从黄土高原植被指数数据中获取森林覆盖率信息
基于遥感的土壤侵蚀监测
基于遥感的土壤侵蚀监测土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地生产力下降、生态系统破坏，还可能引发一系列的自然灾害，如泥石流、滑坡等。
因此，准确、及时地监测土壤侵蚀状况对于土地资源的合理利用、生态环境保护以及可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、大面积、多时相的观测手段，为土壤侵蚀监测提供了新的思路和方法。
一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势遥感技术能够快速获取大面积的地表信息，相比传统的地面监测方法，大大提高了监测效率。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感可以获取土壤、植被、地形等与土壤侵蚀密切相关的要素信息。
多光谱遥感数据可以反映植被的生长状况和覆盖度，植被是防止土壤侵蚀的重要因素，其覆盖度的高低直接影响着土壤侵蚀的程度。
高分辨率遥感影像能够清晰地展现地形地貌特征，如坡度、坡长等，这些地形参数是评估土壤侵蚀风险的关键指标。
此外，遥感技术还具有重复观测的能力，可以对同一地区进行周期性监测，及时发现土壤侵蚀的动态变化，为制定相应的防治措施提供依据。
二、基于遥感的土壤侵蚀监测方法1、植被指数法植被在土壤侵蚀过程中起着重要的作用，通过遥感计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等，可以定量评估植被的覆盖度和生长状况。
植被覆盖度低的区域往往更容易发生土壤侵蚀。
2、地形因子分析法利用数字高程模型（DEM）提取地形因子，如坡度、坡向、坡长等。
陡坡和长坡通常更容易产生土壤侵蚀，通过分析这些地形因子，可以评估土壤侵蚀的潜在风险。
3、土壤光谱特征法不同类型和侵蚀程度的土壤具有不同的光谱特征。
通过遥感光谱分析，可以识别土壤类型、质地以及土壤侵蚀导致的土壤理化性质变化。
4、多时相遥感监测法对同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析，观察土地利用变化、植被覆盖变化以及地貌的动态演变，从而判断土壤侵蚀的发展趋势。
三、遥感数据的选择与处理在进行土壤侵蚀监测时，需要根据研究目的和区域特点选择合适的遥感数据。
临汾市近20年植被覆盖度遥感估算及动态变化分析
临汾市近20年植被覆盖度遥感估算及动态变化分析马秀秀; 王雅萍; 程结海; 何湜【期刊名称】《《中州煤炭》》【年(卷),期】2019(041)011【总页数】8页(P11-18)【关键词】临汾市; NDVI; 植被覆盖度; 像元二分模型【作者】马秀秀; 王雅萍; 程结海; 何湜【作者单位】河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言植被是地球系统中的活跃成员，陆地生态系统的任何变化必然在植被类型、数量或质量方面有所响应[1]。
植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover，FVC)是指植被包括叶、茎、枝在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[2]，是衡量植被生长状况的重要指标。
研究植被覆盖度不仅可以明确当前生态环境分布和变化趋势，而且可以为后续的治理、保护、研究提供数据基础[3]。
获取地表植被覆盖度及其变化信息，对于揭示地表空间变化规律、探讨变化的驱动因子、分析评价区域生态环境具有重要的现实意义[4]。
目前，植被覆盖度数据的获取一般有2种途径——地面测量和遥感测量[5]。
地面测量方法费时费力，只能进行小区域的植被覆盖度监测，无法给出多尺度区域的宏观植被信息[6]。
而遥感技术具有大范围、多时相、多尺度数据获取及连续观测等特点，已成为地表FVC反演的主要手段[7]。
通过遥感数据获取植被覆盖度的方法主要有经验模型法、植被指数法和混合像元分解法[8]，近年来国内外学者在植被覆盖度遥感监测方面开展了大量的实验研究，其中混合像元分解法在植被覆盖度遥感监测方面成果显著[9]。
混合像元分解算法多采用线性光谱混合理论，其中像元二分模型是线性混合像元分解模型中最为广泛应用的植被覆盖度遥感估算模型[10]。
因此，本文以临汾市为研究区，利用遥感影像数据，采用像元二分模型提取植被覆盖度，对其进行遥感估算及动态变化分析，旨在为临汾市的生态环境建设提供指导意见。
