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基于NDVI和SIF的云南植被变化及预测研究
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作者 张琳 朱大明 +2 位作者 韩杨 姜昀呈 周鹏 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第1期28-35,共8页
选取生物多样性热点地区云南省作为研究区,对归一化差异植被指数(NDVI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)数据进行监测和预测,揭示两者在监测植被变化中的差异性和互补性,通过相关性分析探讨云南省植被驱动机制,并采用BP神经网络模型和CA-Marko... 选取生物多样性热点地区云南省作为研究区,对归一化差异植被指数(NDVI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)数据进行监测和预测,揭示两者在监测植被变化中的差异性和互补性,通过相关性分析探讨云南省植被驱动机制,并采用BP神经网络模型和CA-Markov模型对云南省植被变化进行时空预测。结果表明:时间上,NDVI和SIF均呈上升趋势;空间上,在较高植被覆盖地区SIF存在饱和现象。SIF在地形复杂区域对植被的响应更为准确。NDVI和SIF均与气象因子呈正相关,NDVI对温度更敏感,SIF对相对湿度更敏感。时序预测上,2020—2025年NDVI和SIF呈下降趋势;空间预测上,NDVI高和SIF较高类型区域减少。 展开更多
关键词 归一化差异植被指数 日光诱导叶绿素荧光 植被变化 驱动机制 时空预测 云南省
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中亚干旱区植被NDVI时空变化及其区域对比研究
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作者 张汝菡 宫雨生 谈明洪 《环境科学研究》 北大核心 2025年第1期90-100,共11页
植被在生态系统中扮演着重要的角色,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映植被变化的重要指标。为阐明中亚干旱区(中亚五国和中国新疆地区)植被NDVI时空演变规律及其影响因素的差异,本研究基于谷歌地球引... 植被在生态系统中扮演着重要的角色,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映植被变化的重要指标。为阐明中亚干旱区(中亚五国和中国新疆地区)植被NDVI时空演变规律及其影响因素的差异,本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),利用2000−2020年植被生长季间MODIS NDVI产品计算逐年平均归一化植被指数(NDVI),采用Sen′s斜率、Mann-Kendall检验,分析中亚干旱区植被NDVI的时空变化;同时结合遥感数据、气象数据和土地利用等数据,构建多元线性回归模型,探索影响NDVI变化的驱动因素。结果表明:①2000−2020年中亚干旱区植被NDVI整体上呈现波动上升趋势,中国新疆地区植被NDVI整体增长速率为2.9×10^(−3)a^(−1),远高于中亚五国总体增长速率(0.6×10^(−3)a^(−1))。②从NDVI变化空间分布来看,中亚五国植被变化趋势空间分布较为分散,植被NDVI改善区域面积占比为25.9%,退化区域面积占比为8.78%;中国新疆地区植被变化呈现出明显的空间集聚效应,改善区域集中在绿洲和主要农业区,植被改善区域面积占比为37.72%,植被退化区域面积仅占0.46%。③植被NDVI受到气候、地形及人类活动要素的多重影响。气温升高抑制中亚干旱区植被生长,降水量增加利于植被生长,高程显著影响植被生长,人类合理利用土地及灌溉设施投入对于植被恢复具有积极作用。研究显示,中亚五国与中国新疆地区植被变化存在明显差异,中国新疆地区植被改善情况明显优于中亚五国。植被NDVI变化受到自然因素和人类活动共同影响,需要综合考虑区域异质性与多重影响因素的协同作用。 展开更多
关键词 中亚干旱区 归一化植被指数(ndvi) 区域差异 时空动态 谷歌地球引擎(GEE)
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Assessment of vegetation cover changes and the contributing factors in the Al-Ahsa Oasis using Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)
3
作者 Walid CHOUARI 《Regional Sustainability》 2024年第1期42-53,共12页
The abandonment of date palm grove of the former Al-Ahsa Oasis in the eastern region of Saudi Arabia has resulted in the conversion of delicate agricultural area into urban area.The current state of the oasis is influ... The abandonment of date palm grove of the former Al-Ahsa Oasis in the eastern region of Saudi Arabia has resulted in the conversion of delicate agricultural area into urban area.The current state of the oasis is influenced by both expansion and degradation factors.Therefore,it is important to study the spatiotemporal variation of vegetation cover for the sustainable management of oasis resources.This study used Landsat satellite images in 1987,2002,and 2021 to monitor the spatiotemporal variation of vegetation cover in the Al-Ahsa