植被覆盖变化

摘要： 正确评估生态保护工程对植被覆盖变化的影响,是判断生态工程布局是否合理和管理对策是否得当的重要依据.以生态保护政策实施和转变为依据,将祁连山生态工程划分为生态工程前、保护初期、保护中期、持续保护期、环保督查后5个阶段.基于遥感技术,利用1 km分辨率的SPOT-VGT-NDVI数据,利用均值法、Hurst指数法分析了不同阶段祁连山植被覆盖变化特征,并对其未来趋势进行预测.结果表明:祁连山植被NDVI增速在0.38~1.85%/a之间,增长速率依次为:环保督察后>保护中期>持续保护期>保护初期>生态工程前.低植被覆盖区所占的比例从生态工程前的39.89%降至环保督察后的31.50%,高植被覆盖区所占的比例从0.15%增加至10.04%.反持续性变化和持续变化的比例分别为7.12%和92.88%.

摘要： 基于NASA提供的MODIS卫星产品MOD13Q1的归一化植被指数(NDVI)数据,利用最大值合成法及像元二分模型计算得到2000-2019年若尔盖湿地植被生长季(5-9月)的植被覆盖度。利用ERA5再分析资料月平均的2 m气温、总降水量和土壤体积含水量数据,通过趋势分析、相关分析研究2000-2019年若尔盖湿地植被生长季(5-9月)的植被覆盖与气候因子的时空分布及二者的相关程度;研究气温、降水量和土壤含水量对植被覆盖度的共同影响及各自的贡献程度。结果表明:近20年来若尔盖湿地在生长季(5-9月)的植被覆盖度略有增长;2 m气温有升高趋势,且研究区的西南部气温升高较快;研究区中南部的总降水量呈减少趋势,但不明显,在研究区中北部降水量则呈略微增加趋势;研究区北部的土壤湿度显著增加,南部则有变干的趋势。植被覆盖度与3个气候因子均呈显著的正相关关系,气候因子对植被覆盖度变化的贡献从大到小依次是2 m气温、土壤体积含水量和总降水量。

摘要： 以若尔盖县第五次沙化监测图斑区为研究区,采用2013年、2015年、2017年3个年度10月初的Landsat 8影像提取NDVI,通过像元二分模型反演植被覆盖度(FC),再将NDVI和FC进行分级后,进行各级别的面积转移矩阵分析,同时也与沙化程度进行相关性分析。研究表明:(1)NDVI和FC从2013年、2015年、2017年都呈显著增加趋势,NDVI中位数值从2013年的0.4775,增加到2015年0.5374,至2017年达0.5921;FC中位数值从2013年的0.5305,增加到2015年0.5971,至2017年达0.6578。(2)NDVI和FC各级别的面积转移矩阵中,具体转化方向一致,主要是向高植被方向转化,表现为:中等级向较高等级转化;较低等级向中等级转化;低等级向较低等级转化。(3)NDVI及FC等级与研究区2015年监测的沙化程度均呈显著正相关,说明本次NDVI及植被覆盖度重分类等级的划分基本符合研究区沙化植被覆盖度现状,研究方法及结果可为沙化监测提供数据和技术支撑。

摘要： 为探究退耕还林(草)等生态工程实施后延河流域坡面与沟壑地貌区的植被恢复情况,基于长时间序列NDVI和降雨数据,采用趋势分析法、Pettitt突变点分析和残差分析以及人工交互样本法对2000—2019年延河流域以及流域坡面和沟壑区植被NDVI变化特征进行了分析。结果表明:(1)2000—2019年延河流域植被恢复明显(年均趋势率为1.30%),但呈现分段特征,其中2000—2008年植被覆盖恢复迅速(年均趋势率为2.00%);2009—2019年植被覆盖恢复速度有所减缓(年均趋势率为0.70%),且部分区域出现退化。(2)2000—2019年延河流域的沟壑区域NDVI随着坡面区域NDVI的增加而增加,且相关性较强(R^(2)=0.967),沟壑区域NDVI与坡面区域NDVI数据值相近。(3)2000—2019年延河流域NDVI变化与降雨量的相关性较弱,降雨不是该地区NDVI变化的主导因子。人类活动与延河流域NDVI变化呈正相关关系,相关性较强;人类活动对NDVI年均贡献率为1.29%。研究表明“退耕还林”等生态工程对植被恢复起到了重要作用,且沟壑区植被覆盖随着坡面植被覆盖变化而变化。

