張珍珍, 熊康寧, 黃登紅

(貴州師范大學(xué) 喀斯特研究院/國(guó)家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心, 貴陽 550001)

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，其與地質(zhì)、地貌、氣候、水文、土壤、動(dòng)物和微生物共同構(gòu)成了自然地理環(huán)境，是最能反映其他要素性質(zhì)的指示者，很大程度上代表了區(qū)域生態(tài)環(huán)境的總體狀況[1]，也是生態(tài)環(huán)境變化的重要指標(biāo)[2]。植被的組成以及空間分布與配置格局是影響生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的重要因素[3-4]，植被的生長(zhǎng)狀況對(duì)野生動(dòng)物的食物、生境和種群產(chǎn)生重要影響[5]。尤其是山區(qū)的植被有非常重要的作用，森林植被為物種提供了棲息地，較高的植被覆蓋可以調(diào)節(jié)氣候，減少水土流失，有效地減少如山體滑坡、泥石流和洪水等自然災(zāi)害[6]。獲取地表植被覆蓋及其變化信息，對(duì)探討與揭示地表空間變化規(guī)律及驅(qū)動(dòng)因子、分析評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有重要現(xiàn)實(shí)意義[7]。

植被既是生態(tài)系統(tǒng)的最重要組成部分，也是遙感影像上的重要地物信息[8]。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)具有時(shí)間和空間上的連續(xù)性，常被用于監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)[9]。同時(shí)，NDVI能很好地反映植物生長(zhǎng)狀態(tài)和植被覆蓋度，也是衡量區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的重要信息[10-11]。Milne等[12]最早通過陸地衛(wèi)星監(jiān)測(cè)澳大利亞世界遺產(chǎn)地威蘭德拉湖區(qū)的土地覆蓋，發(fā)現(xiàn)區(qū)內(nèi)的土地覆蓋率呈逐年削減狀態(tài)；楊海龍等[13]以“3S”技術(shù)統(tǒng)計(jì)了各植被類型中黔金絲猴的出現(xiàn)頻率，結(jié)果表明中山常綠、落葉闊葉混交林和低山常綠闊葉林是黔金絲猴主要選擇的植被類型。研究和實(shí)踐表明，“3S”技術(shù)有助于及時(shí)掌握遺產(chǎn)地大尺度范圍的動(dòng)態(tài)變化[14-15]。山區(qū)植被覆蓋易受到自然災(zāi)害和人為活動(dòng)的干擾，同時(shí)山區(qū)植被覆蓋變化也受到氣候、地形等因素的影響[16-20]，針對(duì)梵凈山地區(qū)大尺度、長(zhǎng)時(shí)段的植被覆蓋度時(shí)空變化的研究較少。

NDVI和像元二分模型估算植被覆蓋度的方法得到廣泛應(yīng)用[21-25]，利用遙感手段研究植被覆蓋度時(shí)空分布及其影響因素對(duì)揭示梵凈山生態(tài)環(huán)境狀況具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。研究以1990—2016年3個(gè)時(shí)期Landsat TM/ETM/OLI 遙感數(shù)據(jù)為信息源，通過ArcGIS，SPSS等軟件定量分析植被覆蓋變化與地形因子、人類活動(dòng)的關(guān)系，以期為梵凈山世界自然遺產(chǎn)提名地植被覆蓋監(jiān)測(cè)及生態(tài)環(huán)境管理提供科學(xué)依據(jù)。