2000—2014年黄土高原植被叶面积指数时空变化特征
无 定 河 和 延 河 。植 被 在 １ ５ 。一 ３ ５ 。 的坡 度 上 ， Ｌ Ａ Ｉ 变化程度最剧烈 ， 其 变 化 在 各 坡 向 上 没 有 显 著差 异 ， 农 田和 草 地 的
Ｌ Ａ Ｉ 变 化 程 度 最 剧 烈 。３ ） 与植被总覆盖度相 比 ， 植被 垂直 维结构 与黄土高 原植被 Ｌ Ａ Ｉ的 变 化 更 为 相 关 ， 其 中 树 木
摘要 ： 研 究植 被 叶 面 积 指 数 （ Ｌ Ａ Ｉ ） 时 空变化 特征 ， 对 植 被 的 水 土 保 持 效 具 有 重 要 意 义 。 利 用 ＭＯ Ｄ １ ５ Ａ ２ Ｈ遥 感 产 品， 基 于 Ｍａ ｎ ｎ — Ｋ ｅ ｎ ｄ ａ ｌ ｌ 趋势检验与 Ｓ ｅ ｎ 斜 率 分析 方 法 ， 提 取 区域 尺 度 与 像 素 尺 度 上 的植 被 Ｌ Ａ Ｉ 变化特征 ， 并 基 于 不
ＤＯＩ ：１ ０ ． １ ６ ８ ４ ３ ／ ｊ ． Ｓ Ｓ ＷＣ ． ２ ０ １ ７ ． ０ １ ． ０ ０ ９
Ｓｐ ａ ｔ ｉ ｏ－ ｔ ｅ ｍ ｐｏ ｒ ａ ｌ ｃ ｈａ ｎｇ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｌ ｅ ａ ｆ ａ ｒ ｅ ａ ｉ ｎｄ ｅ ｘ ｉ ｎ ｔ ｈｅ Ｌｏ ｅ ｓ ｓ Ｐｌ ａ ｔ ｅ ａ ｕ ｄ ｕｒ ｉ ｎｇ ２ ０ ０ ０— — ２ ０ １ ４
ＷＡ Ｎ Ｇ Ｚ ｈ ｉ ｈ ｕ ｉ 一， Ｙ Ａ Ｏ Ｗｅ ｎ ｙ ｉ ， Ｔ Ａ Ｎ Ｇ Ｑ ｉ ｕ ｈ ｏ ｎ ｇ ， ｒ Ａ Ｎ Ｇ Ｅ ｒ 。 ， Ｋ Ｏ Ｎ Ｇ Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｂ ｉ ｎ ｇ ， ＷＡ Ｎ Ｇ Ｌ ｉ ｎ ｇ ｌ ｉ ｎ ｇ ， Ｘ Ｉ Ａ Ｏ Ｐ ｅ ｉ ｑ ｉ ｎ ｇ
绝 对 变 化 幅度 为 ０ ． ０ ４ ２ ， 年 相对 变化 程度 为 ２ ． ７ １ ％ 。２ ） 空间上 ， 在 黄土 高原 ５ ８ ． ６ ％的区域 ， Ｌ Ａ Ｉ 呈现显著增加趋势 ，
如何进行植被覆盖度的测量与分析
如何进行植被覆盖度的测量与分析植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度，是衡量植被面积和植被密度的指标之一。
植被覆盖度的测量与分析对于环境保护、生态恢复、气候变化研究等领域具有重要的意义。
本文将从遥感技术、图像处理和地面调查等多个方面介绍如何进行植被覆盖度的测量与分析。
一、遥感技术在植被覆盖度测量中的应用遥感技术是利用人造卫星、航空器、无人机等获取地球表面信息的方法。
在植被覆盖度测量中，遥感技术可以提供大范围、连续观测的数据，具有高时效性和高空间分辨率的优点。
遥感数据中常用的是彩色红外影像。
通过反射特性不同的波长，可以识别和提取植被信息。
植被通常会吸收可见光的蓝、绿波段的辐射能量，而反射红外波段的辐射能量较高。
因此，可以利用彩色红外影像的红光和红外波段的反射率差异，计算植被指数来测量植被覆盖度。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。
其中，NDVI=（近红外波段反射率-红光波段反射率）/（近红外波段反射率+红光波段反射率），而DVI=（近红外波段反射率-红光波段反射率）。
通过计算这些指数，可以得到植被覆盖度的数量化结果。
二、图像处理在植被覆盖度测量中的应用图像处理是指对遥感图像进行的数字化处理。
在植被覆盖度测量中，图像处理可以提取出植被信息，对植被覆盖度进行定量化的分析。
首先，需要对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
然后，利用图像增强、特征提取和分类等方法，提取出植被区域的像素，并判断植被的类型和密度。
常见的植被信息提取方法有阈值分割、边缘检测和纹理分析等。
其中，阈值分割是最常用的方法之一。
通过确定一个适当的阈值，将图像转化为二值图像，将植被区域和非植被区域分开。
而边缘检测则是使用图像边缘的变化来提取植被的边界信息，进一步判断植被的形状和结构。
三、地面调查在植被覆盖度测量中的应用地面调查是指人工对植被进行实地观察和测量。
在植被覆盖度测量中，地面调查可以提供准确的定量化数据，并可作为遥感数据的验证和校正依据。
黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究
