Institutional Repository of Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS
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Extraction technology application and dynamic analysis of vegetation cover in Manas river basin and Ugan-Kuqa river delta oasis
No full text植被是地球上不可或缺的部分，也是关乎人类生存的重要物质， 在生态系统中具有十分重要的地位， 它与周围生态环境密切相关， 是反应区域生态环境和全球气候变化的最好的标志之一(孙红雨 等, 1998)，对防风固沙、 抑制土地荒漠化、减少水土流失等方面具有显著的作用(詹小国, 2001; Wang, 2002; 叶朝霞 等,2007)， 特别是干旱半干旱地区，植被在其生态系统中占据着不可忽视的重要地位。 在植被比较稀疏或者没有植被的区域， 水土流失严重， 导致区域生态系统极其脆弱和不稳定， 荒漠化不断加剧， 盐碱土地的存在使得农作物无法生长， 导致粮食减产，严重危害着粮食安全。对于新疆来说， 由于植被分布十分稀疏，在一定程度上促使了荒漠化的发展，对人类的生产生活和区域生态环境产生了不良影响和威胁。在土地退化比较严重的干旱半干旱地区，植被覆盖是反映区域荒漠化、区域土地退化等的重要指标之一。多年来， 经过专家学者的大量研究研究发现，荒漠地区的植被覆盖不仅能够作为区域当前和近期土地退化的衡量标准，而且也是预测土地退化的比较敏感的指标。因此，对植被覆盖的提取和动态分析，是我国干旱半干旱地区生态环境研究的重要内容之一。本文以 Landsat 系列卫星影像作为数据源，选择新疆北部的玛纳斯河流域绿洲和天山南部的渭库三角洲作为研究区，选用像元二分模型、改进的三波段最大梯度差法、基于光谱归一化的混合像元分解模型对研究区的植被覆盖进行提取，通过对这三个方法的对比评估，选取一种最适合研究区的植被覆盖提取的方法，然后对研究区 2000 到 2018 年的植被覆盖度的时空变化进行分析。主要研究结果与结论如下：（1） 使用了像元二分模型、改进的三波段最大梯度差法、 基于光谱归一化的协同稀疏回归算法对玛纳斯河流域绿洲和渭库三角洲绿洲进行植被覆盖的提取， 通过对三个模型的提取精度的对比评估， 结论发现在两个研究区， 基于光谱归一化的协同稀疏回归模型算法反演的植被覆盖的精度高于另外两个模型。（2） 利用基于光谱归一化的协同稀疏回归算法对玛纳斯河流域绿洲2000-2018 年植被覆盖度的时空变化的分析，得到的结论为： 在时间上， 绿洲的植被覆盖度总体呈现出扩张的变化特征， 在 2010 年的时候出现过比较大面积的植被覆盖的减少， 但随后又开始增加。 在空间上绿洲靠近天山山脉的区域， 植被基本上常年都呈现出连片的生长状况， 随着时间的推移， 绿洲的东北部区域的植被开始向外扩张， 植被覆盖情况有明显的改善。（3） 利用基于光谱归一化的协同稀疏回归算法对渭库三角洲 2000-2018 年植被覆盖度的时空变化的分析，得到的结论为： 在时间上， 渭库三角洲的植被覆盖度上呈现出波动增加的变化， 总体来说和玛纳斯河流域的绿洲的情况一样， 呈现出扩张的变化特征。 在空间上， 越靠近渭干河库车河，植被生长越好， 绿洲的植被覆盖度越高， 随着时间的推移，绿洲由内部向外部呈现出辐射生长的状况