1　研究區(qū)概況

梵凈山世界自然遺產(chǎn)提名地位于貴州省印江、松桃與江口三縣交界處，云貴高原東部邊緣向湘西低山丘陵過渡的山原斜坡地帶，屬武陵山脈的主峰，地勢(shì)隆起顯著，地理位置27°45′07″—28°02′42″N，108°30′43″—108°47′53″E。梵凈山處于亞熱帶中部，主峰鳳凰山海拔2 572 m(圖1)，低山丘陵環(huán)繞外圍，不同高度的年平均氣溫介于5.0～17.0℃，氣溫隨地勢(shì)的增高而下降，其年平均氣溫垂直遞減率為0.5℃/100 m(迎風(fēng)坡)，0.56℃/100 m(背風(fēng)坡)。梵凈山發(fā)育完整的垂直帶譜系列景觀，生態(tài)系統(tǒng)類型豐富，包括地帶性常綠闊葉林、暖性針葉林、溫性闊葉林與針葉林等，是多種古老孑遺植物和珍稀瀕危動(dòng)植物的棲息地。迄今保存低山常綠闊葉林、低山針葉林、低山次生落葉闊葉林、中山針闊混交林、中山常綠落葉闊葉混交林、山頂苔蘚矮林、高中山灌叢、高中山針闊混交林等森林生態(tài)系統(tǒng)和梵凈山冷杉(Abiesfanjingshanensis)、水青岡(FaguslongipetiolataSeem.)、黔椆(Cyclobalanopsisstewardianna)、珙桐(DavidiainvolucrataBaill.)、鐵杉(Tsugachinensispritz.)等重要植物群落，含5個(gè)植被型組、10個(gè)植被型、46個(gè)群系，各類野生動(dòng)植物7 154種。

圖1　研究區(qū)地形

2　數(shù)據(jù)來源

2.1　數(shù)據(jù)處理

DEM數(shù)據(jù)來自1:50 000地形圖。研究選取1990年8月22日、2002年8月31日、2016年8月29日3個(gè)時(shí)期的Landsat TM/ETM/OLI影像，數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn)，以ENVI 5.3對(duì)遙感影像進(jìn)行消除薄云、地形校正、幾何校正、融合、裁剪等預(yù)處理，基于像元二分模型生產(chǎn)3個(gè)時(shí)期植被覆蓋度分布圖。參考《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010—2007)標(biāo)準(zhǔn)，以監(jiān)督分類中最大似然分類器提取土地利用類型，分為耕地、林地、園地、水體、草地、裸地、城鎮(zhèn)用地及未利用地8大類。以Majority/minorityAnalysis消除小圖斑，Clump Class合并臨近的類似分類區(qū)，Sieve Classes過濾掉被隔離的分類像元，將0.5 m空間分辨率航拍影像、野外調(diào)查數(shù)據(jù)與土地利用分類結(jié)果進(jìn)行比較，對(duì)錯(cuò)分的類型進(jìn)行人工修改，基于地表真實(shí)感興趣區(qū)的分類結(jié)果精度均大于81%。

2.2　研究方法

(1) 歸一化植被指數(shù)(NDVI)。NDVI能消除部分與太陽高度角、衛(wèi)星觀測(cè)角、地形、云影等與大氣條件有關(guān)的輻射變化，也是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度最佳指示因子，被定義為近紅外波段與可見光紅波段數(shù)值之差和這兩個(gè)波段數(shù)值之和比值，計(jì)算公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

式中：NIR為近紅外波段的反射率；R為紅光波段的反射率。Landsat TM/ETM影像NDVI=(Band4-Band3)/(Band4+Band3)，OLI影像NDVI=(Band5-Band4)/(Band5+Band4)。

(2) 像元二分模型估算植被覆蓋度。像元二分模型估算植被覆蓋度計(jì)算簡(jiǎn)便、結(jié)果可靠，是一種實(shí)用的植被遙感估算模型[26-27]。它假設(shè)一個(gè)像元的地表由有植被覆蓋部分地表與無植被覆蓋部分地表組成，遙感傳感器觀測(cè)到的光譜信息也由這2個(gè)因子線性加權(quán)合成，各因子的權(quán)重是各自的面積在像元中所占的比率。參考李苗苗等[28]提出的估算NDVIsoil和NDVIveg的方法，Vn為植被覆蓋度，計(jì)算公式如下：

Vn=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

式中：NDVI為該像元上的歸一化植被指數(shù)；NDVIsoil為裸地部分的NDVI值；NDVIveg為植被部分的NDVI值。

同一時(shí)相的遙感影像，NDVIsoil的變化范圍一般在-0.1～0.2，同時(shí)因植被類型的影響，NDVIveg值也會(huì)隨時(shí)間和空間的變化而改變，NDVIsoil和NDVIveg不取固定值[29]。根據(jù)影像上NDVI的灰度分布，以0.5%置信度截取NDVI累計(jì)值百分比的閾值分別近似代表NDVIveg和NDVIsoil。

