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植被覆盖度介绍(vegetation cover)

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Measuring Plant CoverI.Definition = % of ground surface covered by vegetation or other coverages including rocks,litter, moss, or baregroundTypes of cover measurements? - Need to defineA.Basal Cover = Measure only the proportion of the plant that extends into the soil.1. Basal cover is generally more stable from year to year and less changes due toclimatic fluctuation or utilization by grazing animals.2.This measure is usually used from trend comparisons or for calculation of speciescomposition.3.Can be difficult to measure for forbs with a single, small stem.B.Foliar Cover = Measure a vertical projection of exposed leaf area. The cover wouldequal the shadow cast if the sun was directly overhead.1.Small openings in the canopy or overlap within the plant are excluded.2.Highly susceptible to yearly fluctuations due to climatic or biotic factors.3.Can be difficult to measure except for some growth forms. Easiest to measure forforbs, shrubs or succulents with large leaves (i.e., cactus).4.See figure 6, pg 23 in Interagency HandbookC.Canopy Cover = Estimate of the area of influence of the plant.1.Including potential influence of the roots.2.Ignores gaps in the canopy.3.Vertical projection of the outermost perimeter of the natural spread of foliage ofplants.4.For any area, the total canopy cover can exceed 100% because plants can overlap.5.See figure 7, pg 23 in Interagency HandbookD.Ground Cover = Cover of the soil surface with plants, litter, rocks or gravel.1.Most often used to determine the watershed stability of the site.monly included in measures of sparsely vegetated communities (i.e., deserts).II.When to measure cover?A.Cover is thought to be more ecologically significant than density or frequency because it is an estimate of how much a plant dominates an ecosystem:1.Cover is more highly related to biomass than density or frequency and therefore2reflects the amount of CO and light that the plant capture and turn into phytomass (above-ground plant biomass)2.Cover also reflects the amount of soil water and nutrients that the plant can harvest and use (best estimated by canopy cover)B.Cover is especially useful in the evaluation of hydrologic processes.1.Foliar cover influence the amount of rain that is intercepted.2.Ground cover (especially vegetation or litter) influences infiltration and potential erosion.C.Cover is also good for characterizing ecosystems across life forms. Cover is expressed as % of area. Therefore, the meaning of cover is the same for grasses, forbs, shrubs etc. Relatively contribution of plants of different life-forms in the community can be more easily understood.III.Advantages:A.Can be used to measure a variety of life-forms (i.e., moss, annual forbs, shrubs, trees).B.Strongly related to biomass and ecosystem processes.C.Does not require determining number of individuals within a species (usually estimated by species).D.Can easily be used to measure plants, mosses, or lichens at the ground surface.IV.Disadvantages:A.Most measures of cover (except basal cover) vary greatly depending on climatic conditions.B.Most measures of cover (except basal cover) are affected by utilization of animals.C.Not always easy to estimate.D.Lots of variation between observers because cover is subjective and is difficult to determine the accuracy of the estimate.V.Three basic ways to measure cover: Points, Lines or PlotsA.Point - a quadrat with the smallest possible dimensions.1.Most objective measurement type2.Geometrically, points have no area, however, in reality we treat them as sampleswith very small area.3.Can be used to measure basal, foliar, or ground cover, Doesn’t work very well forcanopy cover.B.Intercept Along Lines - a line (usually a tape measure) of known distance1.Line intercept is fairly objective, but the observer must decide the edge of thecanopy.ually used to measure canopy cover, but can be used for foliar cover with somespecies (those with large leaves and dense canopies).C.Plots - area estimated or measured in quadratsually just an estimate of cover in a plot, therefore very subjective2.Can be done with objective measures but it is difficult (e.g., photographic techniquesor pantographs)3.Plots can be used to estimate canopy, foliar, or ground cover. Doesn’t work very wellfor basal cover.4.Plots can be any size, including belt transects that a 1 or 2 meter wide beltsadjacent to a line transectVI.Techniques for Points to measure cover.A.Step-point - used to measure basal cover and ground cover (pgs 70-76 in InteragencyHandbook).1.Make observations along a walking transect at specified intervals (e.g., number ofsteps).2.At each specified step, project a pin at mark on boot into the vegetation or soil.3.Record the plant base or ground cover intersected by the point referred to as a “hit”.4.5.Advantages of this technique:a.Requires little equipmentb.Can cover a large areac.Quite objective and requires little training.6.Disadvantage of this technique:a.The transect is the sample unit therefore, it can be difficult to make statisticalconclusions unless several transects are taken.B.Point Frames or Point-Intercept Methods (pgs 78-85 in Interagency Handbook)1.Groups or clusters of points.2. A point can be a sharpened pin or cross-hairs (made with lines on a frame).3.With pin-type point frames:ually a group of 10 or more points.b.Frame is place along a line or at regular or random intervals in a large plotc.Each pin is lowered and the foliar or basal cover is recorded.d.e.Total number of “hits” = pins/frame * number of frames placed.4.Point-type frames:ually a group of many points (100 or more).b.Frame is placed along a line or ate regular or random intervals in a large plot.c.The foliar or ground cover at each point (intersection of two lines) is recorded.d.e.This frame technique is objective but, there can be substantial observer errordeciding exactly where the point is projected to the vegetation. Several sightingdevices have been developed to reduce this error including, laser points, plumbs,and periscopes.VII.Line-Based MethodsA.Line-Intercept Methods (pgs 64-67 in Interagency Handbook)1. Geometrically, a line is a single dimension distance measure. In reality, it is a longthin plot.2.Measure the distance of first contact to the last contact of the species.3.Ignore overlap of individuals of same species.4.Count overlap of differing species.5.6.Determine % cover for each line then average lines together for estimate of cover.7.Easily be used to measure canopy cover or foliar cover. Not well suited for groundor basal cover.8.Potential observer error in data collection:a.May be difficult to tell where the canopy starts or ends.b.Decide what to do with broken canopy within a shrub or tree. Usually, if there isa gap less than 10 cm ignore it, count gaps greater than 10 cm.VIII.Plot Estimate Techniques:A.Direct Estimates of Cover:1.Place a plot (usually 20*50cm) along a transect, or randomly or systematically in aplot.2.Estimate foliar or canopy cover of plants in the plot3.Record estimate as % of total area4.Main difficulty is that estimates are very subjective.5.There are a few methods to objectively measure cover (pento-graphs or photomethods). But, they are very time consuming. Could be used for training or in adouble sampling technique.6.This method is faster than point-based techniques.7.B.Daubenmire Cover-Class (pgs 55-58 Interagency Handbook).1.Place a plot along a transect, or randomly or systematically in a plot. A DaubenmireFrame is specified as 20x50 cm with painted sides (see pg 63 in interagencyhandbook).2.Estimate foliar or canopy cover of plants in the plot.a.Record estimate by cover classCover Class Range of Coverage Midpoint of Range10-5% 2.5%25-25%15.5%325-50%37.5%450-75%62.5%575-95%85.0%695-100%97.5%b.These cover classes were designed to make if faster to estimate cover (don’tneed to decide if it is a few percentages more or less just need to put coverageinto classes).c.Estimates are still very subjective3.As above, there are very few methods to test the accuracy of estimates. The fewmethods that exist are very expensive.4.Cover calculation:% cover of spp A = (# of plots cover class 1 * 2.5%+ # of plots cover class 2 * 15.5%+ # of plots cover class 3 * 37.5%+ # of plots cover class 4 * 62.5%+ # of plots cover class 5 * 85.0%+ # of plots cover class 6 * 97.5%) ÷ total number of plotsUseful References about Cover EstimationCanfield, R.H. 1941. Application of the line intercept method in sampling range vegetation. J. Forestry. 39:388-394.Daubenmire, R. 1959. A canopy-coverage method of vegetational analysis. Northwest Sci. 33:43-64.Evans, R.A. and R.M. Love. 1957. The step-point method of sampling - A practical tool in range research. J.Range Manage. 10:208-212.Hanley, T.A. 1978. A comparison of the line-interception and quadrat estimation methods of determining shrub canopy coverage. J. Rang Manage. 31:60-62Hutchings, S.S. and R.C. Hom gren. 1959. Interpretation of loop-frequence data as a measure of plant cover.Ecology 40:668-677。

