基于Landsat的三江源区植被覆盖时空变化分析
三江源区高寒草地地上生物量遥感反演模型的建立中期报告
三江源区高寒草地地上生物量遥感反演模型的建立
中期报告
本研究旨在建立三江源区高寒草地地上生物量（AGB）遥感反演模型。
针对该区环境特点和遥感数据所存在的问题，选取MODIS和Landsat TM遥感数据进行精度评估，选择了多种地面因子数据进行模型构建。
本文介绍了研究的中期进展，包括数据处理和分析结果。
第一部分介绍了数据的采集和处理。
选择了2013年的MODIS NDVI 和Landsat TM数据，并进行了预处理，包括云去除和空间分割。
同时，采集了地面野外调查数据，包括AGB和地面因子数据（如高程、气候数据、土壤类型等）。
第二部分主要讲述了模型的构建。
我们首先选择了单变量线性回归模型，分别使用了NDVI、植被指数（VI）和地面因子数据进行建模，并通过残差分析和验证数据的平均误差检验模型效果。
然后，结合多元线性回归模型进行拟合，进一步探究与AGB和地面因子的相关性，优化预测方程模型。
第三部分介绍了模型的精度评估。
我们使用2017年的MODIS和Landsat TM数据进行了交叉验证，并对预测模型的误差进行分析。
结果表明，因为野外调查数据的缺失，模型精度得到了一定的限制，并存在一定的空间异质性。
综上，本研究基于NDVI和地面因子数据，通过单变量和多元线性回归模型建立了高寒草地AGB的遥感反演模型，为该区域的生态环境评价提供了一定的参考依据。
未来的研究会更加完善数据集，提高精度评估水平，进一步优化模型以提高精度。
基于Landsat数据的河流流域植被覆盖率变化分析
基于Landsat数据的河流流域植被覆盖率变化分析作者：周杰王昆仑宋强来源：《安徽农学通报》2019年第14期摘要：以安徽省杭埠—丰乐河流域为研究对象，选取2004年、2013年、2018年3个不同时相的Landsat遥感卫星影像，对该河的流域植被覆盖变化进行分析研究。
结果表明：流域整体植被覆盖情况良好，西南山区植被覆盖度高于平畈地区，并且从2004年、2013年到2018年，低、较低植被覆盖度区域面积降低幅度明显，中度、较高植被覆盖度区域面积有所增加，高植被覆盖度区域面积有所降低并逐步处于稳定水平。
关键词：流域;遥感;Landsat;植被覆盖变化降水、蒸发和径流是水循环过程的3个最重要环节，通常把汇聚降水所形成的径流网络称为水系。
流域就是以分水线为界的某个水系干流及其支流所流经的区域，以及由水系构成的集水区。
分水线即分隔相邻2个流域的界线，一般在山区为山脊线，在平原则常为堤防或岗地。
随着人类社会的发展，流域已不仅是单纯的水文学概念，而是涵盖了水利、国土、生态、经济和社会等诸多范畴。
植被覆盖率是指植被在地面的垂直投影面积占统计区面积的百分比，它是衡量地表植被状况的重要指标。
对流域开展植被变化遥感监测，发挥遥感技术大尺度、强时效、可比性等综合优势，是评估流域生态环境状况的有效途径。
因此，本文利用Landsat不同时期搭载TM和OLI传感器的3景影像，结合GIS时空分析和遥感影像解译，对河流流域植被覆盖情况进行变化分析研究。
1 研究对象概况杭埠河、丰乐河是长江水系巢湖的重要支流。
其中，杭埠河发源于安庆市岳西县境内大别山区的猫耳尖（海拔1415m）东麓，全长为145km，流域面积3000多km2，主要支流有龙潭河、河棚河、清水河、五显河、山七河等;丰乐河发源于六安市金安区境内烤炉寨，全长117.5km，流域集水面积2000多km2，为金安区、舒城县和肥西县3地界河，主要支流有张母桥河、张家店河、思古潭河、朱槽沟河等。
基于谷歌地球引擎的植被覆盖度变化长时间序列检测
基于谷歌地球引擎的植被覆盖度变化长时间序列检测
李旭;陈俊良;邓尚奇
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2022(36)4
【摘要】利用遥感技术进行植被覆盖度提取,是实现植被覆盖度变化检测的一种有效手段。
然而,进行大尺度长时间序列的植被覆盖度变化检测时,传统遥感技术具有操作复杂、耗时较多等缺点。
本文利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,获取美国陆地卫星(Landsat)归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)产品作为数据源,用像元二分模型提取榆林市1986、1999、2006、2013和2000年的植被覆盖度,并分析其变化情况,节省大量人力和时间成本。
结果显示:自2000年后,榆林市植被覆盖度总体呈现上升趋势,植被覆盖度大于等于60%的面积自1999年15%上升至44%,综合气候和人为因素的影响,榆林市植被覆盖状况得到了明显改善。