2023Vol.55No.3林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报基金项目:国家林草局西北院自主创新课题计划 无人机林草资源智能监管系统关键技术与标准研究 (XBY -KJCX -2021-21)㊂∗第一作者简介:崔涵(1982-),女,陕西杨凌人,工程师,本科,主要从事森林资源监测㊁林业调查规划设计㊂∗通信作者:刘喆(1978-),女,陕西西安人,高级工程师,硕士,主要从事森林资源监测㊁林业调查规划设计㊂黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究崔㊀涵∗㊀刘㊀喆∗(国家林业和草原局西北调查规划院,西安710048)[摘㊀要]㊀探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状㊂本研究以MOD13A2为主要数据源,采用像元二分模型㊁趋势分析法和相关性分析法对黄土高原地区植被覆盖度动态变化和驱动力进行分析㊂结果表明:(1)2000-2020年整体植被覆盖度呈上升趋势,其增速为0.005/a (p <0.01)㊂其中,2000-2010年增速为0.006/a ,2010-2020年增速为0.004/a ;(2)2000-2020年植被FVC 整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,但不同地区的变化趋势存在差异;(3)进一步分析表明,降水是黄土高原植被变化的主要驱动因素㊂[关键词]㊀黄土高原;植被覆盖度;动态变化;遥感数据中图分类号:Q948㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1009-3303(2023)03-0001-03Analysis of Dynamic Changes in Vegetation Coverage on the Loess PlateauCui Han∗㊀Liu Zhe ∗(Northwest Surveying and Planning Institute of National Forestry and Grassland Administration,Xi`a n 710048,China)Abstract :Exploring the evolution of vegetation cover and its drivers in the Loess Plateau helps to understand the ecological status of the Loess Plateau.In this study,MOD13A2was used as the main data source,and the dynamic changes and drivers of vegetation cover in the Loess Plateau region were analyzed using the like element dichotomous model,trend analysis method and correlation analysis meth-od.The results showed that (1)the overall vegetation cover showed an increasing trend from 2000to 2020,and its growth rate was 0.005/a (p <0.01).Among them,the growth rate was 0.006/a from 2000to 2010and 0.004/a from 2010to 2020;(2)the overall vegetation FVC showed a gradual decreasing distribution from southeast to northwest from 2000to 2020,but there were differences in the change trends in different regions;(3)further analysis showed that precipitation was the main driving factor of vegetation change in the Loess Plateau.Key words :Loess Plateau;fractional vegetation cover;dynamic change;remote sensing