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植被覆盖度计算方法

植被覆盖度计算方法

植被覆盖度计算方法
嘿，朋友们！今天咱就来讲讲植被覆盖度计算方法。

你知道吗，这就好比是给大地做一次全面的“头发”统计！咱先来说说常见的一种方法——目估法。

比如说，你站在一片草地前，直观地去估计草占了多大面积，这就跟你看着朋友的发型，估摸一下头发覆盖了多少头皮一样简单粗暴！但这种方法可能不太精确哦，就像你靠肉眼估算朋友头发多少可能会有偏差。

还有一种是采样法呢！这就好像是从一大块蛋糕上切下一小块来研究。

咱选取一些小块的区域，仔细测量其中植被的面积，然后推算出整体的植被覆盖度。

你想想，这不就像是你从一堆糖果中拿出几颗，通过这几颗来推测整体糖果的情况嘛！
再来说说遥感法，哇，这个可厉害啦！就如同有一双超级眼睛在高空俯瞰大地，通过各种高科技手段准确计算植被覆盖度。

想象一下，这不就像是拥有了能看穿一切的魔法眼睛一样神奇嘛！
那为什么要算植被覆盖度呢？这可不是随便玩玩的哦！它对生态环境的监测可重要啦！我们需要知道大地的“头发”是不是健康茂密呀！这关系到
我们的生活环境呢，难道不是吗？我们能眼睁睁看着大地的“头发”变得稀疏吗？不能啊！所以学好这些计算方法，就是保护我们家园的重要一步呀！我觉得我们每个人都应该重视起来，真的，绝对不能马虎！我们要像爱护自己的头发一样爱护大地的“植被头发”呀！总之，植被覆盖度计算方法很重要，我们一定要好好去研究和运用它！。

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算

arcgis植被覆盖度计算摘要：1.植被覆盖度的定义和重要性2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用3.植被覆盖度计算的方法和步骤4.应用案例和效果分析5.未来发展趋势和挑战正文：1.植被覆盖度的定义和重要性植被覆盖度是指地表被植物覆盖的百分比，是衡量植被生长状况和生态系统健康的重要指标。

在生态环境保护、资源利用和城市规划等领域，植被覆盖度的准确计算具有重要意义。

2.ArcGIS 在植被覆盖度计算中的应用ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件，可以处理各种地理空间数据，包括遥感影像、地形地貌数据和属性数据等。

在植被覆盖度计算中，ArcGIS 可以通过内置的植被指数和地理处理工具，实现对遥感影像的自动解译和分类，从而得到植被覆盖度信息。

3.植被覆盖度计算的方法和步骤计算植被覆盖度的方法有很多，其中最常见的是使用归一化植被指数（NVI）和改良的简单比率指数（MCI）。

在ArcGIS 中，可以通过以下步骤进行植被覆盖度计算：（1）获取遥感影像数据，如Landsat、Sentinel 等；（2）预处理遥感影像，包括辐射校正、大气校正和地理校正等；（3）使用ArcGIS 内置的植被指数计算工具，如NVI 和MCI，计算植被覆盖度；（4）根据植被覆盖度的阈值，将研究区域划分为不同植被覆盖度等级；（5）进行效果分析和应用，如与生态系统服务功能区划、生态安全格局分析等相结合。

