全 文 ：基于 SPOT鄄VGT NDVI的陕北植被覆盖时空变化*
杨延征1 摇 赵鹏祥1**摇 郝红科1 摇 常摇 鸣2
( 1西北农林科技大学林学院, 陕西杨凌 712100; 2成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 成都
610059)
摘摇 要摇 利用 1998—2010 年 SPOT鄄VGT NDVI 影像对陕北地区植被的时空变化进行分析.结
果表明:研究期间,陕北地区归一化植被指数(NDVI)的季相变化明显,月均最高值出现在 8
月、最小值出现在 1 月,月均值的变化幅度在 0. 14 ~ 0. 46,NDVI 月均值为 0. 28,其年均值总
体呈上升趋势;在空间上,植被改善地区集中于陕北中南部,生态环境退化区域集中在长城以
北风沙区;气温和降水是影响植被变化的重要气候因子,其与 NDVI 变化的相关系数分别为
0. 72 和 0. 58;植被改善明显的区域主要位于坡度 15毅 ~ 25毅的地区,反映出国家退耕还林还草
工程对陕北地区生态环境的恢复和改善起到了巨大作用.
关键词摇 SPOT鄄VGT NDVI摇 气候因子摇 退耕还林还草
文章编号摇 1001-9332(2012)07-1897-07摇 中图分类号摇 TP79摇 文献标识码摇 A
Spatiotemporal variation of vegetation in northern Shaanxi of Northwest China based on
SPOT鄄VGT NDVI. YANG Yan鄄zheng1, ZHAO Peng鄄xiang1, HAO Hong鄄ke1, CHANG Ming2
( 1College of Forestry, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi, China; 2State Key
Laboratory of Geohazard Prevention & Geoenvironment Protection, Chengdu University of Technology,
Chengdu 610059, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,23(7): 1897-1903.
Abstract: By using 1998-2010 SPOT鄄VGT NDVI images, this paper analyzed the spatiotemporal
variation of vegetation in northern Shaanxi. In 1998-2010, the NDVI in northern Shaanxi had an
obvious seasonal variation. The average monthly NDVI was the minimum (0. 14) in January and
the maximum (0. 46) in August, with a mean value of 0. 28. The average annual NDVI presented
an overall increasing trend, indicating that the vegetation in this area was in restoring. Spatially,
the restoration of vegetation in this area was concentrated in central south part, and the degradation
mainly occurred in the north of the Great Wall. Air temperature and precipitation were the important
climate factors affecting the variation of vegetation, with the linear correlation coefficients to NDVI
being 0. 72 and 0. 58, respectively. The regions with better restored vegetation were mainly on the
slopes of 15毅-25毅, indicating that the Program of Conversion of Cropland to Forestland and Grass鄄
land had a favorable effect in the vegetation restoration in northern Shaanxi.
Key words: SPOT鄄VGT NDVI; climate factor; conversion of cropland to forestland and grassland.
*国家自然科学基金项目(30972296,C160201)资助.
**通讯作者. E鄄mail: zpx666@ yahoo. com. cn
2011鄄09鄄23 收稿,2012鄄03鄄29 接受.
摇 摇 植被是地理环境的重要组成部分,在地球生态
系统的能量和物质交换中扮演着重要角色. 陆地表
面的植被往往是遥感观测和记录的第一表层,是遥
感影像反映的最直接信息[1] .归一化植被指数(nor鄄
malized difference vegetation index,NDVI)是评价植
被覆盖度和植被状态的有效参数,是监测全球植被
和生态环境变化的有效指标[2] . 时间序列影像可以
定期、及时地获取研究区的植被时空变化信息,结合
地理信息系统的分析功能,能最大限度地掌握感兴
趣地区的地理环境信息[3] .
