检索结果-内蒙古大学图书馆

中亚荒漠化指数数据集(1982-2020年)

中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 168-177页

作者：魏亚斌陶辉中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室干旱区生态安全与可持续发展重点实验室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

荒漠化是全球最为严重的生态环境问题之一,严重制约了全球经济发展。辨识荒漠化发展趋势,揭示其动态变化规律,是荒漠化研究的重要内容。本研究选择归一化植被指数(NDVI)与地表反照率(Albedo)作为荒漠化监测指标,基于Albedo-NDVI特征空... 详细信息

荒漠化是全球最为严重的生态环境问题之一,严重制约了全球经济发展。辨识荒漠化发展趋势,揭示其动态变化规律,是荒漠化研究的重要内容。本研究选择归一化植被指数(NDVI)与地表反照率(Albedo)作为荒漠化监测指标,基于Albedo-NDVI特征空间计算了1982–2020年中亚干旱区荒漠化差值指数,并划分了不同荒漠化等级。采用高分辨率谷歌地球影像及ESA CCI土地覆盖变化验证荒漠化差值指数数据集质量和精度,以2000、2010及2020年数据为例,总体评价精度达到81.33%,Kappa系数为76.60%,1992–2020年土地退化区域DDI呈现显著下降趋势。本数据集为定量评估中亚土地荒漠化风险提供了可靠的数据支持,对“一带一路”沿线国家进行荒漠化防治工作以及宏观决策的制定具有重要意义。

关键词：荒漠化指数 Albedo NDVI 中亚地区

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民勤1988～1997年间土地荒漠化社会经济驱动力分析

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农业工程学报 2005年第z1期21卷 131-135页

作者：孙丹峰中国农业大学土地资源系与遥感实验室北京100094

以甘肃民勤县为例,建立民勤5个区域1988～1997年三个时段的荒漠化指数和其变化率,采用相关分析、多元逐步回归分析方法,利用对应年份和各区域乡镇的标准化社会经济统计资料,建立民勤荒漠化的社会经济驱动力模型,对1988-1997年民勤区域... 详细信息

以甘肃民勤县为例,建立民勤5个区域1988～1997年三个时段的荒漠化指数和其变化率,采用相关分析、多元逐步回归分析方法,利用对应年份和各区域乡镇的标准化社会经济统计资料,建立民勤荒漠化的社会经济驱动力模型,对1988-1997年民勤区域荒漠化社会经济驱动力进行分析.民勤的牧业区和新开发的昌宁与环河灌区受人类影响小,其区域荒漠化指数大小主要取决于自然因素,但两区域荒漠化指数变化率分别与单位面积载羊量和人口密度变化率线性相关.对坝区、泉山区和湖区老灌区,区域荒漠化指数大小取决于区域的社会经济因素和自然因素的综合作用,社会经济结构已经影响了区域荒漠化指数的大小,各区域荒漠化指数变化率分别与单位面积的粮食播种面积、单位面积人均纯收入和单位面积的大牲畜变化率线性相关.

关键词：民勤绿洲土地荒漠化驱动力荒漠化指数

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基于MTVDI与DDI二元回归模型对毛乌素沙地腹部土壤表层水分的研究

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干旱地区农业研究 2019年第2期37卷 209-214页

作者：王思楠李瑞平韩刚田鑫王耀强胡勇平内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院内蒙古呼和浩特010018

采用温度植被干旱指数法(MTVDI)与荒漠化指数法(DDI),利用2016年4月、9月的Landsat数据对毛乌素沙地腹部的土壤水分进行反演,并与实测的土壤水分进行对比检验,将所反演的土壤含水量图划分为4个等级,基于此分析了2个时期毛乌素沙地腹部... 详细信息

采用温度植被干旱指数法(MTVDI)与荒漠化指数法(DDI),利用2016年4月、9月的Landsat数据对毛乌素沙地腹部的土壤水分进行反演,并与实测的土壤水分进行对比检验,将所反演的土壤含水量图划分为4个等级,基于此分析了2个时期毛乌素沙地腹部的旱情土壤水分分布变化。结果显示:(1)4月份MTVDI指数与0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm土层土壤含水量的R^2值分别为0.656、0.646、0.637,整体高于9月份R^2值0.457、0.436、0.431,MTVDI能够较好地反映毛乌素沙地腹部土壤表层水分,且精度较高;(2)荒漠化指数DDI与MTVDI结合建立二元线性回归模型监测区域土层0～10 cm深度含水量,平均相对误差为10.95%;(3)4月份,研究区0～10 cm表层土壤含水量5%～10%区域占总面积的53.72%以上,达到了6 256 km^2,含水量偏低,需要加强当地水资源管理。