3　結(jié)果與分析

3.1　植被覆蓋度時(shí)空變化

在ENVI 5.3中代入公式(2)計(jì)算植被覆蓋度，設(shè)定植被覆蓋度為5級(jí)：極低植被覆蓋度(V1<10%)、低植被覆蓋度(10%≤V2<30%)、中植被覆蓋度(30%≤V3<50%)、中高植被覆蓋度(50%≤V4<70%)、高植被覆蓋度(70%≤V5)。如表1和附圖4所示，近30年間，梵凈山的植被覆蓋良好，極低植被覆蓋度和低植被覆蓋度占比較低，其北部、西部的居民地以及東部帶狀公路沿線的植被覆蓋變化較為穩(wěn)定，各等級(jí)植被覆蓋度之間的變化較大，其中2002年的植被覆蓋度出現(xiàn)大范圍降低。

表1　1990-2016年梵凈山植被覆蓋度

注：—表示無值，P為各等級(jí)植被覆蓋度占研究區(qū)總面積比例。

為揭示研究區(qū)植被覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化特征，建立植被覆蓋度轉(zhuǎn)移變化分級(jí)指標(biāo)，發(fā)生4個(gè)等級(jí)變化為強(qiáng)度，3個(gè)等級(jí)變化為中度，2個(gè)等級(jí)變化為輕度，1個(gè)等級(jí)變化為微度。其中，指定高植被覆蓋度向低植被覆蓋度轉(zhuǎn)變?yōu)橥嘶?，反之為增加。在ArcGIS中將1990—2016年3期植被覆蓋度數(shù)據(jù)進(jìn)行GIS疊加分析，得到植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移變化統(tǒng)計(jì)表(表2)。1990—2002年，植被覆蓋出現(xiàn)微度退化面積663.83 km2，輕度退化79.08 km2，可能受到大面積的因子影響，無變化區(qū)域面積僅30.65 km2；2002—2016年，生態(tài)環(huán)境得到改善，無變化區(qū)域面積505.73 km2，微度和輕度增加分別達(dá)262.70，3.90 km2。1990—2016年，植被覆蓋度出現(xiàn)微度退化面積552.61 km2，無變化區(qū)210.33 km2，總體來看研究區(qū)的植被覆蓋度受到一定的影響。

3.2　植被覆蓋度變化與地形因子關(guān)系

3.2.1植被覆蓋度與海拔山地是貴州省分布面積最大的地貌類型，梵凈山屬武陵山脈向西南的延伸部分，可劃分為低山(小于900 m)、低中山(900～1 600 m)、中山(1 600～1 900 m)、高山(1 900～2 900 m)[30]。研究重點(diǎn)關(guān)注植被覆蓋變化劇烈區(qū)域，即低山、中低山區(qū)域。由圖2可見，研究區(qū)的低山、中低山區(qū)地勢(shì)相對(duì)平緩，水熱條件優(yōu)越，植被覆蓋度高，并且低山和中低山的植被覆蓋度面積占比較大，1990—2016年3個(gè)時(shí)期占比分別為83.72%，83.68%，83.74%，但海拔相對(duì)較低的區(qū)域人類活動(dòng)頻繁，受農(nóng)業(yè)耕種和城鎮(zhèn)建設(shè)活動(dòng)的影響，地表植被覆蓋易受到破壞。