【总页数】6页(P457-462)
【作者】李旭;陈俊良;邓尚奇
【作者单位】山东科技大学测绘与空间信息学院;黑龙江省第五测绘地理信息工程院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于长时间序列NDVI资料的我国西北干旱区植被覆盖动态监测
2.长时间序列Radarsat图像的神经网络模拟及土地覆盖变化的快速检测
3.基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测
4.基于长时间序列遥感数据的浑河上游流域植被变化监测与分析
5.基于植被覆盖度序列的变化矢量分析
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2001-2020年三江源区植被覆盖时空变化特征及其影响因素
2001-2020年三江源区植被覆盖时空变化特征及其影响因素谢绮丽;杨鑫;郝利娜【期刊名称】《水土保持通报》【年(卷),期】2022(42)5【摘要】[目的]分析三江源植被覆盖变化趋势,掌握三江源生态环境状况,为三江源后期生态建设项目的宏观布局和实施提供科学依据。
[方法]基于MODIS-NDVI,DEM及气象数据,借助最大合成法(MVC)、趋势分析、Hurst指数等方法从多个角度,综合分析2001-2020年三江源植被覆盖时空演变特征及未来发展趋势,并结合偏相关分析和多元回归残差分析法探讨气候变化和人类活动对植被覆盖的响应特征。
[结果]①近20 a来三江源植被覆盖呈现显著上升趋势,增速为2.1%/10 a;空间上整体呈现“东南高,西北低”,从东南向西北呈阶梯式逐渐递减。
②三江源植被覆盖整体表现为上升趋势,上升面积占74.59%,下降面积占25.41%,具体表现为东北部以及西北部显著上升,曲麻莱南部、杂多北部和甘德西南部下降。
③三江源植被覆盖未来变化的反向特征比同向特征更明显,持续改善面积占29.22%,改善到退化的面积占45.54%。
④气温和降水对三江源植被覆盖都呈正面影响,且降水是主要驱动因子。
⑤人类活动对三江源植被覆盖影响呈显著增强趋势,且以积极影响为主,主要分布在黄河流域东北部、长江流域通天河南侧和澜沧江流域东南部。
[结论]三江源是中国生态安全的重要区域,植被覆盖受气候和人类活动影响大,需要加强区域生态保护治理和生态维持。
【总页数】11页(P202-212)【作者】谢绮丽;杨鑫;郝利娜【作者单位】成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室;成都理工大学地球科学学院【正文语种】中文【中图分类】Q948.1【相关文献】1.基于Landsat的三江源区植被覆盖时空变化分析2.基于EOF分析的三江源区植被覆盖变化时空分布特征3.三江源植被覆盖区NDVI变化及影响因素分析4.三江源国家公园植被覆盖时空变化及其气候驱动因素因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
青海三江源试验区NPP时空特征及影响因素分析
青海三江源试验区NPP时空特征及影响因素分析张馨;陈克龙;王锋;吴成永【摘要】青海三江源国家生态保护综合试验区是我国建立的第1个国家级生态保护综合试验区,在我国生态文明建设中有重要的地位,分析其植被净初级生产力(NPP)具有重要意义。
利用三江源试验区的MODIS遥感影像等数据及其周边地区的气象资料,结合 CASA 模型,对三江源试验区2010~2013年的NPP进行估算,并对其时空特征及影响因素进行简要分析。
结果表明：三江源试验区2010年的NPP平均值最大,2010~2013年NPP呈波动变化趋势,先减少后增加；年均 NPP 总量为68.46 TgC/a (1 Tg=1012 g),年均NPP为144.29 gC/m2,NPP的季节变化明显,7、8月的月 NPP 值最大；在空间分布上呈现出由东南向西北递减的特征,东侧出现最高值,其值为418.94 gC/(m2·a)；NPP 值高低分布情况与植被类型、海拔、坡度、坡向有密切关系。
