导读:本文包含了植被分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:植被,物候,指数,遥感,池州市,叶面积,青藏高原。
植被分析论文文献综述
王君,杨晓梅,隋立春,康军梅,王志华[1]（2019）在《西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析》一文中研究指出基于Landsat TM/OLI遥感影像数据反演了西安市1995—2016年的植被覆盖度,分析了西安市不同时期的植被覆盖度变化特征,并运用景观格局对植被覆盖度的空间格局变化进行了定量化分析。总体统计结果显示:西安市1995年、2002年、2009年、2016年平均植被覆盖度分别为45.40%、50.03%、55.97%、59.42%,呈现逐年增加趋势,其中1995—2016年极低覆盖度面积减少了1427.9337 km~2,极高植被覆盖度面积增加了1252.9080 km~2,表明西安市自然生态环境明显转好。分区统计结果显示:南部山区秦岭和渭河洪冲积平原的植被生长保持稳定;沿山丘陵、黄土台塬区植被增长趋势显着;植被退化主要发生在新的建城市区域和主要发展开发区。景观格局分析显示:西安市在此20年间,植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈上升趋势,破碎化程度加大,这不仅表明西安市资源不断被开发利用,同时也表明生物多样性的环境向不利趋势方向发展。这提醒我们尽管西安市总体植被覆盖度变好,但仍需要在资源开发利用过程中密切关注保持生物多样性的环境。(本文来源于《生态科学》期刊2019年06期）
何云玲,熊巧利,余岚,屈新星,闫文波[2]（2019）在《基于NDVI云南地区植被生态系统对气候变化的适应性分析》一文中研究指出基于遥感影像数据资料和ArcGIS,利用2000—2016年云南地区植被生态系统NDVI与气温及降水之间的响应关系,分析不同区域气候变化类型对当地植被生态系统长势的潜在影响,进行气候变化背景下植被生态系统的适应性分析。结果表明:研究区2000—2016年NDVI整体呈现不同程度的增加趋势,植被覆盖度显着增加的区域主要分布在滇东北和东部的部分地区,植被覆盖度减小的区域主要集中在中部城市密集地区和滇西北。NDVI和气温整体上呈正相关关系,尤其以东北和东部地区较为明显,负相关的区域主要分布于滇西北高海拔地区; NDVI和降水的相关性小于气温。基于NDVI的植被生态系统表现为适应和中度适应当地气候变化类型的区域占研究区总面积89.16%,主要分布于南部、东北部和东部地区;表现为不适应当地气候变化类型的区域主要分布于中部城市密集地区、滇西北部分地区。森林生态系统表现为适应和中度适应当地气候变化类型的区域占研究区总面积的79.29%,主要分布于东部、东北部和南部部分区域,不适应当地气候变化的区域主要分布在滇西北和中部零星地区。(本文来源于《生态科学》期刊2019年06期）
张亚利,李爱心,高攀[3]（2019）在《气象因子对植被指数影响的偏最小二乘分析》一文中研究指出针对相关分析在研究气象因子对植被影响时系统性不强的问题,该文以2009—2016年贵州省EVI时序数据和34个气象站点的观测数据为依据,采用偏最小二乘方法分析了各气象因子对EVI的影响程度。结果表明:当月的水汽压和温度以及前推一月的降水、水汽压和温度是贵州植被变化的关键因素,而前推一月日照和当月降水对植被变化的影响不显着。气象因子对EVI影响的空间差异表明:降水主要影响贵州西部、南部和西南部地区,日照主要影响东南部地区,而水汽压和温度则影响贵州全境。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
张萍,韩忠玲,程勇翔,吴玲[4]（2019）在《古尔班通古特沙漠西部植被季节变化分析》一文中研究指出本研究基于NIR-NDVI特征曲线,分析了古尔班通古特沙漠西部植被季节变化规律。结果表明:NIR-NDVI特征曲线中NDVI峰值年动态表现为"两峰一谷",前峰高,后峰低,前峰对应为短命植物与建群种植物梭梭春季快速生长;后峰对应为短命植物秋萌与梭梭的开花结实";一谷"对应为短命植物完成生活史死亡与梭梭的夏眠。盐渍化土壤植被NDVI出现"单峰"现象,在特征曲线中则表现为"翘尾",即该类植物在每年夏季生长达到峰值。在降水多的春季,因短命植物大量生长,特征曲线表现出"斜台"现象。夏季由于高温胁迫,植被的生长状况对夏季降水变化响应不明显。研究结果对认知该区植被季节变化提供了新的视角。(本文来源于《吉林农业》期刊2019年23期）