Oasis,applied multi-temporal Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)data spanning from 1987 to 2021 to assess environmental and spatiotemporal variations that have occurred in the Al-Ahsa Oasis,and investigated the factors influencing these variation.This study reveals that there is a significant improvement in the ecological environment of the oasis during 1987–2021,with increase of NDVI values being higher than 0.10.In 2021,the highest NDVI value is generally above 0.70,while the lowest value remains largely unchanged.However,there is a remarkable increase in NDVI values between 0.20 and 0.30.The area of low NDVI values(0.00–0.20)has remained almost stable,but the region with high NDVI values(above 0.70)expands during 1987–2021.Furthermore,this study finds that in 1987–2002,the increase of vegetation cover is most notable in the northern region of the study area,whereas from 2002 to 2021,the increase of vegetation cover is mainly concentrated in the northern and southern regions of the study area.From 1987 to 2021,NDVI values exhibit the most pronounced variation,with a significant increase in the“green”zone(characterized by NDVI values exceeding 0.40),indicating a substantial enhancement in the ecological environment of the oasis.The NDVI classification is validated through 50 ground validation points in the study area,demonstrating a mean accuracy of 92.00%in the detection of vegetation cover.In general,both the user’s and producer’s accuracies of NDVI classification are extremely high in 1987,2002,and 2021.Finally,this study suggests that environmental authorities should strengthen their overall forestry project arrangements to combat sand encroachment and enhance the ecological environment of the Al-Ahsa Oasis. 展开更多
关键词 Normalized Difference Vegetation index(ndvi) Vegetation cover Ecological environment Land use and land cover(LULC) Urban expansion Al-Ahsa Oasis
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耦合NDVI与纹理时序特征的地块作物遥感分类
4
作者 史洁宁 吴田军 +3 位作者 黄启厅 骆剑承 任应超 徐欣雨 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期29-40,共12页
【目的】充分挖掘遥感影像的时间和空间信息,准确识别地块作物类型,为作物类型空间分布制图、产量估计及农业生产决策等提供可靠的数据支持。【方法】以Google Earth影像为参考,获得美国加利福尼亚州金斯县完整的地块边界,利用多时相Sen... 【目的】充分挖掘遥感影像的时间和空间信息,准确识别地块作物类型,为作物类型空间分布制图、产量估计及农业生产决策等提供可靠的数据支持。【方法】以Google Earth影像为参考,获得美国加利福尼亚州金斯县完整的地块边界,利用多时相Sentinel-2影像构建地块归一化植被指数(NDVI)时间序列和时间—纹理二维表征图作为分类特征,NDVI时间序列捕捉作物生长的物候变化,时间—纹理二维表征图捕捉空间特征随时间的动态变化,进而使用卷积神经网络(CNN)+长短时记忆网络(LSTM)双流架构来联合时间和空间特征实现农田作物的准确识别。【结果】与仅使用NDVI时序的传统方法相比,纳入纹理时序后的方法明显提高分类精度,随机森林的分类精度由0.89提升至0.93,支持向量机的分类精度由0.88提升至0.93,表明加入空间特征的纹理时序能有效提升作物分类能力;而使用CNN+LSTM双流架构分类模型进行地块作物分类的总体精度达0.95,特别是葡萄和冬小麦的分类精度提升效果明显,F_(1)分别提升至0.90和0.92,表明相较于传统的分类器,使用CNN+LSTM双流架构可实现更精准的地块作物识别。【建议】在种植结构复杂、农作物生长习性相近的地区进行地块作物遥感分类时,考虑将纹理时序特征纳入分类体系,并使用CNN+LSTM双流架构分别捕捉作物生长的时间和空间特征。这种综合应用时间和空间信息的方法,能提升地块作物分类的准确度。 展开更多
关键词 作物分布 地块尺度 归一化植被指数(ndvi) 时间序列 空间纹理特征 CNN+LSTM双流架构
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基于无人机多光谱NDVI值估测玉米产量
