基于DEM

2024-07-04 08:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

1 引言

由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1]。随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化。高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注。植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征。这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战。

传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5]。样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征。该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7]。对于高山植被,这些不足则显得更为明显。

近年来将遥感、GIS手段应用到高山生态环境研究逐渐得到广泛重视[8,9]。张远东等[10]分析了中国西南地区不同植被类型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与年均气温、年降水量等气候因子的相关性,得出研究区内灌丛与针叶林的NDVI与年均气温呈显著正相关,而灌丛和草甸的NDVI与干旱指数呈显著负相关。

Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况。Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间。魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析。Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6。这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征。因此,这些方法并没有脱离地面样点调查。

本文提出一种基于DEM与NDVI的高山森林垂直分布特征分析方法。首先,在利用Landsat TM遥感影像计算提取NDVI的基础上,与DEM进行配准叠加;其次,将得到的栅格图中的每个像元映射到以DEM为横坐标、NDVI为纵坐标的坐标系中,从而得到DEM-NDVI散点分布图;然后,利用DEM-NDVI散点分布图分析NDVI随高程变化的特征;最后,利用实验区已有资料数据与WorldView-2高分遥感影像的解译成果分析NDVI随高程变化各个区段对应植被类型,从而定量刻划高山植被垂直分带特征。

2 研究区概况与数据来源 2.1 研究区概况

卧龙大熊猫自然保护区位于四川盆地西缘、青藏高原东缘末端（30°45′~31°25′N,102°52′~103°24′E）,为全球气候变化敏感区域,该区内植被分布的变化能指示大熊猫栖息地生态环境的变化,受到广泛关注[16]。以自然保护区的卧龙关沟为研究区（图1）。卧龙关沟位于卧龙大熊猫博物馆西侧5 km,沟内最高海拔5200 m,最低2000 m。沟内植被丰富,具有明显的植被垂直分布规律。海拔从低到高分布着常绿阔叶林、落叶阔叶林、高山针叶林、高山草甸。卧龙关沟呈狭长型,西北至东南长15 km,宽约6 km。选择卧龙关沟研究区的上午影像以最大限度减少山地阴影对植被指数的影响,并且东北山坡、西南山坡比正南（阳坡）、正北（阴坡）山坡更能代表卧龙山区整体的林线特征。

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图1 实验区遥感概况图注：图像下载自谷歌地球。

Fig. 1 Remote sensing image of the test site

2.2 数据来源

采用的两景Landsat TM影像成像时间分别为1994年6月26日和2007年9月17日,空间分辨率为30 m。利用ENVI 5.1对两景TM影像进行预处理（辐射定标和大气校正）。利用的DEM数据为美国航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）与日本经济产业省（Ministry of Economy, Trade and Industry,METI）共同推出了最新的地球电子地形产品ASTER GDEM。该DEM数据空间分辨率为1弧度秒（约30 m）,垂直精度为20 m,水平精度为30 m。本文研究区的DEM-NDVI统计特征,该精度能够达到应用要求。其他数据包括WordView-2高分辨率遥感卫星影像及《全国第三次大熊猫调查报告》中关于四川省大熊猫栖息地植被状况调查数据[17]。WorldView-2提供0.5 m分辨率全色图像和1.84 m分辨率的多光谱图像。使用的卧龙关沟WorldView-2高分遥感影像成像时间为2010年12月10日,并利用其中的红、绿、蓝波段,进行真彩色显示。

3 研究方法

山地郁闭林与高山灌丛、高山草甸在一定海拔范围内呈现出交错分布的特征,高山灌丛、高山草甸随海拔升高分布面积逐步减少,呈渐变特征。首先将NDVI、DEM叠加并构建散点分布图,分析NDVI随高程升高的变化规律。然后结合研究区地面调查资料,以及WorldView-2高分遥感影像解译结果来对DEM-NDVI散点分布结构进行分析。利用分析结果,得到NDVI随高程变化各个区段对应植被类型,从而提取高山植被海拔分布。具体的技术路线图如图2所示。

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图2 技术路线图

Fig. 2 The overall flow chart of this study

3.1 卧龙关沟植被垂直分布

卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析。许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20]。全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17]。卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示。

Tab. 1 表1

表1 卧龙地区代表植被海拔高程分布[17]