崔佳星[5]（2019）在《菩提岛回填区植被修复工程生境条件动态分析》一文中研究指出为了改善海岛整治修复区生态环境条件,在基本查明菩提岛优势群落生境条件的基础上,对植被修复工程区进行生境条件动态监测。结果表明,项目区土壤含盐量和地下水矿化度显着降低,已处于原岛体植被自然生长的区间;有机质、全氮等营养盐含量稳步增高;项目区生境条件得到明显改善。(本文来源于《陕西建筑》期刊2019年11期）
韩平,蒋伟峰,韩伟杰,白如山[6]（2019）在《基于多时相遥感影像的池州市植被时空动态演化分析》一文中研究指出归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度是作为研究植被状况的重要技术指标,因此常被用来研究区域植被的时空演化。首先下载池州市2006年—2018年的TM、OLI影像以及进行预处理操作,然后利用NDVI公式得出池州市的植被指数,利用像元二分模型得出研究区的植被覆盖度,并参照有关部门对植被覆盖度的分类标准,对池州市的植被覆盖度情况进行分类。结果表明:池州市2006年—2018年植被状况变化明显,一方面NDVI在空间上东南数值高于西北,时间上年NDVI平均值在经历下滑后逐渐稳步上升;另一方面植被覆盖度的变化较大,裸地、极低、低、中、中高植被覆盖度的面积有明显增多,高植被覆盖度的面积减少。总体来说池州市2006年—2018年的植被生物总量增多,自然环境得到明显改善。(本文来源于《皖西学院学报》期刊2019年05期）
周玉科[7]（2019）在《利用物候相机绿度指数分析温带草原生态系统的植被物候及其与气象因子关系（英文）》一文中研究指出近地面数码相机在区域和景观尺度上的植被物候参数分析中发挥着重要作用。评估数码照片提取的绿度指数(Gcc,相对绿度指数)与卫星绿度指数的相关性有助于推进陆面过程的研究工作。另外,在北美大草原地区,Gcc时间序列数据对环境因子的响应仍然不清晰。首先,本文在生态观测站点尺度,评估了日尺度的相对绿度指数与日值气象因子的响应关系,如土壤湿度、土壤温度、气温和太阳辐射等。其次,基于站点Gcc数据、MODIS和VIIRS卫星植被指数数据,利用曲线求导方法获得植被的关键物候参数,包括生长季开始点、结束点、最大生长点等,并比较了不同数据源物候参数的差异。结果表明:日尺度Gcc数据能够很好的地反映地面环境因子的变化情况;多元线性回归分析表明研究区草原生长主要受土壤温度和太阳辐射的影响,受气温影响较小;高频的Gcc时间序列数据可以及时响应降水的变化;在相同年份,数码相机和卫星数据提取的物候参数具有一致性,但是在春季物候上差异较显着,生长速率和衰落速率的提取结果并不一致;Gcc提取的生长季长度与根据气温计算的生长度(GDD)长度相关性较好。本文评估了基于数码相机的植被物候监测及其与气象因子的关系,研究有助于多尺度植被物候建模与温带大草原区域的草原资源管理。(本文来源于《Journal of Resources and Ecology》期刊2019年05期）
蔡建楠,刘锦帮,肖凡,黄明智[8]（2019）在《基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析》一文中研究指出以广东省中山市为例,基于SNAP软件和2景Sentinel-2卫星数据,反演并分析中山市全域及特定区域内植被叶面积指数。结果表明,反演结果与中山市生态空间格局和植被保护状况相一致,且与其他研究报道中对水库库区林地采用现场实测方法获得的数据高度一致,表明该方法反演城镇植被叶面积指数具有良好的适用性和准确性。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年05期）
周玉科[9]（2019）在《不同滞后阶下气候因子对青藏高原植被的格兰杰效应分析》一文中研究指出目前,青藏高原的生态环境形势严峻,其对全球气候变化反应敏感,使得探讨高原植被与气候因子之间的因果关系对高原气候变化和区域生态发展具有重要的意义。本文使用1982—2012年青藏高原气温、降水数据以及GIMMS NDVI3g数据,基于不同滞后阶应用格兰杰因果检验方法,分析了高原植被与气温、降水之间的格兰杰效应。研究表明:1)滞后阶为1—6时,绝大多数区域内平均气温是NDVI的格兰杰原因,1为NDVI与TEMP非格兰杰效应区最多的滞后阶,3.920 1%的区域(主要集中于高原西北部)认为滞后阶为1时平均气温不是NDVI的格兰杰原因,4为NDVI与TEMP非格兰杰效应区最少的滞后阶,0.044 7%的区域认为滞后阶为4时平均气温不是NDVI的格兰杰原因; 2)滞后阶为2—6时,绝大多数区域内降水量是NDVI的格兰杰原因,1为NDVI与PREC非格兰杰效应区最多的滞后阶,33.805 2%的区域(主要分布在高原西北部和东部区域)认为滞后阶为1时降水量不是NDVI的格兰杰原因,3为NDVI与PREC非格兰杰效应区最少的滞后阶,0.797 7%的区域认为滞后阶为3时降水量不是NDVI的格兰杰原因,滞后阶为5和6时,高原南部略有非格兰杰效应区域。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年09期）