摘要： 探究植被覆盖变化是评估陆地生态系统环境变化的重要手段,但现有研究多采用线性趋势来表达植被覆盖的变化情况而忽略了趋势的非线性。本文使用GLASS FVC数据,利用BFAST方法和格局分析,探讨了1982—2018年我国植被覆盖变化的非线性趋势及其分布格局。结果表明:(1)与线性趋势方法的对比发现,BFAST的检测结果揭示了四川盆地、黄土高原等地的植被覆盖显著增加趋势其实存在中断,青海和东北等地植被覆盖经历了由退化到改善的过程而并非简单的线性增加,而青藏高原中东部等地则由原先的改善趋势变为了退化趋势。(2)将非线性趋势结果进行分类,其中单调型增加类型占比最多,达到33.58%,主要分布在内蒙古、陕西及河南等地;单调型减少占比1.82%,主要分布在东南沿海地区;中断型增加占比22.91%,主要分布在四川盆地东部和华北地区;中断型减少占比2.68%,主要分布在青藏高原东南部;由增到减占比4.20%,主要分布在青海等地;由减到增占比14.62%,主要分布在吉林等地。大范围的植被覆盖增加趋势充分反映了我国过去几十年植被的改善,但同时存在的减少趋势表明潜在的植被退化风险仍不可忽视。(3)不同趋势类型发生改变的时间有所差异,总体上1988—1999年间发生的改变较少,而2000—2011年间发生的改变较多,我国21世纪以来实施的大规模生态保护和恢复工程对植被的改善过程有重要影响。(4)分布格局上,植被覆盖改善趋势类型(单调型增加,中断型增加,由减到增)呈现大聚集,小分散的特点,具有复杂的形状;退化趋势类型(单调型减少,中断型减少,由增到减)的面积均较小,分布也相对离散。全国尺度上趋势空间格局呈现一定规律但分布的异质性较大,区域尺度上植被覆盖经受的干扰显著,变化过程实际也是较为复杂的。本研究表明,使用非线性趋势方法和格局分析,可以更准确地评估植被覆盖的时空变化,从而为生态环境相关工作的开展提供科学的参考。

摘要： 利用MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kend-all显著性检验方法及Hurst指数法,分析了2000-2017年河西地区植被的变化趋势及其可持续性特征.结果表明,河西地区2000-2017年NDVI增长区域面积较大且分布广泛,减少区域较少.河西地区植被总体呈稳中向好的趋势,走廊绿洲区植被增长趋势最大,祁连山区植被增长趋势较小,戈壁荒漠区植被变化趋势不显著.植被覆盖持续增长的区域远多于持续降低的区域,但持续增长的能力较弱,小部分处于增长趋势的植被未来发展趋势可能逆转,存在植被退化风险.走廊绿洲区植被持续增长能力最强,祁连山区植被增长持续性较弱,戈壁荒漠区植被较为稳定.

摘要： 利用MODIS13,MODIS11和国家气象站点监测数据,以六盘山集中连片贫困区为研究区,采用最大值合成法、像元二分模型和偏相关分析等方法,分析了该区域生长季植被覆盖时空变化趋势,以及对地表温度和土壤湿度对植被生长的交互作用.结果表明:2001—2018年间,六盘山贫困区生长季植被覆盖度由0.28提升到0.45,且呈现出由东南向西北递减的格局;研究时段内表现为整体改善、局部退化的态势.其中,改善区占51.91％,无显著变化区占44.22％,退化区占3.87％;植被生长与地表温度和土壤湿度的年内变化紧密相关,空间上呈现出协同正相关、协同负相关、反向相关3大类型,但以协同正相关占主导地位;交互作用分析表明,土壤湿度对该区域植被生长的影响大于地表温度的影响,土壤水分条件是影响该区域植被生长的主导因子,土壤水分条件的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要.

