检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2025年第3期61卷 1-15页

作者：葛晓宁许新桥张怀清张京杨杰崔泽宇傅汝饶梁金洁邹添华王林龙刘洋中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 国家林业和草原局信息中心北京100714 北京林业大学北京100091 中南林业科技大学长沙410004 中国林业科学研究院林业科技信息研究所北京100091

随着全球气候变化,传统的林木育种方式面临挑战,难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型(G)与环境(E)之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心,阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点... 详细信息

随着全球气候变化,传统的林木育种方式面临挑战,难以满足快速气候适应与资源优化配置的迫切需求。林木基因型(G)与环境(E)之间的复杂互作关系是林木生长发育研究的核心,阐明G×E互作机制以提高林木育种效率和精准度成为研究的重点。本文围绕林木基因型-环境互作算法的相关研究进展,解析基因型与环境互作对表型特性塑造的机制,包括基因组与表型特征形成的关联机制、环境因子对表型的影响等;探讨多源异构数据融合在解析互作机制和育种中的应用,涵盖数据挖掘技术、融合策略和实时数据处理;阐述基因型与环境互作算法在林木育种中的演变与应用,包括历史演变、在性状预测和分析中的应用等;介绍林木基因型与环境互作算法研发体系,涉及数据获取、融合、算法设计和模型优化。最后,提出林木基因型-环境互作未来研究的方向,结合可解释人工智能、数据融合、育种验证和气候适应性预测,为林木育种提供更精准的预测工具和决策支持,尤其在应对气候变化挑战时,推动林木的生态适应性与生产力提升。

关键词：基因型-环境互作林木育种数据融合机器学习深度学习

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中国南亚热带森林土壤有机碳影响因素及分布特征

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生态学报 2025年第6期45卷 2669-2681页

作者：郭晓雪刘桂炳张会儒刘宪钊曾冀中国林业科学研究院资源信息研究所林木资源高效生产全国重点实验室国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 中国林业科学研究院华北林业实验中心北京102300 中国林业科学研究院热带林业实验中心凭祥532600 崇义县林业技术推广中心赣州341300

中国南亚热带森林生态系统的土壤具有巨大的碳封存潜力,对于减缓气候变化做出了巨大的贡献,因此对南亚热带森林土壤有机碳空间分布格局的精准评估与管理对全球气候变化至关重要。为探讨森林土壤有机碳的空间分布及其影响因素,以2017年... 详细信息

中国南亚热带森林生态系统的土壤具有巨大的碳封存潜力,对于减缓气候变化做出了巨大的贡献,因此对南亚热带森林土壤有机碳空间分布格局的精准评估与管理对全球气候变化至关重要。为探讨森林土壤有机碳的空间分布及其影响因素,以2017年中国林业科学研究院热带林业实验中心的186个固定监测样地为研究对象,利用随机森林模型、随机森林加残差克里格模型和SHAP解释方法,结合实测植被数据、地形因子、遥感指数和气候变量等协变量,对土壤有机碳含量的空间分布进行了分析,并进一步确定了影响其变化的主要因素。研究结果表明:各因素对土壤有机碳含量的影响程度存在差异,并显示出一定的规律性。研究区土壤有机碳含量范围介于4.13—34.80g/kg之间,与气候、海拔、生物量等因子之间均呈现显著相关性(P<0.05)。其中,地形和气候是影响土壤有机碳含量空间分布的主要因素,共同解释了预测结果的74.23%;而植被因素中的地上生物量、地下生物量和草本盖度也对土壤有机碳含量有显著影响,可解释预测结果的25.77%。同时,土壤有机碳含量随海拔、年平均降水量、生物量等因素的升高呈非线性增加趋势,随最暖月平均温度和最冷月平均温度之差、哈格里夫斯参考蒸发量、灌木Simpson指数等因素的增加而呈现出非线性减小趋势。两种方法预测的土壤有机碳含量空间分布的总体变化趋势基本一致,土壤有机碳含量在海拔较高、森林覆盖率较高和降水较多的地区呈现出较高的积累。与随机森林模型相比,随机森林加残差克里格模型在标准差、变异系数上更接近实际值,在考虑空间自相关性和环境相关性时具有更高的预测精度和可解释性。综上所述,本研究为理解林地土壤有机碳含量的空间分布及其影响因素提供了理论依据,对于制定增加土壤碳汇、减少碳排放的林地管理策略具有一定的参考作用。