近年来,利用 NDVI 时间序列影像进行植被的
变化监测已开展了大量研究. 如利用 SPOT鄄VGT
NDVI影像对西藏羊卓雍流域地表覆盖变化[3]、对
华北地区作物的物候期和种植制度的时空格局特征
进行研究[4],利用 AVHRR NDVI时序数据对辽宁省
植被空间异质性和时间动态进行研究[5],利用
SPOT鄄VGT NDVI时间序列数据提取大区域农作物
的空间分布[6]、对中国北方植被变化的分析[7],利
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 7 月摇 第 23 卷摇 第 7 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jul. 2012,23(7): 1897-1903
用 NDVI数据对冬小麦的估产研究[8],利用 MODIS
NDVI数据对呼伦贝尔草原 4 种主要草原类型 NDVI
时空变化的分析[9] .以往的相关研究通常将研究区
作为一个整体,很少考虑到研究区不同自然地理区
划所造成的 NDVI变化规律的不一致性.
陕北黄土高原地区是中国生态环境的脆弱区.
该区水土流失严重,是国家退耕还林还草工程重点
区域,因此对黄土高原植被变化的研究具有重要意
义.虽然对陕北地区的植被覆盖研究已有一些阶段
性成果[10-12],但多局限于植被的覆盖分析,缺乏对
陕北地区植被时空演变和驱动因素的分析研究. 本
研究利用 1998—2010 年共 468 期 SPOT鄄VGT NDVI
影像对陕北地区植被的时空变化进行研究,以期为
国家的退耕还林还草工程效益评估和未来陕北地区
生态环境建设规划提供科学依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
陕北地区位于黄土高原中部 ( 34毅 30忆—
39毅37忆 N,107毅10忆—111毅17忆 E),海拔 500 ~ 2000 m.
该区属暖温带大陆性季风半湿润气候向温带半干旱
气候的过渡区,年均气温 8 ~ 12 益,年均降水量
350 ~ 600 mm,该区在自然地理上有其独特的空间
分布格局,在生态上具有显著的脆弱生境特征和演
变规律.本地区多风沙,地形地貌支离破碎,土壤质
地疏松,水土流失、沙化现象严重,是中国生态环境
治理和建设的重点区域[13] .
陕北地区从自然地理区划[14]上,可划分为长城
沿线风沙草原区(以下简称“陕北玉区冶)、陕北中部
草原化森林草原区(以下简称“陕北域区冶)和陕北
南部森林草原区(以下简称“陕北芋区冶)3 个区域
(图 1).陕北玉区的年降水量低于 400 mm,受沙漠
的影响,以耐寒、耐旱的干草原和沙生植物为主,生
态环境比较恶劣;陕北域区地面切割严重,破碎程度
较大,天然植被遭受严重破坏并受半干旱和强烈水
土流失的影响,是已经草原化的地区,为典型的丘陵
沟壑区,同时也是国家退耕还林还草工程重点区域;
陕北芋区是华北落叶阔叶林的一部分,地面比较完
整平坦,破碎程度较小,是陕北植被覆盖条件较好的
地区,也是国家天然林保护重点区域.
3 个地区在自然地貌、植被资源、气候和土地利
用政策等方面都存在较大差异,因此本文将陕北地
区划分为长城沿线风沙草原区、陕北中部草原化森
林草原区和陕北南部森林草原区3个区域,研究不
图 1摇 陕北的位置示意图
Fig. 1摇 Sketch map of the location of Northern Shaanxi郾
玉:长城沿线风沙草原区 Desert steppe along the Great Wall; 域:陕北
中部草原化森林草原区 Forest steppe in the middle of North Shaanxi;
芋: 陕北南部森林草原区 Forest steppe in the south of Northern
Shaanxi郾 下同 The same below郾
同区域的植被空间变化情况和不同自然条件、人为
条件对植被恢复的影响.
1郾 2摇 数据来源及预处理
本研究的植被覆盖数据采用 SPOT鄄4 卫星搭载
的 VEGETATION传感器拍摄的全球植被覆盖数据.
