宁夏灵武市植被覆盖动态变化及驱动力因素分析
发布时间：2021-10-29 08:50
本研究选取1999-2018年5期灵武市Landsat TM/OLI遥感影像,通过ENV15.3,ArcGIS10.2软件,运用归一化植被指数与像元二分模型,反演了 1999年、2003年、2008年、2013年、2018年的植被覆盖度,研究灵武市1999-2018年植被覆盖度时空动态变化,并从自然和社会两方面为驱动机制,探讨灵武市植被的动态变化原因,为灵武市植被覆盖度变化及影响因素的识别提供依据,研究结果如下:（1）灵武市1999-2018年5期平均植被覆盖度为25%,植被覆盖度整体偏低,植被覆盖度空间分布上总体表现为西部地区高于东部地区、南部地区高于北部地区。1999-2018年期间,西部地区植被覆盖度无明显变化情况,中部地区植被覆盖度有所提高,东部地区植被覆盖度有轻微下降的趋势。（2）灵武市1999-2018年植被覆盖度变化表现为先降低后上升,整体呈现出增长的趋势。从2009年开始年均植被覆盖度呈现出增长的趋势,植被覆盖度逐渐增长。1999-2018年期间,极低植被覆盖度与低植被覆盖度面积之间的波动程度较大,其中13.55%的极低植被覆盖度转移为低植被覆盖度,15.91%的低植被...
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２技术路线图??Ｆｉｇ．２?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??
对比图??Ｆｉｇ．４?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ?ｂｅｆｏｒｅ?ａｎｄ?ａｆｔｅｒ?ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ?ｉｎ?２０１８??（３）镶嵌：由于单景影像不能完全覆盖在研宄区上，这是需要将２景及２景以??上相邻影像在一定数学基础上拼接成一个大范围的无缝影像，这就需要用到??Ｍｏｓａｉｃｋｉｎｇ模块来实现影像镶嵌功能。??（４）裁剪：利用灵武市行政矢量边界数据将研究区以外的遥感影像剔除，对??遥感影像进行不规则裁剪。如图５所示即为灵武市先镶嵌在裁剪后的图。??图５镶嵌后的影像裁剪结果??Ｆｉｇ．?５?Ｃｒｏｐｐｅｄ?ｉｍａｇｅ?ｒｅｓｕｌｔｓ??本研宄区以Ｌａｎｄｓａｔ?５、Ｌａｎｄｓａｔ?７采用７／４／２波段组合，Ｌａｎｄｓａｔ?８采用７／５／４波??
图６为处理后的结果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]气候变化与人类活动对植被覆盖的影响[J]. 郭力宇,李雨思,王涛,耿广坡,郭昭,柳莹. 西安科技大学学报. 2020(01)
[2]基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究[J]. 岳健,穆桂金,唐自华,杨雪峰,林永崇,徐立帅. 干旱区地理. 2020(01)
[3]福州市植被覆盖度时空特征及与地形因子的关系[J]. 田地,刘政,胡亚林. 浙江农林大学学报. 2019(06)
[4]2000—2016年宁夏植被覆盖度的时空变化及其驱动力[J]. 黄悦悦,杨东,冯磊. 生态学杂志. 2019(08)
[5]陕西彬长矿区NDVI3g（1982-2013）变化趋势及气候响应[J]. 马雯思,马超,刘玮玮. 煤炭学报. 2019(04)
[6]基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测[J]. 岳辉,刘英,朱蓉. 水土保持通报. 2019(02)
[7]2000—2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应[J]. 赵婷,白红英,邓晨晖,孟清,郭少壮,齐贵增. 生态学报. 2019(12)
[8]黄河上游植被覆盖度空间分布特征及其影响因素[J]. 裴志林,杨勤科,王春梅,庞国伟,杨力华. 干旱区研究. 2019(03)
[9]2001—2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析[J]. 赵明伟,王妮,施慧慧,江岭,王春. 干旱区地理. 2019(02)
[10]锡林浩特市胜利矿区近30 a植被覆盖度变化研究[J]. 邢龙飞,黄赳,雷少刚,曹志国. 河南理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
博士论文
[1]黄土高原近30年植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 谢宝妮.西北农林科技大学 2016
[2]西辽河流域植被覆盖度时空演变规律及其影响因素研究[D]. 高振东.沈阳农业大学 2015
硕士论文
[1]2000-2015年柴达木盆地植被覆盖度时空变化及其与环境因子的关系[D]. 张斯琦.河北师范大学 2019
[2]基于时空融合数据的矿区植被覆盖变化检测[D]. 张苗琳.中国地质大学(北京) 2019
[3]佛山市植被覆盖动态变化及预测分析[D]. 杨晶晶.中国地质大学(北京) 2018
[4]2000-2016年中亚天山植被动态变化及其驱动因素研究[D]. 陈秀妍.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[5]宁东煤田煤炭开采对区域地下水环境的影响及其特征研究[D]. 马永祥.吉林大学 2017
[6]基于遥感和GIS的山西省矿区植被覆盖变化及其驱动因素研究[D]. 吴奇.南京信息工程大学 2016
[7]彬长煤矿地表沉陷区植被变化遥感监测研究[D]. 李小静.西安科技大学 2013
[8]基于RS和GIS的陕北黄土高原水文特征及植被覆盖研究[D]. 魏丽娟.西北农林科技大学 2009
[9]植被覆盖度的遥感估算方法研究[D]. 李苗苗.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
本文编号：3464361
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２技术路线图??Ｆｉｇ．２?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??