关键词：土壤有机碳空间分布环境协变量

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中国北方林间草地分类体系研究

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草业学报 2025年第3期34卷 175-188页

作者：李毅夫孙斌南志标刘世荣高志海黄晓东张美男李长龙张景波吴水荣王琫瑜中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 兰州大学草地农业科技学院甘肃兰州730020 国家林业和草原局草原研究中心北京100091 中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所北京100091 国家林业和草原局森林生态环境重点实验室北京100091 广州商学院信息技术与工程学院广东广州511363 中国林业科学研究院沙漠林业实验中心内蒙古磴口015200 中国林业科学研究院林业科技信息研究所北京100091

林间草地作为森林和草地两个相邻生态系统的过渡区,具有重要的生态价值。然而,国内外对其认识存在较大差异,且尚未形成普遍接受的概念和分类体系,限制了对林间草地的生态保护和合理利用。为解决这一问题,在综合分析国内外相关研究成果... 详细信息

林间草地作为森林和草地两个相邻生态系统的过渡区,具有重要的生态价值。然而,国内外对其认识存在较大差异,且尚未形成普遍接受的概念和分类体系,限制了对林间草地的生态保护和合理利用。为解决这一问题,在综合分析国内外相关研究成果并开展广泛实地调研的基础上,给出了林间草地的科学定义及内涵,即在森林分布区内生长于大面积森林内部或边缘的成片草地,以及与稀疏林木或灌木共生的区域。在充分考虑我国北方林间草地的地理环境特征、可利用性及其在中、高空间分辨率遥感影像中的可辨识性基础上,建立了我国北方林间草地分类体系,包括林窗草地、林缘草地、疏林草地和灌木林草地4个类型及12个亚类。研究结果为我国林间草地的生态保护和可持续利用提供科学支撑。

关键词：林间草地分类体系林窗草地林缘草地疏林草地灌木林草地

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基于无人机激光雷达点云数据估算红树林覆盖度

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北京林业大学学报 2025年第2期47卷 143-151页

作者：王鑫淼赵峰刘华凌成星刘霞曾浩威中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 广东湛江红树林湿地生态系统国家定位观测研究站广东湛江524448

【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、... 详细信息

【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、均方根误差(RMSE)和估算精度(E_(A))为评价指标,比较第一回波比例模型(FRRM)、全部回波比例模型(ARRM)、脉冲回波强度比例模型(PRIRM)和冠层高度模型(CHM)4种模型估算红树林覆盖度的精度。分析样地红树林覆盖度、激光点云密度和高度特征变量与覆盖度估算误差的关系,选取精度最高的模型估算研究区红树林覆盖度,并进行空间制图。【结果】(1)FRRM模型估算的红树林覆盖度精度最高(R_(2)=0.970 1,RMSE=0.032 5,E_(A)=93.01%),估算误差最小,平均低估1.04%;其次为ARRM模型(R2=0.977 4,RMSE=0.033 6,E_(A)=92.58%)和CHM模型(R2=0.945 0,RMSE=0.044 0,EA=90.54%);PRIRM模型(R2=0.950 9,RMSE=0.061 0,EA=88.17%)估算精度最低。(2)PRIRM模型的结果普遍高估,且估算误差与覆盖度和高度特征变量均呈显著负相关;FRRM、ARRM和CHM模型的估算误差与覆盖度无明显相关性。(3)激光雷达采样敏感性分析表明,3 m栅格大小最适合作为研究区覆盖度制图的单元。【结论】4种模型估算红树林覆盖度的精度均较高,其中FRRM模型的估算精度最高,结果可靠,可为岭头岛红树林的科学管护和生态修复提供支持。