5
作者 张磊 姚梦瑶 +8 位作者 刘志刚 李娟 杨洋 蔡大润 陈果 李波 李晓荣 陈勋基 翟云龙 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期845-851,共7页
【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经... 【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经过辐射校正、大气校正、建立掩膜、提取NDVI图,计算植被覆盖率,得到区光谱反射率和归一化植被指数实际数值,将NDVI值与田间实测产量值进行模型拟合。【结果】幂函数Y=23411.46-10997.99/X(R^(2)=0.4886),二次函数为Y=39003.00-117963.03X+103130.25X 2(R^(2)=0.562),正反比函数(Inverse Proportional Function)为Y 2=2840.5 X/(1-X)(R^(2)=0.495),利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression),其线性函数Y=24458.22X-9620.55(R^(2)=0.521)。【结论】在数值0.5~0.8区间,NDVI与玉米产量具有较高的相关性,线性函数方程NDVI值可预测玉米的产量。 展开更多
关键词 玉米 产量 归一化植被指数(ndvi) 偏最小二乘回归(PLSR)
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高寒气候区生长季NDVI与昼夜不对称增温的Copula分析
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作者 李忠良 何光鑫 李勋 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期407-424,共18页
利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与N... 利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与NDVI之间的关系在不同季节呈现显著差异。尤其在秋季,昼夜增温对NDVI的影响最为显著,其次是夏季和春季。通过Copula函数模型,发现昼夜增温与NDVI在特定温度区间内呈现正相关,表明适宜的温度条件下昼夜增温对植被生长具有促进作用。然而,当昼夜增温超过某一阈值时,其对NDVI的促进作用转变为抑制作用,从而限制了植被的生长。同时,还揭示了重现期与昼夜增温及NDVI之间的关系。在较低的重现期下,昼夜增温与NDVI的联合概率较高,表明在这些条件下,植被生长良好的情况出现的频率较高。反之,较高的重现期对应于昼夜增温与NDVI较低的联合概率,表明植被生长受到抑制。本研究通过Copula函数提供了一个全新的视角来理解昼夜增温与植被动态之间的相互作用,强调了气温变化对植被生长影响的复杂性。 展开更多
关键词 昼夜增温 归一化植被指数(ndvi) 非对称性增温 COPULA 重现期
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2000—2021年渭河流域NDVI变化及其影响因素
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作者 封建民 刘宇峰 +1 位作者 郭玲霞 文琦 《湖北农业科学》 2024年第5期22-29,共8页
渭河流域是黄河中游重要的生态涵养地,同时也是黄土高原水土流失的典型区域,监测该地区植被生长变化趋势,并分析其与气候变化和人类活动的关系,对科学评估区域生态建设成效、黄土高原植被恢复和生态修复具有重要意义。基于2000—2021年... 渭河流域是黄河中游重要的生态涵养地,同时也是黄土高原水土流失的典型区域,监测该地区植被生长变化趋势,并分析其与气候变化和人类活动的关系,对科学评估区域生态建设成效、黄土高原植被恢复和生态修复具有重要意义。基于2000—2021年归一化植被指数(NDVI)、气温、降水量、人口密度、土地利用数据,分析了渭河流域NDVI的时空变化特征,探究了气候变化和人类活动对NDVI变化趋势的影响。结果表明,2000—2021年,渭河流域植被生长季NDVI呈增加趋势,全区年平均增速为0.004。年际尺度上,NDVI与年平均降水量呈正相关关系,与年平均气温的相关性不显著;月尺度上,NDVI与4月和8月的气温、降水量均呈正相关关系,与7月气温呈弱的负相关关系。人口密度变化与NDVI变化趋势呈负相关,流域人口密度的减小有利于植被的恢复和改善。土地利用类型内部变化是植被NDVI变化的主要原因。NDVI显著减少区NDVI的减少趋势主要由关中平原耕地NDVI的减少引起,NDVI显著增加区NDVI的增加趋势主要由草地、林地以及黄土丘陵区、黄土残塬区耕地NDVI的增加引起。 展开更多
关键词 归一化植被指数(ndvi) 气候 人口密度 土地利用 渭河流域
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基于Sentinel-2A NDVI时间序列数据和随机森林方法的高山冷凉蔬菜识别
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作者 马强 任元龙 +1 位作者 李浩 王晓卓 《现代信息科技》 2024年第19期164-167,174,共5页
该研究基于Sentinel-2A卫星的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据,结合随机森林(RF)分类方法,对高山冷凉蔬菜种植区域进行精准识别与分类。以西吉县为研究区,利用2023年覆盖高山冷凉蔬菜全生育期的Sentinel-2A遥感数据,构建10 m高空... 该研究基于Sentinel-2A卫星的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据,结合随机森林(RF)分类方法,对高山冷凉蔬菜种植区域进行精准识别与分类。以西吉县为研究区,利用2023年覆盖高山冷凉蔬菜全生育期的Sentinel-2A遥感数据,构建10 m高空间分辨率的NDVI时间序列数据,结合田间实测数据,使用RF分类方法对高山冷凉蔬菜进行识别分类。结果表明文章提出的方法在高山冷凉蔬菜种植区域识别中表现出了较高的精度和稳定性,总体精度达93.52%,Kappa系数为0.89。 展开更多
关键词 Sentinel-2A 归一化差值植被指数(ndvi) 随机森林(RF) 高山冷凉蔬菜识别