4.应用案例和效果分析在我国，植被覆盖度计算已经在多个领域得到广泛应用，如生态保护红线划定、生态补偿机制研究、城市绿地规划等。

通过ArcGIS 计算得到的植被覆盖度信息，可以直观地反映生态系统的健康状况，为政府部门和企业提供科学依据。

5.未来发展趋势和挑战随着遥感技术的发展和大数据时代的到来，植被覆盖度计算将面临更多的挑战和机遇。

未来，植被覆盖度计算将更加注重遥感影像的多源融合和时空尺度变化，以及与机器学习、深度学习等人工智能技术的结合。

基于GoogleEarthEngine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析

基于GoogleEarthEngine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析

第31卷第1期2024年2月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .1F e b .,2024收稿日期:2022-06-08 修回日期:2022-09-20资助项目:国家自然科学基金项目(51779099,51779209,51909099);国家重点研发计划项目(2016Y F C 0402400) 第一作者:姚楠(1997 ),男,安徽阜阳人,硕士研究生,主要从事生态环境遥感研究㊂E -m a i l :y n h p u 97@163.c o m 通信作者:董国涛(1982 ),男,山东青州人,博士,正高级工程师,主要从事水文遥感研究㊂E -m a i l :d o n g g u o t a o @h h g l j .y r c c .go v .c n h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2024.01.045.姚楠,董国涛,薛华柱.基于G o o g l e E a r t h E n gi n e 的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析[J ].水土保持研究,2024,31(1):260-268.Y a oN a n ,D o n g G u o t a o ,X u eH u a z h u .A n a l y s i s o n t h eC h a r a c t e r i s t i c s o f t h e S p a t i o t e m p o r a l C h a n g e i nV e g e t a t i o nC o v e r a g e o n t h eL o e s sP l a t e a u U s i n g t h eG o o g l eE a r t hE n gi n e [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(1):260-268.基于G o o g l e E a r t h E n gi n e 的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析姚楠1,2,董国涛2,3,薛华柱1(1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000;2.黄河水利委员会黄河水利科学研究院,郑州450003;3.黑河水资源与生态保护研究中心,兰州730030)摘 要:[目的]探究黄土高原植被覆盖度变化的时空特征,揭示植被对气候因子变化的时滞效应,进而为地区生态保护与高质量发展提供数据支撑㊂[方法]基于2001年至2020年的黄土高原地区N D V I 数据㊁气温和降水数据,利用像元二分法㊁一元线性回归和时滞偏相关分析等方法,开展地区植被与气候因子变化关系的研究㊂[结果]过去20年间,黄土高原植被覆盖度以0.076/10a 的速率增加,在空间上主要呈现极显著增加,但占总面积38.29%的区域植被覆盖变化波动较大㊂黄土高原月植被覆盖度与气温和降水呈现显著正相关关系,其中降水是影响植被变化的主要因素㊂植被对降水的响应滞后时间主要集中在3个月,而气温的滞后时间在空间上存在较大差异,东南部植被主要滞后0至1个月,而西北部植被主要滞后2至3个月㊂[结论]黄土高原植被变化主要受降水影响,20年间植被恢复情况良好,但变化波动较大,未来应继续生态保护工作进行巩固㊂关键词:植被覆盖度;G E E ;时滞相关;气候变化;黄土高原中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)01-0260-09A n a l y s i s o n t h eC h a r a c t e r i s t i c s o f t h e S p a t i o t e m p o r a l C h a n g e i nV e ge t a t i o n C o v e r a g e o n t h eL o e s sP l a t e a uU s i n g t h eG o o g l eE a r t hE n gi n e Y a oN a n 1,2,D o n g Gu o t a o 2,3,X u eH u a z h u 1(1.S c h o o l o f S u r v e y i n g a n dL a n dI n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g ,H e n a nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ,He n a n ,J i a o z u o 454000,C h i n a ;2.Y e l l o w R i v e rC o n s e r v a n c y C o mm i s s i o n ,Y e l l o w R i v e r I n s t i t u t e of H yd r a u l i cRe s e a r c h ,Z h e n g z h o u 450003,C h i n a ;3.H e i h eW a t e rR e s o u r c e s a n dE c o l o gi c a lP r o t e c t i o nR e s e a r c hC e n t e r ,L a n z h o u 730030,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h i ss t u d y a i m st oe x p l o r et h ev e g e t a t i o nc o v e rc h a n g ea n di t sr e s po n s eo fc l i m a t e f a c t o r s f o r c o p i n g w i t h g l o b a l c l i m a t e c h a n g e a n d p r o m o t i n g t h e e c o l o g i c a l p r o t e c t i o n a n dh i g h -q u a l i t y d e v e l -o p m e n t o f t h eL o e s sP l a t e a u .[M e t h o d s ]B a s e do n N D V I ,t e m p e r a t u r ea n d p r e c i p i t a t i o nd a t ao f t h eL o e s s P l a t e a u f r o m2001t o 2020,p i x e l d i c h o t o m y ,l i n e a r r e g r e s s i o n a n d t i m e l a g p a r t i a l c o r r e l a t i o n a n a l y s i sm o d e l s w e r eu s e d t oc h a r a c t e r i z e t h ev e g e t a t i o nc o v e rc h a n g eo nt h eL o e s sP l a t e a ua n d i t sr e s po n s e m e c h a n i s mt o c l i m a t e f a c t o r s .