回归模型和非线性回归模型。结果表明,利用遥感卫星的植被指数可以较好反映牧草植被群落变化和不同草原类型的牧草产草量差异。在全年放牧草地中,地上总生物量、植被总覆盖度、植被平均高度等指标均低于围栏内的草地。因此,利用“3S”技术可以对全县草原地上生物量进行遥感估测并对草原基况做出评价,客观反映退牧还草工程实施后效果。同时,为推动高空间分辨率卫星影像在我国草业和生态环境建设中的应用打下了坚实基础。     

山丹县草地地上生物量遥感估算模型

选择黑河流域草地植被的典型区域-山丹县作为研究区, 利用2003 年8 月野外实测50 个样方的草地地上生物量数据和同期的陆地卫星TM 影像数据, 分析了植被指数与草地地上生物量的相关关系, 进而建立基于遥感植被指数DV I 的草地地上生物量估算模型。结果表明: 在草地地上生物量和TM 影像植被指数之间关系微弱、直接利用TM 影像数据建立估算模型不可行的情况下,用地面实测的草地植被反射光谱数据对遥感影像数据进行校正, 能够弥补传统的“点-面”建模方法的不足, 获得比较理想的估算模型; 植被指数DVI 与草地地上生物量之间存在较好的相关性, 其估算模型为Y = 2477X - 77. 598 (R 2= 0. 7589) , 经实测数据验证, 总体精度达到80% 以上, 基本上能够满足中尺度的草地地上生物量估算。     

环青海湖地区草地蝗虫发生遥感监测方法研究

为了建立一个用于环青海湖地区草地蝗虫发生空间分布的遥感监测模型,分别在1997年6月下旬到7月上旬、1999年8月中下旬及2000年8月中下旬进行了野外考察,获得了198个蝗虫密度样本资料,收集了同期的TM5遥感图像。通过TM5遥感影像计算了10种植被指数,如归一化植被指数(NDVI)和褐色植被指数(BVI)等。采用统计方法,研究了环青海湖地区草地蝗虫密度(GD)与各种植被指数之间的相关关系。结果表明:尽管GD与10个VI的线性相关并不显著,但GD对NDVI和BVI比较敏感。86%的GD>5头/m2样本出现在满足条件0.2相似文献   

基于无人机影像可见光植被指数的若尔盖草地地上生物量估算研究

地上生物量是衡量草地长势及生态系统服务功能的重要参数,对于草地生态系统碳收支、资源可持续开发等研究具有重要意义。研究基于若尔盖高原典型样带的无人机可见光影像和地面实测样本,建立生物量与多种可见光植被指数的指数回归模型,对比不同植被指数模型的生物量估算精度的差异。结果表明:可见光植被指数能够有效区分草地和其他覆盖类型,生物量与植被指数具有较好的相关关系。但基于不同波段建立的植被指数对生物量的估算精度存在差异,其中利用红、绿波段建立的植被指数NGRDI模型对生物量具有最高的模拟精度(R~2=0.856)和预测精度(验证样本ABE=94g/m~2,RMSE=124g/m~2)。研究获取了高空间分辨率的草地地上生物量,相关成果可为若尔盖高原碳收支、卫星遥感产品真实性检验、生态模型、资源可持续利用等研究提供方法与数据支撑。     

USLE/RUSLE模型中植被覆盖因子多光谱影像计算

在各个土壤侵蚀模型中,准确确定植被覆盖影响因子是一项重要的工作。在以往的研究和应用过程中,对植被盖度值的确定通常是通过对地表植被覆盖类型或借助植被指数进行分级赋值,这些方法存在着分类标准的不确定性和较大随机误差。本文针对水土流失方程中植被盖度确定问题,利用多光谱数据,使用改进型植被指数分析及混合像元线性分解方法,结合地面调查数据,对土壤侵蚀模型中植被因子进行了遥感定量分析,实验结果证明了这种方法的优势所在。     

GIS支持下内蒙古草场动态变化及其环境背景分析

以遥感与GIS为技术支撑,以农牧交错带内蒙古为例,构建了内蒙古土地利用数据库,定量地分析草地这一内蒙古主要自然资源80年代中期至2000年的动态变化,以及与环境背景的关系。结果表明:内蒙古草地变化主要向耕地,草地等土地利用类型转变,耕地占用草地严重;草地变城镇农村居民点的面积少;草地的退化面积较大,尤以低覆盖度草地为重。同时草地变化发生的环境集中在条件较好区域,说明自然条件对人类活动的约束,也反映内蒙古的经济相对滞后。     