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基于绿视率和NDVI的城市街道景观分析与优化研究 被引量:2
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作者 苏雷 陈伟峰 +2 位作者 李俊英 周燕 樊磊 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期256-264,共9页
街道景观空间对市民健康和城市风貌具有重要影响。既往研究中常以归一化植被指数(NDVI)和绿视率(GVI)来分别代表二维和三维的绿色指标,但对二者的指标相关性研究甚少。采用基于深度学习的图像语义分割方法分析百度街景计算代表性街道的G... 街道景观空间对市民健康和城市风貌具有重要影响。既往研究中常以归一化植被指数(NDVI)和绿视率(GVI)来分别代表二维和三维的绿色指标,但对二者的指标相关性研究甚少。采用基于深度学习的图像语义分割方法分析百度街景计算代表性街道的GVI,利用GF-1卫星数据计算NDVI,比较分析城市街道的GVI和NDVI指标特征及相关性。结果表明,1)中山市中心城区各代表街道GVI指标参差不齐,从8.06%到36.00%,其中石岐街道兴中道GVI最高;2)各街道观测点的NDVI均值随着缓冲区尺度的增加也随之呈现出不同变化,NDVI均值具有强烈的尺度敏感性;3)50 m GVI和DNVI均值的皮尔逊相关系数最高,达到0.832。在此基础上分析街道景观存在的不足并给出优化建议,为城市街景评估、空间优化、景观提升提供参考。 展开更多
关键词 绿视率(GVI) 街景地图 归一化植被指数(ndvi) 深度学习 景观优化
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Monitoring the Sequential Cropping Index of Arable Land in Zhejiang Province of China Using MODIS-NDVI 被引量:3
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作者 PENG Dai-liang HUANG Jing-feng JIN Hui-min 《Agricultural Sciences in China》 CAS CSCD 2007年第2期208-213,共6页
The sequential cropping index of arable land is important agricultural information. The aim of this article is to monitor and analyze the parameter, and offer reference for agricultural production. The cropping index ... The sequential cropping index of arable land is important agricultural information. The aim of this article is to monitor and analyze the parameter, and offer reference for agricultural production. The cropping index of arable land in Zhejiang Province, China from 2001 to 2004 was calculated using the second order difference based MODIS (moderate resolution imagine spectroradimeter) vegetation data from NASA (National Aeronautic and Space Administration) in America and the land use map with a scale of 1:25 000. It was found that the peak of the time series of the NDVI curve indicated that the ground biomass of crops reached the maximum, and fluctuated with the crops growing processes such as sowing, seeding, heading, ripeness, and harvesting within one year. Thus, the sequential cropping index was defined as the number of peaks of the time series of the NDVI curve. The sequential cropping index of all cities in Zhejiang Province, China was worked out. It is seen from the spatial distribution that the cropping index in the southwest Zhejiang Province is larger than that in the northeast. As for the temporal distribution, the sequential cropping index decreased from 2001 to 2003, whereas it increased slightly from 2003 to 2004. However, the index of arable land was relatively low, as far as the geographic position and climatic resource were concerned, and the potential of the sequential cropping index was great. 展开更多
关键词 sequential cropping index MODIS-ndvi MONITORING
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东北三省NDVI时空变化特征及对气候因子的响应 被引量:2
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作者 谢勇 王爽 +4 位作者 王恒阳 杨旭 张富龙 王宁 陶峰 《气象与环境学报》 2024年第1期71-78,共8页
