Advertisement

基于GEE云平台分析黄河流域植被覆盖度随时间变化的特征。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
植被覆盖度是评估土地生态系统健康状况的关键指标。黄河流域地处中国地形三大阶梯之中,肩负着维护国家生态安全的重要责任,同时也是一个重要的经济区域和“能源命脉”。为了深入了解长期的黄河流域及其煤炭富集地区土地生态变化趋势,我们利用Google Earth Engine(GEE)平台,对1987年至2020年期间的黄河流域共40525景Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像数据集进行了全面的云层处理、影像融合以及NDVI云计算等操作,从而获得了34年的植被覆盖度数据。随后,我们综合运用最大值合成法、像元二分模型、一元线性回归趋势性分析和F检验等多种统计方法,对黄河流域及其流域内煤炭国家规划矿区植被覆盖度的时空变化规律进行了精细的定量分析;在此基础上,我们进一步考察了地形因子和气候因子对黄河流域及其规划矿区植被覆盖度的影响。研究结果表明:首先,在过去的34年间,黄河流域的平均植被覆盖度从1987年的0.4574显著提升至2020年的0.5817,同期其流域内煤炭国家规划矿区则从0.3556增至0.5361,两者呈现出一致且持续上升的波动趋势;其次,在不同时段趋势变化类型中,黄河流域植被覆盖度改善所占的面积(占比高达33.19%)明显大于植被覆盖度退化的面积(占比仅为3.55%)。值得注意的是,规划矿区内的植被覆盖度改善比例高于整个黄河流域范围内的改善幅度,但其植被覆...

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ——GEE论文
    优质
    本文利用Google Earth Engine (GEE) 云平台,深入研究了黄河流域植被覆盖度在不同时间段内的变化趋势和驱动因素。通过量化分析,揭示了生态保护与气候变化对区域植被的影响。 植被覆盖度是土地生态系统的重要指标之一,黄河流域跨越中国的三大地形阶梯,是中国重要的生态屏障、经济地带以及“能源流域”。为了揭示1987年至2020年间黄河流域及其煤炭资源丰富地区的长期生态环境变化情况,基于Google Earth Engine平台处理了40525幅Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像。经过批量去云化和融合等预处理步骤后,我们获得了34年的植被覆盖度数据。 通过综合运用最大值合成法、像元二分模型及一元线性回归趋势分析与F检验等多种方法对黄河流域及其煤炭国家规划矿区的植被覆盖率时空变化特征进行了定量研究。结果表明: 1. 黄河流域在过去的34年间,平均植被覆盖度从最初的0.4574增长到了2020年的0.5817;同时,在流域内煤炭资源丰富的地区这一数值也由原来的0.3556增至了现在的0.5361。两个区域的植被覆盖率均呈现出了相似的增长趋势。 2. 黄河流域中,具有改善趋势的面积占比为33.19%,而退化情况则占到了总面积的3.55%。在规划矿区范围内,尽管植被覆盖度得到提升的比例高于整个黄河流域的情况,但仍有部分区域存在植被覆盖率下降的现象。 该研究进一步揭示了地形因素和气候条件对上述两个区域内植被覆盖变化的影响,并为后续相关领域的深入探讨提供了依据与参考。
  • 2010年塔里木下游动态遥感
    优质
    本研究运用遥感技术评估了2010年塔里木河下游地区植被覆盖的变化情况,深入探讨了生态恢复效果及其影响因素。 本研究利用遥感技术对塔里木河下游地区在应急输水前后植被覆盖度的变化进行了动态监测与分析。选取了1999年、2002年及2004年的夏季遥感影像资料,结合TM、ETM+和ASTER等数据以及基础地理信息,通过RS(遥感)、GPS(全球定位系统)和GIS(地理信息系统)技术的应用,建立了分类体系并提取了相关遥感信息。经过野外验证后发现,在实施应急输水工程之后,研究区域内河道两侧植被的中高覆盖度显著增加,而劣低盖度植被面积则持续减少,并在部分区域观察到了明显的逆转现象,表明生态环境正在逐步改善。
  • FVC__FVC_Idl_
    优质
    FVC_Idl是一款基于IDL语言开发的软件工具,专门用于计算和分析植被覆盖度(FVC),通过遥感数据提供精确的地表植被信息。 使用IDL反演地表植被覆盖度FVC,并设计相关界面。
  • 佛山市遥感评估与(2011年)
    优质
    本研究采用遥感技术对佛山市2011年的植被覆盖情况进行全面评估和动态分析,揭示了城市绿化状况及其演变趋势。 选取2000年和2007年的TM数据,利用基于NDVI的像元二分模型估算佛山市植被覆盖度,并分析其时空变化情况。结果显示,在过去八年中,佛山市总体植被覆盖度呈下降趋势,并存在区域间不平衡现象。较高植被覆盖区面积减少了384.41平方公里,变化率为27.26%,而较低植被覆盖区和中度植被覆盖区的面积分别增加了80.55平方公里和229.24平方公里,变化率分别为14.17%和18.09%。禅城区、南海区及三水区高植被覆盖区与较高植被覆盖区的面积均有所减少,而较低植被覆盖区以及中度植被覆盖区则相应增加。
  • ENVI遥感估算
    优质
    本研究利用ENVI软件平台,结合多光谱卫星影像数据,开发了一种高效的植被覆盖度遥感估算方法。 在ENVI软件下进行植被覆盖度的遥感估算是一项重要的技术应用。本段落将详细介绍如何操作这一过程,并通过图文并茂的方式帮助读者更好地理解和掌握该方法。从数据预处理到最终结果分析,每一个步骤都将被详细解释和演示,使用户能够轻松上手并熟练运用这项技能。
  • IDL二法计算置信区(VegFraction)
    优质
    本研究提出了一种基于IDL(交互式数据语言)编程环境下的二分法算法,用于精确计算植被覆盖度及其置信区间的估计,采用VegFraction模型进行分析。 利用二分法模型并通过NDVI计算置信区间来提取植被覆盖度。
  • 遥感技术反演
    优质
    本研究利用遥感技术分析地表植被覆盖情况,通过构建数学模型实现对植被覆盖度的有效反演,为生态环境监测提供科学依据。 利用ENVE软件,通过线型分解模型提取遥感影像上的植被覆盖度。
  • FVC1_IDL率_
    优质
    FVC1_IDL植被覆盖率模型利用遥感技术评估特定区域内的植被覆盖情况,对于生态环境监测和土地利用研究具有重要意义。 IDL的二次开发可以用于直接计算植被覆盖度。
  • Landsat-7 ETM+图像上海市
    优质
    本研究利用Landsat-7 ETM+卫星数据,对上海市的植被覆盖情况进行了详细分析,旨在评估城市绿化水平及其变化趋势。 基于Landsat-7 ETM+影像的上海市植被覆盖研究指出,植被覆盖度是衡量植被群落地表覆盖率的重要量化指标。研究该指标的变化对于理解生态系统环境变化具有重要意义。
  • PyTorch提取实现,涵、频
    优质
    本项目利用PyTorch框架开发了全面的特征提取系统,涉及音频信号处理中的关键领域——时域、频域及时频域,为深度学习模型提供了丰富的特征输入。 对传感器数据进行特征提取。