表2　1990-2016年梵凈山植被覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)移變化

注：—表示無值。

圖21990-2016年海拔-植被覆蓋度變化

3.2.2植被覆蓋度與坡度不同坡度直接影響坡面接受太陽輻射的量值以及物質(zhì)交流與能量轉(zhuǎn)換的方式與程度，從而間接地影響該坡面植被類型與分布態(tài)勢(shì)[31]。從1∶50 000 DEM獲取研究區(qū)坡度數(shù)據(jù)，劃分坡度類型為平坡(0°～5°)、緩坡(6°～15°)、斜坡(16°～25°)、陡坡(26°～35°)、急坡(36°～45°)、險(xiǎn)坡(46°以上)共6級(jí)[32]。將1990—2016年3期植被覆蓋度數(shù)據(jù)與坡度數(shù)據(jù)進(jìn)行GIS疊加分析，獲取坡度與植被覆蓋度面積的變化關(guān)系圖。從圖3中可以看出，當(dāng)坡度小于5°時(shí)，植被覆蓋度比較低；當(dāng)坡度變大時(shí)，植被覆蓋度有所上升，緩坡區(qū)植被覆蓋度占比19.42%；斜坡、陡坡、急坡的植被覆蓋度占較大比重，分別為33.33%，28.48%，12.18%；險(xiǎn)坡植被覆蓋較低，但是存在高植被覆蓋度，占比3.03%，說明研究區(qū)植被覆蓋度較高的區(qū)域主要分布在坡度相對(duì)較陡的地帶。植被覆蓋度較低的區(qū)域主要分布在坡度相對(duì)較緩的地帶，其原因是研究區(qū)坡度相對(duì)較緩的地帶也是人類活動(dòng)的集中區(qū)域，受人類活動(dòng)的破壞植被覆蓋度較低，而坡度較陡的地帶，受人類活動(dòng)影響較小，植被覆蓋相對(duì)較好。

圖31990-2016年坡度-植被覆蓋度變化

3.2.3植被覆蓋度與坡向坡向是決定地表面接受陽光和重新分配太陽輻射能量的重要地形因子之一[33]。研究設(shè)定坡向：北為0°，東為90°，南為180°，西為270°，并將坡向劃分為陽坡(135°～225°)、陰坡(315°～45°)、半陽坡(90°～135°，225°～270°)、半陰坡(45°～90°，270°～315°)。研究區(qū)具有典型的中亞熱帶季風(fēng)山地濕潤(rùn)氣候特征，夏半年盛行偏南風(fēng)，為單一盛行風(fēng)向，受地形阻擋的影響，陽坡的降水量也多于陰坡，從而有利于植被的生長(zhǎng)。研究區(qū)的山體北東走向，屬武陵山脈的主峰，地勢(shì)隆起具有明顯的孤島特征，導(dǎo)致水熱因子較均衡環(huán)山體分布。

將坡向數(shù)據(jù)與植被覆蓋度數(shù)據(jù)進(jìn)行GIS疊加分析，得到研究區(qū)植被覆蓋度變化與不同坡向數(shù)據(jù)(圖4)。1990—2016年，中植被覆蓋度以2002年變化幅度較大，并且陽坡、半陽坡和陰坡、半陰坡的植被覆蓋度占研究區(qū)面積差異擴(kuò)大。陽坡、半陽坡的植被覆蓋整體高于陰坡、半陰坡。陽坡、半陽坡獲得的太陽輻射能較多，光照時(shí)間最長(zhǎng)，植被覆蓋面積為198.32，198.37 km2，半陰坡、陰坡的植被覆蓋面積為178.0，191.0 km2，陰坡和半陰坡可能因喜陰植被生長(zhǎng)導(dǎo)致部分區(qū)域植被覆蓋度較高。

圖41990-2016年坡向-植被覆蓋度變化

3.3　植被覆蓋度與土地利用

人類活動(dòng)深刻地改變和干預(yù)了自然地理環(huán)境，土地利用是其主要表現(xiàn)形式，其直接表征就是地表覆被狀況的改變，土地利用變化是反映人類活動(dòng)強(qiáng)度的重要因子[34-35]。

通過咨詢世界自然遺產(chǎn)保護(hù)專家，實(shí)地調(diào)研研究區(qū)管理發(fā)展和現(xiàn)狀及林地養(yǎng)護(hù)情況，將耕地、園地、城鎮(zhèn)用地劃為人類活動(dòng)影響區(qū)(M)，水體、草地、裸地、林地及未利用地合并為未利用地為自然區(qū)(N)，得到梵凈山3期土地利用圖(附圖5)。1990—2016年，自然區(qū)面積呈減少趨勢(shì)，依次為：651.41 km2>610.18 km2>569.78 km2，相應(yīng)的人類活動(dòng)影響區(qū)面積呈擴(kuò)展態(tài)勢(shì)，分別為124.70 km2<165.37 km2<206.33 km2。近30年間，研究區(qū)受人類活動(dòng)影響區(qū)域主要分布于緩沖區(qū)農(nóng)業(yè)耕作區(qū)，北部和南部的城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)，以及環(huán)梵凈山公路沿線。