中国东北地区是全球气候变化最敏感的区域之一,了解植被的时空变化及对气候因子的响应对东北地区生态环境的构建和评价具有重要意义,对全球气候变化的响应也具有重要的指示作用。基于MODIS归一化差值植被指数(NDVI),利用Theil-Sen斜率... 中国东北地区是全球气候变化最敏感的区域之一,了解植被的时空变化及对气候因子的响应对东北地区生态环境的构建和评价具有重要意义,对全球气候变化的响应也具有重要的指示作用。基于MODIS归一化差值植被指数(NDVI),利用Theil-Sen斜率估计、Mann-Kendall检验和Hurst指数开展2000—2021年东北三省NDVI时空演变特征及未来变化趋势研究,并通过相关分析方法研究NDVI对气候因子的响应。结果表明:2000—2021年NDVI整体均值为0.391,季节上呈现出春冬季低、夏秋季高的变化趋势,空间上呈现出西低东高的变化趋势;2000—2021年,NDVI年均增长率为0.003 a~(-1),而2010—2021年,NDVI整体呈现极显著上升趋势,年均增长率为0.006a~(-1);东北三省86.93%面积的NDVI在未来可持续增长,表明未来植被生长态势较好;相关分析表明,NDVI与气候因子在空间尺度上存在依赖性,气温与NDVI有更好的相关性;在东北三省大部分地区,气温和降水均对NDVI变化有正贡献,且两者的贡献相当,但在空间上存在着差异。 展开更多
关键词 ndvi Theil-Sen斜率估计 HURST指数
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Retrospective analysis of two northern California wild-land fires via Landsat five satellite imagery and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 被引量:1
12
作者 Bennett Sall Michael W. Jenkins James Pushnik 《Open Journal of Ecology》 2013年第4期311-323,共13页
Wild-land fires are a dynamic and destructive force in natural ecosystems. In recent decades, fire disturbances have increased concerns and awareness over significant economic loss and landscape change. The focus of t... Wild-land fires are a dynamic and destructive force in natural ecosystems. In recent decades, fire disturbances have increased concerns and awareness over significant economic loss and landscape change. The focus of this research was to study two northern California wild-land fires: Butte Humboldt Complex and Butte Lightning Complex of 2008 and assessment of vegetation recovery after the fires via ground based measurements and utilization of Landsat 5 imagery and analysis software to assess landscape change. Multi-temporal and burn severity dynamics and assessment through satellite imagery were used to visually ascertain levels of landscape change, under two temporal scales. Visual interpretation indicated noticeable levels of landscape change and relevant insight into the magnitude and impact of both wild-land fires. Normalized Burn Ratio (NBR) and delta NBR (DNBR) data allowed for quantitative analysis of burn severity levels. DNBR results indicate low severity and low re-growth for Butte Humboldt Complex “burned center” subplots. In contrast, DNBR values for Butte Lightning Complex “burned center” subplots indicated low-moderate burn severity levels. 展开更多
关键词 Wild-Land Fire BURN Severity Vegetation Recovery Normalized Difference VEGETATIVE index (ndvi) Normalized BURN Ratio (NBR)
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1961-2020年黄河流域干燥度时空变化及其对植被NDVI的影响
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作者 申露婷 姬兴杰 +2 位作者 朱业玉 田宏伟 刘美 《气象与环境学报》 2024年第3期106-114,共9页