对比图??Ｆｉｇ．４?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ?ｂｅｆｏｒｅ?ａｎｄ?ａｆｔｅｒ?ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ?ｉｎ?２０１８??（３）镶嵌：由于单景影像不能完全覆盖在研宄区上，这是需要将２景及２景以??上相邻影像在一定数学基础上拼接成一个大范围的无缝影像，这就需要用到??Ｍｏｓａｉｃｋｉｎｇ模块来实现影像镶嵌功能。??（４）裁剪：利用灵武市行政矢量边界数据将研究区以外的遥感影像剔除，对??遥感影像进行不规则裁剪。如图５所示即为灵武市先镶嵌在裁剪后的图。??图５镶嵌后的影像裁剪结果??Ｆｉｇ．?５?Ｃｒｏｐｐｅｄ?ｉｍａｇｅ?ｒｅｓｕｌｔｓ??本研宄区以Ｌａｎｄｓａｔ?５、Ｌａｎｄｓａｔ?７采用７／４／２波段组合，Ｌａｎｄｓａｔ?８采用７／５／４波??
图６为处理后的结果图
【参考文献】：
期刊论文
[1]气候变化与人类活动对植被覆盖的影响[J]. 郭力宇,李雨思,王涛,耿广坡,郭昭,柳莹. 西安科技大学学报. 2020(01)
[2]基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究[J]. 岳健,穆桂金,唐自华,杨雪峰,林永崇,徐立帅. 干旱区地理. 2020(01)
[3]福州市植被覆盖度时空特征及与地形因子的关系[J]. 田地,刘政,胡亚林. 浙江农林大学学报. 2019(06)
[4]2000—2016年宁夏植被覆盖度的时空变化及其驱动力[J]. 黄悦悦,杨东,冯磊. 生态学杂志. 2019(08)
[5]陕西彬长矿区NDVI3g（1982-2013）变化趋势及气候响应[J]. 马雯思,马超,刘玮玮. 煤炭学报. 2019(04)
[6]基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测[J]. 岳辉,刘英,朱蓉. 水土保持通报. 2019(02)
[7]2000—2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应[J]. 赵婷,白红英,邓晨晖,孟清,郭少壮,齐贵增. 生态学报. 2019(12)
[8]黄河上游植被覆盖度空间分布特征及其影响因素[J]. 裴志林,杨勤科,王春梅,庞国伟,杨力华. 干旱区研究. 2019(03)
[9]2001—2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析[J]. 赵明伟,王妮,施慧慧,江岭,王春. 干旱区地理. 2019(02)
[10]锡林浩特市胜利矿区近30 a植被覆盖度变化研究[J]. 邢龙飞,黄赳,雷少刚,曹志国. 河南理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
博士论文
[1]黄土高原近30年植被覆盖变化及其对气候变化的响应[D]. 谢宝妮.西北农林科技大学 2016
[2]西辽河流域植被覆盖度时空演变规律及其影响因素研究[D]. 高振东.沈阳农业大学 2015
硕士论文
[1]2000-2015年柴达木盆地植被覆盖度时空变化及其与环境因子的关系[D]. 张斯琦.河北师范大学 2019
[2]基于时空融合数据的矿区植被覆盖变化检测[D]. 张苗琳.中国地质大学(北京) 2019
[3]佛山市植被覆盖动态变化及预测分析[D]. 杨晶晶.中国地质大学(北京) 2018
[4]2000-2016年中亚天山植被动态变化及其驱动因素研究[D]. 陈秀妍.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[5]宁东煤田煤炭开采对区域地下水环境的影响及其特征研究[D]. 马永祥.吉林大学 2017
[6]基于遥感和GIS的山西省矿区植被覆盖变化及其驱动因素研究[D]. 吴奇.南京信息工程大学 2016
[7]彬长煤矿地表沉陷区植被变化遥感监测研究[D]. 李小静.西安科技大学 2013
[8]基于RS和GIS的陕北黄土高原水文特征及植被覆盖研究[D]. 魏丽娟.西北农林科技大学 2009
[9]植被覆盖度的遥感估算方法研究[D]. 李苗苗.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2003
本文编号：3464361
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