將研究區(qū)1990—2016年的土地利用數(shù)據(jù)與同時(shí)期植被覆蓋度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行GIS疊加分析，獲取梵凈山各等級(jí)植被覆蓋度占人類活動(dòng)影響區(qū)域的面積。如表3所示，自然區(qū)和人類活動(dòng)影響區(qū)中的中植被覆蓋度占各等級(jí)植被覆蓋度的主要部分，各個(gè)時(shí)期內(nèi)自然區(qū)中植被覆蓋度、中高植被覆蓋度均高于人類活動(dòng)影響區(qū)。近30年間，自然區(qū)和人類活動(dòng)影響區(qū)的極低植被覆蓋度面積變化??；低植被覆蓋度和中植被覆蓋度在2002年出現(xiàn)倒V形變化，自然區(qū)內(nèi)和人類活動(dòng)影響區(qū)的低植被覆蓋度相比1990年增長(zhǎng)約77倍和24倍，中植被覆蓋度較之于1990年增長(zhǎng)近10倍和7倍，說明研究區(qū)植被可能受氣象因素的大面積影響而導(dǎo)致植被覆蓋度驟減。隨人類活動(dòng)范圍和強(qiáng)度增大，緩沖區(qū)及提名地內(nèi)的一部分高植被覆蓋區(qū)變化轉(zhuǎn)移為裸地、建設(shè)用地等無植被或少植被區(qū)，植被覆蓋度出現(xiàn)輕度降低趨勢(shì)，從而影響梵凈山的生態(tài)環(huán)境功能和價(jià)值。

注：—表示無值。

研究區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模小、數(shù)量多、分布廣，主要分布在低海拔地區(qū)。傳統(tǒng)生活生產(chǎn)方式對(duì)自然資源的依賴性較強(qiáng)，強(qiáng)烈的人類活動(dòng)將低海拔地區(qū)的大部分灌叢和林地被轉(zhuǎn)化為耕地或建設(shè)用地，導(dǎo)致植被覆蓋脆弱性明顯，其土地利用變化過程對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響不容忽視。提名地內(nèi)土地利用類型的變化對(duì)植被覆蓋度的退化和植被恢復(fù)有明顯影響，提名地有團(tuán)龍村、大園址村等5個(gè)村，人口密度7人/km2，主要集中于梵凈山西部，隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展及進(jìn)行遺產(chǎn)提名地保護(hù)管理，居民逐步外遷，提名地內(nèi)居民人數(shù)呈減少趨勢(shì)，同時(shí)經(jīng)過實(shí)施生態(tài)管控，生態(tài)環(huán)境壓力有所緩解；梵凈山保護(hù)區(qū)的緩沖區(qū)分布凱文村、梵凈山村等16個(gè)村，人口密度49人/km2，旅游開發(fā)活動(dòng)如開辟交通、營(yíng)建賓館、飯店、停車場(chǎng)等導(dǎo)致林草地用途改變和對(duì)植物資源的損毀，以及農(nóng)村居民點(diǎn)和城鎮(zhèn)周邊的耕地遭受侵占，使土地利用類型和空間結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。此外，公路建設(shè)對(duì)植被覆蓋度的轉(zhuǎn)移變化有一定影響，梵凈山環(huán)線公路分布于1300～1 400 m以下的低山常綠闊葉林和低山次生落葉闊葉林區(qū)域，產(chǎn)生了線狀無植被覆蓋區(qū)。提名地和緩沖區(qū)修建旅游基礎(chǔ)設(shè)施，以及存在滑坡、泥石流、森林病蟲害等自然災(zāi)害，也成為影響植被覆蓋度出現(xiàn)小斑狀變化的擾動(dòng)因素。