%Three-river Headwater Area of Qinghai is the first nation ecological reserve pilot region.It plays an important role in the construction of ecological civilization in our ing the MODIS remote sensing image data and meteorological data,the Geographic Information System and CASA model were applied to esti-mate the NPP in the region during 2010~2013.The result showed that the region had the highest NPP in 2010, the value was increase and then decrease from2010~2013.The total annual NPP was 68.46 Tg/a (1Tg = 1012 g)and the annual average of NPP was 144.29 gC/(m2 ·a).The seasonal change of NPP was obvious,the maxi-mum value appeared in July and August.The NPP gradually decreased from southeast to northwest in the re-gion,the highest NPP value w as 418.94 gC/(m2 ·a)at the eastern section.Thedistribution of NPP had a close relation with vegetationtypes,elevation,slope and aspect.【期刊名称】《草原与草坪》【年(卷),期】2016(036)004【总页数】7页(P21-26,33)【关键词】NPP;CASA模型;青海三江源;国家综合试验区【作者】张馨;陈克龙;王锋;吴成永【作者单位】青海师范大学生命与地理科学学院，青海西宁 810008;青海师范大学青海省自然地理与环境过程重点实验室，青海西宁 810008;青海师范大学青海省自然地理与环境过程重点实验室，青海西宁 810008;青海师范大学生命与地理科学学院，青海西宁 810008【正文语种】中文【中图分类】Q948植被净初级生产力(NPP)是植被在单位时间和单位面积上的总初级生产力(GPP)与自养呼吸(AR)之后所剩余的有机物数量之差，包含植物枝、叶、根等部分的生产量和植物枯落部分的量，是植被生长和生殖的能量来源[1]。
《基于Landsat影像的内蒙古典型湖泊水体颜色长时序变化研究》范文
《基于Landsat影像的内蒙古典型湖泊水体颜色长时序变化研究》篇一一、引言内蒙古地区拥有众多典型湖泊，这些湖泊不仅是生态系统的重要组成部分，而且是维护地区生态平衡的重要环节。
然而，近年来由于自然因素和人类活动的共同作用，这些湖泊的水体颜色发生了明显的变化。
因此，对内蒙古典型湖泊水体颜色的长时序变化进行研究，对于了解湖泊生态环境的演变和保护具有重要意义。
本文基于Landsat影像数据，对内蒙古典型湖泊的水体颜色进行长时序变化研究。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取了内蒙古地区具有代表性的几个湖泊作为研究对象，包括呼伦湖、乌梁素海等。
这些湖泊在内蒙古地区具有较大的影响力，对于区域生态环境的变化具有明显的指示作用。
2. 研究方法本研究采用Landsat影像数据作为主要数据源，利用遥感技术进行水体颜色的提取和监测。
首先，通过图像处理技术对Landsat影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等。
然后，利用遥感软件提取水体颜色信息，对不同时期的水体颜色进行对比和分析。
此外，本研究还结合了地理信息系统（GIS）技术，对水体颜色的空间分布和变化趋势进行可视化表达。
三、水体颜色长时序变化分析1. 水体颜色提取与量化通过遥感软件提取的Landsat影像中的水体颜色信息，可以将其量化成具体的颜色参数，如RGB值、色调、饱和度等。
这些参数可以有效地反映水体的颜色特征。
2. 水体颜色时间序列变化分析将不同时期的Landsat影像数据进行对比和分析，可以得出水体颜色的时间序列变化。
通过分析发现，内蒙古典型湖泊的水体颜色在近年来发生了明显的变化，主要表现为水体颜色的加深或变浅。
其中，部分湖泊的水体颜色变化与周边人类活动密切相关。
3. 水体颜色空间分布变化分析结合GIS技术，对水体颜色的空间分布和变化趋势进行可视化表达。
通过分析发现，内蒙古典型湖泊的水体颜色在空间分布上也存在明显的差异。
部分湖泊的水体颜色变化呈现出从湖心向外扩散的趋势，可能与湖泊周边的土地利用类型和人类活动有关。
基于Landsat影像的春坤山自然保护区植被盖度动态变化特征