Tab. 1 Elevation distribution of representative vegetation in Wolong areas

植被型组植被型代表植被分布海拔（m）是否常绿草甸草甸扭盔马先蒿+长葶鸢尾草甸3000~3300否糙野青茅草甸3000~3800否针叶林寒温性针叶林冷杉林2600~3600是温性针叶林华山松林2100~2600是温性针、阔叶混交林铁杉针阔叶混交林2200~2800是阔叶林暖性针叶林岷江柏林2000~3000是落叶阔叶林野核桃林1000~2700否常绿、落叶阔叶混交林青冈+槭树林1700~2000是常绿阔叶林包石栎林1700~1800是硬叶常绿阔叶林川滇高山栎林2700~3800是竹林冷箭竹林2300~3500是灌丛和灌草丛常绿革叶灌丛陇蜀杜鹃灌丛3600~3900是落叶阔叶灌丛峨眉蔷薇灌丛1500~3800否灌草丛蕨菜灌草丛;2000m是

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3.2 高分遥感影像植被类型解译

对卧龙关沟的WorldView-2高分遥感影像进行目视解译来辅助进行NDVI散点图各阶段植被类型的对应分析。由于遥感影像空间分辨率和光谱分辨率的局限性,对WorldView-2影像的目视解译只能达到植被型组的层次。实验区遥感解译类型设置为：裸土与裸岩、高山草甸与高山灌丛、针叶林、阔叶林。

3.3 DEM-NDVI散点图构建

两景Landsat TM数据进过预处理后,分别采用式（1）计算NDVI[21]。

NDVI=(ρNIR-ρRED)(ρNIR+ρRED)（1）

式中： ρNIR为近红外反射率; ρRED为红光反射率;在TM影像中分别为波段4和波段3。

NDVI取值范围为-1~1。一般来说,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等, ρNIR和 ρRED近似相等;正值表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大.

将DEM与NDVI进行配准后,进行叠加,这样得到的栅格图中每个像元具有高程与NDVI信息。将DEM-NDVI栅格图中的每个像元映射到以海拔高度为横坐标,NDVI为纵坐标的坐标系中,从而得到DEM-NDVI散点分布图。分别对1994年6月26日、2007年9月18日的Landsat TM影像进行分析,以验证方法的稳定性。同时,为了分析坡向对林线分布造成的影响,分别对东北坡、西南坡的影像生成DEM-NDVI散点图（图3）。

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Fig. 3 Scatter diagrams of DEM-NDVI. (a) NE slope in 1994, (b) SW slope in 1994, (c) NE slope in 2007, (d) SW slope in 2007

4 结果分析 4.1 高山植被垂直带定量刻划

为确定DEM-NDVI随高程变化各个区段的海拔高度区间,首先利用滑动平均法求各海拔高度NDVI平均值。滑动平均法能有效消除观测值中的随机波动,便于下一步定量刻划各区段高程位置。求取NDVI平均值的窗口为100 m ×100 m,每次滑动距离为10 m（为保证精度,滑动距离设为DEM高程垂直精度的三分之一）。如将海拔2090~2190 m内NDVI的平均值作为海拔2140 m的平均NDVI,滑动10 m后,将海拔2100~2200 m内NDVI的平均值作为海拔2150 m的平均NDVI。移动平均值曲线为图3中的蓝线。

根据NDVI移动平均值的变化趋势,将NDVI下降速率接近的海拔区间划分为同一区段（图3）。划分方法为以下几步：第一步,分析个区段核心分布区间;第二步,对核心分布区间NDVI滑动平均值求线性回归线;第三步,通过不同区间回归直线求交点;第四步,NDVI滑动平均值曲线上,离回归线交点最近点作为不同区段的分割点。

本划分方法中人工参与部分为第一步,为验证本方法的稳定性,对同一NDVI滑动平均值曲线选取两次不同范围核心区,分别求取各区段海拔范围。西南坡1994年DEM-NDVI四区段两次核心区选择的NDVI平均值点如图4所示。

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图4 DEM-NDVI四区段两次不同核心区选择示意图

Fig. 4 Core-areas selections for the four stages of DEM-NDVI.

图4中,各区段核心区选择总体一致。但第一区段考虑到前期波动剧烈,只去后半段作为核心区。利用各区段回归直线,计算交点,并求离曲线最近点的结果（表2）。

Tab. 2 表2

表2 两次不同核心区定量刻画结果

Tab. 2 Two quantitative analysis results of different core-areas

核心区选择一核心区选择二回归线斜率、截距*1交点*2最近点回归线斜率、截距交点最近点一a=0.000014一a=-0.000029b=0.672432X12=3182X12'=3180b=0.800368x12=3189x12'=3190二a=-0.000453Y12=0.717Y12'=0.711二a=-0.000434y12=0.708y12'=0.705b=2.158332X23=4029X23'=4030b=2.091902y23=4019x23'=4020三a=-0.001225Y23=0.333Y23'=0.297三a=-0.001243y23=0.348y23'=0.306b=5.269633X34=4488X34'=4490b=5.343214x34=4484x34'=4480四a=-0.000281Y34=-0.229Y34'=-0.229四a=-0.000239y34=-0.230y34'=-0.224