法国于 1998 年 3 月发射该卫星并由瑞典的 Kiruna
地面站负责接收数据,法国 Toulouse 图像质量监控
中心负责图像质量并提供相关参数(如定标系数),
最终由比利时弗莱芒技术研究所(Flemish Institute
for Technological Research,Vito) VEGETATION 影像
处理中心(VEGETATION Processing Centre,CTIV)负
责预处理成逐日 1 km 全球数据.预处理包括大气校
正、辐射校正、几何校正、生产 10 d 最大化合成的
NDVI数据、将-1 ~ -0郾 1 的值设置为-0郾 1. 该数据
已被许多国家的学者用于植被和生态环境的相关研
究[15-17],并取得了很好的效果.
本研究采用的数据由两部分组成:1)1998 年 4
月到 2011 年 3 月的 SPOT鄄VGT NDVI 10 d 最大化
NDVI数据,空间分辨率为 1 km,时间分辨率为旬,
共 468 期数据;2)陕北地区 1998 年 4 月到 2010 年
12 月的逐月气温和降水资料.
NDVI通常受云、大气扰动的影响而导致其值
降低,虽然最大化合成法会消除一定的噪声,但
NDVI曲线仍然存在严重的锯齿状波动,不能直接用
于时间序列分析[18] . 去除噪声、构建平滑的时间序
列曲线是进行植被变化分析的必要前提[19] .本研究
采用 Savitzky鄄Golay滤波器来拟合 NDVI长期变化趋
势线,重构新的时序数列(该方法可以简单理解为
一种权重滑动平均滤波法,其权重取决于在 1 个滤
8981 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
波窗口范围内进行多项式最小二乘拟合的多项式次
数[19-20]). Savitzky鄄Golay 滤波方法通常用于频率并
带有波峰的数据的平滑. 用于 NDVI 时间序列滤波
的最小二乘法卷积公式如下:
Y*j = 移
m
i = -m
C iY j +i / N (1)
式中:Y为 NDVI原始值;Y*为 NDVI拟合值;C i为滤
波窗口中第 i 个 NDVI 值的拟合系数;m 为窗口宽
度;N为卷积运算数据个数,其值等于 2m+1;j 为原
NDVI数组的索引.
在数据处理中,m(即滤波长度的一半)值越大,
NDVI拟合值越平滑;有理多项式的系数越小,NDVI
拟合值越平滑,但会伴有一定的数据丢失,此值通常
被确定为 2 ~ 4[21] .经反复比较试验,确定本研究中
m= 5、有理多项式次数为 3 的滤波效果最好. 滤波
前后数据比较如图 2 所示.
1郾 3摇 变化趋势分析
一元线性回归分析可以模拟每个栅格的变化趋
势. Stow等[22]利用此方法模拟了植被绿度变化率
(greenness rate of change, GRC),GRC 指某时间段
内植被指数年际变化模拟所得一次线性回归方程的
系数.本文采用此方法来模拟陕北地区每个栅格
NDVI的变化趋势,其算式如下:
兹slope =
n移
n
i = 1
iNDVIi - 移
n
i = 1
i移
n
i = 1
NDVIi
n移
n
i = 1
i2 - (移
n
i = 1
i) 2
(2)
式中:n为变化监测的年数;NDVIi为第 i年的最大化
NDVI值.某像点的趋势线是用一元线性回归方程
模拟得到的研究期间这个像点的最大化 NDVI 值的
总变化趋势,兹slope为这条趋势线的斜率 . 兹slope大于0
图 2摇 使用 S鄄G滤波器后的 NDVI与原始 NDVI的对比
Fig. 2 摇 Comparisons between original NDVI and those after
using S鄄G filter郾
表示植被的变化趋势为增加,反之为减少.