doi︰10.16473/ki.xblykx1972.2023.03.017基于Landsat 影像的春坤山自然保护区植被盖度动态变化特征∗张梓婷1,王占义1,于泽民2,屈志强1(1.内蒙古农业大学草原与资源环境学院,内蒙古 呼和浩特010011;2.包头市职业技术学院,内蒙古 包头014035)摘要:为探究围封禁牧对自然保护区植被覆盖度长期动态变化趋势的影响,以包头春坤山自然保护区为研究对象,选用2013、2015、2018、2019、2021年5期的Landsat -8卫星影像数据,提取归一化植被指数,结合现场植被调查,分析保护区内部和外围放牧区植被盖度的时间、空间变化特征。
结果显示:(1)2013—2021年保护区植被盖度呈整体稳定、局部退化趋势,且阴坡平均植被盖度高于阳坡;空间上呈“中部高、周边低、阴坡高、阳坡低”的分布格局,退化区域主要分布于地势低、坡度大的区域。
(2)保护区内植被盖度随海拔升高呈增加趋势。
(3)保护区内植被盖度年际变化与年降水量呈正相关关系,要加强对降雨少,盖度较低时期的保护区管理。
(4)保护区内植被盖度显著高于保护区外(P <0.05),围封禁牧有利于植被恢复。
综上所述,基于包头春坤山保护区的数据结果,建议同类保护区要加强非生长季的管理,在保护区内重视对地势低、坡度大的区域进行监测与管护。
关键词:围封;归一化植被指数(NDVI);遥感;春坤山中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1672-8246(2023)03-0128-09Characteristics of Dynamic Changes of Vegetation Coverage in Chunkun Mountain Nature Reserve Based on Landsat ImageZHANG Ziting 1,WANG Zhanyi 1,YU Zemin 2,QU Zhiqiang 1(1.College of Grassland and Resource Environment,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot Inner Mongolia 010011,P.R.China;2.Baotou Vocational and Technical College,Baotou Inner Mongolia 014035,P.R.China)Abstract :In order to investigate the influence of enclosed grazing ban on the long -term dynamic change trend ofvegetation coverage in nature reserves,by taking Baotou chunkun mountain Nature Reserve as the research object,Landsat -8satellite image data of five periods in 2013,2015,2018,2019and 2021were selected to extract the nor⁃malized vegetation index,and the temporal and spatial change characteristics of vegetation coverage in the interior and peripheral grazing areas of the reserve were analyzed in combination with the field vegetation survey.The results found that:(1)From 2013to 2021,the overall vegetation coverage of the reserve is stable and locally degraded,and the average vegetation coverage of the shaded slope was higher than that of the sunny slope;spatially,the distribu⁃tion pattern is“high in the middle,low in the periphery,high on the shaded slope and low on the sunny slope”,and the degraded areas were mainly distributed in the areas with low terrain and large slope.