data植被覆盖度是评估植被生长状态和土壤侵蚀程度的重要指标之一㊂通过利用归一化植被指数(NDVI)采用像元二分模型可以近似估算植被覆盖度进而分析植被动态变化,可以揭示植被恢复和退化的趋势,为土地治理和生态保护提供科学依据㊂黄土高原是中国北方的一个重要生态区域,该地区的植被覆盖度对于水土保持㊁生态恢复和环境改善具有重要意义[1]㊂然而,由于气候变化㊁人类活动和土地利用变化等因素的影响,黄土高原的生态环境脆弱㊂随着遥感技术的发展,借助遥感数据进行植被覆盖度动态变化研究成为可能㊂1㊀研究区概况黄土高原位于中国大陆的中部和西北部(100ʎ54ᶄ-114ʎ33ᶄE,33ʎ43ᶄ-41ʎ16ᶄN),东临黄河中下游平原,西接内蒙古高原,南连四川盆地,北濒渭河平原㊂黄土高原是黄河流域的重要组成部分,面积约为63.4ˑ104km 2,该地区地貌多为丘陵和沟壑地貌,气候干旱,夏季炎热干燥,冬季寒冷干燥,年降水量较少且不均匀分布,气候条件对植被生长有着重要影响[2]㊂2㊀数据与方法2.1㊀数据源及预处理本研究所使用MODIS 植被指数产品MOD13A2来源于美国航天航空局发布的产品数据,下载地址(https:// /data /),数据空间分辨率为1km ˑ1km,时间分辨率为16d㊂利用MRT 工具对其进行格式转换等预处理工作,为消除云㊁雾以及大气气溶胶等外界因素的影响,本研究采用最大值合成法(MVC)计算得到月最大NDVI㊂本研究使用的气候数据来源于中国气象数据网( /),该数据集包括2000-2020年黄土高原及周边103个气象站点的逐日气温和逐日降水量数据㊂研究采用MATLAB 软件对该数据集进行清洗和异常值处理,对于空缺数据采用双线性内插方法对其进行填补,最后采用ANUS-PLIN 插值方法对其进行空间插值㊂㊃1㊃林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报2023Vol.55No.3 2.2㊀研究方法2.2.1㊀植被覆盖度反演方法根据研究区像元值大小,本研究采用像元二分模型利用NDVI近似估算植被覆盖度㊂即根据遥感影像中每个像元的光谱信息,将像元分为植被和非植被两个类别,并通过计算植被指数(如NDVI)的近似值来估算植被覆盖度㊂FVC=NDVI-NDVI sNDVI v-NDVI s(1)其中:FVC表示植被覆盖度,NDVI v表示完全被植被覆盖区的像元NDVI,NDVI s表示完全是无植被或者裸土覆盖区的像元NDVI㊂本研究参考前人研究[3],提取累计频率为2%的NDVI值作为NDVI s,累计频率为98%的NDVI值作为NDVI v㊂2.2.2㊀趋势分析为定量反映研究区内植被覆盖度的时空变化,本研究对像元进行逐一线性回归拟合,即θslope=nˑðn i=1iˑFVC i-ðn i=1iðn i=1FVC inˑðn i=1i2-(ðn i=1i)2(2)其中:θslope表示斜率,用以表示植被覆盖度的变化趋势㊂3㊀结果分析3.1㊀黄土高原植被覆盖度时间变化趋势根据黄土高原2000-2020年各年份植被FVC均值得到研究区多年年际变化趋势(图1)㊂总体上,黄土高原2000-2020年期间年均植被FVC值波动变化较大(0.477~0.610),但总体呈现波动上升趋势,其增速为0.005/a(p<0.01)(图1a),说明黄土高原地区21年间生态恢复效果显著㊂分时间段来看,2000~2010年期间植被FVC值由0.477增至0.551,其增速为0.006/a(图1b),由于2001年全面启动退耕还林(草)等生态修复工程,使得黄土高原地区植被覆盖度明显提高㊂2010-2020年期间植被FVC值由0.546增至0.610,其增速为0.004/a(图1c),其中在2015年植被FVC值处于低值状态,其原因可能是由于2010-2015年处于第一轮退耕还林(草)工程末期,部分地区出现复耕现象导致植被覆盖度有所下降㊂图1㊀2000-2010年、2010-2020年和2000-2020年黄土高原地区植被FVC时间变化趋势3.2㊀黄土高原植被覆盖度空间变化趋势采用趋势分析法基于像元尺度来分析2000-2010㊁2010-2020和2000-2020年黄土高原植被FVC空间分布特征(图2)㊂结果表明,三个时间段植被FVC整体以增长趋势为主,其增长率分别为0.006/a㊁0.004/a和0.005/a㊂2000-2010年植被FVC占研究区26.46%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部㊁太行山脉西部和关中平原等地区;植被FVC占研究区73.54%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部和毛乌