地中海生态系统中土地退化,土壤侵蚀和沙漠化遥感监测

简要介绍了国外应用遥感图像进行土地退化制图和监测的一种新方法。遥感图像上像元亮度值代表土地表面多种物质（土壤、植被、阴影、母岩）混合光谱辐射特征，通过多光谱图像辐射校正和典型区野外光谱测试，利用线性光谱混合模拟可以将ＡＶＩＲＩＳ和ＴＭ图像混合光谱中差异明显的几个组分进行分离，进而在各组分丰度分析的基础上，比较准确地进行植被盖度、土壤条件与土壤侵蚀的判别与制图。     

内蒙古浑善达克沙地南部草地盖度探测及其变化分析

陆地生态系统植被覆盖程度是评价区域生态环境变化的重要因子。以内蒙古浑善达克沙地南部(锡林郭勒盟正蓝旗北部地区)为研究区,应用中国环境与灾害监测预报小卫星数据HJ-1A CCD及美国陆地卫星数据Landsat TM,分别基于像元二分模型和三波段梯度差模型、使用NDVI和RDVI等参数,对研究区草地植被覆盖度进行了探测,并对比了不同模型方法和参数所得研究区草地植被盖度成果的分类精度。研究结果表明,基于像元二分模型和RDVI参数探测植被盖度的方法表现最好;以此为基础,进一步分析了研究区2000~2009年区域植被覆盖度动态变化,发现本地区在2000年之后草地覆盖改善区面积超过草地盖度下降区面积,浑善达克沙地南缘植被恢复状况总体较好。     

TM遥感与地块内冬小麦产量变异

卫星遥感可以为农作物的准确管理提供必要,及时并具有空间连续性的信息,但高成本一直是限制该项技术在农业上深入发展的主要障碍,利用价格相对较为低廉的TM卫星影像作为信息源来评价其对估测小区域内作物产量空间变异并为规划管理单元提供必要信息的可行性做了初步的研究,结果表明,利用TM图像所获得的植被指数能较好地反映小麦各生育时期的基本特点,两种植被指数（NDVI及RVI）都表现出一定程序的空间,而且都以小麦抽穗后期的变异程度为最大,而且,小麦生长发育的三个重要时期（分蘖期,抽穗期及拔节期）的两种植被指数之间具有极显著相关关系,两个试验地块小麦11月8日的归一化植被指数都与产量表现出了良好的相关关系,另外,两种植被指数在表现作物千粒重和亩穗数等产量指标信息方面,也有一定的效果。     

基于FLAASH的多光谱影像大气校正应用研究

受大气吸收与散射影响,遥感器得到的测量值与目标物的真实值间存在误差,给反演地表反射率/反照率和地表温度等关键参数带来较大误灿跋炝送枷穹治龅木?选择ASTER多光谱数据,利用FLAASH模块进行大气辐射校正和反射率反演.对校正前后的反射辐射和归一化植被指数(NDVI)的变化进行了对比研究,并利用校正前后的NDVI反演植被盖度.研究表明,大气校正后图像计算的植被盖度显著提高.     

藏北中部地区草地退化遥感监测

为了探讨藏北中部地区近20年来的草地退化状况及主要驱动力,基于1990、2000及2010年的Landsat影像,采用混合分类方法对研究区主要景观类型进行分类,并利用景观指数分析景观格局及草地退化特征。另外,基于气象数据,利用灰色关联度方法分析草地退化的主要驱动力。结果表明:草地退化面积在1990~2000年呈增加趋势,在2000~2010年呈减少趋势,2000年之后研究区草地退化状况趋于缓和。造成草地退化的主要气候因素为降水量、气温、日照时数、平均相对湿度和蒸发量等,其中,高寒草甸草地主要受平均相对湿度及降水量的影响,高寒草原草地受蒸发量、日照时数、平均最低气温、降水量、平均相对湿度和平均最高气温的影响均较大,高寒荒漠草地与平均最高气温、日照时数和蒸发量的关系最为密切。     

基于RS的祁连山东段山地景观稳定性分析

基于遥感图像,利用基质的比例,斑块数量和面积变化率,斑块密度变化率3个指标对祁连山东段山地景观稳定性进行了研究。研究结果表明：① 草地是祁连山东段山地景观稳定性最高的组分,处于稳定状态。② 中小尺寸的斑块稳定性最高。对景观生态规划和区域生态稳定有重要意义。     