基于黄河流域224个气象站点1961—2020年气象数据和2000—2020年MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,分析干燥度时空分布规律及其对NDVI的影响。结果表明:1961—2020年黄河流域年平均干燥度气候倾向率为-0.03·(10 a)^(-1),其多年平... 基于黄河流域224个气象站点1961—2020年气象数据和2000—2020年MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,分析干燥度时空分布规律及其对NDVI的影响。结果表明:1961—2020年黄河流域年平均干燥度气候倾向率为-0.03·(10 a)^(-1),其多年平均值为2.56;从各站变化的区域分布看,黄河流域北部站点变化以下降为主(52.2%),中部以南站点以上升为主(41.5%)。在空间上,黄河流域干燥度总体呈西北高、东南低,表现为上游(3.74)>中游(1.99)>下游(1.74),上游地区包含干旱亚区、半干旱亚区和半湿润亚区,中游和下游地区大多为半湿润亚区。逐步回归分析显示,干燥度主要受降水量的影响,大部分地区年均干燥度减少是由太阳总辐射减少、降水量增加和气温降低造成的。2000—2020年黄河流域NDVI平均值为0.30,在空间上整体呈东南高、西北低,上游较小、下游最高;与干燥度呈极显著负相关(r=-0.52,P<0.01,n=224),特别是在上中游地区。 展开更多
关键词 黄河流域 干燥度 归一化植被指数(ndvi)
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双因子协同驱动近21年三峡库区NDVI时空演变
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作者 戚海梅 郑培龙 +3 位作者 王云琦 王佳妮 李成 张晓明 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期224-233,共10页
[目的]为明确三峡库区植被时空演变特征,定量分析植被与气候、地形及人类活动等各影响因子的关系。[方法]基于归一化植被指数(NDVI)数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析、地理探测器模型等方法,... [目的]为明确三峡库区植被时空演变特征,定量分析植被与气候、地形及人类活动等各影响因子的关系。[方法]基于归一化植被指数(NDVI)数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析、地理探测器模型等方法,探究2000—2020年三峡库区NDVI时空分布特征及其驱动机制。[结果](1)三峡库区2000—2020年NDVI变化整体呈上升趋势,平均变化率2.89×10^(-3)/a,NDVI值呈由西南向东北递增的规律。(2)高程、人口密度和地表温度等因子较好地解释了NDVI的可变性,解释力均>0.4。(3)高程与夜间灯光是三峡库区NDVI的主导交互因子,q值为0.641,交互结果呈非线性加强或双因子协同加强,双因子对NDVI变化的解释力始终大于单因子对NDVI变化的解释力。[结论]研究结果为三峡库区生态环境保护政策的制定及生态可持续发展等提供科学支撑。 展开更多
关键词 三峡库区 ndvi 时空分布 地理探测器 驱动机制
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气候变化和人类活动对华北地区植被NDVI的影响研究 被引量:1
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作者 江慧娴 董文杰 《高原气象》 CSCD 北大核心 2024年第5期1312-1328,共17页
归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)是反映植被生长状态的重要指标,是反映陆地生态环境状况的“指示器”。华北地区地处我国的政治和文化中心,土地覆盖类型复杂多样,是我国重要的粮食生产地,同时受到气候... 归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)是反映植被生长状态的重要指标,是反映陆地生态环境状况的“指示器”。华北地区地处我国的政治和文化中心,土地覆盖类型复杂多样,是我国重要的粮食生产地,同时受到气候暖干化及加剧的人类活动影响,华北地区的植被生态变得十分脆弱。本研究基于卫星资料NOAACDRAVHRR NDVI和气象数据资料,采用趋势分析、偏相关分析和残差趋势分析等方法,探究了1982-2019年华北地区NDVI的时空变异特征及其对气候变化和人类活动的响应。研究结果表明:(1)1982-2019年华北地区春季、夏季、秋季和生长季的植被NDVI呈显著上升趋势,空间异质性强,其中夏季和生长季的增长速率最快为0.024(10a)^(-1),显著增加的区域面积占比分别为57.35%和58.10%。(2)华北地区春季、夏季和生长季NDVI与降水呈显著正相关关系,秋季NDVI主要受气温的影响,夏季NDVI同时受到气温、降水和相对湿度的积极影响。(3)气候变化和人类活动对华北地区植被的生长影响具有区域差异性,在植被改善区,气候变化的相对作用为45.64%,人类活动的相对作用为54.36%;在植被退化区,气候变化的相对作用为32.66%,人类活动的相对作用为67.34%。(4)不同土地利用类型中,华北地区森林和农田的植被生长较快,其植被改善主要受人类活动的影响,人类活动的相对作用分别为66.07%和60.82%,草地植被的退化也主要受人类活动的影响,相对作用为69.48%,人类活动对华北地区植被的重要影响主要源于我国近几十年来三北防护林等人类重大生态工程的建设以及城市扩张、人口激增的影响,该研究成果也对华北地区生态屏障的建设以及生态环境保护提供了重要理论支撑。 展开更多
关键词 归一化植被指数 残差分析 趋势变化 华北地区
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基于决策树与NDVI时序变化检测的撂荒耕地的地形特征研究——以重庆市巫山县为例
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作者 夏玉松 周启刚 +2 位作者 李辉 张晓媛 陈芳焱 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期383-393,共11页