(2)Vegetation coverage in the reserve tends to increase with elevation.(3)The interannual variation of vegetation coverage in the reserve waspositively correlated with the annual precipitation,and it is necessary to strengthen the management of the reserve in 第52卷 3期 2023年6月西 部 林 业 科 学Journal of West China Forestry ScienceVol.52 No.3 Jun .2023 ∗收稿日期:2023-01-16 基金项目:内蒙古自治区科技计划项目(2021ZY0020),内蒙古自然基金(2022MS04010)。
近20年青海三江源自然保护区植被生产力变化模拟_图文(精)
第 11卷第 5期 2009年 10月地球信息科学学报J OURNAL OF GEO-INFORM AT I ON SC I ENCEV o l 111, No 15O ct 1, 2009收稿日期 :2009-06-15; 修回日期 :2009-07-151基金项目 :国家重点基础研究发展计划项目 (973计划 (2009CB421105, 中国科学院西部行动计划项目 (K ZCX 2-X B2-06-03, 国家科技支撑计划项目 (2006BAC08B00 资助。
作者简介 :肖桐 (1982-, 男 , 陕西西安人 , 博士研究生。
主要研究方向为生态资源与生态信息。
1近 20年青海三江源自然保护区植被生产力变化模拟肖桐 , 刘纪远 , 邵全琴(中国科学院地理科学与资源研究所 , 北京 100101摘要 :三江源保护区是我国最大的自然保护区 , 对我国的生态安全起着重要的保障作用。
作为生态系统功能重要指标之一的净初级生产力的大小及其速率 , 一直是人们关心的问题。
本文利用 GLOPE M 模型模拟得到的青海三江源地区 1988-2008年的 N PP 数据 , 计算了三江源自然保护区内外 1988-2008、 1988-2004, 以及2004-2008年 3个时间段的 NPP 年际变化速率 , 比较了三江源保护区内外的 N PP 年际变化。
同时对三江源各个下属保护区的 N PP 增长潜力进行了排序 , 结果认为 , 三江源地区自生态系统工程实施以来 , NPP 有了明显的回升 , 回升速率约为 0147g C /m2#a , 其内部大多数子保护区的 N PP 也有了明显恢复 , NPP 回升的保护区占到总保护区数量的 72%。
关键词 :三江源自然保护区 ; 保护区内外 ; 净初级生产力 ; 相对速率1 引言青藏高原被称为气候变化的启动区 , 也被认为是全球气候变化的敏感区[1-3]。
地处青藏高原腹地的三江源区是长江、黄河、澜沧江 3大河流的发源地 , 也是我国最大的国家级自然保护区 , 对我国的生态环境起着重要的影响作用。
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基于Landsat的三江源区植被覆盖时空变化分析作者：赵健赟张晓华张波杨静来源：《人民黄河》2018年第07期摘要：利用2001年、2010年和2015年的Landsat数据，基于像元二分模型反演三江源泽库县植被覆盖度，分析其植被覆盖和景观结构时空变化特征，结果表明：泽库县高植被覆盖主要分布在东部和南部地区，低植被覆盖主要分布在西北部地区；2001-2015年，研究区植被覆盖状况有显著改善，并向高植被覆盖方向变化；中东部植被覆盖呈上升趋势，东南部和西北部呈显著上升趋势，中北部和西南部呈下降和显著下降趋势；高植被覆盖逐渐成为优势景观，人类活动、源区生态工程对研究区植被覆盖的提高有一定影响。
关键词：植被覆盖度；像元二分模型；景观结构；三江源中图分类号：Q948文献标志码：Adoi： 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.07.015地球表面平均气温在过去100多a升高了約0.85℃，中国区域地表温度升高速度略高于全球的。
全球气候变化及其带来的生态环境问题越来越严峻，气候变化与生态系统变化的相互关系，以及两者之间的驱动响应机制是地球科学领域研究的热点之一。
植被通过与土壤、水分和大气的相互作用实现物质循环和能量交换，是陆地生态系统的主要组成部分。