关键词：无人机激光雷达点云首次回波红树林覆盖度

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基于自注意力机制的航空林火图像识别方法

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南京林业大学学报(自然科学版) 2025年第2期49卷 194-202页

作者：王俊玲范习健杨绪兵业巧林符利勇南京林业大学信息科学技术学院南京理工大学紫金学院计算机与人工智能学院中国林业科学研究院资源信息研究所

【目的】针对航空林火图像火点目标小、环境复杂等特点，提出一种基于自注意力机制的图像识别方法FireViT,以提高航空林火图像识别的准确率和鲁棒性。【方法】以张家口市崇礼区无人机采集的林火视频为数据源，通过数据预处理构建数据集... 详细信息

【目的】针对航空林火图像火点目标小、环境复杂等特点，提出一种基于自注意力机制的图像识别方法FireViT,以提高航空林火图像识别的准确率和鲁棒性。【方法】以张家口市崇礼区无人机采集的林火视频为数据源，通过数据预处理构建数据集。然后，选用10层Vision Transformer(ViT)为主干网络，采用交叠滑动窗格方式序列化图像，嵌入位置信息后作为第1层ViT的输入，将前9层ViT提取的区域选择模块通过多头自注意力和多层感知器机制批量嵌入第10层ViT,有效放大子图间的微差异以获取小目标特征。最后，采用对比特征学习策略，构建目标损失函数进行模型预测。为验证模型的有效性，设定训练集、测试集样本比例为8∶2、7∶3、6∶4和4∶6,并与5种经典模型进行识别性能对比。【结果】模型在4种训练集、测试集分配比例下，识别率均能达到100%,且准确率分别为94.82%、95.05%、94.90%和94.80%,平均准确率为94.89%,高于其他5种对比模型，本模型迅速收敛并达到较高准确率，且在后续迭代中准确率保持稳定，具有较强泛化能力；4种分配比例下识别率分别为99.97%、99.89%、99.80%、99.77%,高于其余5种模型。【结论】本研究模型采用自注意力机制与弱监督学习相结合方法，挖掘不同环境下航空林火图像局部特征差异，具有较好泛化能力和鲁棒性，可为提高火情、火险应对处置能力和效率以及预防森林火灾发生提供重要依据。

关键词：航空林火图像自注意力机制细粒度分类视觉变压器(ViT) 森林防火无人机张家口崇礼区

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基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演

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遥感学报 2025年第1期29卷 118-133页

作者：王梦雨赵峰庞勇孟冉荚文岳超西北农林科技大学资源环境学院杨凌712100 华中师范大学城市与环境科学学院武汉430079 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 华中农业大学资源与环境学院武汉430070 中国科学院水利部水土保持研究所杨凌712100

寒温带森林是陆地上分布面积最广的森林生态系统,具有重要的生态和社会经济价值。定量描述长时序寒温带森林类型和树种覆盖信息对于量化其生态系统服务功能以及制定森林管理政策具有重要意义。然而受实测覆盖度数据缺乏和多光谱影像光... 详细信息