注：“*1”回归线y=ax+b;“*2”表示Xij、Yij分别代表第i、第j区段交点X、Y坐标。

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从表2可以看出,选取不同核心区对定量刻划结果有一定的影响,但在精度范围内。表中 X12'、 X23'、 X34'分别和 x12'、 x23'、 x34'相差-10,+10,+10。其差值都小于DEM高程精度20 m,因此利用回归线对平均值曲线划分为不同区段是可行的。

利用上述方法,分别将东北坡1994年、2007年和西南坡1994年、2007年NDVI平均值曲线划分不同区段,结果如表3所示。

Tab. 3 表3

表3 DEM-NDVI散点图各区段海拔高度及NDVI取值范围

Tab. 3 Value ranges of elevation and NDVI corresponding to DEM-NDVI's scatter diagrams

第一区段第二区段第三区段第四区段海拔高度(m)NDVI海拔高度(m)NDVI海拔高度(m)NDVI海拔高度(m)NDVI1994SE0.73240~37900.3~0.953790~4430-0.45~0.7>4430-0.5~02007SE0.73270~37500.45~0.93750~4400-0.25~0.7>4400-0.3~0.051994NW0.653185~40250.1~0.84025~4485-0.35~0.4>4485-0.35~-0.152007NW0.73200~40300.2~0.94030~4460-0.25~0.5>4460-0.25~0SE平均4415NW平均4473

注：SE代表东北坡,NW代表西南坡。

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分析表3可以发现：

（1）同一山坡,不同年份的高山植被带分区段刻划结果差异较小。其中东北坡1994年与2007年各区段海拔高度范围相差最大的为第三区段与第四区段分界线,高程差为30 m。西南坡1994年、2007年各区段海拔高度范围高程差最大为15 m。造成差异的原因包括卫星传感器成像条件不一致、遥感影像的时相差异、全球气候变化对植被分布影响、刻划方法系统误差等。一般而言,定量刻划山区植被垂直分布精度为100 m。因此,本文方法能够提供更高精度的高山植被定量刻划方法。

（2）东北坡、西南坡各区段海拔高程范围有较大差异。东北坡第一和第二区段分界线平均比西南坡第一和第二区段高62 m,第二和第三区段分界线比西南坡低358 m,第三和第四区段分界线比西南坡低58 m。因此,东北坡和西南坡各区段海拔分布差异主要体现在第二和第三区段。

4.2 DEM-NDVI散点分布结构对应植被类型分析

DEM-NDVI散点图表明NDVI随高程升高呈区段性下降。这种区段性下降特征是由植被垂直分布导致的。以东北坡为例,利用WorldView-2高分遥感影像解译出东北坡119个均匀分布的样本点（其中：高山灌丛、高山草甸样本点54个,阔叶林样本点7个,针叶林样本点31个,裸土裸岩样本点27个）,通过分析各类植被在DEM-NDVI散点图中的分布位置来得出各个区段植被类型。样本点分布如图5所示。样本点2007年NDVI随高程变化如图6所示。

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图5 样本点分布图

Fig. 5 Distribution map of sample points

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图6 样本点与2007年东北坡DEM-NDVI散点图叠加结果

Fig. 6 Display the sample points on the DEM-NDVI scatter diagram of NE in 2007

对比图5和图6可以得出DEM-NDVI散点图中各个区段植被类型（表4）：

Tab. 4 表4

表4 DEM-NDVI各区段植被类型

Tab. 4 Vegetation types in different stages of DEM-NDVI

区段海拔范围（m）植被类型第一区段SE: 4473

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第一区段的植被以针、阔叶林为主,同时也有少量高山草甸灌丛分布。这是由于该区域内存在滑坡现象,造成郁闭林破坏,草甸、灌丛的次生植被在滑坡体下部更易生长。

第二区段前期有针叶林分布。这是由于针叶林随海拔升高分布面积降低具有渐变性特点,在渐变区域内,针叶林与高山灌丛、高山草甸相间生长。从而,渐变区开始,NDVI开始下降。后期主要植被为高山灌丛、高山草甸,同时随着海拔升高其面积缓慢下降。高山植被带应以本区域为低海拔起始点,对于东北坡,起始点为海拔3255 m,西南坡为海拔3193 m。

第三区段高山灌丛、高山草甸其面积急剧下降;第四区段为裸岩裸土。因此高山草甸分布上限即为第三区段与第四区段的分界处,东北坡高山草甸、高山灌丛分布上限为海拔4415 m,西南坡为4473 m。