关键词：土壤表层水分温度植被干旱指数荒漠化指数水分变化毛乌素沙地

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21世纪初期气候波动下浑善达克沙地荒漠化动态变化分析

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干旱区地理 2015年第3期38卷 556-564页

作者：李春兰朝鲁门包玉海银山张继权阿拉腾图雅包刚胡日查罗娟华东师范大学地理科学学院上海200241 内蒙古师范大学地理科学学院内蒙古呼和浩特010022 内蒙古生态与农业气象中心内蒙古呼和浩特01005 内蒙古师范大学遥感与信息重点实验室内蒙古呼和浩特010022 东北师范大学城市与环境科学学院吉林长春130024

基于EOS-MODIS遥感数据,利用GIS计算出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖指数(PV),计算得到荒漠化指数(DI)对浑善达克沙地荒漠化进行识别,根据像元数统计不同荒漠化类型的面积及其变化数据,再分析荒漠化面积与气象要素的相关性,进而得出近... 详细信息

基于EOS-MODIS遥感数据,利用GIS计算出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖指数(PV),计算得到荒漠化指数(DI)对浑善达克沙地荒漠化进行识别,根据像元数统计不同荒漠化类型的面积及其变化数据,再分析荒漠化面积与气象要素的相关性,进而得出近13 a在气候波动下浑善达克沙地荒漠化的动态变化。结果表明:浑善达克沙地年平均气温呈下降趋势,年平均降水量呈增加趋势,且平均降水量对荒漠化动态变化的影响比平均气温对荒漠化动态变化的影响大。在气候波动影响下浑善达克沙地以荒漠化面积缩小为主,中度荒漠化,重度荒漠化和极重度荒漠化对荒漠化的演替贡献较大,表现为高程度荒漠化向低程度荒漠化转换。空间分布上,表现为西部极重度荒漠化面积明显减少,主要转化为重度荒漠化类型,东中部重度荒漠化明显减少,主要转化为未荒漠化和轻度荒漠化类型。

关键词：气候波动浑善达克沙地荒漠化指数动态变化

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MODIS MOD13Q1数据在北疆荒漠化监测中的应用评价

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草业学报 2010年第3期19卷 14-21页

作者：刘艳李杨崔彩霞阮惠华中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所新疆乌鲁木齐830002 广东省气象信息中心广东广州510080

利用中分辨率成像光谱仪MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)MOD13Q1(vegetation indices 16-dayL3global250m)数据,对北疆地区2007和2008年植被生长季(5月下旬-9月中旬)32景MOD13Q1数据进行累积求和、植被盖度转换和荒漠化指数(desertification index,DI)计算及分级。分级结果客观的反映了北疆地区荒漠化土地的空间分布。北疆地区非荒漠化土地主要分布在天山、阿尔泰山的中高山部分(呈带状分布)及部分绿洲区,其他地域均有不同程度荒漠化。因此,MOD13Q1数据可被有效应用于大尺度环境变化和荒漠化进程的遥感监测中。收集2007年北疆地区37个气象站点年均最高气温和年均降水量数据,结合DEM经空间插值后获取区域气温、降水量数据,气温、降水量和DI相关性分析发现DI与气温间具有较高的正相关性,与降水则表现出负相关性。

关键词： MOD13Q1 北疆荒漠化指数气温降水量

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干旱半干旱地区植被覆盖度的动态变化分析——以毛乌素沙漠南部为例

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干旱区资源与环境 2009年第12期23卷 172-176页

作者：成军锋贾宝全赵秀海康秀亮北京林业大学林学院北京100083 中国林业科学研究院林业研究所北京100091

采用1991年8月、1999年8月、2004年8月三景Landsat卫星遥感数据,计算其植被覆盖度值,并根据荒漠化程度对其进行分类,分别是:无荒漠化(fc>0.6)、轻度荒漠化(0.3<fc<0.6)、中度荒漠化(0.1<fc<0.3)和重度荒漠化(fc<0.1)... 详细信息