本研究采用 ArcGIS 9郾 3 和 ENVI 4郾 7 提取研究
区植被等相关信息,并结合 Matlab R 2010a 对数据
进行统计分析,在此基础上得出研究区 NDVI 的时
空变化.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 区域 NDVI的时间变化
2郾 1郾 1 月均 NDVI 的年内变化 摇 1998—2010 年,陕
北地区 NDVI的月平均值为 0郾 28.由图 3 可以看出,
研究区月均 NDVI的季节变化明显,月均 NDVI值在
0郾 14 ~ 0郾 46,最小值出现在 1 月,然后逐渐增加,在
4 月开始快速上升,到 8 月达到最大值,此后迅速回
落,直至最小值.
2郾 1郾 2 月均 NDVI的年际变化摇 研究期间,陕北地区
月 NDVI的年内变化趋势基本相同,但振幅有所变
化(图 4);陕北 3 个区域年均 NDVI 均呈上升趋势
(图 5),表明陕北地区的植被覆盖有所增加,生态环
境有所改善. 陕北地区(式3) 、陕北玉区(式4) 、陕
图 3摇 1998—2010 年陕北月均 NDVI
Fig. 3 摇 Average monthly NDVI of Northern Shaanxi during
1998-2011郾
图 4摇 1998 年 4 月—2011 年 3 月研究区月均 NDVI
Fig. 4 摇 Monthly NDVI of the study area from April 1998 to
March 2011郾
横坐标的刻度值表示 1998 年 4 月至 2011 年 3 月间各月份的序列
The abscissa described the sequence of months from April 1998 to March
2011郾
99817 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 杨延征等: 基于 SPOT鄄VGT NDVI的陕北植被覆盖时空变化摇 摇 摇 摇 摇
图 5摇 1998—2010年陕北地区年 NDVI的变化
Fig. 5 摇 Variation of annual NDVI of Northern Shaanxi from
1998 to 2010郾
NS:陕北地区 Northern Shaanxi.
北域区(式 5)和陕北芋区(式 6)植被变化趋势的回
归方程如下:
NDVIt =0郾 006t+0郾 235摇 R2 =0郾 537 (3)
NDVIt =0郾 001t+0郾 157摇 R2 =0郾 073 (4)
NDVIt =0郾 005t+0郾 163摇 R2 =0郾 410 (5)
NDVIt =0郾 009t+0郾 342摇 R2 =0郾 637 (6)
式中:NDVIt为第 t年的 NDVI平均值.
根据上述方程的斜率可知,陕北芋区的植被恢
复情况好于陕北域区,陕北域区的植被恢复情况好
于陕北玉区.研究期间,整个陕北地区的植被覆盖情
况得到明显改善.
图 6摇 1998—2010 年陕北地区 NDVI的变化趋势
Fig. 6摇 Trends of NDVI variation in Northern Shaanxi from 1998
to 2010郾
a) 严重退化 Severe degradation; b) 中度退化 Medium degradation;
c) 基本不变 Unchanged; d) 中度改善 Medium improvement; e) 明显
改善 Obvious improvement; f) 显著改善 Significant improvement郾
2郾 2摇 区域 NDVI的空间变化
2郾 2郾 1 区域 NDVI 的空间变化摇 本研究采用一元线
性回归分析来计算 1998—2010 年间陕北地区植被
变化趋势,并以 - 0郾 009、 - 0郾 005、0郾 005、0郾 009 和
0郾 018 为分段点,将该区植被变化分为 6 个级别,分
别为严重退化、中度退化、基本不变、中度改善、明显
改善和显著改善(图 6).研究期间,陕北地区的 兹slope
平均值为 0郾 015,陕北玉、域、芋区的 兹slope平均值分
别为0郾 007、0郾 016和0郾 017 . 兹slope >0郾 009的地区占
图 7摇 2007 年陕北地区 NDVI的空间变化
Fig. 7摇 Spatial variation of NDVI in Northern Shaanxi in 2007.
A: 2 月中旬 Mid鄄February; B: 4 月中旬 Mid鄄April; C: 6 月中旬 Mid鄄June; D: 8 月中旬 Mid鄄August; E: 10 月中旬 Mid鄄October; F: 12 月中旬
Mid鄄December; a)NDVI<0; b)0臆NDVI<0郾 15; c)0郾 15臆NDVI<0郾 25; d)0郾 25臆NDVI<0郾 35; e)0郾 35臆NDVI<0郾 45; f)NDVI逸0郾 45.