[目的]揭示山区撂荒耕地的地形特征,为区域土地资源管理和农业可持续发展提供科学参考,[方法]以重庆市巫山县为研究区域,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台上的Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2数据,采用决策树与时间序... [目的]揭示山区撂荒耕地的地形特征,为区域土地资源管理和农业可持续发展提供科学参考,[方法]以重庆市巫山县为研究区域,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台上的Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2数据,采用决策树与时间序列NDVI变化检测法,对2017—2021年研究区的撂荒地信息进行提取和分析。[结果](1)从时间序列特征上看,研究区内撂荒地面积整体呈上升趋势,2017—2021年的增加量为2123.50 hm^(2),增长率为19.61%,区间内曲线形态上表现为“W”字形特征。空间上撂荒地呈全局分散,局部集中特征,主要沿着水系走向分布,显著集中于河流两侧,周边被坡耕地围绕。(2)研究区内撂荒地在不同的高程带和坡度带分布不同。撂荒地主要集中于高程1000 m以下和坡度5°~20°范围内。高程1500 m以下的区域,撂荒地面积和撂荒率表现“先增后减”的规律,2019年达到最高点;高程1500 m以上的区域,撂荒地面积和撂荒率随着时间的变化呈现“先减后增”的规律,在2020年达到了最低值。(3)撂荒地在不同地形位等级下的分布指数表现为持续减少型,地形梯度1级、2级的分布指数大于1,为撂荒地的优势区。[结论]决策树与NDVI时序变化检测法结合能够精准识别撂荒地,识别精度为83.59%。 展开更多
关键词 撂荒耕地 决策树 ndvi时间序列 遥感 重庆市巫山县
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Impact of climate and human activity on NDVI of various vegetation types in the Three-River Source Region, China
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作者 LU Qing KANG Haili +2 位作者 ZHANG Fuqing XIA Yuanping YAN Bing 《Journal of Arid Land》 SCIE CSCD 2024年第8期1080-1097,共18页
The Three-River Source Region(TRSR)in China holds a vital position and exhibits an irreplaceable strategic importance in ecological preservation at the national level.On the basis of an in-depth study of the vegetatio... The Three-River Source Region(TRSR)in China holds a vital position and exhibits an irreplaceable strategic importance in ecological preservation at the national level.On the basis of an in-depth study of the vegetation evolution in the TRSR from 2000 to 2022,we conducted a detailed analysis of the feedback mechanism of vegetation growth to climate change and human activity for different vegetation types.During the growing season,the spatiotemporal variations of normalized difference vegetation index(NDVI)for different vegetation types in the TRSR were analyzed using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)-NDVI data and meteorological data from 2000 to 2022.In addition,the response characteristics of vegetation to temperature,precipitation,and human activity were assessed using trend analysis,partial correlation analysis,and residual analysis.Results indicated that,after in-depth research,from 2000 to 2022,the TRSR's average NDVI during the growing season was 0.3482.The preliminary ranking of the average NDVI for different vegetation types was as follows:shrubland(0.5762)>forest(0.5443)>meadow(0.4219)>highland vegetation(0.2223)>steppe(0.2159).The NDVI during the growing season exhibited a fluctuating growth trend,with an average growth rate of 0.0018/10a(P<0.01).Notably,forests displayed a significant development trend throughout the growing season,possessing the fastest rate of change in NDVI(0.0028/10a).Moreover,the upward trends in NDVI for forests and steppes exhibited extensive spatial distributions,with significant increases accounting for 95.23%and 93.80%,respectively.The sensitivity to precipitation was significantly enhanced in other vegetation types other than highland vegetation.By contrast,steppes,meadows,and highland vegetation demonstrated relatively