摘要： 利用2001-2016年5-9月的MODIS NDVI数据作为西乌珠穆沁旗植被覆盖度依据,分别从年际变化和月际变化等分析近16年来的植被覆盖变化情况,利用2001-2016年5-9月的温度和降水变化作为参考,来推测气象因子和NDVI之间的相关性。结果表明:从年际变化来看,16年间生长季NDVI总体上呈缓慢增加趋势,西乌珠穆沁旗植被覆盖年平均上升趋势为0.0018/a,植被覆盖显著增加的地区集中在东北部的零星地区,东南部植被NDVI则显著减少,其他地区变化不大;从空间分布来看,NDVI表现出东南高西北低的分布特征,同时可以发现研究区的NDVI可能与降水量为正相关关系。

摘要： 妫水河流域是北京市重要水源涵养区和生态屏障地,也是2022年冬奥会举办地之一,开展妫水河流域植被覆盖变化对土壤侵蚀影响的研究,对有效控制水土流失、改善生态环境与保障冬奥会顺利筹办具有重要现实意义.基于RUSLE模型估算妫水河流域2000-2018年土壤侵蚀强度和土壤侵蚀控制指数,揭示妫水河流域植被覆盖变化对土壤侵蚀控制效率的影响规律.结果显示:1)妫水河流域土壤侵蚀控制效率较高,土壤侵蚀控制指数均值均＞0.92,2000-2013年呈现上升趋势,2018年下降,其中,流域西北部山区与中部平原地区控制效率较高,其他地区控制效率较低;2)植被覆盖度对土壤侵蚀控制效率影响显著,二者除在少数耕林、耕草转化区为负相关,其余大部分区域均呈现显著正相关关系;当林地覆盖度在30％～70％,草地覆盖度在20％～50％,耕地和园地覆盖度在25％～50％时,二次函数能够较好的拟合二者关系,控制效率随植被盖度的增加而升高.

摘要： 本文基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,通过统计制图,插值分析,相关性分析等方法,描述了江西省2013-2018年植被覆盖变化特征,并结合18个气象站点的气候数据分别通过反距离权重分析,半变异模型为球面模型普通克里金分析得到的江西省气温,降水量时空分布数据,分析植被覆盖变化及其与气候因子之间的相关性与时滞效应.研究结果表明:(1)江西省植被覆盖整体呈上升趋势,其中中度、中高度植被覆盖区域面积呈递减趋势,高植被覆盖区域面积呈递增趋势.(2)通过相关性分析,江西省年NDVI与年均气温的相关性高于年累计降水量.年NDVI与年均气温呈中度相关;年NDVI与年累计降水量呈不相关.(3)NDVI与降水量存在滞后关系,滞后关系为两个月;NDVI与气温之间不存在滞后性关系.

摘要： 本文将影响黄土高原地区植被覆盖的退耕还林政策、社会、经济与自然因素纳入到一个整体的理论研究框架.基于GIS技术提取植被覆盖数据,运用结构方程偏最小二乘法对黄土高原地区山西、陕西、甘肃三省190个县2000年与2011年数据进行经验性分析,探究各因素对研究区植被覆盖变化的直接或间接影响及其路径,找出影响土地覆被变化的主要驱动因素.研究结果表明:(1)该区域退耕还林十年里林地、草地面积的变化主要表现为空间位置转移;耕地面积的变化不仅表现为空间位移,而且也表现出耕地数量的减少.(2)对研究区植被覆盖变化有直接影响的各潜变量中,自然因素潜变量的正向影响作用最大为0.474,其次为经济因素潜变量(0.113)、政策因素潜变量(0.082),说明近十年里退耕政策自身对林草面积增加的作用有限;社会因素潜变量对植被覆盖变化呈显著负向影响(-0.456);(3)退耕还林工程对当地经济、社会的助推作用显著,即政策实施通过影响社会因素间接对植被覆盖变化的总效应为-0.504,政策实施通过影响经济因素间接对植被覆盖变化的总效应为0.194.

