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题名不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析
被引量：42
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作者
康雄
曹俊涛
陈成
杨杰
王建雄
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机构
云南农业大学水利学院云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第11期23-27,共5页
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基金
云南省教育厅科学研究基金研究生项目(2019Y0080)。
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文摘
宁夏地处黄土高原,植被变化趋势直接影响其生态保护。本文应用2005—2015年的MODIS NDVI月合成产品,并采用最大合成法得到年NDVI数据,分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对宁夏11年间植被变化趋势和空间差异进行研究分析。结果表明,在月际变化上,月NDVI均值呈高斯分布,7—9月是植被长势最好的阶段;在年际变化上,2005—2007年NDVI值明显增长,2008—2012年NDVI值呈稳定性增长,2013—2015年NDVI值有下降趋势;在变化趋势上,一元线性回归法与Sen+MannKendall法得到的植被变化趋势基本一致,均表现为北部植被整体改善,但局部城区植被退化较为严重;中部地区轻微改善,局部存在明显改善;南部植被有明显改善且植被改善面积较大;通过差异性分析二者差异性仅为22.95%,且Sen+Mann-Kendall法能更好地监测轻微变化区域,变化趋势更加准确。
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关键词
宁夏
NDVI
最大合成法
一元线性回归
Sen+Mann-Kendall
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Keywords
Ningxia
NDVI
maximum value composite
univariate linear regression
Sen+Mann-Kendall
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名滇西南植被覆盖度动态变化特征及其驱动力分析
被引量：21
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作者
陈成
杨栋淏
王建雄
李亚强
辛京达
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机构
云南农业大学水利学院云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2022年第4期198-206,共9页
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基金
国家自然科学基金(41867040)
云南省自然科学基金(2020Y0177,2020Y186)。
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文摘
为了探究滇西南植覆盖度动态变化及与气候因子的关系,以便于推动滇西南植被资源保护以及可持续发展。基于滇西南2000—2020年MODIS NDVI数据以及同期气象数据,运用像元二分法、转移矩阵、线性趋势分析、相关分析和残差分析等方法进行了分析。结果表明:(1)滇西南近21 a低植被覆盖度逐渐向高植被覆盖度转化,2000—2020年滇西南植被覆盖度整体呈现改善趋势。(2)滇西南近21 a年累计降水量以94.18 mm/10 a的趋势减少;年均气温以0.78℃/10 a的趋势上升。(3)滇西南植被覆盖度主要与气温变化关系更密切,其中FVC与气温正、负相关面积占整个研究区比例分别为58.47%,41.53%;与降水量正、负相关面积占整个研究区域比例分别为41.22%,58.78%。(4)气温驱动为滇西南植被覆盖度的主要驱动因素,占研究区域面积的2.94%;降水量驱动区域所占1.76%;受气温和降水量共同驱动区域所占2.66%。(5)近21 a滇西南残差值以0.021/10 a的速率波动上升。2000—2020年滇西南人类活动对植被的影响由负到正,其中2009年为由负到正的转折点。
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关键词
滇西南
植被覆盖度
趋势分析
相关性分析
人类活动
气候变化
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Keywords
southwestern Yunnan
vegetation coverage
trend analysis
correlation analysis
human activities
climate change
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分类号
Q948.15
[生物学—植物学]
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题名滇北区域土地利用类型及植被覆盖度的时空动态变化
被引量：10
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作者
陈成
李亚强
杨栋淏
王建雄
辛京达
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机构
云南农业大学水利学院、云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心(云南农业大学)
云南农业大学
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出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期101-107,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41867040)
云南省自然科学基金项目(2020Y0177、2020Y186)。
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文摘
以位于云南省北部的昆明市、曲靖市、昭通市、楚雄彝族自治州为研究区域,依据土地利用数据和中分辨率成像光谱仪归一化植被指数数据(MODIS-NDVI),应用像元二分模型提取滇北2000—2020年植被覆盖度;采用核密度分析、土地利用动态度、土地利用转移矩阵、像元二分模型、泰尔森中位数和曼-肯德尔(Sen+MK)趋势分析法,分析滇北不同土地利用类型的时空变化,结合植被覆盖度分析耕地、草地、林地近21 a的空间变化趋势。结果表明:滇北区域整体以林地为主,近21 a,耕地和草地有一定减少,建设用地大面积增加。耕地主要分布特征由“个体式”演变为“组团式”,其中高密度主要分布在昭通市、曲靖市北部地区;草地主要分布在曲靖市、昆明市东北部区域,整体上曲靖市草地存在一定退化;林地主要集中在楚雄市、昭通市,呈“连片式”向周围扩展;建筑用地高密度集中在各州市核心区域。近21 a,综合土地利用动态度为0.08%,说明滇北的土地利用类型相互转化比较平稳,但内部转换频繁。近21 a,草地、耕地、林地植被覆盖度(F_(VC)),分别以0.77%/a、0.29%/a、0.52%/a的速率呈现上升趋势,3种不同土地利用类型的植被覆盖度均以改善趋势为主,草地改善趋势最明显。
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关键词
土地利用
植被覆盖度
时空动态变化
滇北
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Keywords
Land use
Vegetation coverage
Spatiotemporal dynamic change
Northern Yunnan
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分类号
S757.2
[农业科学—森林经理学]
F301.2
[经济管理—产业经济]
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题名富营养化水体信息提取新方法
被引量：5
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作者
汪承平
何孟琦
王建雄
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机构
云南农业大学水利学院云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心
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出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第8期23-28,34,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41867040)。
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文摘
对徐涵秋提出的改进归一化差异水体指数(MNDWI)进一步研究,提出改进富营养化水体指数(MEWI),并应用该指数在不同水体影像进行实验验证,实验结果表明MEWI指数不仅对超绿的含藻富营养化水体边界提取效果极佳,其总体提取精度达89.5%,优于NDWI(85.5%)、ESWI(87.5%)、NEWI(87%)水体指数的总体精度,且MEWI指数对于水体与非水体阴影区分度达0.38,优于NDWI(0.14)、ESWI(0.16)、NEWI(0.10)水体指数的区分度。NDWI、ESWI、NEWI等水体指数因无法剔除含藻富营养化水体的干扰,混有建筑等信息使得其提取精度降低,实验发现MEWI指数对比其他指数受泥沙因素影响较小,对于汛期水体监测很有帮助。目前对于这类超绿富营养化水体信息提取研究大多只是针对提取水体本身,而忽略了剔除其对整体水域提取的影响,MEWI指数的提出能有效解决这一问题。
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关键词
水体信息提取
富营养
波段组合
水体指数
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Keywords
water information extraction
eutrophication
band combination
water index
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分类号
TV211
[水利工程—水文学及水资源]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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