采用1991年8月、1999年8月、2004年8月三景Landsat卫星遥感数据,计算其植被覆盖度值,并根据荒漠化程度对其进行分类,分别是:无荒漠化(fc>0.6)、轻度荒漠化(0.3荒漠化(0.1荒漠化(fc<0.1)等四类。通过不同荒漠化类型的面积统计、转移面积矩阵、景观格局指数、荒漠化指数等方面的分析,说明研究区域在1991-2004年期间荒漠化程度在降低,生态环境明显改善,同时对引起这些变化的原因进行了初步研究,结果表明降雨量的增加和荒漠化防治措施的实施起着重要的作用。

关键词：植被覆盖度 NDVI 荒漠化指数格局指数

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国家可持续发展的环境指标研究

国家可持续发展的环境指标研究

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作者：仝川北京大学

学位级别：博士

可持续发展指标研究是可持续发展理论与实践研究的一个前沿性课题.特别是对于在国家层次上判断与质量可持续发展与否及水平如何的可持续发展环境指标的研究,更是一个充满挑战与创新的指标研究领域.鉴于可持续发展概念的提出既是人类社... 详细信息

可持续发展指标研究是可持续发展理论与实践研究的一个前沿性课题.特别是对于在国家层次上判断与质量可持续发展与否及水平如何的可持续发展环境指标的研究,更是一个充满挑战与创新的指标研究领域.鉴于可持续发展概念的提出既是人类社会对于过去发展模式的反思,又是对于现在与未来发展模式的抉择与设计这一观点,该文给出了可持续发展概念的两个定义,并提出判断可持续发展与否的准则,即从评价的始点看,人类社会的发展及其赖以生存的环境应同时向着我们所希望的持续发展目标迈进.而判断可持续发展与否的环境指标应能够对人类社会是否是在节约与持续地利用自然资源及减轻环境污染与退化的程度提供明确的信息.

关键词：可持续发展判断准则环境指标资源利用率草场荒漠化指数层次河流城市大气污染评价指标全球大气污染

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基于MODIS数据的草原荒漠化年际动态变化研究——以内蒙古自治区为例

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中国草地学报 2007年第4期29卷 2-8页

作者：朱玉霞覃志豪徐斌南京大学国际地球系统科学研究所中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

近几十年日益加重的荒漠化已成为内蒙古乃至中国和邻国如韩国、日本的非常严重的环境问题。通过EOS-MODIS遥感数据计算出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖指数(PV),反演求得荒漠化指数(DI)对内蒙古地区进行荒漠化地区的识别,根据像元数... 详细信息

近几十年日益加重的荒漠化已成为内蒙古乃至中国和邻国如韩国、日本的非常严重的环境问题。通过EOS-MODIS遥感数据计算出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖指数(PV),反演求得荒漠化指数(DI)对内蒙古地区进行荒漠化地区的识别,根据像元数进行统计各种类型的面积。最后我们运用该方法对内蒙古荒漠化进行监测,研究表明可以准确的得到该研究区荒漠化现状分布,同时根据像元统计可以得到荒漠化面积每年以2.2%的速率增大。荒漠化地区的荒漠化程度同样以每年10%的速度加重。结合气象观测的气温和降水数据分析,表明该方法对于荒漠化的监测是可行的,准确性也较高。

关键词：内蒙古荒漠化指数 EOS-MODIS数据

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陆地生物可持续发展目标（SDG15）空间观测示例研究

陆地生物可持续发展目标（SDG15）空间观测示例研究

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作者：史宇琨桂林电子科技大学

学位级别：硕士

2015年9月25日,在第70届联合国大会上通过了《变革我们的世界:2030年可持续发展议程》(以下简称:2030年议程),该议程包含17个可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)和具体指标,旨在实现社会、经济和环境等领域的可持续发... 详细信息