[R e s u l t s ]T h ea n n u a lv e g e t a t i o nc o v e r a g e i nt h eL o e s sP l a t e a uh a di n c r e a s e da tar a t eo f 0.076/d e c a d e i n p a s t t w od e c a d e sw i t h a p r e d o m i n a n t l y s i g n i f i c a n t s p a t i a l d i s t r i b u t i o no f pr o n o u n c e d g r o w t h .T h e a r e a s o f v e g e t a t i o n c o v e r t h a t f l u c t u a t e d g r e a t l y ac c o u n t ed f o r 38.29%o f t h ew h o le a r e a .T h e r e l a t i o n -s h i p b e t w e e nm o n t h l y v e g e t a t i o n c o v e r ,t e m p e r a t u r e a n d p r e c i p i t a t i o no n t h eL o e s sP l a t e a uw a s s i g n if i c a n t l y p o s i t i v e c o r r e l a t i o n ,a n d p r e c i p i t a t i o nw a s t h em a i n f a c t o r a f f e c t i ng v e g e t a t i o n ch a n g e .T h e l a g ti m e o f v e ge -t a t i o n r e s p o n s e t o p r e c i p i t a t i o nw a sm a i n l y 3m o n t h s ,a n d t h e l a g t i m e of v eg e t a t i o n r e s p o n s e t o t e m pe r a t u r ee x i s t e d s p a t i a l d if f e r e n c e s b e t w e e n s o u t h e a s t(0~1m o n t h)a n d n o r t h w e s t(2~3m o n t h s).[C o n c l u s i o n]T h e v eg e t a t i o n ch a n g e si nt h eL o e s sP l a t e a u w e r e p r i m a r i l y i n f l u e n c e db yp r e c i p i t a t i o n.O v e r t h ec o u r s eo f20 y e a r s,t h e r eh a db e e n a f a v o r a b l e r e c o v e r y o f v e g e t a t i o n.H o w e v e r,t h e r ew e r e s i g n i f i c a n t f l u c t u a t i o n s i n t h i s c h a n g e.F u t u r e e f f o r t s s h o u l d c o n t i n u e t o f o c u s o n e c o l o g i c a l c o n s e r v a t i o nw o r k i n o r d e r t o e n s u r e t h e c o n s o l-i d a t i o no f t h e s e i m p r o v e m e n t s.K e y w o r d s:v e g e t a t i o n c o v e r a g e;G o o g l eE a r t hE n g i n e;l a g g e d c o r r e l a t i o n s;c l i m a t e c h a n g e;L o e s sP l a t e a u陆地生态系统对气候变化的响应是研究全球变化的重要内容,其中植被与气候变化间的联系是全球环境科学研究中最重要的问题之一[1]㊂植被作为陆地生态系统的重要组成部分,对保持水土流失㊁调节大气成分㊁维持气候稳定等生态系统各方面要素的平衡具有重要作用[2]㊂另一方面,植被是地球系统的主体,陆地生态系统对气候变化的响应必然在植被类型㊁数量或质量方面有所表现[3]㊂因此,植被各方面的变化能够一定程度上代表生态系统的整体状况,对植被生长情况的长时间序列动态监测不仅是研究区域生态变化的重要方法,而且能够间接反映气候变化[4]㊂植被覆盖度(F r a c t i o n o fV e g e t a t i o nC o v e r a g e,F V C)指植被冠层的垂直投影面积与土壤总面积之比,是反映地表植被的茂盛程度重要指标和描述生态系统状况的重要基础数据[5]㊂气候变化作为影响植被覆盖变化的主导因素,各种气候因子均与植被生长变化联系紧密,其中气温与降水的影响尤为重要[6]㊂在全球气候变暖㊁生态环境形势日益严峻的背景下,探究陆地生态系统中植被覆盖变化与气温㊁降水之间的关系,对维持生态平衡与保护环境稳定有着重要的意义㊂黄土高原地区是世界上水土流失最为严重的地区,也是我国水土保持与生态建设工作的重点地区[7]㊂植被作为生态工程建设工作的核心,能够通过林冠截流㊁林下草灌㊁枯枝落叶层的拦蓄以及根系对土壤的固结作用从而保持水土[8]㊂近年来,已有许多关于黄土高原植被覆盖度变化的时空规律及其对气候因子响应机制的研究㊂如张家政等[9]采用相关性分析的方法,基于相关系数结果分析了黄土高原地区气温和降水与不同季节植被覆盖度之间的相关程度;王逸男等[10]通过分析黄土高原植被覆盖度的空间迁移趋势和降水㊁气温间的相关关系,发现植被覆盖度和水热因素的变化整体上保持一致;李依璇等[11]通过计算植被覆盖度与气候因子的偏相关系数,发现黄土高原地区植被覆盖度与年降水量的相关性高于年平均气温㊂综上,已有研究大多集中于黄土高原同一时期植被覆盖度与气候因子的相关关系上,对气候因子影响的滞后效应涉及较少㊂本文基于M O D13A2数据和降水㊁气温数据,应用G E E云平台计算植被覆盖度㊁线性变化趋势及时滞偏相关系数等指数,分析过去20年黄土高原植被覆盖度的变化特征及其与气候因子在空间上的相关性和滞后效应㊂研究为科学认识黄土高原生态现状㊁开展后续生态保护提供数据支撑㊂1研究区概况黄土高原位于北纬32ʎ 41ʎ㊁东经107ʎ 114ʎ,跨越山西㊁内蒙古㊁河南㊁陕西㊁甘肃㊁宁夏和青海7个省(自治区),总面积达64.87万k m2,区域大部为黄土覆盖,土壤类型主要包括黄绵土㊁灰漠土㊁风沙土㊁栗钙土等,粉粒占黄土总量的50%㊂研究区地势总体上呈现西北高㊁东南低,区域内海拔差异较大,地貌类型丰富(图1A),其中山区㊁丘陵区㊁高塬区占2/3以上㊂该区属大陆性季风气候,春冬季寒冷干燥,夏秋季炎热多雨,多年平均气温3.6~14.6ħ,多年平均降水200~800m m㊂区域内以草原为主要土地覆盖类型,面积占比41.68%,耕地次之,占比为31.19%,森林和灌木林占比分别为9.02%与6.31%㊂属于城市和裸地的区域分别占比3.64%,6.76%,剩余地区则由水体覆盖(图1B)㊂2数据来源和研究方法2.1数据来源计算植被覆盖度所需的N D V I数据采用美国国家航空航天局(N A S A)提供的MO D13A2数据,该数据的时间分辨率为16d,空间分辨率为1000m㊂本次研究基于G E E平台筛选出2001 2020年M O D13A2数据,并采用最大值合成法得到逐年月的植被指数数据㊂降水与气温数据来源于时空三极环境大数据平台(h t t p:ʊp o l e s.t p d c.a c.c n/)2001 2020年的逐月降水量与平均气温数据集[12],空间分辨率为1000m㊂土地覆盖类型数据选用中国科学院资源环境科学数据中心(h t t p:ʊw w w.r e s d c.c n)提供的2015年中国土地利用现状遥感监测数据,空间分辨率为1000m,包括水田㊁旱地㊁森林㊁灌木㊁草原㊁水体㊁城市和裸地8种土地覆盖类型㊂非G E E平台集成的气象数据和土地覆盖类型数据经P y t h o n程序预处理后,上传至G E E云平台进行统一在线调用㊂162第1期姚楠等:基于G o o g l e E a r t h E n g i n e的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析注:A代表黄土高塬沟壑区,B代表黄土丘陵沟壑区,C代表沙地和沙漠区,D代表土石山区,E代表农灌区,F代表河谷平原区㊂图1黄土高原高程和土地覆盖类型空间分布F i g.1M a p o f s p a t i a l d i s t r i b u t i o no f e l e v a t i o na n d l a n d c o v e r t y p e s i n t h eL o e s sP l a t e a u2.2研究方法2.2.1 G o o g l eE a r t hE n g i n e云平台 G o o g l eE a r t hE n g i n e(G E E)云平台是由谷歌公司提供的对大量全球尺度地球科学资料进行在线可视化计算分析处理的平台,由支持多P B分析的数据目录和高性能的计算服务组成[13]㊂依托于海量的云存储数据和强大的计算能力,G E E在大规模植被变化分析中得到了广泛应用[14-15]㊂本次研究涉及20年来黄土高原植被覆盖度的计算和分析,研究范围广㊁时间跨度长,使用G E E云平台相较传统处理方式在硬件要求和处理速度方面更具优势㊂综上,本文将数据筛选㊁植被覆盖度计算及后续线性回归分析等过程均部署到G E E平台㊂2.2.2植被覆盖度的计算植被覆盖度与N D V I之间存在显著相关性,通常以建立两者间转换关系的方式直接提取植被覆盖度信息㊂本次研究采用像元二分法[16]计算植被覆盖度:F