寒温带森林是陆地上分布面积最广的森林生态系统,具有重要的生态和社会经济价值。定量描述长时序寒温带森林类型和树种覆盖信息对于量化其生态系统服务功能以及制定森林管理政策具有重要意义。然而受实测覆盖度数据缺乏和多光谱影像光谱信息有限的限制,现有研究较少探究中分辨率多光谱星载数据(如Landsat卫星)对中国寒温带森林类型覆盖度和树种覆盖度进行长时序反演的可行性,并且对于遥感影像获取时间频率(单时相、多时相)对反演精度的影响仍缺乏定量评估。为此,本研究利用人工合成样本和随机森林回归模型对黑龙江省孟家岗林场的森林类型和树种覆盖度分别进行了反演,并将模型应用于1986年—2020年的Landsat影像,估算孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度。结果表明:(1)对于森林类型覆盖度反演,基于生长季Landsat波段和植被指数(归一化耕作指数以及缨帽变换系数)的中值特征估算的精度最高,阔叶林覆盖度估算R^(2)=0.76,针叶林覆盖度估算R^(2)=0.71;(2)对于树种覆盖度反演,基于多时相Landsat波段和植被指数的精度最高,落叶松覆盖度估算R^(2)=0.40,红松覆盖度估算R^(2)=0.23,樟子松覆盖度估算R^(2)=0.61;(3)增加影像获取时间密度对于森林类型覆盖度反演精度的提高没有显著贡献(阔叶林ΔR^(2)=0.01,针叶林ΔR^(2)=-0.03),但对提高树种覆盖度的反演精度帮助较大(落叶松ΔR^(2)=0.04,红松ΔR^(2)=0.07,樟子松ΔR^(2)=0.27)。本研究可为中国北方森林以及全球寒温带森林类型和树种覆盖度的大尺度长时序估算提供了思路。

关键词：遥感森林类型覆盖度树种覆盖度人工合成样本长时间序列机器学习

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鄂尔多斯地区13种典型灌木的可加性生物量模型及含碳率

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林业科学 2025年第4期61卷 117-128页

作者：刘霞凌成星陈永富刘华贺振平李泽江孙维娜马志杰由海霞吕文赵峰曾浩威王鑫淼中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 鄂尔多斯市林业和草原局鄂尔多斯017000 鄂尔多斯市国际荒漠化防治技术创新中心鄂尔多斯017000 鄂尔多斯市农牧技术推广中心鄂尔多斯017000 鄂尔多斯生态环境职业学院鄂尔多斯017000

【目的】基于冠幅面积和灌木高度变量构建鄂尔多斯地区13种典型灌木的可加性生物量模型,并根据生物量分配系数加权确定整株灌木的综合含碳率,为在区域尺度上精准评估灌木碳储量提供基础支撑。【方法】以内蒙古鄂尔多斯地区13种典型灌木... 详细信息

【目的】基于冠幅面积和灌木高度变量构建鄂尔多斯地区13种典型灌木的可加性生物量模型,并根据生物量分配系数加权确定整株灌木的综合含碳率,为在区域尺度上精准评估灌木碳储量提供基础支撑。【方法】以内蒙古鄂尔多斯地区13种典型灌木为对象,测定各器官组分生物量和含碳率;利用线性模型、对数模型、幂函数和理论生长方程构建以冠幅面积、灌木高度和植冠体积为自变量的基础灌木生物量模型,从中挑选出各器官组分生物量的最优模型形式,采用分量相加的多元非线性联合估计方法构建可加性生物量模型,通过加权回归消除模型异方差;以各器官组分生物量占比为权重,计算各灌木的综合含碳率。【结果】鄂尔多斯地区13种典型灌木的基础生物量模型均以幂函数效果最好,构建的可加性生物量模型具有较高精度,大多数模型的决定系数(R^(2))在0.8以上且归一化均方误差(NMSE)接近0.1。在单因素指标中,模型自变量采用冠幅面积时的精度比采用灌木高度时更高,而冠幅面积与灌木高度组成的复合因子植冠体积是大多数灌木生物量模型的最佳自变量。各器官的含碳率具有波动性且变化在28.86%~46.97%,同一器官的含碳率在不同灌木种类之间存在显著差异,13种灌木的器官生物量加权平均含碳率为34.68%~42.37%。【结论】幂函数是预测灌木生物量模型的最佳形式,以冠幅面积和灌木高度的复合因子植冠体积为自变量的可加性生物量模型精度较高且实用性强;不同灌木的各器官及整株植物含碳率均存在差异,估算灌木碳储量时应考虑不同物种的含碳率差异。本研究结果可为干旱半干旱区灌木碳储量和碳汇的精细化遥感监测和评估提供参数与模型支撑。