素沙地等地区;1999年开始黄土高原地区实施了大规模的生态工程治理,包括退耕还林㊁草地恢复㊁水土保持等措施㊂这些治理措施有助于改善土壤质量㊁增加水源涵养和减少水土流失,从而提供了有利于植被生长的环境条件㊂2010-2020年植被FVC占研究区32.54%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部等地区,其中退化趋势显著的地区主要分布在内蒙古巴彦淖尔和东胜㊁宁夏回族自治区银川㊁青海西宁㊁山西太原等区域等中大型城市,由于城镇化建设,人类活动的扰动越发强烈,使得植被呈现明显退化趋势;植被FVC占研究区67.46%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部㊁毛乌素沙地㊁子午岭山脉西部等地区,其中改善趋势显著的地区主要分布在同心㊁民和㊁环县㊁右玉等地区;由于2010-2015年处于第一轮退耕还林(草)工程末期,部分地区出现复耕现象导致植被覆盖度有所下降;2000-2020年植被FVC整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,植被FVC占研究区20.88%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部等地区,植被FVC占研究区79.12%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部等地区㊂退耕还林(草)等生态工程的实施,减少土壤的㊃2㊃2023Vol.55No.3林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报流失和水源的丧失,为植被生长提供了更稳定的环境[4-6]㊂图2㊀2000-2010年㊁2010-2020年和2000-2020年黄土高原地区植被FVC 空间变化趋势3.3㊀黄土高原植被覆盖度与气候因子的相关性为了研究气温和降水变化对黄土高原生态系统的影响,本研究利用黄土高原植被覆盖度(FVC)的时序数据与年降水量㊁年均气温进行相关性分析,以探讨气温和降水对植被覆盖的关键影响㊂结果显示,与气温的相关系数最大值为0.774,最小值为-0.780,整体区域的平均相关系数为0.078(图3a)㊂适宜的水热条件有利于土壤水分的补给,从而促进植被的生长㊂然而,当气温超过植被适宜温度时,土壤水分蒸发加速,间接限制植被的生长㊂对于降水与植被FVC 的相关性,相关系数的最大值为0.922,最小值为-0.805,整体区域的平均相关系数为0.237(图3b)㊂降水量的增加能够补给大气和土壤中的水分,促进植被的生长㊂然而,过量的降水导致土壤松软,容易引发滑坡等自然灾害,从而间接限制了植被的生长[7-8]㊂图3㊀黄土高原地区植被覆盖度与气温㊁降水相关性4㊀结论首先,2000-2020年整体植被覆盖度呈上升趋势,其增长速率为0.005/a(p <0.01)㊂其中,2000-2010年增速为0.006/a,2010-2020年增速为0.004/a;其次,2000-2020年植被FVC 整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,植被FVC 占研究区79.12%的区域呈现改善趋势;最后,黄土高原年际植被覆盖度与年降水量㊁年平均气温的相关性均呈现正相关性,其中与降水量的相关性(0.237)略高于年平均气温(0.078)㊂参考文献[1]王雄,张翀,李强.黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析[J].生态学报,2023,43(2):719-730.[2]丁文斌,王飞.植被建设对黄土高原土壤水分的影响[J].生态学报,2022,42(13):5531-5542.[3]刘天弋,孙慧兰,卢宝宝,等.1998 2018年新疆伊犁河谷植被覆盖度时空变化及驱动力[J].东北林业大学学报,2023,51(4):68-74,79.[4]卢伟民.林业发展中营造林技术的有效应用探析[J].林业科技情报,2023,55(1):3.[5]张龙齐,贾国栋,吕相融,等.黄土高原典型地区不同植被覆盖下坡面土壤侵蚀阈值研究[J].水土保持学报,2023,37(2):12.[6]牛丽楠,邵全琴,宁佳,等.(2023).黄土高原生态恢复程度及恢复潜力评估[J].自然资源学报,2023,38(3):779-794.[7]王婧姝,毕如田,贺鹏,等.气候变化下黄土高原植被生长期NDVI 动态变化特征[J].生态学杂志,2023,42(1):67-76.[8]王海燕,张馨之,王海鹰,等.黄土高原生态系统保护修复潜在风险与优先发展领域[J].陕西林业科技,2022,50(5):86-89.来稿日期:2023-05-22㊃3㊃。