V C=N D V I-N D V I sN D V I v-N D V I s式中:F V C代表植被覆盖度;N D V I s代表无植被覆盖像元的N D V I值;N D V I v代表全植被覆盖像元的N D V I 值㊂无植被覆盖和全植被覆盖像元的理论值应分别接近0与1,但由于大气情况㊁植被类型等因素的影响,两者并非定值㊂本文以0.5%置信度截取N D V I的上下阈值分别近似代表N D V I v与N D V I s,以此为基础进行F V C的计算,并参考李晶等[17]的研究方法对计算结果进行分级:F V Cɤ10%的区域为低植被覆盖区域㊁10%< F V Cɤ35%,35%<F V Cɤ55%,55%<F V Cɤ75%㊁F V C>75%分别为中低㊁中㊁中高㊁高植被覆盖区域㊂2.2.3植被覆盖度的变化趋势分析本文采用一元线性回归方法,逐像元对黄土高原地区20年间年植被覆盖度变化进行分析,计算公式如下:s l o p e=ðn i=1(i-i)(F V C i-F V C)ðn i=1(i-i)2式中:s l o p e代表线性回归方程的斜率;n代表研究时间内包括的年数(本文的研究时间为2001 2020年, n=20);F V C i代表第i年的F V C影像;F V C代表多年F V C均值合成影像㊂当s l o p e>0时,表示植被覆盖度呈现增长趋势,反之说明呈现减少趋势㊂采用F检验判断一元线性回归的趋势显著性,统计量计算公式为:F=UQ/n-2式中:U代表回归平方和;Q代表误差平方和;n代表年数;U与Q的计算公式如下:U=ðni=1(y i-^y i)2,Q=ðn i=1(y i-^y i)2式中:y i代表第i年植被覆盖度的实际值;^y i代表第i 年植被覆盖度的回归值;y代表多年植被覆盖度的平均值㊂基于植被覆盖度的增减趋势与显著性检验结果,将植被覆盖度的变化情况分为以下5个等级:极显著减少(s l o p eɤ0,F>F0.99)㊁显著减少(s l o p eɤ0,F0.95<FɤF0.99)㊁基本稳定(FɤF0.95)㊁显著增加(s l o p e>0,F0.95< FɤF0.99)㊁极显著增加(s l o p e>0,F>F0.99)㊂2.2.4植被覆盖度的变异程度分析变异系数(C o-e f f i c i e n t o fV a r i a t i o n,C V)是描述时间序列中数据变异程度的统计量,本文通过逐像元计算2001 2020年黄土高原地区植被覆盖度的变异系数来描述其变化的波动程度㊂变异系数的计算公式如下:C V=ðn i=1(F V C i-F V C)2n-1/F V C式中:n代表研究年数;F V C i代表第i年的F V C影262水土保持研究第31卷像;F V C代表多年F V C平均值㊂本文根据C V的大小将其依次分为5个等级[18]:低波动变化(C Vɤ0.05)㊁相对较低波动变化(0.05<C Vɤ0.10)㊁中等波动变化(0.10<C Vɤ0.15)㊁相对较高波动变化(0.15<C Vɤ0.20)和高波动变化(C V>0.20)㊂2.2.5植被覆盖度与气候因子的时滞偏相关分析偏相关分析可以在消除其他变量影响的条件下,衡量某两个或多个变量之间的相关性㊂为量化降水与气温对植被覆盖度变化影响的滞后性,本文采用时滞偏相关分析法,在月尺度上计算植被覆盖度与平均气温㊁降水量在不同滞后时间下的偏相关系数㊂上述方法的基本流程为:计算全年植被覆盖度与前0~k月降水量(气温)之间的偏相关系数,经显著性检验后,分别将获取的两组偏相关系数进行最大值合成,并记录偏相关系数最大值对应的月份,用于分析研究区内植被覆盖度对降水变化的响应关系㊂植被覆盖度㊁降水和气温三者之间在不同时滞条件下相关系数的计算公式如下:R F P=ðn-k i=1(P i-P)(F i+k-F)ðn-k i=1(P i-P)2ðn-k i=1(F i+k-F)2R F T=ðn-k i=1(T i-T)(F i+k-F)ðn-k i=1(T i-T)2ðn-k i=1(F i+k-F)2R P T=ðn-k i=1(T i-T)(P i+k-P)ðn-k i=1(T i-T)2ðn-k i=1(P i+k-P)2式中R F P和R F T分别代表不同时滞条件下植被覆盖度与降水量㊁气温之间的相关系数;R P T代表不同时滞条件下气温与降水量之间的相关系数;n代表时间序列长度(本文研究时间段为全年,n=12);k代表滞后时间;F i,P i和T i分别代表第i月的植被覆盖度㊁降水量和气温影像;F,P和T分别代表植被覆盖度㊁降水量和气温影像序列的均值㊂根据三者间的相关系数,进一步计算即可得到植被覆盖度与降水量㊁植被覆盖度与气温之间的偏相关系数,计算公式如下:R F P_T=R F P-R F T㊃R P T(1-R F T2)(1-R P T2)R F T_P=R F T-R F P㊃R P T(1-R F P2)(1-R P T2)式中:R F P_T代表某一时滞条件下,消除了气温影响后植被覆盖度和降水量的偏相关系数;R F T_P代表某一时滞条件下,消除了降水量影响后植被覆盖度和气温的偏相关系数㊂采用t检验判断变量间偏相关系数的显著性,检验统计量的计算公式如下:t=R n-q-21-R2式中:R代表偏相关系数;n代表样本数;q代表阶数㊂已有研究表明[19],植被覆盖度对降水和气温响应的滞后时间通常在3个月内,本文计算黄土高原地区全年植被覆盖度与前0 3月降水量(气温)的偏相关系数,以此为基础分析研究区植被覆盖度与降水量(气温)的相关性及滞后性㊂3结果与分析3.1黄土高原气候因子的时空分布特征表1为不同地理分区年均气温和降水的平均值㊁变化率,图2为2001 2020年黄土高原地区平均气温和降水量的空间分布图,由表1和图2A可知,研究区多年平均降水112~930mm,在空间上呈现由东南向西北递减的趋势,东南土石山区㊁河谷平原区,及黄土高塬沟壑区的部分地带降水量较高,在600 mm以上;西北沙地沙漠区和农灌区年均降水量则不足400mm㊂由表1和图2B可知,黄土高原多年平均气温介于-13ʎ~16ħ间,空间分布整体上呈现南高北低的趋势;各地理分区之中,海拔较低的河谷平原区平均气温最高,海拔较高的黄土高塬沟壑区气温最低㊂根据表1中气温和降水的变化率可知,20年间黄土高原整体及各地理分区的降水量与气温均呈现增长趋势,但变化趋势均不显著㊂表1黄土高原不同地理分区多年气温和降水的平均值、变化率T a b l e1A v e r a g e v a l u e s a n d v a r i a t i o n r a t e s o f a n n u a lt e m p e r a t u r e a n d p r e c i p i t a t i o n i nd i f f e r e n t g e o g r a p h i c a lz o n e s o f t h eL o e s sP l a t e a u地理分区降水量平均值/mm变化率/(mm/10a)气温平均值/(ħ)变化率/(ħ/10a)研究区整体454.2025.648.490.11黄土高塬沟壑区498.0027.687.100.06农灌区252.7017.488.350.16沙地和沙漠区299.1416.838.300.13河谷平原区601.7525.0812.060.05黄土丘陵沟壑区465.7728.478.570.13土石山区506.5329.959.050.18注:*表示变化通过0.05显著性水平检验㊂3.2黄土高原植被覆盖度的空间分布图3为2001 2021年黄土高原多年平均植被覆盖度的空间分布图㊂由图3可知,研究区植被覆盖度存在明显空间差异,除农灌区的部分区域外,整体上362第1期姚楠等:基于G o o g l e E a r t h E n g i n e的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析呈现东南高㊁西北低,由低纬度向高纬度递减的趋势,这与黄土高原降水量的地带性有关:研究区降水量在空间上具有由东南向西北呈阶梯状递减的特点,降水量等值线沿东北 西南向延伸[20]㊂黄土高原位于半湿润地区向半干旱地区过渡的地带,降水量是植被覆盖变化的主要驱动因子,在降水量等值线两侧的植被覆盖度存在显著差异㊂黄土高原高㊁中高植被覆盖区域主要分布在研究区东南部,主要包括土石山区㊁河谷平原区和黄土高塬沟壑区等年均降水量在600m m以上的地区,面积占比分别为24.51%,28.49%;中植被覆盖区域主要分布在研究区中部的过渡地带,该区域年均降水量在400~600m m间,面积占比22.52%;中低㊁低植被覆盖区域集中分布在年均降水量400mm以下的农灌区与沙地沙漠区,面积占比分别为21.15%,3.33%㊂图2黄土高原多年平均气温和降水的空间分布F i g.2M a p o f s p a t i a l d i s t r i b u t i o no f a v e r a g e a n n u a l t e m p e r a t u r e a n d p r e c i p i t a t i o n i n t h eL o e s sP l a t e a u图3黄土高原多年平均植被覆盖度空间分布F i g.3M a p o f s p a t i a l d i s t r i b u t i o no f a v e r a g e v e g e t a t i o nc o