4　結(jié) 論

(1) 1990—2016年，梵凈山世界遺產(chǎn)提名地植被覆蓋較好，緩沖區(qū)植被覆蓋度較低且變化敏感度較高。研究區(qū)山體具有特殊的地勢(shì)隆起的孤島特征，地形因子海拔、坡度、坡向在熱量和降水方面不同程度上影響各等級(jí)植被覆蓋度的空間分布，同時(shí)地形因子極大影響著人類活動(dòng)在研究區(qū)的空間分布，進(jìn)而影響著生態(tài)環(huán)境承受的壓力大小。

(2) 梵凈山植被覆蓋度變化與土地利用變化存在一定相關(guān)性。人類活動(dòng)影響強(qiáng)度較高地區(qū)主要分布于緩沖區(qū)，導(dǎo)致緩沖區(qū)植被覆蓋度脆弱性明顯高于提名地，2002年以后大部分區(qū)域的植被覆蓋度均在中高、中植被覆蓋度以上，且多集中人類活動(dòng)影響較小的坡地，低植被覆蓋主要分布于緩沖區(qū)零星帶狀、片狀的人類活動(dòng)建設(shè)區(qū)。緩沖區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的壓力越來越大，提名地的旅游設(shè)施建設(shè)導(dǎo)致植被覆蓋度降低日趨明顯，研究區(qū)當(dāng)前和今后一段時(shí)期內(nèi)應(yīng)堅(jiān)持保護(hù)好現(xiàn)有森林資源，繼續(xù)實(shí)施退耕還林、天然林保護(hù)、自然保護(hù)區(qū)建設(shè)等生態(tài)建設(shè)工程，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

(3) 本文還存在不足和有待完善之處。研究采用的遙感數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度近30年，影像數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率較低，同時(shí)研究區(qū)的植被類型和下墊面具有復(fù)雜性和多樣性，擬采用高時(shí)空分辨率、長(zhǎng)時(shí)間序列的植被覆蓋度數(shù)據(jù)集、多源遙感數(shù)據(jù)融合估算植被覆蓋度，進(jìn)一步研究氣候、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與植被覆蓋度的綜合響應(yīng)機(jī)制，將更能反映人文和自然環(huán)境因子對(duì)梵凈山自然遺產(chǎn)提名地植被的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]梁應(yīng)權(quán).植被監(jiān)測(cè)及趨勢(shì)分析:植被數(shù)量生態(tài)學(xué)中幾個(gè)理論問題的探討[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào),2008,32(4):967-976.

[2]Leprieur C, Verstraete M M, Pinty B. Evaluation of the performance of various vegetation indices to retrieve vegetation cover from AVHRR data[J]. Remote Sensing Reviews, 1994,10(4):265-284.

[3]陳晉,陳云浩,何春陽,等.基于土地覆蓋分類的植被覆蓋率估算亞像元模型與應(yīng)用[J].遙感學(xué)報(bào),2001,5(6):416-422.

[4]陳濤,牛瑞卿,李平湘,等.密云水庫流域2000—2005年植被覆蓋度變化監(jiān)測(cè)[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2011,34(S2):190-195.

[5]陳云浩,李曉兵,史培軍,等.北京海淀區(qū)植被覆蓋的遙感動(dòng)態(tài)研究[J].植物生態(tài)學(xué)報(bào),2001,25(5):588-593.

[6]胡學(xué)平,王式功,許平平,等.2009—2013年中國(guó)西南地區(qū)連續(xù)干旱的成因分析[J].氣象,2014(10):1216-1229.

[7]賈坤,姚云軍,魏香琴,等.植被覆蓋度遙感估算研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2013,28(7):774-782.

[8]Jin X, Wan L, Zhang Y K, et al. Quantification of spatial distribution of vegetation in the Qilian Mountain area with MODIS NDVI[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009,30(21):5751-5766.

[9]Kaufman Y J, Tanré D. Atmospherically resistant vegetation index(ARVI) for EOS-MODIS[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 1992,30(2):261-270.

[10]李崇巍,劉麗娟,孫鵬森,等.岷江上游植被格局與環(huán)境關(guān)系的研究[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2005,41(4):404-409.