杨春霞,姚文艺,肖培青,秦东远[10]（2019）在《植被覆盖结构对坡面产流产沙的影响及调控机制分析》一文中研究指出利用野外模拟降雨试验,以自然修复草本植被完整覆盖、地表覆盖、高层覆盖和无覆盖有根系等4种不同垂直覆盖结构为研究对象,分析了植被不同垂直结构对坡面产流产沙的影响作用。研究表明:(1)不同垂直覆盖结构条件下的坡面产流产沙特征差异明显,以无覆盖有根系坡面作对照,完整覆盖、地表覆盖及高层覆盖结构减流率分别为91.12%、83.28%和61.55%,减沙率分别为98.71%、96.10%和64.69%,完整覆盖结构对产流产沙过程的抑制作用最强;(2)试验条件下,植被完整覆盖、地表覆盖和高层覆盖可截留降雨1.85、1.01和0.84 mm,场次降雨截留率分别为1.73%、1.09%和0.90%;(3)坡面径流特征与植被覆盖结构有关,试验条件下,与无覆盖有根系坡面相比,完整覆盖、地表覆盖、高层覆盖坡面流速分别降低66.69%、53.47%和19.21%,径流深降低66.70%、51.17%、39.38%。植被垂直结构是影响坡面产流产沙的重要因素,仅用单一的覆盖指标难以充分反映植被对水沙的调控作用。研究成果对于定量评价不同植被覆盖结构的减水减沙作用有参考价值。(本文来源于《水利学报》期刊2019年09期）
植被分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于遥感影像数据资料和ArcGIS,利用2000—2016年云南地区植被生态系统NDVI与气温及降水之间的响应关系,分析不同区域气候变化类型对当地植被生态系统长势的潜在影响,进行气候变化背景下植被生态系统的适应性分析。结果表明:研究区2000—2016年NDVI整体呈现不同程度的增加趋势,植被覆盖度显着增加的区域主要分布在滇东北和东部的部分地区,植被覆盖度减小的区域主要集中在中部城市密集地区和滇西北。NDVI和气温整体上呈正相关关系,尤其以东北和东部地区较为明显,负相关的区域主要分布于滇西北高海拔地区; NDVI和降水的相关性小于气温。基于NDVI的植被生态系统表现为适应和中度适应当地气候变化类型的区域占研究区总面积89.16%,主要分布于南部、东北部和东部地区;表现为不适应当地气候变化类型的区域主要分布于中部城市密集地区、滇西北部分地区。森林生态系统表现为适应和中度适应当地气候变化类型的区域占研究区总面积的79.29%,主要分布于东部、东北部和南部部分区域,不适应当地气候变化的区域主要分布在滇西北和中部零星地区。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
植被分析论文参考文献
[1].王君,杨晓梅,隋立春,康军梅,王志华.西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析[J].生态科学.2019
[2].何云玲,熊巧利,余岚,屈新星,闫文波.基于NDVI云南地区植被生态系统对气候变化的适应性分析[J].生态科学.2019
[3].张亚利,李爱心,高攀.气象因子对植被指数影响的偏最小二乘分析[J].测绘科学.2019
[4].张萍,韩忠玲,程勇翔,吴玲.古尔班通古特沙漠西部植被季节变化分析[J].吉林农业.2019
[5].崔佳星.菩提岛回填区植被修复工程生境条件动态分析[J].陕西建筑.2019
[6].韩平,蒋伟峰,韩伟杰,白如山.基于多时相遥感影像的池州市植被时空动态演化分析[J].皖西学院学报.2019
[7].周玉科.利用物候相机绿度指数分析温带草原生态系统的植被物候及其与气象因子关系（英文）[J].JournalofResourcesandEcology.2019
[8].蔡建楠,刘锦帮,肖凡,黄明智.基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析[J].环境监控与预警.2019
[9].周玉科.不同滞后阶下气候因子对青藏高原植被的格兰杰效应分析[J].测绘与空间地理信息.2019
[10].杨春霞,姚文艺,肖培青,秦东远.植被覆盖结构对坡面产流产沙的影响及调控机制分析[J].水利学报.2019
论文知识图