v e r a g e i n t h eL o e s sP l a t e a uo v e rm u l t i p l e y e a r s3.3黄土高原植被覆盖年际变化及空间差异3.3.1植被覆盖度的年际变化2001 2020年黄土高原及各地理分区的年植被覆盖度变化趋势如图4所示,结果表明:黄土高原地区整体的年植被覆盖度呈现显著增加趋势(p<0.05),增速约为0.076/10a,研究区植被覆盖度均值由2001年的43.62%上升至2020年的62.83%,最低值为2001年的43.62%,最高值为2018年的63.56%㊂过去20年间各地理分区植被覆盖度均值介于14.62%~79.14%,且全部呈现显著增加趋势(p<0.05),其中黄土丘陵沟壑区增速最快,为0.11/10a,植被覆盖度由40.39%上升至65.72%;土石山区植被覆盖度增速最慢,仅为0.049/10a,植被覆盖度由59.57%上升至76.45%㊂图42001-2020年黄土高原及各地理分区植被覆盖度年际变化曲线F i g.4I n t e r a n n u a l v a r i a t i o n c u r v e s o f v e g e t a t i o n c o v e r a g e i n t h eL o e s s P l a t e a u a n d i t s g e o g r a p h i c a l z o n e s f r o m2001t o2020 3.3.2植被覆盖度变化趋势的空间分布图5为2001 2020年黄土高原地区植被覆盖度变化趋势和变异系数的空间分布图㊂由图5A可知,20年间研究区内植被覆盖度呈现极显著增加趋势的区域面积为38.62万k m2,占研究区总面积的59.53%;植被覆盖度显著增加的区域面积为7.84万k m2,占研究区总462水土保持研究第31卷面积的12.09%;植被覆盖度无显著变化的区域17.19万k m2,面积占比26.51%;植被覆盖度呈现极显著减少与显著减少的区域面积为1.22万k m2,集中分布在研究区东南部的河谷平原区,占比1.87%㊂由图5B可知:黄土高原不同地区的植被覆盖度变异系数存在明显差异,变异系数较小的区域集中在研究区东南部,较大的区域则集中在研究区西北部;植被覆盖度变化呈高波动(C V>0.2)的区域约占研究区总面积的38.29%,植被覆盖度等级以中㊁中低㊁低为主;变化波动相对较高(0.15<C Vɤ0.2)和变化波动适中(0.1<C Vɤ0.15)两类区域的面积占比分别为16.88%,16.52%,两者的植被覆盖度等级均以中㊁中高为主;波动相对较低(0.05<C Vɤ0.1)的区域面积占比为16.77%,植被覆盖度等级以中高㊁高为主;变化波动小(C Vɤ0.05)的区域面积占比11.54%,植被覆盖等级以高为主㊂图5黄土高原植被覆盖度变化趋势和变异系数F i g.5T r e n do f v e g e t a t i o n c o v e r a g e c h a n g e a n d c o e f f i c i e n t o f v a r i a t i o n i n t h eL o e s sP l a t e a u综上可知,2001 2020年黄土高原与各地理分区的年际植被覆盖均呈现显著增加趋势,其中黄土丘陵沟壑区的增速最快,土石山区的增速最慢;在空间分布上,植被覆盖显著增加区域面积远大于减少区域,研究区中部黄土丘陵沟壑区与黄土高塬沟壑区的增加趋势较为明显,而植被覆盖减少地区主要集中在东南土石山区与河谷平原区㊂这与已有黄土高原植被变化的研究结果一致[21],表明我国开展的退耕还林(草)等一系列生态建设工程取得了显著成效,研究区生态环境整体上有了明显改善;研究区东南部地区人口密集,随着经济增长与城镇化发展,该地区的植被覆盖度出现减少趋势㊂此外,本文关于植被覆盖变异程度的研究表明,黄土高原西北部地区植被覆盖的变异程度较高,植被覆盖度的变化趋势波动较大,植被能否维持现有状况仍存在不确定性㊂为巩固生态恢复工程成果,协调植被建设与环境状况,实现黄土高原从 增绿 到 稳绿 的跨越[22],需要进一步分析各类型因素与研究区植被覆盖变化的关系,加强生态工程建设,提高黄土高原生态环境在气候变化与人类活动等因素影响下的稳定性㊂3.4黄土高原植被覆盖度与气候因子的时滞偏相关分析3.4.1降水与植被覆盖度的时滞偏相关性降水和植被覆盖度的偏相关分析结果(图6A)表明,从空间分布的角度而言,黄土高原大部分地区的植被覆盖度和降水呈现高度正相关,最大偏相关系数介于0.6与1之间;仅1.71%区域植被覆盖度和降水间的偏相关系数未通过显著性检验㊂从滞后时间(图6B)的角度而言,除沙地和沙漠区有极小部分地区不存在滞后㊁河谷平原区和东南土石山区部分地区滞后时间为1~2个月外,约占研究区总面积95.87%的区域滞后时间为3个月㊂3.4.2气温与植被覆盖度的时滞偏相关性气温和植被覆盖度的偏相关分析结果(图7A)表明,占研究区总面积57.68%的区域植被覆盖度和气温呈高度正相关,偏相关系数介于0.6~1之间,主要分布在东南部地区;约占黄土高原42.32%的地区植被覆盖度和气温间相关性并不显著,主要分布在研究区西北部地区,东南土石山区和河谷平原区的部分区域㊂图7B 滞后时间的结果表明,植被覆盖度对气温变化响应的滞后时间在空间分布上存在明显差异,研究区东南部的滞后时间较短为0~1个月,而西北部地区的滞后时间较长,以2~3个月为主㊂综上可知,黄土高原研究区降水和气温与植被覆盖度的相关关系均以显著正相关为主,其中降水与植被覆盖度呈显著正相关的区域面积更大,相关程度更高,说明黄土高原地区植被生长与降水的关系更为密切㊂降水与气温是驱动植被覆盖变化的重要因素:降562第1期姚楠等:基于G o o g l e E a r t h E n g i n e的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析水可以增加土壤湿度,为植被的生长提供水分;气温代表到达植被的太阳辐射能强度,为植被的生长提供能量[23]㊂研究区植被覆盖度与气温㊁降水均以呈高度正相关的区域为主㊂除上述与气温降水均显著相关的区域外,研究区西北部多数地区植被覆盖与气温的相关程度较低,这可能是由于该地区降水较少,气温升高会促进植被的蒸腾作用,导致土壤湿度降低,进而影响植被的生长㊂此外,由于人为灌溉和收割作物的影响,研究区水田和旱地区域植被覆盖度与降水㊁气温的相关程度均较低㊂图6黄土高原月植被覆盖度与降水量的最大偏相关系数及对应滞后时间F i g.6M a x i m u ml a g g e d c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t a n d t i m e l a g s b e t w e e nm o n t h l yv e g e t a t i o n c o v e r a g ew i t h p r e c i p i t a t i o n i n t h eL o e s sP l a t e a u图7黄土高原月植被覆盖度与气温的最大偏相关系数及对应滞后时间F i g.7M a x i m u ml a g g e d c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t a n d t i m e l a g s b e t w e e nm o n t h l yv e g e t a t i o n c o v e r a g ew i t h t e m p e r a t u r e i n t h eL o e s sP l a t e a u另一方面,研究区植被覆盖度对气温变化响应的滞后时间在1个月以内,对降水变化响应的滞后时间接近3个月,这与解晗[24]和S u n[25]等的研究成果高度一致㊂降水滞后时间的空间分布差异较小,绝大多数地区植被对降水的滞后时间为3个月,仅研究区东南部及沙地和沙漠区北部部分地区例外㊂其中东南部旱地植被对降水变化响应的滞后时间为1~2个月,该地区以一年两熟或两年三熟作物为主要植被类型,月植被覆盖度的变化趋势与其他地区不同,此差异是造成该地区时滞性不同的可能原因㊂沙地和沙漠区北部与当月降水的相关程度较高,这是由于该地区植被覆盖度较低,只能保持降水在土壤表面,并且温度较高导致表层土壤水分易于蒸发,沙地和沙漠区的植被对降水的滞后效应较不明显㊂研究区气温滞后时间的空间分布差异较大,西北部植被对气温的滞后时间较长为2~3个月,东南部气温的滞后时间为0~1个月㊂研究区东南部降水充足且水分利用率高,植被对气温变化更为敏感,其中森林和灌木林植被对气温的响应多出现于当月,而该地区草原植被的滞后时间则更接近1个月㊂西北部地区温度较高,但662水土保持研究第31卷由于该区域温度和降水变化不同期[26],适合植被生长的水热条件通常伴随着降水增加出现,故该地区植被对气温变化响应的滞后时间较长㊂4结论(1)黄土高原地区植被覆盖度存在明显空间差异,整体上呈现西北低㊁东南高,由低纬度向高纬度递减的变化趋势㊂20年间黄土高原整体及各地理分区年际植被覆盖度均呈增加趋势㊂在空间上,黄土高原植被覆盖度呈增加趋势的区域面积占比71.62%,远大于减少区域(1.87%)与无明显变化区域(26.51%),但研究区内约38.29%的区域植被覆盖度变化波动较大,仍需继续开展生态保护与修复工作进行巩固㊂(2)黄土高原绝大多数地区植被和降水呈显著正相关,仅河谷平原区西部极少数区域与降水相关性不显著;而研究区植被与气温相关程度的空间差异较为明显,西北部草原和东南部旱地均有部分区域与气温相关性不显著㊂另一方面,黄土高原多数地区植被对降水的响应存在3个月的滞后,而对气温变化响应的时滞性则较不明显,多数地区滞后时间在1个月内㊂(3)黄土高原地区植被变化受人为活动影响较大,后续应进一步分析相关因素造成的影响;此外,本文分析了植被覆盖度在时间方面的变化特征,所使用的方法未涉及空间自相关分析,在未来的工作中应加入相关方法以进行更为全面的分析㊂参考文献:[1] C h u a i X W,H u a n g XJ,W a n g WJ,e t a l.N D V I,t e m p e r-a t u r e a n d p r e c i p i t a t i o nc h a n g e s a n d t h e i r r e l a t i o n s h i p sw i t hd i f fe r e n tv e g e t a t i o nt y p e s d u r i n g1998 2007i n I n n e rM o n g o l i a,C h i n a[J].I n t e r n a t i o n a l j o u r n a lo fc l i m a t o l o g y, 2013,33(7):1696-1706.