摘要： 研究选取NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数)作为遥感数据源,将其处理为西安市NDVI植被指数时间序列数据集;利用MVC(Maximum Valuecompos,最大合成法)对数据集进行整理,合成年、季、月植被指数.利用统计法分析年、季、月NDVI的时间序列变化特征;获取与NDVI时间序列相匹配的气温、降水量数据,分析其趋势变化;对季NDVI和平均气温、降水量进行标准化处理,探讨数据之间的耦合关系;研究四季及植被最旺盛月(8月)NDVI与气候因子的相关性.结果表明:(1)NDVI变化特征:①近10年西安市年均NDVI在0.2378-0.2525之间波动,变化阶段为:缓慢增长期(2003-2004年、2008-2009年),迅速增长期(2005-2007年、2010-2012年),缓慢下降期(2004-2005年、2007-2008年),迅速下降期(2009-2010年).②近10年西安市NDVI呈上升趋势,年均NDVI的线性倾向率为0.001/a,作为本地自然生态环境的标志,说明西安市把握住了生态环保与城市建设的主要方向,在城市化发展、人类活动对生态环境影响加剧的同时,确保了植被覆盖不受影响,有增无减.③从季变化来看,夏季植被覆盖最好,冬季最差.10年间西安市四季平均NDVI中,春、夏、秋三季呈上升趋势,冬季趋势平稳;春季为NDVI增加做了最大的贡献,增加量为0.004/a;其次为秋季,增加量为0.002/a;夏季增加量为0.001/a,冬季基本维持不变.④春季2003-2004年显著上升,2004-2011年基本持平,2011-2012年有一小幅上升,2012年达最大值(0.2166);夏季NDVI上升较为缓慢,2012年仍为最好(0.2525);秋季虽也呈上升趋势,但波动较大,植被覆盖较好的年份为2003、2008、2010、2012年,2012年达到最大值(O.2265),植被覆盖最差的年份为2006年(0.1485);冬季趋势平稳,植被覆盖较好的年份为2003、2011年,2011年达到最大值(0.1148),植被覆盖最差的年份为2012年(0.0939).(2)NDVI与气候因子的关系:①10年来西安市年降水量呈递减趋势,气温基本持平,从自然属性来看,这种变化不利于自然植被的良好发育和演替.②春、夏、秋三季气温基本持平,冬季气温下降趋势明显;春季降水量呈缓慢上升趋势,夏、秋季降水量呈缓慢下降趋势,冬季降水量下降趋势明显.年降水量主要集中在夏季和秋季,雨热同期的气候特点满足了植被生长发育的需求.③西安市四季平均气温和降水量变化趋势一致,属于雨热同期;降水年内分配不均匀,主要集中在夏季;NDVI变化与气温、降水量变化的趋势相近,其极值点(波峰和波谷)的出现时间与气温和降水的极值出现时间基本对应.④春季NDVI与春季气温和降水、冬季气温相关性不显著,与冬季的降水负相关明显,但冬季降水理论应有利于春季植被生长,故考虑此现象可能和西安年降水的季变化特征有关(当冬季降水偏多时,次年春季降水偏少),从而不利于春季植被的生长,但此方面还待进一步分析研究;夏季NDVI与夏季气温和春季降水呈正相关,说明春季降水对夏季植被生长有一定的时滞作用;秋季NDVI与同期及夏季气温呈明显负相关、降水呈正相关,说明夏季及秋季高温不利于秋季植被生长,而两季多雨利于秋季植被生长;冬季NDVI与秋季降水呈明显正相关,说明秋季降水对冬季植被生长有利.各季NDVI与上季气温成负相关,说明城市热岛对植被覆盖有一定的阻碍所用,同时森林保护、退耕还林、城区绿化等人类活动,均对植被覆盖的提高与质量改善有重要的作用.⑤选取了每年植被最好的8月NDVI作为数据源来分析月NDVI与气温和降水的相关性,分析表明:NDVI与同期气温的相关系数最高,与同期和前一月气温的均值相关系数较好,其次是同期和前两个月的均值相关系数;当不考虑降水量的累积效应,只考虑滞后效应时,7月降水与8月NDVI关系最好,6月和8月均为负相关;当考虑降水的累积效应时,相关性均不是很好,故NDVI与降水之间的滞后关系为一个月.