2015年9月25日,在第70届联合国大会上通过了《变革我们的世界:2030年可持续发展议程》(以下简称:2030年议程),该议程包含17个可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)和具体指标,旨在实现社会、经济和环境等领域的可持续发展问题。陆地是人类赖以生存的不可再生资源,陆地生态系统在保障粮食安全、维护生态环境健康、缓解全球气候变化、维持生物多样性等方面发挥着关键的作用。2030年议程中的SDG15的内容为:保护、恢复和促进可持续利用陆地生态系统,可持续管理森林,防治荒漠化,制止和扭转土地退化,遏制生物多样性的丧失等。空间观测技术具有宏观、动态、覆盖广、可多尺度多传感器探测等优势,是研究地球系统科学的良好工具,也是服务全球SDG监测与评估的有效手段。本文以SDG15中土地覆盖分类和土地退化检测评估为例开展空间观测服务SDGs的研究,主要内容如下:本文基于Landsat系列卫星和Sentinel 2卫星数据进行土地利用信息提取和土地荒漠化监测评估研究。为此,采用了一种先进的区域尺度监督学习算法来对遥感数据进行分类,以提取出各种土地利用类型。此外,研究还利用Landsat和Sentinel 2数据的时间序列特性,对土地荒漠化程度进行有效监测评估。论文研究内容如下:(1)本文在处理七星区土地利用分类问题时,为了解决传统Landsat系列遥感数据源分辨率低而导致获取地物信息特征有限的问题,使用了分辨率更高的Sentinel 2SR遥感影像数据(10m),以获取更精细的地物信息特征。同时,传统土地利用分类中仅使用光谱波段作为输入特征,本文采用了多特征融合的方法,包括:光谱波段、水体指数、建筑指数、植被指数和地形因子等特征,以提高土地利用分类的准确性。为了验证不同机器学习算法在多特征融合下的分类效果,本文使用了CART决策树、随机森林、支持向量机和最小距离4种机器学习算法,并在不同的数据集下进行比较验证。最终确定随机森林算法结合多特征(光谱波段、光谱指数和地形因子)融合的组合效果最好。通过多特征融合和选择更高分辨率的遥感数据源,可以更准确地获取土地利用信息,提高分类的准确性。(2)本文针对土地荒漠化评估问题,使用了改进的土壤调节植被指数(MSAVI)、裸土指数(BSI)和地表反射率(Albedo)等三种实用度较高的荒漠化指数,结合Sentinel2 SR影像提取了研究区域巴彦淖尔地区2020年三种指数的具体数值。本文依据目视解译法,将荒漠化等级划分为四个级别,并采用GEE云平台,提出了基于荒漠化指数和机器学习算法的荒漠化监测评估方法。具体来说,本文为巴彦淖尔地区划分的四个荒漠化等级分别选取了100个样本点。然后,将样本输入到CART决策树、随机森林和Logistic回归模型进行分类评估。实验结果表明,随机森林模型的效果高于CART决策树和Logistic回归模型。最终,选择效果最好的随机森林模型进行评估,得出了2020年巴彦淖尔地区的荒漠化现状。这种基于荒漠化指数和机器学习算法的荒漠化监测评估方法可以为荒漠化治理决策提供可靠的支持,同时,使用GEE云平台进行分析,可以大大提高数据处理效率和准确性。

关键词：多源遥感土地利用分类多特征融合土地荒漠化监测荒漠化指数

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基于Landsat/TM和ETM+的理塘草地沙化趋势及其驱动力分析

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四川环境 2009年第4期28卷 7-12页

作者：但尚铭何飞但玻任国业石承苍四川省农业气象中心成都610072 四川省农业科学院遥感应用研究所成都610066 成都信息工程学院成都610225 四川省气象台成都610072

文章利用1989、1994、2000和2005年的4期Landsat/TM,ETM+遥感影像,在几何校正、辐射定标、大气校正的基础上计算了归一化植被指数(NDVI),建立最小二乘法线性回归方程对多时相NDVI进行同化处理,基于二分模型提取植被覆盖度并转换成荒漠... 详细信息

文章利用1989、1994、2000和2005年的4期Landsat/TM,ETM+遥感影像,在几何校正、辐射定标、大气校正的基础上计算了归一化植被指数(NDVI),建立最小二乘法线性回归方程对多时相NDVI进行同化处理,基于二分模型提取植被覆盖度并转换成荒漠化指数(D I),对理塘县城附近约103.1km2范围的分类研究结果表明:(1)分为无沙化、轻度、中度、重度和严重沙化5级,其中2005年中度、重度和严重沙化面积分别为2.562km2、2.925km2和1.576km2;中度沙化比1989年减少9.69%,重度和严重沙化分别增多35.79%和161.8%;(2)2005年中度以上沙化面积比1989年增加1.470km2,增加了26.3%,年增加率为1.47%;(3)沙化面积呈前期小、中期大幅增加、后期增加减缓的总体趋势;(4)降水量和风速因子的变化趋势有利于缓解沙化,气温变化趋势没有反映出对沙化的促进作用。人类活动是造成沙化趋于恶化的主要因素;(5)沙化增加趋势与同类研究结果一致。

关键词： Landsat/TM,ETM+ 青藏高原理塘草地沙化荒漠化指数演变趋势

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