从表5中可以看出,东北坡、西南坡的第二、第三区段分界线有较大差异,通过分析图6可以发现,该差异并不是针叶林造成的。实验区内针叶林分布海拔高度远小于3770 m。因此造成该差异的主要原因为东北坡、西南坡植被生长条件差异或植被分布类型差异造成的。造成这种差异的原因有待通过地面调查数据进行深入研究。

由图6可以发现DEM-NDVI散点图能够体现出第二、第三区段高山植被分布差异,而样本点DEM-NDVI分布图却不能体现该差异。因此,本文提出的DEM-NDVI方法比传统的利用地面调查样点方法更能全面地体现NDVI随高程变化的特征。这是由于DEM-NDVI散点图将实验区所有像元都作为了样本点,而传统样本点方法,只能片面地代表局部特征。然而样本点DEM-NDVI分布图能够根据需要着重体现某些重要生态环境参数。如图6可以更加清晰地得出针叶林分布上限海拔高度大约为3500 m。

4.3 DEM-NDVI滑动平均值相关性分析

利用DEM-NDVI散点图对卧龙关沟的高山植被海分布进行定量刻划。从图3可以看出,不同时相的不同山坡的DEM-NDVI散点图都呈现一致的分布结构,然而缺乏量化分析。利用滑动平均法求各高程段内NDVI平均值,以及标准差。通过对滑动平均值做相关分析,说明利用DEM-NDVI分析高山植被垂直分带的可靠性与稳定性。东北坡和西南坡NDVI滑动平均值及标准差如图7所示。

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图7 NDVI滑动平均值及方差

Fig. 7 Moving average values and variances of NDVI

从图7a和图7c可以看出：同一区域1994年和2007年NDVI的相关系数较高,都达到了0.99以上。说明对同一区域,不同年份之间NDVI随DEM变化具有一致性。这就说明了对于存在植被垂直分带的高山地区生成的DEM-NEVI散点图都呈现出分段结构。因此,利用DEM-NDVI散点图定量刻划高山植被垂直分带能够推广到其他具有垂直分带特征的高山地区。

东北坡2007年NDVI标准差与西南坡1994年、2007年NDVI标准差都较为接近,东北坡1994年NDVI标准差明显偏高。这说明1994年东北坡NDVI分布比其他三个案例更加分散。尽管如此,东北坡1994年DEM-NDVI滑动平均值曲线与东北坡2007年DEM-NEVI滑动平均值曲线相关系数达到0.9974。这说明NDVI集中程度对DEM-NDVI散点分布结构分析影响不大。

5 结论

高山植被带位于山地森林垂直分带的最上层,与其他层带的植被相比,具有不同的NDVI响应特征。利用NDVI随高程变化特征以及高分遥感影像解译结果,定量刻划高山植被的海拔分布范围。主要结论如下：

（1）高山地区（卧龙保护区海拔2000 m以上）NDVI随海拔升高呈“Z”字形变化,而且按照其NDVI值下降速率不同可分为4个区段。

（2）同一地区不同时期NDVI各变化区段海拔高程基本一致,不同地区同一时期NDVI变化各区段可能存在差异。卧龙关沟东北坡高山植被带海拔高度为3255~4415 m,西南坡高山植被带海拔高度为3193~4473 m。

（3）DEM-NDVI散点图与传统的利用地面样本点构建的DEM-NDVI分布图各有优势,DEM-NDVI散点图能够更完全地表达NDVI随高程变化的特征,而样本点DEM-NDVI分布图更能突出关键植被类型分布界线。

（4）高山植被带可以划分为两部分,分别对应于DEM-NDVI散点图第二区段与第三区段。第二区段海拔范围与卧龙地区代表高山灌丛、高山草甸植被类型分布范围一致。第三区段卧龙地区代表植被有待更丰富的资料进行研究。

利用NDVI随高程区段性下降的特点对针叶林、草甸垂直分带进行了定量分析,但对DEM-NDVI散点图第二区段与第三区段NDVI下降速度不一致的深层机理的认知以及如何基于本方法开展大尺度应用需要进一步研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序文献年度倒序文中引用次数倒序被引期刊影响因子 [14] Danzeglocke J.Remote sensing of upper timberline elevation in the Alps on different scales. In: New Strategies for European Remote Sensing. The Proceedings of the 24th Symposium of the European Association of Remote Sensing Laboratories. Dubrovnik: Millpress Science Publishers, 2005: 145-151.