摘要： 基于1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据和气候资料,综合运用趋势、相关、奇异值分解等方法,分析了黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明,黄淮海地区整体气候变暧的趋势比较明显,而干旱化尚不显著,年均植被NDI表现为略微增加的趋势。在年尺度上,全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应,而蒸发具有负效应,其中温度是敏感性最强的气候因子;在季尺度上,温度、降水的敏感性最强,秋季气候条件对全区年均NDVI变化影响较大。自然植被变化对降水的敏感性最强,其次是温度:农业植被变化对温度的敏感性最强,降水次之.从空间响应特征看,植被主要生长季(4—9月)平均NDVI与温度距平场空间结构一致,与蒸发距平场反位相对应,与降水量距平场呈北、南部正负相反分布,与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。

摘要： 基于1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据和气候资料,综合运用趋势、相关、奇异值分解等方法,分析了黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明,黄淮海地区整体气候变暧的趋势比较明显,而干旱化尚不显著,年均植被NDI表现为略微增加的趋势。在年尺度上,全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应,而蒸发具有负效应,其中温度是敏感性最强的气候因子;在季尺度上,温度、降水的敏感性最强,秋季气候条件对全区年均NDVI变化影响较大。自然植被变化对降水的敏感性最强,其次是温度:农业植被变化对温度的敏感性最强,降水次之.从空间响应特征看,植被主要生长季(4—9月)平均NDVI与温度距平场空间结构一致,与蒸发距平场反位相对应,与降水量距平场呈北、南部正负相反分布,与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。

摘要： 基于1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据和气候资料,综合运用趋势、相关、奇异值分解等方法,分析了黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明,黄淮海地区整体气候变暧的趋势比较明显,而干旱化尚不显著,年均植被NDI表现为略微增加的趋势。在年尺度上,全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应,而蒸发具有负效应,其中温度是敏感性最强的气候因子;在季尺度上,温度、降水的敏感性最强,秋季气候条件对全区年均NDVI变化影响较大。自然植被变化对降水的敏感性最强,其次是温度:农业植被变化对温度的敏感性最强,降水次之.从空间响应特征看,植被主要生长季(4—9月)平均NDVI与温度距平场空间结构一致,与蒸发距平场反位相对应,与降水量距平场呈北、南部正负相反分布,与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。

摘要： 基于1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据和气候资料,综合运用趋势、相关、奇异值分解等方法,分析了黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明,黄淮海地区整体气候变暧的趋势比较明显,而干旱化尚不显著,年均植被NDI表现为略微增加的趋势。在年尺度上,全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应,而蒸发具有负效应,其中温度是敏感性最强的气候因子;在季尺度上,温度、降水的敏感性最强,秋季气候条件对全区年均NDVI变化影响较大。自然植被变化对降水的敏感性最强,其次是温度:农业植被变化对温度的敏感性最强,降水次之.从空间响应特征看,植被主要生长季(4—9月)平均NDVI与温度距平场空间结构一致,与蒸发距平场反位相对应,与降水量距平场呈北、南部正负相反分布,与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。