0091 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 1摇 陕北地区 NDVI的变化趋势
Table 1摇 Variation trend of NDVI in Northern Shaanxi
NDVI变化趋势
Variation trend
of NDVI
程度
Degree
面积
Area(km2)
面积比例
Percentage
of area
兹slope臆-0郾 009 严重退化
Severe degradation
48郾 00 0郾 1
-0郾 009<兹slope臆-0郾 005 中度退化
Medium degradation
265郾 49 0郾 3
-0郾 005<兹slope臆0郾 005 基本不变
Unchanged
8484郾 47 9郾 4
0郾 005<兹slope臆0郾 009 中度改善
Medium improvemnt
8228郾 73 9郾 1
0郾 009<兹slope臆0郾 018 明显改善
Obvious improvement
46824郾 70 51郾 6
兹slope>0郾 018 显著改善
Significant improve鄄
ment
26846郾 11 29郾 6
陕北总面积的 81郾 2% (表 1),说明研究期间整个陕
北地区的生态环境得到了明显改善,其中,改善地区
集中于陕北黄土高原的丘陵沟壑区,生态环境退化
区域集中在长城以北风沙区,陕北南部森林草原区
的植被改善最显著.
2郾 2郾 2 典型年份 NDVI的空间变化摇 由于 2007 年的
平均 NDVI最接近研究期间的 NDVI平均值,并且影
像质量较好,故选取 2007 年作为典型年份,对其
NDVI的空间变化进行分析,选取时间分别为 2 月中
旬、4 月中旬、6 月中旬、8 月中旬、10 月中旬和 12 月
中旬.由图 7 可以看出,随着时间的变化,研究区植
被覆盖从南向北呈现推移变化,8 月中旬的植被覆
盖情况最好,植被覆盖率由东南到西部逐渐增大;南
部植被覆盖较好地区的 NDVI 空间变化明显,北部
生态相对脆弱区的 NDVI相对稳定.
2郾 3摇 区域 NDVI的主要影响因素
影响植被变化的因素主要包括气候因子和人为
因子,其中,气温和降水是影响陕北地区 NDVI 年内
变化的主要气象因子[23] .
2郾 3郾 1 区域 NDVI 与主要气候因子的相关性分析摇
NDVI与降水[24]、气温[25]、蒸发[26]和太阳辐射[27]密
切相关.毕晓丽等[28]曾利用中国大陆 1 km 分辨率
的月 NDVI数据以及相应的 400 个国家标准气象站
点的月降水、月均温数据,研究了 NDVI 与降水和温
度的关系,得到很好的相关性拟合结果.陕北地区的
月均气温和降水与 NDVI存在极显著的正相关关系
(P<0郾 01),其决定系数分别为 0郾 72 和 0郾 58(图 8).
2郾 3郾 2 区域 NDVI 与人为因子的相关性分析摇 陕北
地区是国家实行退耕还林还草工程的重点区域,近
10 年来,陕北地区通过综合治理、封山禁牧、退耕还
林还草、发展坝系农业等措施,实现了对退化植被的
恢复和重建,取得了很好的效果. 陕西省林业厅[29]
已将坡度>25毅的坡耕地纳入退耕范围,坡度臆25毅的
旱地进行有选择的退耕.
研究期间,陕北地区各坡度级植被覆盖均有明
显改善,其中,7毅 ~ 15毅和 15毅 ~ 25毅坡度的植被恢复
情况最明显,间接反映了陕北地区退耕还林工程取
得的成效(图 9).