URL [本文引用: 1] 摘要

Natural timberlines are remarkable indicators of climate conditions. Although potential shifts of climate-driven natural borderlines are discussed in the recent climate change debate, maps of natural timberline elevation in the European Alps are rare and not concordant. Problems are caused primarily by the strong human impact on timberline positions in the Alps. In this paper, approaches for detecting actual timberlines and approximating natural timberlines covering the Walis/Valais region of Switzerland and parts of the Italian and French Alps, with remote sensing methods are presented. Using Landsat ETM and MODIS imagery, the difference in spatial resolution of the data led to different strategies. Results are encouraging, although numerous sources of error and uncertainty have to be considered. While the aim of this study is not to reach highest possible precision, investigation of large-scale spatial variability of natural timberline elevation in the Alps with remote sensing methods appears promising. [15] Danzeglocke J, Menz G.Analysis of upper timberline elevation in the European Alps using MODIS data. In: IGARSS'04. The Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 2004. New York: IEEE, 2004, 4: 2373-2376.

[本文引用: 1]

[16] 黄金燕, 周世强, 谭迎春, 等.

卧龙自然保护区大熊猫栖息地植物群落多样性研究: 丰富度、物种多样性指数和均匀度

. 林业科学, 2007, 43(3): 73-79.

https://doi.org/10.11707/j.1001-7488.20070312 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

根据64个植被样方调查资料,分析卧龙自然保护区大熊猫栖息地植物群落多样性特征。结果表明卧龙自然保护区大熊猫栖息地不同植被类型的物种多样性指数值H′、D和均匀度指数Jsi基本表现出一致的变化趋势常绿落叶阔叶林;温性针阔混交林;落叶阔叶林;温性针叶林;亚高山针叶林,而物种丰富度S变化为温性针叶林;落叶阔叶林;常绿落叶阔叶林;亚高山针叶林;温性针阔混交林。在不同的植物群落中,由于地形地势、坡度、土壤、水热条件等原因,其物种多样性指数不同,但其多样性测度指标除物种丰富度外均呈现出基本一致的变化趋势。随海拔的升高,大熊猫栖息地物种丰富度、多样性指数和均匀度变化先增加,然后下降,最后趋于平稳。坡度不是影响卧龙野生大熊猫栖息地生物多样性的关键因子。不同的坡向其物种丰富度S变化为西;北;东;南,物种多样性指数H′、D呈现西;南;北;东的递降格局,均匀度指数Jsi呈现南;西;东;北的递降格局。在不同的群落中,物种丰富度变化表现为灌木层;乔木层;草本层,且42.9%群落中乔木层大于灌木层、64.3%群落中乔木层大于草本层、92.9%群落中灌木层大于草本层,落叶针叶林乔木层树种丰富度小于灌木层和草本层,但其灌木层物种丰富度大于草本层。在同一或不同生长型中,物种多样性指数和均匀度指数变化大体一致。

[Huang Jinyan, Zhou Shiqiang, Tan Yingqiu, et al.

Study on the species diversity of plant community in the Giant Panda habitat of Wolong Natural Reserve: Species richness, species diversity and evenness.

Scientia Silvae Sinicae, 2007, 43(3): 73-79.]

https://doi.org/10.11707/j.1001-7488.20070312 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

[17] 国家林业局. 全国第三次大熊猫调查报告. 北京: 科学出版社, 2006.

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[18] 张万儒.

卧龙自然保护区的森林土壤及其垂直分布规律

. 林业科学, 1983, 19(3): 254-268.

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

卧龙自然保护区位于青藏高原东部边缘末端,山高坡陡,森林土壤资源丰富,垂直分布规律明显.境内具有亚热带常绿阔叶林下的山地黄壤,常绿阔叶,落叶阔叶混交林(北亚热带气候特征)下的山地黄棕壤,次生落叶阔叶林(暖温带气侯特征)下的山地棕壤,针叶、阔叶混交林(温带气候特征)下的山地暗棕壤,冷杉林(寒温带气候特征)下的山地棕色暗针叶林土,亚高山草甸、高山草甸(亚寒带气候特征)下的亚高山草甸土、高山草甸土,高山流石滩上发育的高山寒漠土以及高山永雪带下的高山冻原等完整而宽阔的垂直带谱。本文对卧龙自然保护区的主要森林土壤及其基本性质和它们的垂直分布规律作了详细的阐述,为进一步全面研究该区森林生态系统中提高森林土壤生产力的本底材料。

[Zhang Wanru.

The forest soils of Wolong Natural Reserve and its vertical zonalties distribution.

Scientia Silvae Sinicae, 1983, 19(3): 254-268.]

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

四姑娘山区土壤及其垂直分布

. 山地研究, 1988, 6(4): 227-234.

URL 摘要

区内土壤型类有:山地黄壤、山地黄棕壤、山地褐土、淋溶褐土、山地棕壤、山地暗棕壤、山地棕色暗针叶林土、亚高山草甸土、高山草甸土和高山寒冻土等。土壤分异的显著特点是:1.土壤垂直带谱结构多样而复杂;2.带谱特性随坡向不同而有差异;3.土壤垂直带内以森林土壤为主;4.区内土壤具过渡性。

[Zheng Yuanchang, Gao Shenghuai, Zhong Xianghao.