[2]高思琦,董国涛,蒋晓辉,等.黄河源植被覆盖度变化及空间分布自然驱动力分析[J].生态环境学报,2022,31(3):429-439.G a oSQ,D o n g GT,J i a n g X H,e t a l.A n a l y s i s o f v e g-e t a t i o nc o v e r a g ec h a n g e sa n dn a t u r a ld r i v i n gf o r c e so fs p a t i a l d i s t r i b u t i o ni nt h es o u r c er e g i o no ft h e Y e l l o wR i v e r[J].E c o l o g y a n dE n v i r o n m e n t a l S c i e n c e s,2022,31(3):429-439.[3]刘宪锋,朱秀芳,潘耀忠,等.1982 2012年中国植被覆盖时空变化特征[J].生态学报,2015,35(16):5331-5342.L i uXF,Z h uXF,P a nYZ,e t a l.S p a t i o t e m p o r a l c h a n g e s i nv e g e t a t i o nc o v e r a g ei n C h i n ad u r i n g1982 2012[J].A c t aE c o l o g i c a S i n i c a,2015,35(16):5331-5342.[4] X i nZB,X u JX,Z h e n g W.S p a t i o t e m p o r a l v a r i a t i o n s o fv e g e t a t i o nc o v e ro nt h eC h i n e s eL o e s sP l a t e a u(19812006):I m p a c t s o f c l i m a t e c h a n g e s a n dh u m a na c t i v i t i e s[J].S c i e n c e i nC h i n a S e r i e sD:E a r t hS c i e n c e s,2008,51(1):67-78.[5]甘春英,王兮之,李保生,等.连江流域近18年来植被覆盖度变化分析[J].地理科学,2011,31(8):1019-1024.G a nCY,W a n g XZ,L i BS,e t a l.C h a n g e s o f v e g e t a-t i o n c o v e r a g e d u r i n g r e c e n t18y e a r s i nL i a n g J i a n g r i v e rw a t e r s h e d[J].S c i e n t i a G e o g r a p h i c a S i n i c a,2011,31(8):1019-1024.[6]聂桐,董国涛,蒋晓辉,等.延安地区植被覆盖度时空变化及驱动力[J].水土保持研究,2021,28(5):340-346.N i eT,D o n g G T,J i a n g X H,e ta l.S p a t i o t e m p o r a l v a r i a t i o na n d d r i v i n g f o r c e so fv e g e t a t i o nc o v e r a g ei nY a n'a na r e a[J].R e s e a r c ho fS o i l a n d W a t e rC o n s e r v a-t i o n,2021,28(5):340-346.[7] S u n W,S h a oQ,L i uJ,e t a l.A s s e s s i n g t h ee f f e c t so fl a n du s ea n dt o p o g r a p h y o ns o i le r o s i o no nt h eL o e s sP l a t e a u i nC h i n a[J].C a t e n a,2014,121:151-163. [8]刘斌,罗全华,常文哲,等.不同林草植被覆盖度的水土保持效益及适宜植被覆盖度[J].中国水土保持科学, 2008,6(6):68-73.L i uB,L u oQ H,C h a n g W Z,e t a l.R e l a t i o n s h i p b e t w e e np e r c e n t a g e o f v e g e t a t i v e c o v e r a n d s o i l e r o s i o n[J].S c i e n c e o f S o i l a n dW a t e r C o n s e r v a t i o n,2008,6(6):68-73. [9]张家政,李崇贵,王涛.黄土高原植被覆盖时空变化及原因[J].水土保持研究,2022,29(1):224-230,241.Z h a n g JZ,L i CG,W a n g.D y n a m i c c h a n g e so f v e g e t a-t i o n c o v e r a g eo nt h eL o e s sP l a t e a ua n di t sf a c t o r s[J].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n,2022,29(1): 224-230,241.[10]王逸男,孔祥兵,赵春敬,等.2000 2020年黄土高原植被覆盖度时空格局变化分析[J].水土保持学报,2022,36(03):130-137.W a n g YN,K o n g XB,Z h a oCJ,e t a l.C h a n g e o f v e g e t a-t i o n c o v e r a g e i n t h e L o e s s P l a t e a u f r o m2000t o2020a n d i t ss p a t i o t e m p o r a l p a t t e r n a n a l y s i s[J].J o u r n a lo f S o i la n dW a t e r C o n s e r v a t i o n,2022,36(3):130-137. [11]李依璇,朱清科,石若莹,等.2000 2018年黄土高原植被覆盖时空变化及影响因素[J].中国水土保持科学(中英文),2021,19(04):60-68.L iYX,Z h uQK,S h i RY,e t a l.S p a t i a l a n d t e m p o r a lc h a n g e so fv e g e t a t i o nc o v e ra nd i t s i n f l ue n c i n gf a c t o r si n t h eL o e s sP l a t e a u f r o m2000t o2018[J].S c i e n c eo fS o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n,2021,19(4):60-68. [12] P e n g S,D i n g Y,L i uW,e t a l.1k m m o n t h l y t e m p e r a-t u r e a n d p r e c i p i t a t i o nd a t a s e t f o rC h i n af r o m1901t o762第1期姚楠等:基于G o o g l e E a r t h E n g i n e的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析。