摘要： 一种气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算方法，本发明涉及一种气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算方法。本发明的目的是为了解决现有方法缺少对大的区域尺度模拟及未来预测的问题。方法为：获取及预处理遥感影像数据和地表观测气象数据；提取时间段内未变化沼泽湿地分布作为研究区范围；对气象数据进行插值，并对结果进行重采样；利用像元二分模型计算逐像元植被覆盖度；提取研究区所有像元对应的植被覆盖度及气象要素数值；利用多元逐步回归构建气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算模型。本发明利用了遥感数据宏观性及长期监测的优点，结合地表观测数据模拟了气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度。本发明应用于沼泽湿地植被覆盖度估算领域。

摘要： 本发明公开了一种植被覆盖度变化归因方法，包括以下步骤：一、收集数据：收集卫星遥感归一化植被指数NDVI计算植被覆盖度；收集研究区气象站的气象数据计算潜在蒸散发量；步骤二、数据处理：划分空间数据计算网格；对缺失的数据进行插补延长，得到时间和空间上的连续数据；步骤三、采用皮尔逊相关系数法来分析植被覆盖度对各气候因子响应的滞后时长；步骤四、气候因子及人类活动因素对植被覆盖度变化定量归因计算；步骤五、根据线性斜率变化归因识别植被覆盖度变化的影响；步骤六：确定气候变化和人类活动对植被覆盖度变化的贡献率。本发明能解决气候因子与植被生长存在时滞效应影响的定量描述分析问题，使植被覆盖度变化归因更加真实准确。

摘要： 本发明提供了基于植物叶绿素值特征变化的高植被覆盖区遥感找矿方法，旨在通过植被叶绿素值的特征变化圈定找矿靶区，并可以确定热液型矿床的流体运移方向。基于植物叶绿素值特征变化的高植被覆盖区遥感找矿方法，依次包括以下步骤：A、在高植被覆盖区内采集不同位置的至少一种植物样品；B、测定高植被覆盖区不同位置植物样品色素的含量特征值；C、对植物色素进行含量特征值变化填图并确定矿的位置。本发明利用植物物质组成成分受到地下富集元素影响，使植物叶绿素a、b值及总含量发生改变，引起植物叶绿素含量发生特征变化进行找矿靶区的圈定，是一种在高植被覆盖区寻找隐伏矿床的有效方法。

摘要： 本发明提供一种气候变化驱动下植被覆盖时空变化的预测方法，其包括，步骤1：确定建立植被预测模型的研究区域与数据源；步骤2：以历史实测植被覆盖格网数据为因变量，引入不同的滞后为自变量，构建逐像元的多元线性回归模型，综合模型的决定系数、五年平均分析方法、倾向率分析的结果，筛选构建最佳的多元线性回归模型；步骤3：以未来时段内气象数据为输入，计算未来时段植被覆盖格网数据；步骤4：根据未来时段植被覆盖格网数据和历史观测植被覆盖数据进行降尺度处理；步骤5：绘制未来年际变化曲线。本发明采取逐像元的方式构建回归模型，在较低时空分辨率的气象数据中获得拟合度较高的回归模型，预测未来时段植被覆盖对气候变化的响应。

摘要： 本发明涉及一种模拟气候环境变化和降雨时空变化的植被覆盖层模型箱，气候环境模拟单元包括与模型箱相连的温度、湿度控制器，光照控制器，环境模拟室；降雨模拟单元中的水箱依次连接水泵、两个电磁阀、多个灌溉喷头构成降雨回路；试验平台单元设置在降雨模拟单元的正下方,包括可变换倾斜角度的植被覆盖层模型箱、设置在植被覆盖层模型箱内的多根排水棒、与多根排水棒相连通的多个水箱、多个设置在植被覆盖层模型箱内的传感器预埋孔；数据采集分析单元包括分别设置在传感器预埋孔内的多个张力计和多个土壤水分传感器、多个给水流量计、多个排水流量计、传感器数据釆集模块；计算机控制模块分别与传感器数据采集模块、电磁阀控制模块相连。