[11]Wang H, Liu G H, Zong-Shan L I, et al. Driving force and changing trends of vegetation phenology in the Loess Plateau of China from 2000 to 2010[J]. Journal of Mountain Science,2016,13(5):844-856.

[12]Milne A K, O′NEILL A L. Mapping and monitoring land cover in the Willandra Lakes World Heritage Region[J]. International Journal of Remote Sensing, 1990,11(11):2035-2049.

[13]楊海龍,李迪強(qiáng),朵海瑞,等.梵凈山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)植被分布與黔金絲猴生境選擇[J].林業(yè)科學(xué)研究,2010,23(3):393-398.

[14]周忠發(fā),秦青春,謝湛明,等.基于“3S”的梵凈山自然保護(hù)區(qū)植被分布探討[J].測(cè)繪與空間地理信息,2006,29(3):4-6.

[15]楊波,何露.農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)研究的GIS應(yīng)用前景分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2015,36(2):139-144.

[16]Bayramov E, Buchroithner M F, Mcgurty E. Determination of main climate and ground factors controlling vegetation cover regrowth along oil and gas pipelines using multiple, spatial and geographically weighted regression procedures[J]. Environmental Earth Sciences, 2012,66(7):2047-2062.

[17]Jamali S, Seaquist J, Ard?J, et al. Investigating temporal relationships between rainfall, soil moisture and MODIS-derived NDVI and EVI for six sites in Africa[J]. Savanna, 2011,21(3):547-553.

[18]Jin X, Wan L, Zhang Y K, et al. Quantification of spatial distribution of vegetation in the Qilian Mountain area with MODIS NDVI[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009,30(21):5751-5766.

[19]盧德彬,禹真,毛婉柳,等.基于GIS和分形理論的山區(qū)土地利用空間結(jié)構(gòu)研究[J].水土保持研究,2016，24(2):220-223.

[20]Cong N, Piao S, Chen A, et al. Spring vegetation green-up date in China inferred from SPOT NDVI data: A multiple model analysis[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2012,165:104-113.

[21]潘建平,葉煥倬.基于遙感分類的植被覆蓋度提取[J].測(cè)繪信息與工程,2007,32(6):17-19.

[22]宋翔,顏長(zhǎng)珍,朱艷玲,等.黃河源區(qū)土地利用/覆被變化及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)[J].中國(guó)沙漠,2009,29(6):1049-1055.

[23]孫家柄.遙感原理與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.

[25]Turner B L I, Clark W C, Kates R W, et al. The earth as transformed by human action : global and regional changes in the biosphere over the past 300 years[M]. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1993.

[26]王靜.土地資源遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)方法[J].北京:科學(xué)出版社,2006.

[27]邢著榮,馮幼貴,楊貴軍,等.基于遙感的植被覆蓋度估算方法述評(píng)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2009,24(6):849-854.

[28]李苗苗,吳炳方,顏長(zhǎng)珍,等.密云水庫上游植被覆蓋度的遙感估算[J].資源科學(xué),2004,26(4):153-159.

[29]吳英,張萬幸,張麗瓊,等.基于DEM的地形與植被分布關(guān)聯(lián)分析[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2012,40(11):96-98.

[30]煙貫發(fā),萬魯河,溫智虹,等.基于RS和DEM的長(zhǎng)白山天池植被分布的坡度坡向分析[J].測(cè)繪通報(bào),2012(S1):233-236.

[31]楊三紅,李晉敏.基于DEM的森林空間分布格局的研究[J].山西林業(yè)科技,2008(2):13-15.

[32]汪有奎,郭生祥,汪杰,等.甘肅祁連山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估[J].中國(guó)沙漠,2013,33(6):1905-1911.

[33]于樹梅,劉景時(shí),袁金國(guó).基于SPOT-VGT NDVI的西藏羊卓雍錯(cuò)流域地表覆被變化研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2010(6):1570-1574.

[34]王瑞燕,趙庚星,周偉,等.土地利用對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱性的影響評(píng)價(jià)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(12):215-220.

[35]賀肖芳,陳燕,朱敏,等.鹽城海岸帶植被覆蓋度時(shí)空變化及其與土地利用變遷響應(yīng)研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào),2016,36(2):101-105.