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基于NDVI-Albedo特征空间的柴达木盆地荒漠化监测研究 被引量：2
1
作者 孙树娇 曹晓云 +2 位作者 肖建设 孙玮婕 祝存兄 《干旱气象》 2023年第4期560-569,共10页
荒漠化目前已成为威胁全球生态环境的主要问题,开展荒漠化监测对于荒漠化防治至关重要。基于2014—2021年植被生长季(5—9月)Suomi/NPP(National Polar-orbiting Partnership)遥感数据和柴达木盆地8个气象站点观测数据,利用NDVI-Albedo(... 荒漠化目前已成为威胁全球生态环境的主要问题,开展荒漠化监测对于荒漠化防治至关重要。基于2014—2021年植被生长季(5—9月)Suomi/NPP(National Polar-orbiting Partnership)遥感数据和柴达木盆地8个气象站点观测数据,利用NDVI-Albedo(Normalized Difference Vegetation Index-Albedo)特征空间计算荒漠化差值指数(Desertification Difference Index,DDI),运用自然间断法、Sen+M-K趋势分析法、相关性分析法、精度误差矩阵计算和转移矩阵计算等方法,探讨柴达木盆地植被生长季荒漠化土地时空动态演变及气象影响因素。结果表明:(1)基于NDVI-Albedo特征空间构建的DDI在柴达木盆地荒漠化监测中适用性较高,特征方程R2≥0.65,整体分类精度79.38%,Kappa系数0.62。(2)2014—2021年,柴达木盆地荒漠化程度东部、南部较低而西部、中部较高,且东部、南部部分地区DDI值以每年超过0.01的速率增大,部分地区增大显著;荒漠化土地总面积呈减小趋势,速率为-1 173 km^(2)·a^(-1),不同程度荒漠化土地之间存在转移特征,具体表现为荒漠化程度较重的土地向较轻的土地转移。(3)相关性分析表明,降水量、平均相对湿度均与DDI呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.91、0.86,水分是影响柴达木盆地荒漠化的主要气象因子。 展开更多
关键词 荒漠化 ndvi-albedo特征空间 荒漠化差值指数 时空动态监测 气象影响因子 柴达木盆地
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小滦河流域土地沙化时空动态监测及景观格局演变特征 被引量：1
2
作者 李嘉豪 刘玉国 +4 位作者 赵紫晴 周怡宁 徐子涵 陈新均 崔明 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1322-1332,共11页
【目的】河北省围场满族蒙古族自治县(简称围场县)的小滦河流域位于中国北方典型的农牧交错带,土地沙化问题严重。探究小滦河流域土地沙化变化过程,了解土地利用变化和海拔对土地沙化的影响,为流域土地沙化的防治和山水林田湖草沙综合... 【目的】河北省围场满族蒙古族自治县(简称围场县)的小滦河流域位于中国北方典型的农牧交错带,土地沙化问题严重。探究小滦河流域土地沙化变化过程,了解土地利用变化和海拔对土地沙化的影响,为流域土地沙化的防治和山水林田湖草沙综合治理提供理论依据。【方法】基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)和ArcGIS平台分析2000、2010、2020年Landsat系列遥感数据,通过构造归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo)特征空间,建立荒漠化差值指数(DDI)模型,对沙化土地进行程度划分,分析区域土地沙化的时空变化特征。【结果】20 a间小滦河流域土地沙化总体呈好转趋势,极重度、重度沙化土地面积分别减少近80%和56%,流域以轻度沙化、非沙化土地为主,约占流域面积的65%。沙化土地改善速率在后期有所降低,集中分布在塞罕坝林场及小滦河下游。流域沙化景观趋向于集中,景观破碎化程度持续降低。林地、草地的沙化状况改善作用明显,土地沙化程度随海拔升高呈降低趋势。【结论】2000年来小滦河流域土地沙化状况整体有所好转,而御道口镇及牧场等区域存在土地沙化恶化趋势。今后需加强对流域沙化的改善措施,开展精准治沙,进而实现小滦河流域的可持续发展。 展开更多
关键词 土地沙化 荒漠化差值指数 ndvi-albedo特征空间 小滦河流域
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运用NDVI-Albedo特征空间提取石漠化信息 被引量：3
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作者 罗杰 刘绥华 +1 位作者 阮欧 胡海涛 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第4期56-60,82,共6页
石漠化是西南喀斯特地貌地区面临的最主要生态环境问题之一,对石漠化进行监测是其防治的一项重要工作。本文以威宁西部典型的石漠化研究区斗古乡为例,基于Landsat 8 OLI遥感数据,计算了研究区归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo)... 石漠化是西南喀斯特地貌地区面临的最主要生态环境问题之一,对石漠化进行监测是其防治的一项重要工作。本文以威宁西部典型的石漠化研究区斗古乡为例,基于Landsat 8 OLI遥感数据,计算了研究区归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo),通过NDVI-Albedo特征空间构建石漠化差值指数(RSDDI),对石漠化信息进行提取并对其进行精度验证。研究表明:基于NDVI-Albedo特征空间法构建的石漠化差值指数能够较为准确且便捷地对石漠化信息进行提取与分级,在中度石漠化及重度石漠化的制图精度均达到89%以上,提取效果较好,有利于西南喀斯特地貌地区对石漠化的定量评估与监测。 展开更多
关键词 石漠化 ndvi-albedo特征空间 遥感 石漠化差值指数
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