关键词：灌木生物量可加性生物量模型含碳率荒漠鄂尔多斯

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基于无人机的柠条锦鸡儿生物量遥感估测

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林业科学 2025年

作者：吴家敏王亚欣孙斌马志杰孙维娜洪亮云南师范大学地理学部中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室鄂尔多斯市林业和草原局鄂尔多斯市国际荒漠化防治技术创新中心

目的】运用无人机数据与机器学习算法，实现单株柠条锦鸡儿的高精度提取及生物量精准估测，为干旱区灌木生物量估测提供新方法，减少对生态环境的破坏。【方法】本研究综合利用无人机载多光谱和激光雷达数据，融合光谱和垂直结构信息，... 详细信息

目的】运用无人机数据与机器学习算法，实现单株柠条锦鸡儿的高精度提取及生物量精准估测，为干旱区灌木生物量估测提供新方法，减少对生态环境的破坏。【方法】本研究综合利用无人机载多光谱和激光雷达数据，融合光谱和垂直结构信息，基于面向对象方法开展单株柠条锦鸡儿高精度提取研究。在此基础上，通过对比随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）和极端梯度提升决策树（XGBoost） 3种机器学习算法，开展生物量的遥感精准估测。【结果】1)利用无人机获取的超高分辨率影像数据，通过L SMS分割算法和S VM分类器能够实现单株柠条锦鸡儿的高精度识别，各样方柠条锦鸡儿的分割准确率在8 6%以上，总样方准确率在9 0%以上，欠分割和过分割误差在6%以下，总体分类精度达到9 1.51%;2)基于支持向量机的递归特征消除（SVM-RFE）方法筛选出对生物量建模贡献度高的1 7个变量，其中包括2个平面特征和15个高度变量，高度变量对生物量的累计贡献度显著高于平面特征（8.7 vs.1.39）;3)与R F和S VR模型相比，XGBoost模型对柠条锦鸡儿的生物量具有更高的估测结果(R2=0.95,RMSE=259.57 g.m-2,MAE=157.51g.m-2)，尤其在生物量低于2000 g·m-2时效果最佳；4)通过U AV-LiDAR提取的多个植被垂直结构信息，从侧面反映出植被内部生长的多样性和垂直复杂性，有助于提升生物量估测精度。此外，综合考虑包括高度的平均绝对偏差、变异系数、方差、高度百分位数等多维度高度变量进行生物量预测，相比单一的最大值高度变量指标更具优势。【结论】利用L SMS分割和S VM分类方法提取单株灌木，为单株植被的识别提供了技术参考；引入了多维度的点云高度指标参与生物量估测中，弥补了单一多光谱数据对柠条锦鸡儿垂直结构信息的缺失，提高了生物量估测精度；X GBoost模型为干旱区小尺度的灌木生物量估测提供新的视角和工具；基于无人机数据获取的高分辨率影像和点云数据，避免了对当地生态环境造成破坏，尤其是在脆弱的沙地区

关键词：柠条锦鸡儿无人机生物量极端梯度提升决策树激光雷达数据

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基于RSEI模型的大兴安岭区生态质量动态监测与评价

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遥感技术与应用 2025年第2期 359-367页

作者：张雨桐凌成星刘华赵峰张军曾浩威王鑫淼中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室国家林业和草原局大兴安岭区林业集团公司

动态监测生态质量，对实现区域可持续管理和可持续发展具有重要意义。基于Landsat 5/TM影像和Landsat-8/OLI影像，通过Google Earth Engine平台构建遥感生态指数，实现了大兴安岭地区1986～2020年35年间生态质量动态评价。(1)绿度和湿... 详细信息