如何进行精确的森林资源调查
如何进行精确的森林资源调查森林资源是地球上最宝贵的财富之一，它不仅提供了生物多样性保护和生态系统服务，还是人类社会经济发展的重要支柱。
然而，由于过度砍伐、非法采伐和自然灾害等原因，全球森林资源正遭受着严重的破坏和削减。
因此，进行精确的森林资源调查显得尤为重要。
本文将从数据收集、技术工具和监测方法等方面探讨如何进行精确的森林资源调查。
首先，进行精确的森林资源调查需要收集大量的数据。
数据来源可以分为两类，一是来自卫星遥感技术，二是实地调查采集的数据。
卫星遥感技术可以提供大范围的植被分布和状况的信息，但由于其分辨率有限，无法提供较为精细的数据。
因此，实地调查采集的数据至关重要。
实地调查可以通过系统抽样、格网抽样或代表性样地抽样等方法进行。
通过采集样地中植被的物种组成、密度、高度、直径等信息，可以了解该区域的森林资源状况。
此外，还可以通过调查土壤、水文、气象等因素，获得更全面的森林资源调查数据。
其次，技术工具在精确森林资源调查中起着重要的作用。
如今，随着科技的发展，遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球卫星导航系统（GNSS）等工具成为了必不可少的辅助手段。
利用卫星遥感技术，我们可以获取森林覆盖率、植被类型、植被指数等信息，进而评估森林面积和生态质量。
而GIS可以将采集到的各类数据进行整合、分析和处理，实现数据可视化、空间分析和模拟模型等功能。
此外，GNSS还可以提供高精度的位置和定位信息，提高森林资源调查的准确性和效率。
最后，在进行森林资源调查时，监测方法也是至关重要的。
监测方法涉及生态系统的结构、功能和演替过程等方面。
比较常用的监测方法包括样地固定法、连续性监测法、遥感监测法以及参考地法等。
样地固定法通过在固定的样地上定期采样，了解植被动态变化。
连续性监测法利用定期的遥感数据和实地调查数据，监测森林覆盖率和植物群落变化。
遥感监测法通过卫星遥感技术获取大范围的森林资源信息，可以监测森林的空间分布和变化趋势。
1981-2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征
1981-2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征高健健;穆兴民;孙文义【摘要】植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。
基于1981—2012年的MODIS影像，采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度，分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季（5—10月）的植被覆盖度时空动态变化。
结果表明：1981—2012年期间，黄土高原生长季植被覆盖度由31％增加到50％，呈显著上升趋势，但各区域增长幅度不同。
2001年之前，黄土高原植被覆盖度平均为36％，年际间以小幅波动为主；之后，该区生长季年平均植被覆盖度为41％，年际间呈显著增加趋势。
按省区，河南省植被覆盖度增幅最大，陕西省次之，内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20％左右波动。
按典型流域，延河流域增幅最大，窟野河流域增幅最小。
按土壤侵蚀类型，水力侵蚀区植被覆盖度增长较快，风力侵蚀区则变化不明显。
按植被覆盖度构成，低覆盖度面积比例减少，高覆盖度面积比例增加，其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显，植被恢复成效显著。
【期刊名称】《中国水土保持》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】5页(P52-56)【关键词】植被覆盖度;像元二分模型;时空变化;黄土高原【作者】高健健;穆兴民;孙文义【作者单位】西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌712100; 中国科学院/水利部水土保持研究所，陕西杨凌712100;西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌712100; 中国科学院/水利部水土保持研究所，陕西杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】TP79植被作为地球生态系统中最活跃的部分，在全球物质循环和能量传递过程中有着重要作用，是生态环境变化的综合指示器。