图 8摇 陕北地区 NDVI与气温和降水的关系
Fig. 8摇 Relationship of NDVI with temperature and precipitation
in Northern Shaanxi郾
图 9摇 陕北地区 NDVI增加程度与坡度的关系
Fig. 9 摇 Relationship of NDVI increasing trend with slope in
Northern Shaanxi郾
3摇 讨摇 摇 论
本研究中使用的 SPOT鄄VGT NDVI 数据空间分
辨率为 1 km,分辨率较低,因此很难利用野外样方
数据进行验证,使植被覆盖数据可能存在误差,同时
影像分辨率也对坡度相关分析造成精度影响.
10917 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 杨延征等: 基于 SPOT鄄VGT NDVI的陕北植被覆盖时空变化摇 摇 摇 摇 摇
1998—2010 年,研究区 NDVI有一定的增大趋势,但
研究的时间序列较短,因此 NDVI 是否能反映气候
的变化还需要更长时间序列的数据进行验证.
植被对降水的响应有一定的滞后性,滞后的时
间取决于当地气候、土壤类型和植被类型,且植被对
气温和降水的旬响应随着纬度降低而减弱[30-31] .本
研究中的气象资料为逐月数据,分析中尚未考虑植
被对气候因子响应的滞后性. 由于缺乏气象站的空
间位置数据,本文将陕北地区作为一个整体研究其
与气候因子之间的关系,没有考虑植被覆盖度和气
象因子在空间分布上的差异,因此通过气象数据空
间差值和多元回归分析的方法来研究植被与气候因
子之间的关系将是今后研究的重点.
2004、2006、2008 年降水量较少,但植被覆盖维
持在较高水平且波动很小,这与陕北地区近年来的
生态建设工程有很大关系.随着退耕还林还草工程、
天然林保护工程等重点工程的实施,陕西省植被覆
盖度逐步上升,植被覆盖度的稳定性越来越高,降水
量的年际变化对植被的影响越来越小,这与李登科
等[10]研究结论一致.陕北中南部的生态环境已经得
到明显改善,但陕北长城以北风沙区的生态环境仍
面临巨大挑战,今后应着重加强对该地区的生态环
境保护和恢复工作.
致谢摇 感谢比利时弗莱芒技术研究所(Flemish Institute for
Technological Research, Vito)提供的影像数据及其在数据处
理中所做的大量工作.
参考文献
[1] 摇 Zhao Y鄄S (赵英时). Principle and Method of Remote
Sensing Application Analysis. Beijing: Science Press,
2003 (in Chinese)
[2]摇 Paruelo JM, Epstein HE, Lauenroth WK, et al. ANPP
estimates from NDVI for the central grassland region of
the United States. Ecology, 1997, 78: 953-958
[3]摇 Yu S鄄M (于树梅), Liu J鄄S (刘景时), Yuan J鄄G (袁
金国). Vegetation change of Yamzho Yumco Basin in
southern Tibet based on SPOT鄄VGT NDVI. Spectroscopy
and Spectral Analysis (光谱学与光谱分析), 2010, 30
(6): 1570-1574 (in Chinese)
[4]摇 Li Z鄄G (李正国), Yang P (杨摇 鹏), Zhou Q鄄B (周
清波), et al. Research on spatiotemporal pattern of
crop phenological characteristics and cropping system in
North China based on NDVI time series data. Acta Eco鄄
logica Sinica (生态学报), 2009, 29 (11): 6216 -
6226 (in Chinese)
[5]摇 Wang L鄄W (王莉雯), Wei Y鄄X (卫亚星), Niu Z
(牛 摇 铮 ). Analysis of vegetation dynamics over
Liaoning Province based on remote sensing data. Spec鄄
troscopy and Spectral Analysis (光谱学与光谱分析),
2008, 28(12): 2956-2960 (in Chinese)
[6]摇 Li Y (李 摇 杨), Jiang N (江 摇 南), Shi H (侍 摇
昊), et al. Crops distribution in large scale based on
SPOT / VGT NDVI. Transactions of the Chinese Society of
Agricultural Engineering (农业工程学报), 2010, 26
(12): 242-248 (in Chinese)
[7]摇 Liu SL, Wang T, Guo J, et al. Vegetation change based
on SPOT鄄VGT data from 1998-2007 in northern China.