动态监测生态质量，对实现区域可持续管理和可持续发展具有重要意义。基于Landsat 5/TM影像和Landsat-8/OLI影像，通过Google Earth Engine平台构建遥感生态指数，实现了大兴安岭地区1986～2020年35年间生态质量动态评价。(1)绿度和湿度对生态质量有正向影响，干度和热度对生态质量有反向影响，热度和绿度对生态质量的影响最大；(2)1986～2020年，大兴安岭地区生态质量分布变化较大，与1986年相比，大面积生态质量低或高的现象有所减少，且分布更加均匀，生态质量更加稳定；(3)从变化区域的相关统计可以看出，大兴安岭地区生态质量变化区域约占总面积的96.4%，生态质量变化较大；(4)大兴安岭火灾严重区生态质量呈现先下降后上升的趋势，但大兴安岭区域整体生态质量波动较大。总体来看，生态质量分布更加稳定，生态质量水平也逐步提高。

关键词：大兴安岭区 RSEI指数 Google Earth Engine 生态质量

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冬奥会崇礼生态核心区植被覆盖时空变化遥感监测

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林业科学 2022年第4期58卷 141-151页

作者：谭炳香沈明潭郄光发戚瞾贺晨瑞中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国林业科学研究院北京100091

【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 ... 详细信息

【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 WFV和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用像元二分模型法对研究区2014、2016和2020年3个时期的植被覆盖度进行遥感估测,结合数字高程模型,利用差值指数、马尔科夫模型、植被覆盖动态度和地形分布指数分析植被覆盖度的时空变化特征及其在地形上的分异性。【结果】1)研究区植被覆盖度在空间上呈显著差异性,表现为中部低、四周高的分布格局,与整个研究区的地形地貌特征紧密相关,山区植被覆盖度高,平原区或山谷等人类活动区植被覆盖度相对偏低。2)研究区植被整体以中、中高和高植被覆盖度为主,3个时期3种植被覆盖等级面积占比分别为81.59%、90.00%和86.88%,均大于80%,植被覆盖处于较好水平,生长状况良好。3)海拔梯度上,2014—2016年改善型和明显退化型在海拔1800 m以下区域有分布优势,在海拔1800 m以上区域无分布优势;轻微退化型在海拔1700 m以下和2000 m以上区域有分布优势;2016—2020年改善型和退化型在海拔1700 m以下区域有分布优势,明显退化型表现出极强分布优势;2014—2020年明显改善型在海拔1700 m以下区域有分布优势,在海拔2000 m以上区域分布优势较弱,而明显退化型在海拔1700 m以下区域表现出强优势分布,在海拔1700 m以上区域则无分布优势。4)2014—2016年和2016—2020年植被覆盖退化主要分布在坡度小于8°的平缓区域,8°以上区域无分布优势,其他植被覆盖度变化类型在坡度上趋于稳定。5)坡向上,2014—2016年改善型植被在阳坡和半阳坡有分布优势,明显退化型在阴坡有分布优势,2016—2020年轻微改善型在阳坡和半阳坡有分布优势,明显退化型和轻微退化型在阴坡有分布优势;2014—2016年改善型在阳坡和半阳坡有分布优势,轻微退化型在阴坡和半阴坡有分布优势。【结论】1)植被覆盖度在空间上呈中间低、四周高的分布格局,在时间上表现为2014、2016和2020年不同等级间的植被覆盖度结构平稳,局部植被覆盖度出现降低现象,总体趋势为植被覆盖度增加。2)植被覆盖度在海拔、坡度和坡向不同等级上呈规律性分布,植被覆盖变化类型与地形因子存在显著差异,明显减少型区域聚集在坡度小于8°、海拔1533~1700 m区域,在坡向上没有明显表现出分异性,主要为土地利用方式转换所致;植被覆盖明显改善型聚集在阳坡和半阳坡地区,说明人工造林效果比较明显。3)森林防火重点区域为植被覆盖度高的山区。

关键词：植被覆盖度像元二分模型地形分异特征遥感崇礼区

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