植被覆盖度通常被定义为植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[1-2]，是刻画地表植被覆盖的重要参数，在水文、气象、生态等方面的区域或全球性问题研究中起重要的作用[3-5]。
使用测绘技术进行植被覆盖分析的技巧
使用测绘技术进行植被覆盖分析的技巧植被覆盖是指土地表面被植物覆盖的程度。
植被覆盖的状况对环境和人类社会都具有重要影响。
因此，通过使用测绘技术进行植被覆盖分析，可以帮助人们更好地了解土地利用、自然资源管理、环境保护等方面的情况。
一、遥感技术在植被覆盖分析中的应用遥感技术是一种获取地面特征信息的手段，广泛应用于植被覆盖分析领域。
常用的遥感技术包括卫星遥感和无人机遥感。
卫星遥感主要利用遥感卫星获取地球表面的影像资料。
这些卫星可以提供高分辨率的遥感影像，从而允许研究者对较大范围的地表进行植被覆盖分析。
卫星遥感技术可以根据植被的反射特性，通过遥感影像进行植被分类和监测。
例如，通过红外波段和绿光波段的反射率差异，可以分析出不同植被类型的分布情况。
无人机遥感是指利用无人机进行植被覆盖分析。
相比于卫星遥感，无人机具有灵活性高、分辨率高的特点。
通过搭载各种传感器和相机，无人机可以获取高分辨率的影像数据，从而可以更加详细地研究植被覆盖情况。
此外，无人机还可以使用多光谱传感器，获取多光谱数据来定量分析植被覆盖的生长状况。
二、遥感影像的预处理在进行植被覆盖分析之前，需要对遥感影像进行预处理。
预处理的目的是去除影像中的噪声、与地形有关的效应等，以便准确地提取植被覆盖信息。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正和几何校正。
辐射校正的目的是将遥感影像的数字值转换为反射率，消除光学传感器和比例尺的差异。
大气校正是去除大气的影响，使得影像具有一致的辐射特性。
几何校正是通过地面控制点进行几何校正，使得影像具有一致的空间参考。
三、植被覆盖的分析方法植被覆盖的分析方法多种多样，常见的方法包括：1. 植被指数法：通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、土地植被指数（LVI）等，可以对植被覆盖进行定量化分析。
植被指数法利用植物叶绿素和其它植被特性对光的吸收和反射的差异进行分析，从而提取植被覆盖信息。
2. 分级分类法：通过遥感影像的特征进行植被覆盖的分级分类。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
覆 盖 率 与 全 年 平 均 Ｎ Ｖ 之 间 的 决 定 系 数 ０ ４ ３２提 高 ２ ． ８ ； Ｄ Ｉ ．４ １ ４ ％ 以各 月 的 决 定 系 数 作 为权 系 数 求 得 的 Ｎ Ｖ 加 权 Ｄ Ｉ
平 均 值 （ ） 全 年 森 林 覆 盖 率 之 间 的 决 定 系数 为 ０５ ４４ 比森 林 覆 盖 率 与 年 平 均 Ｎ Ｖ ， ，。 与 ． １ ， Ｄ Ｉ（ 系 数 ０４ ３２提 高 １．７ ， 此 ， 荐 全 年 各 月 加 权 平 均 Ｎ Ｖ （ ） ６ １ ．４ ６０％ 因 推 Ｄ Ｉ ，。ｈ 或 、０月 平 均 Ｎ Ｖ （ Ｄ Ｉ， 黄 土 高 原 森 林 覆 盖 率 的遥 感 植 被 指 标 。
ａ ｎ ａ ａ ｏｍａ ｆ ｒｎ ｅＶｅ ｅａｉｎ Ｉｄ ｘ（ ＤＶＩ（ Ｎｖ ） ｓｕ ｅ ｓａ ｎ ｅ ｅｌｃｉｇｆｒｓ ｎ ｕ ｌｍｅ ｎ Ｎ ｒ ｌＤｉｅｅ ｃ ｇ ｔｔ ｎ ｅ Ｎ ｆ ｏ ＩＤＩ ）ｉ ｓｄ ａ ｎ ｉｄ ｘｒｆ ｔ ｏｅｔ ｅ ｎ
．
ｃ ｖ ｒｇ ｏ ｅ ａ ｅ． Ｉ ｈ ｅ ｓ ｐ ａｅ ｕ ｒ ｇ ｏ ｎ ｔ ｅ Ｌｏ ｓ ｌｔ ａ ｅ ｉｎ，ｔ ｅ ｓ ａ ｏ ｌｖ ｒａｉ ｎ ｏ ｏ ｅ ｔｃ ｖ ｒ ｉ ｕ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔｆｏ ｔ ａ ｆ ｈ ｅ ｓ ｎａ ａ ｉｔｏ ｆｆ ｒ ｓ ｏ ｅ ｓ ｑ ｉｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｒ ｍ ｈ ｔｏ ｆ
Ｂ ｉ ｎ ｏｅｔ ｎｖ ｒｉ ，１ ０ ８ ：Ｂ ｉｎ ， ｈｎ ） ｅｊ ｇ Ｆ ｒ ｓ ｙＵ ｉｅｓ ｙ ０ ０ ３ ｅ ｉｇ Ｃ ｉａ ｉ ｒ ｔ ｊ