Environmental Earth Sciences, 2010, 60: 1459-1466
[8]摇 Ren J鄄Q (任建强), Chen Z鄄X (陈仲新), Tang H鄄J
(唐华俊). Regional scale remote sensing鄄based yield
estimation of winter wheat by using MODIS鄄NDVI data:
A case study of Jining City in Shandong Province. Chi鄄
nese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2006, 17(12): 2371-2375 (in Chinese)
[9]摇 Zhang H鄄B (张宏斌), Yang G鄄X (杨桂霞), Wu W鄄B
(吴文斌 ), et al. Spatiotemporal characteristics of
MODIS NDVI in Hulunber Grassland. Chinese Journal
of Applied Ecology (应用生态学报), 2009, 20(11):
2743-2749 (in Chinese)
[10]摇 Li D鄄K (李登科), Fan J鄄Z (范建忠), Wang J (王
娟). Change characteristics and their causes of fraction鄄
al vegetation coverage (FVC) in Shaanxi Province. Chi鄄
nese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2010, 21(11): 2896-2903 (in Chinese)
[11]摇 Wang L (王摇 朗), Fu B鄄J (傅伯杰), L俟 Y鄄H (吕一
河), et al. Spatio鄄temporal variations of vegetation cov鄄
er in northern Shaanxi Province under the background of
ecological restoration. Chinese Journal of Applied Ecolo鄄
gy (应用生态学报), 2010, 21(8): 2109-2116 ( in
Chinese)
[12]摇 Li Z鄄F (李忠峰), Cai Y鄄L (蔡运龙). Land cover
change and its causes in Yulin District. Progress in
Geography (地理科学进展), 2006, 25(6): 102-107
(in Chinese)
[13]摇 Wu B鄄F (吴炳方), Li M鄄M (李苗苗), Yan C鄄Z (颜
长珍), et al. Environment monitoring over 1997-2002
with remote sensing in 5 national environmental project
sites. Journal of Remote Sensing (遥感学报), 2005, 9
(1): 32-38 (in Chinese)
[14]摇 Nie S鄄R (聂树人 ). Shaanxi Physical Geography.
Xi爷an: Shaanxi People Press, 1981 (in Chinese)
[15]摇 Xin ZB, Xu JX, Zheng W. Spatiotemporal variations of
vegetation cover on the Chinese Loess Plateau (1981 -
2006): Impacts of climate changes and human activi鄄
ties. Science in China Series D鄄Earth Sciences, 2008,
51: 67-78
[16]摇 Zhou HJ, Van Rompaey A, Wang JA. Detecting the
impact of the “Grain for Green冶 program on the mean
annual vegetation cover in the Shaanxi Province, China
using SPOT鄄VGT NDVI data. Land Use Policy, 2009,
2091 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
26: 954-960
[17]摇 Delbart N, Le Toan T, Kergoat L, et al. Remote sens鄄
ing of spring phenology in boreal regions: A free of
snow鄄effect method using NOAA鄄AVHRR and SPOT鄄
VGT data (1982 -2004). Remote Sensing of Environ鄄
ment, 2006, 101: 52-62
[18]摇 Yan H鄄M (闫慧敏), Cao M鄄K (曹明奎), Liu J鄄Y
(刘纪远), et al. Characterizing spatial patterns of mul鄄
tiple cropping system in China from multi鄄temporal
remote sensing images. Transactions of the Chinese Soci鄄
ety of Agricultural Engineering (农业工程学报 ),
2005, 21(4): 85-90 (in Chinese)
[19]摇 Gu X鄄H (顾晓鹤), Song G鄄B (宋国宝), Han L鄄J
(韩立建), et al. Monitoring of growth changes of
winter wheat based on change vector analysis. Transac鄄
tions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
(农业工程学报), 2008, 24(4): 159-165 ( in Chi鄄
nese)
[20]摇 Wu W鄄B (吴文斌), Yang P (杨摇 鹏), Tang H鄄J (唐
华俊), et al. Comparison of two fitting methods of