Soil in Siguniang mountainous region and its vertical distribution.

Mountain Research, 1988, 6(4): 227-234.]

URL 摘要

区内土壤型类有:山地黄壤、山地黄棕壤、山地褐土、淋溶褐土、山地棕壤、山地暗棕壤、山地棕色暗针叶林土、亚高山草甸土、高山草甸土和高山寒冻土等。土壤分异的显著特点是:1.土壤垂直带谱结构多样而复杂;2.带谱特性随坡向不同而有差异;3.土壤垂直带内以森林土壤为主;4.区内土壤具过渡性。 [20] 蔡绪慎, 黄加福.

卧龙植物生活型垂直分布规律初探

. 西南林学院学报, 1990, 10(1): 31-40.

URL [本文引用: 1] 摘要

本文以卧龙植物的种类、生活型、海拔分布范围为基础,将卧龙植被划分为6个垂直带,对各带内植物生活型谱进行了研究,得出:卧龙地区具有各种生活型植物,但以高位芽和地下芽植物为主,在不同海拔梯度上有不同的植物生活型谱,随着海拔梯度的升高,构成生活型谱的高位芽植物比例下降,地下芽植物比例上升,在4500m 以上已无高位芽植物生长;除第二海拔梯度外,各种生活型植物的种数随海拔的升高而减少。

[Cai Xushen, Huang Jiafu.

An approach to the vertical distribution pattern of plant life forms in Wolong Natural Reserve.

Journal of Southwest Forestry College, 1990, 10(1): 31-40.]

URL [本文引用: 1] 摘要

长江上游山地垂直带谱及其空间分布模式

. 地理研究, 2009, 28(6): 1633-1643.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-8425(s).2014.07.016 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

长江上游包括青藏高原东南部、秦巴山地、四川盆地与云贵高原部分地区,在地理、地貌、气候、生物多样性方面都表现得极为复杂和丰富多彩,在世界山地中也占有举足轻重的位置。特别是复杂多样的山地垂直带谱更是欧亚大陆乃至世界山地垂直带研究中至关重要的组成部分。在地学信息图谱和数字山地垂直带体系的基础上,本文系统地收集和分析了长江上游共50个山地垂直带谱所体现的空间规律,河源区、横断山区、秦巴山区及贵州高原的垂直带谱类型多样并各具特色,且在经度和纬度方向又具有统一的分布规律,如雪线、林线、针叶林及阔叶林等的分布界线变化规律比较符合二次曲线规律,验证了大陆尺度上山地垂直带二次曲线模式假说。另外,山地垂直带分布规律又具有尺度效应,中小尺度上地形的影响作用表现得极为显著。

[Yao Yonghui, Zhang Baiping, Tan Jing, et al.

Pattern analysis of mountain altitudinal belts in the Upper Yangtze River.

Geographical Research, 2009, 28(6): 1633-1643.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-8425(s).2014.07.016 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

[2] 贾宝全, 闫顺, 李国旗, 等.

天山乌鲁木齐河源区高山带植被及其生物多样性初步研究

. 干旱区研究, 2002, 19(2): 17-20.

URL [本文引用: 1]

[Jia Baoquan, Yan Shun, Li Guoqi, et al.

A preliminary study on the alpine vegetation and the biodiversity in the headwater area of Urumqi River in the Tianshan mountains.

Arid Zone Research, 2002, 19(2): 17-20.]

URL [本文引用: 1]

[3] Cannone N, Sgorbati S, Guglielmin M.

Unexpected impacts of climate change on alpine vegetation.

Frontiers in Ecology and the Environment, 2007, 5(7): 360-364.

https://doi.org/10.1890/1540-9295(2007)5[360:UIOCCO]2.0.CO;2 URL [本文引用: 1] 摘要

ABSTRACT The vegetation in a high alpine site of the European Alps experienced changes in area between 1953 and 2003 as a result of climate change. Shrubs showed rapid expansion rates of 5.6% per decade at altitudes between 2400 m and 2500 m. Above 2500 m, vegetation coverage exhibited unexpected patterns of regression associated with increased precipitation and permafrost degradation. As these changes follow a sharp increase in both summer and annual temperatures after 1980, we suggest that vegetation of the alpine (2400-2800 m) and nival (above 2800 m) belts respond in a fast and flexible way, contradicting previous hypotheses that alpine and nival species appear to have a natural inertia and are able to tolerate an increase of 1-2 degrees C in mean air temperature. [4] 王晓东, 刘惠清.