Ａｂｓｒ ｔ Ｄｕｅ ｔ ｈ ｘ ｄ ｐｉｅ ｓｃ ｎ ａｎ ｎｇｂｏｈ ｃ ｏ ｓａ ｄ ｆ ｒ ｓ ｅ ｅａｉ ｎ，ｔ ｅ ｅ ａ ｅ ｌ ｉ ｔ ｎ ｆｔ ｅ ｔａｃ ｏ ｔ ｅ ｍｉｅ ｘ ｌ ｏ ｔ ｉｉ ｔ ｒ ｐ ｎ ｏ ｅ ｔｖ ｇ ｔｔｏ ｈ ｒ ｒ ｉ ｔ ｉ ｓｉ ｈ ｍ ａｏ
Ｘｕ Ｊｏ ｇ ｉ ，Ｘｉ ｏ ｇ ａ ｉｎ ｘｎ ｎ Ｚｈ ｎ ｂ ｏ
（ ． ｎ ｔｕｅｏ ｏ ｒｐ ｉａ ｃｅ ｃ ｓａ ｄ Ｎａｕａ ｓ ｕｃ ｓａｃ １ Ｉ ｓｉ ｔ ｆＧｅｇａ ｈｃ ｌＳ ｉｎ ｅ ｎ ｔｒｌＲｅｏ ｒｅＲｅｅ ｒｈ，Ｃｈｎ ｓ ａ ｅ ｆＳ ｉｎ ｅ ｔ ｉｅｅＡｃｄ ｍｙ ｏ ｃｅ ｃ ｓ；Ｋｅ ａ ｏａｏｙ ｏ ａｅ ｃｅａ ｄ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆＷ ｔｒＣｙ ｌ ｎ
ｃ ｏ ． Ｏｎ ｈｉ ｓｓ， ｔ ＮＤＶＩｂ ｓ ｄ ｎｄ ｘ ｆ ｆｒ ｓ ｏ ｅ ａ ｂ ｅ ｔ ｂ ｉｈ ｄ ｒ ｐｓ ｔ ｓ ｂａ ｉ ｈｅ — ａ ｅ ｉ ｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ｃ ｖ ｒ ｍ ｙ ｅ ｓａ ｌｓ ｅ ｂｙ ｏ ｓｄｅ ｉｇ ｓ ｍｅ ｃ ｎ ｉ ｒｎ ｏ
许 炯 心 ，信 忠保
（．中 国科 学 院 地 理 科 学 与 资 源 研 究 所 ，中 国科 学 院 陆 地 水 循 环 及 地 表 过 程 重 点 实 验 室 ，０ １ １ １ １０ ０ ；
２ ．北 京 林 业 大 学水 土 保 持 学 院 ，０ ０ ３ 北京 ） １０ ８ ：
摘要
由于 存 在 既 包 含 农 作 物 又 包 含 森 林 植 被 的混 合 像 元 ， 年 平 均 归 一 化 植 被 指 数 （ Ｄ Ｉ 作 为 反 映很 大 的局 限性 。 在 黄 土 高 原 ， 林 植 被 的 季 节 变 化 与农 作 物 的 季 节 变 化 有 很 大 差 异 ， 于 这 种 差 异 ， 森 基 以 不 同 月 份 Ｎ Ｖ 的不 同组 合 和 考 虑 某 种 权 系 数 后 计 算 出来 的 加 权 平 均 Ｎ Ｖ 与 森 林 覆 盖 率 相 联 系 ， 选 对 于 森 林 Ｄ Ｉ ＤＩ 筛 覆 盖 率 有 较 好 反 映 的 Ｎ Ｖ 指 标 。 果 表 明 ： 、０月 ２月 森 林 覆 盖 率 与 Ｎ Ｖ 的决 定 系 数 最 高 ， 以 ６ １ ＤＩ 结 ６１ Ｄ Ｉ 故 、０月 平 均 Ｎ Ｖ （ Ｄ Ｉ， 。 作 为 反 映 森林 覆 盖 率 的指 标 ； 年 森 林 覆 盖 率 与 ，。。 ） 全 之 间 的决 定 系 数 为 ０ ５ ８ ， ．３ 比全 年 森 林 ４
） 间 的 决 定 之 。） 为 反 映 。作
关 键 词 植 被 指 数 ； 林 覆 盖 率 ；侵 蚀一 被 关 系 ； 土 高原 森 植 黄
Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｇ ｔ ｎ ｏ ｍ ａ ｉ ｎ ｆ ｆ ｒ ｓ ｏ ｅ ａ ｅ ｆ ｏ ｒ ａ ｆｅ ｅ ｅ ｔ ａ ｔｎ ｈｅ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｏ ｏ ｅ ｔ ｃ ｖ ｒ ｇ ｒ ｍ Ｎｏ ｍ ｌＤｉｆ ｒ ｎｃ Ｖｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ｉ ｄｅ ａ ａ ｏ ｅ ｓ Ｐｌ ｔ ａ ｇ ｔ ｔｏ ｎ ｘ ｄ ｔ ｆ Ｌｏ ｓ ａ ｅ ｕ
２１ ０ ０年 ８月
中 国 水 土 保 持 科 学
Ｓ ｉｎｃ ｆＳｏ１ａ ｄ Ｗ ａｅ ｎｓ ｒ ａｉ ｎ ｃ ｅ ｅ ｏ ｌ ｎ ｔｒＣｏ ｅ ｖ ｔｏ
Ｖｏ ． ＮＯ． 】８ ４
８（ ）：— ２ ４ ７ １
Ａｕ ． ０１ ｇ２ ０
从 黄 土 高 原 植 被 指数 数 据 中获 取 森 林 覆盖 率 信 息
Ｒｅ ａｅ ｎ ｕ ｆ ｃ ｒ ｃ ｓ ｅ ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ ｅ ｆ Ｓ ｉｎ ｅ ，１ ０１ ；２． ｏ ｌ ｇ ｆ Ｓ ｉ ａ ｄ Ｗ ａｅ ｎ ｅ ｖ ｔ ｎ， ｌ ｔｄ Ｌａ ｄ Ｓ ｒａ ｅ Ｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｉ ｅ ｅ Ａｃ ｄ ｍｙ ｏ ｃ ｅ ｃ ｓ ０ ０１ Ｃ ｌ ｅ ｏ ｏｌ ｎ ｔ ｒＣｏ ｓ ｒ ａ ｉ ｅ ｏ