植被指数计算公式

植被指数计算公式

植被指数计算公式
1. 什么是植被指数？
植被指数（vegetation index）是用来描述植被覆盖程度的指数，通常是由植被反射和吸收辐射的比值，比如最常用的归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）。

2. 植被指数的作用和意义
植被指数是研究植被动态、生长状态和生产力的重要工具，广泛
应用于农业、林业、生态环境等领域。

它可以反映出植被覆盖程度、
叶面积指数、光合活动强度等信息。

3. 归一化植被指数NDVI的计算公式
归一化植被指数NDVI的计算公式如下：
NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)
其中，NIR代表近红外波段反射率，RED代表红光波段反射率。

4. 归一化植被指数NDVI的解释
归一化植被指数NDVI的取值范围为-1到1之间，数值越接近1表明植被覆盖度越高，而数值越接近-1表明植被稀疏程度越高。

如果NDVI等于0，则表示没有植被覆盖。

5. 归一化植被指数NDVI的优势
归一化植被指数NDVI是反映植被变化最敏感、最广泛应用的指数之一。

它具有以下几个优势：
（1）NDVI可以从遥感图像中提取植被信息，避免了根据人工采样数据进行测量的不足。

（2）NDVI可以利用遥感数据中不可见的红外波段反射信息，使得植被覆盖率的测量更加准确。

（3）NDVI对于绿色和枯黄色的植被具有较强的差异性，可以很好的反映植被的生长状况。

总之，归一化植被指数NDVI是目前研究植被覆盖和生长状况的重要工具之一，可以应用于数个领域，例如生态环境监测、气象预测、农业生产等。