植被覆盖度FVC指包括叶、茎、枝在内的植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的比例，它是描述植被生长、覆盖等状况的重要参数。
植被覆盖变化在全球变化研究中具有重要地位，可以有效揭示自然环境和人类活动之间的相关影响和反馈机制。
三江源区位于青海省南部青藏高原腹地，以高寒草原、高寒草甸和高寒灌丛等植被为主。
区域生态系统变化显著，草地退化严重，其植被覆盖变化及其气候响应研究对揭示青藏高原高寒生态系统变化过程、探讨植被变化驱动响应机制具有重要意义。
有学者针对三江源区的植被覆盖及其气候响应进行了研究。
张镱锂等研究发现，三江源区植被覆盖在1981-2000年显著退化；唐红玉等研究发现，1982-2000年三江源区的植被基本不变或轻微退化。
由于不同学者采用的数据、方法、尺度等存在差异，因此得到的结论不完全一致，且大多数研究利用的数据主要是归一化植被指数NDVI。
本文针对三江源区植被覆盖时空变化特征尚不明确的问题，利用2001年、2010年和2015年3期Landsat数据，以三江源区泽库县为例，对其植被覆盖和景观的时空变化特征进行分析和研究。
1研究区概况研究区位于青海省泽库县，三江源腹地西倾山北侧，东经100°34'-102°08'，北纬34°45'-35°32'，面积约6500km^2。
境内地势从东向西倾斜，大部分地区海拔超过3500m，植被、气候、土壤垂直差异显著。
研究区属于高原大陆性季风气候区，雨热同季，太阳辐射较强，寒冷期较长且多大风，年平均气温约为-1℃，年均降水量460mm，年均日照时数2600h。
境内有泽库河等13条河流汇人黄河，是三江源重要的水源地之一。
2数据资料与研究方法2.1数据来源与预处理研究采用的遥感数据来源于地理空间数据云（），包括2001年、2010年和2015年Landsat卫星遥感数据，行列号为132/35、132/36，均采用7-8月植被生长旺盛季节、云量小于10%的数据，合计6景。
研究区行政区划数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心，DEM数据（ASTER GDEMV230m分辨率）来源于美国航空航天局。
在ENVI5.1软件平台下，对以上Landsat数据进行辐射定标、大气校正后，利用Seamless MosaiC工具对2001年、2010年和2015年的遥感影像数据进行镶嵌，利用行政区划数据裁切获得30 m分辨率遥感数据：在ARCGIS10.1软件平台下，利用DEM数据获得研究区坡度、坡向数据。
以上数据均采用AlbersConical Equal Area投影。
2.2植被覆盖变化分析方法（1）归一化植被指数计算。
植被在可见光与近红外波段的反射率差异较大，常采用归一化植被指数NDVI描述植被的生长状况，NDVI为式中：ρNIR为近红外波段的反射率；ρR为可见光红色波段的反射率。
ND VI取值范围为（-1，1），超过此范围为异常值，予以剔除。
ND VI值越接近于1，表示植被生长越旺盛，植被覆盖程度越高。
（2）基于像元二分模型的植被覆盖度FVC估算。
FVC估算方法主要有回归模型法、混合像元分解法和机器学习法。
线性混合像元分解模型假设一个像元仅有植被和非植被，该像元的反射率是植被和非植被的线性组合，各白面积所占的比例即植被和非植被的权重。
式中：厂为混合像元中植被所占比例，即FVC值；NDVI。
为植被的NDVI值；NDVIs 为非植被的NDVI值。
由此可得：因此，FVC值的估算关键在于NDVIv和NDVls的确定。
由于背景土壤、植被类型与生理特征存在差异，因此不易直接确定NDVIv、NDVls，一般选用统计分析获取的区域NDVI最大值NDVImax和最小值NDVImin替代NDVIv、NDVIs。
FVC估算模型可表示为（3） FVC分级与变化分析。
依据现有FVC分级标准，结合研究区实际植被覆盖情况，一级为低度植被覆盖，FVC为0～0.30；二级为中低植被覆盖，FVC为0.30～0.60；三级为中度植被覆盖，FVC为0.60～0.75；四级为中高植被覆盖，FVC为0.75～0.90；五级为高度植被覆盖，FVC为0.90～1.00。
为掌握研究区2001-2015年植被覆盖变化情况，依据分级标准对FVC进行变化分析：3结果与分析3.1 FVC分布特征分析依据式（1）计算获得研究区2001年、2010年和2015年的NDVI值，对其进行统计，选择像元数量增加（减小）至千位时的NDVI值作为NDVImin（NDVImax），按照式（4）计算研究区FVC值，并进行分级，结果见图1。
由图1可以看出，研究区高植被覆盖区主要分布在东部和南部地区，低植被覆盖区主要分布在西北部地区。