摘要： 本发明公开了一种植被覆盖度变化归因方法，包括以下步骤：一、收集数据：收集卫星遥感归一化植被指数NDVI计算植被覆盖度；收集研究区气象站的气象数据计算潜在蒸散发量；步骤二、数据处理：划分空间数据计算网格；对缺失的数据进行插补延长，得到时间和空间上的连续数据；步骤三、采用皮尔逊相关系数法来分析植被覆盖度对各气候因子响应的滞后时长；步骤四、气候因子及人类活动因素对植被覆盖度变化定量归因计算；步骤五、根据线性斜率变化归因识别植被覆盖度变化的影响；步骤六：确定气候变化和人类活动对植被覆盖度变化的贡献率。本发明能解决气候因子与植被生长存在时滞效应影响的定量描述分析问题，使植被覆盖度变化归因更加真实准确。

摘要： 一种气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算方法，本发明涉及一种气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算方法。本发明的目的是为了解决现有方法缺少对大的区域尺度模拟及未来预测的问题。方法为：获取及预处理遥感影像数据和地表观测气象数据；提取时间段内未变化沼泽湿地分布作为研究区范围；对气象数据进行插值，并对结果进行重采样；利用像元二分模型计算逐像元植被覆盖度；提取研究区所有像元对应的植被覆盖度及气象要素数值；利用多元逐步回归构建气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度估算模型。本发明利用了遥感数据宏观性及长期监测的优点，结合地表观测数据模拟了气候变化影响下沼泽湿地植被覆盖度。本发明应用于沼泽湿地植被覆盖度估算领域。

摘要： 本发明公开了一种区域植被覆盖变化与气候因子时滞效应的分析方法，具体为：收集研究区气象站年降水数据、年气温数据以及年NDVI遥感数据；计算得到年植被覆盖度时间序列栅格数据、年降雨量时间序列栅格数据和年气温时间序列栅格数据；将逐年植被覆盖度、逐年降雨量、逐年气温时间序列栅格数据分别转化为时间序列文本形式的数值数据；计算得到植被覆盖对降水和气温的时滞效应的滞后年限、达到滞后年限时的相关性、最强时滞效应时的滞后年限以及最强时滞效应时的相关性。该分析方法，可以凭借较少的数据快速简单的计算研究区域的植被覆盖变化与气候因子时滞效应，为区域生态建设决策提供科学依据。

摘要： 本发明公开了一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法，该方法包括以下步骤：S1、采用MODIS/NDVI遥感数据表征植被覆盖、VIIRS/DNB遥感数据表征人类活动强度，通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列；S2、构建时间序列分割技术，实现时间序列的迭代分割；S3、构建时间序列合并与特征提取技术，通过排序角度法迭代实现时间序列的合并，并提取时间序列特征；S4、通过分析MTS和VTS的时间序列特征，进行MTS和VTS的计算与空间格局分析，实现MTS和VTS相关性的定量化分析。通过融合时间序列分割、时间序列合并、空间分析与统计等技术，实现人类活动对植被覆盖影响的定量化分析。

摘要： 本发明公开了一种区域植被覆盖变化与气候因子时滞效应的分析方法，具体为：收集研究区气象站年降水数据、年气温数据以及年NDVI遥感数据；计算得到年植被覆盖度时间序列栅格数据、年降雨量时间序列栅格数据和年气温时间序列栅格数据；将逐年植被覆盖度、逐年降雨量、逐年气温时间序列栅格数据分别转化为时间序列文本形式的数值数据；计算得到植被覆盖对降水和气温的时滞效应的滞后年限、达到滞后年限时的相关性、最强时滞效应时的滞后年限以及最强时滞效应时的相关性。该分析方法，可以凭借较少的数据快速简单的计算研究区域的植被覆盖变化与气候因子时滞效应，为区域生态建设决策提供科学依据。