那曲典型草地植被光谱特征分析

遥感是大尺度生态研究的重要工具之一,而地面植物群落特征与其光谱特征之间的关系是解译遥感影像的关键。地面实测数据由于其高空间分辨率和高光谱分辨率,能够准确反映地物光谱信息,可以用来指导卫星遥感解译工作,同时为遥感监测草地退化、草地模型建立等提供数据支持。选取西藏那曲地区的优势植被类型作为研究对象,利用ASD FieldSpec 3便携式光谱仪测定优势种的冠层光谱并进行比较,并取其中一种优势种测量其在不同覆盖度和不同生长期的光谱反射特点。研究结果表明:①不同植被群落冠层光谱具有特殊的光谱曲线,可见光波段光谱反射率依次是紫花针茅、小嵩草和藏北嵩草,近红外波段光谱反射率则依次是小嵩草、藏北嵩草和紫花针茅;红边位置可以识别藏北嵩草,但是不能区分小嵩草和紫花针茅;②不同覆盖度的小嵩草红边、“绿峰”位置不随覆盖度的变化而发生变化;连续统去除后得到吸收深度随覆盖度的增加而变大,吸收峰面积随覆盖度的增加而增加;③小嵩草衰退期内,在可见光波段和红边波段,冠层光谱反射率随着叶绿素含量的减少而下降,出现“红边蓝移,绿峰下降”的现象。     

基于MODIS数据的亚马逊热带雨林火灾时空变化规律研究

频繁发生的森林大火对亚马逊热带雨林造成了大面积破坏,获取不同年份的火灾影响范围以及植被破坏情况,有助于了解该地区火灾时空演变规律以及火灾与植被的相互作用关系,进而探究火灾发展机理,为防灾减灾提供科学依据。为此,利用2015～2019年MODIS植被指数产品与地表温度产品,构建MODIS全球扰动指数模型（MGDI）,结合火点数据（以下统称MOD14A1）、植被连续场数据（Vegetation Continuous Field,VCF）提取1 000 m分辨率下的燃烧范围和燃烧强度,并分析研究区域5年内的火灾分布时空规律。实验结果表明：(1)火灾主要分布在巴西中部以及巴西与玻利维亚的交界处,占燃烧区总面积的67%左右;(2)燃烧范围以及燃烧强度的综合信息显示火灾整体呈现出“升—降—升”的趋势;(3)火灾多发生于灌木草地（50%以上）以及阔叶林（30%）,且火灾多发在旱季;在全球变暖大背景下,火灾发生频率呈上升趋势;（4）人类活动范围扩张、不合理农业开垦、森林砍伐导致研究区内草地退化严重,农业用地以及建筑用地逐年上升,在一定程度上为火灾的发生、传导提供了良好的条件。     

基于高光谱影像的三江源区不同退化程度高寒草甸分类研究

三江源地区是我国最重要的生态功能区之一。近年来,受全球气候变暖及日趋频繁的人类活动的影响,三江源地区高寒草甸生态系统退化现象明显。以三江源称多县清水河镇东北部地区为实验区,基于环境小卫星HJ\|1A HSI高光谱数据,结合不同退化程度高寒草甸地面光谱采集和样方调查,采用MLC和SAM方法对不同退化程度的高寒草甸开展了分类研究。结果表明:基于高光谱数据的不同退化程度高寒草甸采用SAM方法分类总体精度达到75%以上,证实了分类方法的可行性,基于高光谱数据分类能有效区分盖度相近、退化程度不同的草地类型,其中SAM分类结果更加精细准确,优于MLC方法,SAM方法对中度退化草甸区分能力最高,对其他退化程度草甸区分能力稍弱。     

Effects of topography and human activity on the net primary productivity (NPP) of alpine grassland in northern Tibet from 1981 to 2004

Using the Carnegie–Ames–Stanford Approach (CASA) model on remote-sensing (RS), climatic, and other related data from 1981 to 2004, the researchers estimated the net primary productivity (NPP) of alpine grassland in northern Tibet. Geographical information system (GIS) techniques were used to analyse the spatial pattern of change in the NPP of alpine grassland and its response to the intensity of human activity. The researchers found that the mean values of NPP on flat (slope gradients <1°) and sunny slopes were relatively lower. Between 1981 and 2004, the NPP of alpine grassland in northern Tibet tended to decrease, but with relatively large annual fluctuations. In northern Tibet, the alpine grassland NPP for high-elevation regions has a greater proportion of area (over 26%) showing a decreasing trend. The change is more significant in areas where the slope is 15–30° and aspect has little influence on the extent of the change. The negative effects of local residential areas on the rate of change of alpine grassland NPP are smaller than those of roads.     