NDVI time series datasets. Transactions of the Chinese
Society of Agricultural Engineering (农业工程学报),
2009, 25(11): 183-188 (in Chinese)
[21]摇 Chen J, Jonsson P, Tamura M, et al. A simple method
for reconstructing a high鄄quality NDVI time鄄series data
set based on the Savitzky鄄Golay filter. Remote Sensing of
Environment, 2004, 91: 332-344
[22]摇 Stow D, Daeschner S, Hope A, et al. Variability of the
seasonally integrated normalized difference vegetation
index across the north slope of Alaska in the 1990s. In鄄
ternational Journal of Remote Sensing, 2003, 24:
1111-1117
[23]摇 Liu Y (刘摇 洋), L俟 Y鄄H (吕一河), Zheng H鄄F (郑
海峰), et al. Application of regression tree in analyzing
the effects of climate factors on NDVI in loess hilly area
of Shaanxi Province. Chinese Journal of Applied Ecology
(应用生态学报), 2010, 21(5): 1153-1158 (in Chi鄄
nese)
[24]摇 Potter CS, Brooks V. Global analysis of empirical rela鄄
tions between annual climate and seasonality of NDVI.
International Journal of Remote Sensing, 1998, 19:
2921-2948
[25]摇 Ostwald M, Chen DL. Land鄄use change: Impacts of cli鄄
mate variations and policies among small鄄scale farmers
in the Loess Plateau, China. Land Use Policy, 2006,
23: 361-371
[26]摇 Yu F, Price KP, Ellis J, et al. Interannual variations of
the grassland boundaries bordering the eastern edges of
the Gobi Desert in central Asia. International Journal of
Remote Sensing, 2004, 25: 327-346
[27]摇 Guo Z鄄H (郭志华), Peng S鄄L (彭少麟), Wang B鄄S
(王伯荪). Estimation of solar energy use efficiency and
spatiotemporal pattern in Guangdong based on multitem鄄
poral NOAA鄄AVHRR NDVI and GIS methods. Acta
Botanica Sinica (植物学报), 2001, 43(8): 857-862
(in Chinese)
[28]摇 Bi X鄄L (毕晓丽), Wang H (王摇 辉), Ge J鄄P (葛剑
平). Wave鄄type time series variation of the correlation
between NDVI and climatic factors. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2005, 16 (2):
284-288 (in Chinese)
[29]摇 Forest Department of Shaanxi Province (陕西省林业
厅). The Operating Details of Check and Acceptance of
the “Green for Grain冶 Project in Shaanxi [ EB / OL].
(2006鄄03鄄01) [2011鄄09鄄20]. http: / / www. snly. gov.
cn / content. jsp? urltype = news.
NewsContentUrl&wbnewsid = 5842&wbtreeid = 34 ( in
Chinese)
[30]摇 Cui L鄄L (崔林丽), Shi J (史摇 军), Yang Y鄄M (杨
引明), et al. Ten鄄day response of vegetation NDVI to
the variations of temperature and precipitation in eastern
China. Acta Geographica Sinica (地理学报), 2009,
64(7): 850-860 (in Chinese)
[31]摇 Li X (李摇 霞), Li X鄄B (李晓兵),Chen Y鄄H (陈云
浩), et al. Temporal responses of vegetation to climate
variables in temperate steppe of northern China. Chinese
Journal of Plant Ecology (植物生态学报), 2007, 31
(6): 1054-1062 (in Chinese)
作者简介摇 杨延征,男,1986 年生,硕士研究生.主要从事 3S
技术在资源环境中的应用研究. E鄄mail: yanzheng148@ 163.
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责任编辑摇 杨摇 弘
30917 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 杨延征等: 基于 SPOT鄄VGT NDVI的陕北植被覆盖时空变化摇 摇 摇 摇 摇