对不同植被覆盖等级面积进行统计，结果见表1。
2010年、2015年各等级所占比例分别减去2001年、2010年各等级所占比例，可得研究区2001-2010年、2010-2015年各等级植被覆盖的变化情况。
计算可得，2001-2010年，低、高植被覆盖面积分别增加1.00%、5.96%，中低、中度、中高植被覆盖面积分别减少0.33%、1.61%和5.02%；2010-2015年，高植被覆盖面积增加9.00%，中低植被覆盖面积基本保持不变，而其他等级植被覆盖面积均有所减小。
由此表明，2001-2015年，研究区植被覆盖状况得到改善，2010年后植被覆盖状况改善更加显著，且有向高植被覆盖方向变化的趋势。
3.2 FVC變化特征分析根据2001年、2010年、2015年FVC计算结果，计算2001-2010年和2010-2015年各等级植被覆盖像元数的转移矩阵，见表2、表3。
表2中，列（行）数据表示2001年（2010年）各等级保持不变和发生变化的数量，如第一列第一行339515表示2001年有339515个像元为一级植被覆盖，且没有发生变化；第一列第二行40605表示2001年到2010年有40605个像元由一级植被覆盖变为二级植被覆盖；第二列第一行75178表示2001年到2010年有75178个像元由二级植被覆盖变为一级植被覆盖。
由表2、表3可以看出，2001-2010年，低植被覆盖向中低植被覆盖转移像元数量最多，中低植被覆盖主要向中等和低等植被覆盖转移，中等植被覆盖主要向中高及高等植被覆盖转移，中高植被覆盖主要向高等植被覆盖转移，高等植被覆盖向中高植被覆盖转移像元数量最多；2010-2015年，低植被覆盖向中低植被覆盖转移像元数量最多，中低植被覆盖主要向中等植被覆盖转移，中等植被覆盖主要向中高植被覆盖转移，中高、高等植被覆盖变化特征与2001-2010年的相同。
由此表明，2001-2015年，各等级植被覆盖向相邻一级或二级植被覆盖方向转移，总体有向高一级植被覆盖转移的趋势。
为进一步分析植被覆盖变化的空间分布特征，利用式（5）计算研究区植被覆盖变化显著性指标，见表4，空间分布见图2。
由表4、图2可以看出，2001-2015年，研究区植被覆盖情况有了明显改善，植被覆盖上升的地区主要分布在中东部，显著上升的地区集中分布在东南部和西北部，下降和显著下降地区主要分布在中北部和西南部。
3.3景观结构变化分析基于2001年、2015年的FVC分级数据（见图1），利用景观生态学在类型尺度上的指标对研究区景观变化进行分析。
选择斑块面积CA（用于度量景观结构，其大小可衡量以此类型斑块为聚居地各类物种的丰度、数量等）、斑块面积百分比PLAND（指某斑块类型面积占总面积的比例，趋于0时表示景观中此斑块类型稀少，趋于100时表示整个景观由一类斑块组成，是衡量优势景观的依据）、斑块数量NP（指某斑块类型的斑块总个数，其值越大景观破碎度越高）、景观形状指数LSI（值越大表示该类斑块偏离正方形的程度越高）和最大斑块指数LPI（指最大斑块占总景观面积的比例，其大小决定景观的优势种丰度等生态特征）。
各指标的计算方法见文献，计算结果见表5。
由表5中各等级类型尺度景观指标值，计算各指标2001-2015年的变化情况。
在类型尺度上，CA、PLAND指标除高植被覆盖增加外，其余各等级均减少，表明研究区高植被覆盖数量和优势度增加：NP、LSI指标除中高植被覆盖增加外，其余各等级均减少，表明研究区中高植被覆盖地区的破碎度变大；LPI指标低等、中高植被覆盖减少，其余为增加，且高植被覆盖的LPI显著增加，表明高植被覆盖的丰度增加，逐渐成为研究区的优势景观。
4讨论研究区2001年和2015年FVC均值分别为65.9%和72.2%，2015年比2001年提高6.3%。
研究区平均海拔约3760m，将其划分为最小至3500、3500～3 800、3800～4100m和4100m至最大4个高程区域，统计各区内植被覆盖变化情况，见图3。
由图3可以看出，3500～3800m 高程范围内的植被覆盖变化最显著，且覆盖度以上升趋势为主。
此高程范围内，人类活动强度较大，同时2005年至今是国家实施三江源生态保护与建设的时期，表明人类活动和政府决策对植被恢复有积极作用。
依据林业调查中对坡角、坡向的划分标准，将研究区坡度划分为平坡（坡角≤5°）、缓坡（坡角为6°～15°）、斜坡（坡角为16°～25°）、陡坡（坡角为26°～35°）、急坡（坡角为36°～45°）和险坡（坡角≥46°）6种类型，将坡向划分为阳坡（南）、阴坡（北）、半阴坡（东北、西北、东）、半阳坡（西、东南、西南）和无坡向5种类型，分别统计各种坡角、坡向的植被覆盖变化情况，见图4、图5。