high vulnerability to temperature fluctuations.A further detailed analysis revealed that climate change had a significant positive impact on the TRSR from 2000 to 2022,particularly in its northwestern areas,accounting for 85.05%of the total area.Meanwhile,human activity played a notable positive role in the southwestern and southeastern areas of the TRSR,covering 62.65%of the total area.Therefore,climate change had a significantly higher impact on NDVI during the growing season in the TRSR than human activity. 展开更多
关键词 growing season normalized difference vegetation index(ndvi) highland vegetation trend analysis partial correlation analysis residual analysis contribution rate
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江西省2000—2020年间NDVI的梯度效应
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作者 喻艳菁 吴小红 石金明 《能源研究与管理》 2024年第4期90-97,108,共9页
探究江西省植被覆盖变化的不同梯度分布规律及其影响因素,评估其植被时空变化,有助于全省开展相关生态保护与修复工作。通过分析长时间序列的NDVI数据,采用线性模型拟合曲线法,研究了江西省在不同海拔下NDVI的变化特征及其空间梯度差异... 探究江西省植被覆盖变化的不同梯度分布规律及其影响因素,评估其植被时空变化,有助于全省开展相关生态保护与修复工作。通过分析长时间序列的NDVI数据,采用线性模型拟合曲线法,研究了江西省在不同海拔下NDVI的变化特征及其空间梯度差异,同时探讨了自然与人为因素对NDVI的影响机制。研究结果表明:2000—2020年间,江西省低海拔地区NDVI呈现快速增长趋势,NDVI的分布显示出明显的梯度效应,高植被覆盖主要集中在低海拔地区,随着海拔的升高,植被覆盖度逐渐降低;此外,2000—2020年间,NDVI在不同海拔上均与降雨量呈正相关。在不同海拔下,人类活动对NDVI的影响程度呈现出明显的梯度差异,高海拔地区的人类活动对NDVI的影响逐渐增强,而低海拔地区的影响则逐渐减缓;在人类活动密集的低海拔地区,耕地面积占比最高(0.25%),草地面积占比最低,而中海拔地区主要以林地为主(30%~40%),其次为草地,高海拔地区则林地占比最高。研究结果为江西省生态环境建设及可持续发展提供了理论依据。 展开更多
关键词 归一化植被指数ndvi 梯度效应 影响因素 时空变化 江西省
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1988—2018年粤北植被NDVI时空分布特征分析
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作者 徐锋良 《中国资源综合利用》 2024年第5期145-148,182,共5页
植被是陆地生态系统的核心组成部分,而归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映地表植被覆盖和生长状况的重要参数。以粤北为研究区,结合1988—2018年长时间序列NOAA/AVHRR产品数据和高程数据,采用变化率分... 植被是陆地生态系统的核心组成部分,而归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是反映地表植被覆盖和生长状况的重要参数。以粤北为研究区,结合1988—2018年长时间序列NOAA/AVHRR产品数据和高程数据,采用变化率分析法和空间分析法,分析31年间粤北NDVI变化特征及其与地形因子的关联性。结果表明,1988—2018年,粤北NDVI年均值整体呈现出北高南低、西高东低的分布特征,NDVI年均值介于0.20~0.87。其中,连山壮族瑶族自治县NDVI年均值最高,达到0.82,而清远市清城区NDVI年均值最低,仅为0.68。2018年,NDVI年均值达到最高,为0.84;1988年,NDVI年均值达到最低,为0.74。随着高程的增加,粤北NDVI年均值呈现出上升趋势,NDVI分布特征受到人类活动、地形和气候的综合影响。研究结果可为粤北山地城市生态屏障区建设提供重要理论支持。 展开更多
关键词 归一化植被指数(ndvi) 时空分布 植被变化 地形因子 粤北
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贵州省2020年植被NDVI变化及其驱动因素分析
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作者 邢愿 代仁丽 《科技和产业》 2024年第13期196-201,共6页
探究2020年贵州省逐月植被动态变化及其影响因素,为区域生态环境恢复与治理提供科学依据。基于2020年逐月归一化植被指数(NDVI)数据,辅以同期气象数据、相关分析及滞后性分析等方法,深入解析贵州省植被时空变化特征及其对气候变化响应... 探究2020年贵州省逐月植被动态变化及其影响因素,为区域生态环境恢复与治理提供科学依据。基于2020年逐月归一化植被指数(NDVI)数据,辅以同期气象数据、相关分析及滞后性分析等方法,深入解析贵州省植被时空变化特征及其对气候变化响应机制。研究表明:2020年贵州省植被覆盖度良好,且非喀斯特地区高于喀斯特地区,其中喀斯特区域中等覆盖度及以上面积占全省面积的46.78%;贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化敏感性高于降水变化;2020年贵州省植被变化受气候变化影响较大,植被生长对降水存在滞后效应,滞后时间为1个月。 展开更多
关键词 贵州省 归一化植被指数(ndvi) 气候因子 相关分析 滞后分析
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