长白山北坡林线岳桦种群与土壤关系

. 地理研究, 2011, 30(3): 531-539.

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

以长白山北坡林线为研究区,选择4块样地(83个样方)进行岳桦种群径级结构与土壤理化性质关系的研究。采用单因子方差等方法分析土壤理化性质(有机质、全氮、全磷、砾石含量)和岳桦种群(灌丛和乔木)径级结构的关系,采用相关分析法做岳桦种群与土壤性质的动态变化分析。结果表明土壤因子对岳桦种群的扩张有一定的制约作用,但不足以决定林线的进退, 岳桦通过不断调整生活型克服土壤约束以应对气候变化。

[Wang Xiaodong, Liu Huiqing.

Population dynamics of Betula ermanii associated with soil change on treeline of northern slope of Changbai mountains.

Geographical Research, 2011, 30(3): 531-539.]

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

雪被对川西高山植被坡向性分异的影响

. 生态学报, 2007, 27(12): 5120-5129.

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

在青藏高原东缘的松潘地区海拔4000;m的高山地带设置5条宽1m、长40~70m的跨山脊南北样带，相邻样带间距为50;m。按1m×1;m面积划分为251个调查样方，于2004~2005年分别进行了地植物学调查、土壤理化性质分析和冬季雪被厚度监测。以物种的相对频度为群落指标，以雪被厚度、土壤厚度、有机质含量、土壤湿度（0.25mm及2mm）、全磷、全钾、铵态氮、水解性酸、pH及坡度等参数为环境指标，运用PC-ORD软件的TWINSPAN对植物群落进行分类、CCA进行排序。结果表明，由南坡向北坡可以划分为亚菊——金露梅高山灌丛草甸、细柄茅——苔草高山草甸、细柄茅、苔草——矮柳高山灌丛草甸群落和杜鹃高山灌丛群落等4种群落类型。由南坡向北坡草本植物盖度由75%下降为39%，灌木盖度由25%增加到54%，在山脊附近50;m左右的局地范围内植被类型表现为明显的南北坡向分异格局。2005年冬季南坡平均雪厚度21cm，山脊处为26;cm，北坡34;cm，由南坡向北坡雪被厚度逐渐增加；雪被厚度与灌木盖度呈正相关（r=+0.40，p;0.01，n=248），与草本植物盖度呈负相关（r=-0.45，p;0.01，n=248）。ANOVA的分析结果显示，土层厚度、风干土含水量、土壤酸度、有机质含量和全磷含量的南北坡向分异明显，由南坡向北坡逐渐增加，与雪被平均厚度存在显著的相关关系，相关系数分别为0.267、0.286、0.199和-0.183;（n=119，p;;;0.05）；土壤全钾和铵态氮含量的坡向差异不明显，与雪被厚度的相关性也不显著，相关系数分别为-0068和0.104（n=119，p;0.05）。显示土壤特征的坡向分异规律在某种程度上与雪被的梯度变化存在着共轭关系。群落CCA排序及排序轴与环境指标的相关性分析也表明，坡度、雪被厚度、有机质含量和土壤湿度是导致植物群落坡向分异的主要环境因子，土壤铵态氮和全钾含量对植被坡向分异的影响不明显。

[Wu Yan, Oni Pchenko V G.

The impact of snow-cover on alpine vegetation type of different aspects in the west of Sichuan province.

Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(12): 5120-5129.]

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

Swiss tree lines: A GIS-based approximation.

Landscape Online, 2012, 28: 1-18.

https://doi.org/10.3097/LO.201228 URL [本文引用: 1] 摘要

ABSTRACT download from http://www.landscapeonline.de/archive/2012/28/Szerencsits_LO28_2012.pdf Mountain timber lines are relevant in the context of land abandonment and climate change. For Switzerland, GIS-compliant delimitations of the tree line and the forest line are still lacking. Recent high-resolution landcover information offers new possibilities for GIS-based approaches. In a Swiss-wide study, an analysis based on slope zones was combined with a moving-window analysis to assess tree and forest line altitude, using topographic data. The tree and the forest lines were delimited at the upper altitude reached by a tree or closed forest respectively. The model delivered a fine-scaled delimitation sensitive to local conditions. The results indicate that earlier studies underestimated the tree line altitudes for the fringes of the Alps. Also the variability inside climatic and bio-geographical regions is larger than it was estimated up to now. [7] 张桥英, 张运春, 罗鹏, 等.

白马雪山阳坡林线方枝柏种群的生态特征

. 植物生态学报, 2007, 31(5): 857-864.