The change of land cover and land use and its impact factors in upriver key regions of the Yellow River

Owing to the influence of global change, land cover and land use have changed significantly over the last decade in the cold and arid regions of China, such as Madoi County which is located in the source area of the Yellow River. In this paper, land‐use/cover change and landscape dynamics are investigated using satellite remote sensing (RS) and a geographical information system (GIS). The objectives of this paper are to determine land‐use/cover transition rates between different cover types in the Madoi County over 10 years e.g., from 1990 to 2000. Second, the changes of landscape metrics using various indices and models are quantified. The impact factors of LUCC (Land‐Use land cover Change) are systematically identified by integrating remote sensing as well as statistical data, including climate, frozen soil, hydrological data and the socio‐economic data. Using 30 m×30 m spatial resolution Landsat (Enhanced) Thematic Mapper (TM/ETM+) data in our study area, nine land cover classes can be discriminated. Our results show that Grassland, Marshes and Water Bodies decrease notably, while oppositely, Sands ‐ Gobi and Barren land increase significantly. The number of lakes with an acreage larger than six hectares decreased from 405 in 1990 to 261 in 2000. Numerous small lakes dried out. The area of grassland with a high cover fraction decreased as well, while the surface area of grassland with a medium level of cover fraction increased. The medium cover fraction grassland mainly originates from high cover fraction grassland. The desertification of land is a serious issue. (ii) The inter‐transformations between Grasslands, Barren Land, Sands, Gobi, Water Bodies and Marshes are remarkable. The Shannon–Weaver Diversity Index (SWDI), the Evenness Index (EI) and the extent of Landscape Heterogeneity (LH) has improved. Marshes have become more fragmented hence, with less connected patches. (iii) In the recent 30 years, average annual temperature, the power of evaporation and the index of dryness did increase significantly. Moreover, soil moisture content (SMC) decreased and the drought trend accelerated. The degradation of frozen soil has impacted on the decrease of surface water area and induced a drop in groundwater levels. Monitoring LUCC in sensitive regions would not only benefit from a study of vulnerable ecosystems in cold and high altitude regions, but would provide scientifically based decision‐making tools for local governments as well.     

Characterizing changes in grassland desertification based on Landsat images of the Ongniud and Naiman Banners,Inner Mongolia

Desertification is treated as an important and critical environmental hazard. In the face of increasingly serious grassland desertification, China has made great efforts to combat desertification and a series of key national ecological projects has been launched. However, accurate, timely, and effective monitoring and assessment are required to determine whether these projects work well. The Horqin sandy land represents the largest area of sandy land in China. In this article, the Naiman and Ongniud Banners were studied because these contain the main desertified grassland in Horqin. Next, a desertification classification and grading system was designed for the Horqin sandy land after conducting fieldwork. Based on spectral mixture analysis (SMA) and decision-tree methods, we interpreted Landsat Thematic Mapper/Enhanced Thematic Mapper Plus/Operational Land Imager (TM/ETM+/OLI) images of the study area from four years: 1985, 1992, 2001, and 2013. Overall, the following results were obtained. The total area of desertified grassland in the Naiman and Ongniud Banners increased from 5979 km² in 1985 to 9195 km² in 1992 (an increase of 53.79%) and then decreased to 7828 km² in 2001 and to 6023 km² in 2013. The changes in the areas of desertified grassland with various degrees of desertification displayed the same trends as that of the total desertified grassland area. The severely desertified grassland expanded from 1872 km² in 1985 to 3723 km² in 1992 before shrinking to 2189 km² in 2013. The annual rates of expansion of desertified grassland during the periods 1985–1992, 1992–2001, and 2001–2013 were 7.68%, ?1.65%, and ?1.92%, respectively, and the corresponding expansion rates of severely desertified grassland were 14.12%, ?3.48%, and ?1.19%, respectively. Both the desertified grasslands and the areas with various degrees of desertification displayed significant expansion during the period 1985–1992. Since 1992, this trend has reduced. During the study period, the changes in temperature and precipitation did not benefit the reversal of grassland sandy desertification. Furthermore, the growing population and expansion of livestock production and farming inhibited such reversal. However, the results presented in this article suggest that a reversal in grassland sandy desertification has been occurring since 1992. The results indicate that ecological engineering measures have helped reverse desertification and have promoted the restoration of grassland vegetation.     

基于地面实测高光谱数据的三江源中东部草地植被光谱特征研究

草地不仅是畜牧业的生产基地,而且是生态安全屏障保护和牧民生活与草原文化传承的基础,具有生态、生产和生活功能。然而,草地日益退化导致的生态经济问题越来越突出。因此,实时、准确地监测草地的退化具有重要意义。根据所测定的各种地面植被的光谱数据,分析了三江源中东部典型草原区常见草种的光谱特性;利用一阶微分法、连续统去除法和归一化微分比的方法对草地植被光谱反射曲线进行了处理,提取了典型草地植被的光谱特征;通过光谱分析法能准确识别藏嵩草和小嵩草优势种,取得了较好的精度。为高光谱遥感草地监测提供了有力依据。