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

方枝柏（Sabina saltuaria）是青藏高原特有林线树种。对白马雪山阳坡海拔4 390 m以上林线0.42 hm2样地方枝柏种群进行每木调查，分析了种群结构、数量动态及空间分布格局。结果表明：1）在种群生物学特征、环境因子及人为干扰等综合影响下，林线区方枝柏幼苗数量非常少。幼树在种群中占了很大比重，种群个体数随径级的增加而逐渐减少，密度为成年树;幼树;幼苗；2）种群存活曲线介于Deevey_Ⅱ型和Deevey_Ⅲ 型之间，种群结构更接近稳定型。死亡率曲线和消失率曲线都在龄级Ⅲ出现一个高峰，可能是由于方枝柏处于青壮年期，个体对营养空间的需求不断增大，对空间、光照和养分等生存因子的激烈竞争引起的自疏过程，导致死亡率有所上升；3）方枝柏种群各龄级的空间格局基本上是聚集型，随龄级增加，聚集尺度和强度都增加；各龄级关系密切，都呈显著正相关，其中幼苗和成年树的相关性最强，幼苗和幼树相关性最弱。林线方枝柏种群空间分布格局是种群生物学特性、环境条件及人为干扰等因素共同作用的结果，这种格局有利于整个种群的生存和发展，也是高山生态系统恶劣生境中种群的一种适应对策。该研究采用森林罗盘仪与测距仪相结合进行每木定位的方法，准确度高且大大降低工作强度，是高海拔区恶劣条件下开展类似工作的推荐之法。研究结果也再次体现了空间点格局分析方法在格局研究中的有效性和优越性。

[Zhang Yingqiao, Zhang Yunchun, Luo Peng, et al.

Ecological characteristics of a Sabina Saltuaria population at timberline on the south-facing slope of Baima snow mountain, Southwest China.

Journal of Plant Ecology, 2007, 31(5): 857-864.]

URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

A regional impact assessment of climate and landf Sichuan provincegbai mountains.

Journal of Biogeography, 2003, 30(3): 401-417.

[本文引用: 1]

[9] Dullinger S, Dirnböck T, Grabherr G.

Modelling climate change-driven treeline shifts: Relative effects of temperature increase, dispersal and invisibility.

Journal of Ecology, 2004, 92(2): 241-252.

URL [本文引用: 1] 摘要

Modelling climate change-driven treeline shifts : relative effects of temperature increase, dispersal and invisibility DULLINGER S J Ecol 92, 241-252, 2004 [10] 张远东, 张笑鹤, 刘世荣.

西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析

. 应用生态学报, 2011, 2(22): 323-330.

URL [本文引用: 1] 摘要

基于中国西南地区1982—2006年的归一化植被指数（NDVI）遥感数据集和气象数据,运用GIS技术对年均气温、年降水量和干旱指数进行插值,分析了西南地区不同植被类型（沼泽、灌丛、草丛、草原、草甸、针叶林、阔叶林、高山植被、栽培植被）NDVI的年际变化及其与气候因子的相关性.结果表明：研究期间,西南地区NDVI、年均气温、年降水量总体呈上升趋势,其中,年均气温的上升趋势达极显著水平,干旱指数则呈下降趋势;在9种植被类型中,沼泽和草丛NDVI呈下降趋势,且草丛的下降趋势达显著水平,其他7种植被类型的NDVI均呈上升趋势,且针叶林、草甸和高山植被的NDVI上升趋势达显著水平,灌丛NDVI呈极显著上升趋势.9种植被类型所在地区的年均气温均显著上升;年降水量的变化均不显著;沼泽、草丛和栽培植被所在地区的干旱指数呈上升趋势,草甸和高山植被所在地区的干旱指数显著下降,其他4种植被类型所在地区的干旱指数呈不明显的下降趋势.研究区灌丛和针叶林NDVI与年均气温呈显著正相关,灌丛和草甸NDVI与干旱指数呈显著负相关.在保持其他2个气候因子不变的情况下,针叶林、阔叶林、高山植被NDVI与年均气温的相关性最大,草丛NDVI与年降水量的相关性最大,沼泽、灌丛、草原、草甸和栽培植被NDVI与干旱指数的相关性最大.气象因子之间存在一定的相关性,如果剔除这种相关性,NDVI与气候因子之间相关的显著性会有所降低.

[Zhang Yuandong, Zhang Xiaohe, Liu Shirong.

Correlation analysis on normalized difference vegetation index (NDVI) of different vegetations and climatic factors in Southwest China.

Chinese Journal of Applied Ecology, 2011, 2(22): 323-330.]

URL [本文引用: 1] 摘要

Alpine grassland phenology as seen in AVHRR, VEGETATION, and MODIS NDVI time series-A comparison with in situ measurements.

Sensors, 2008, 8(4): 2833-2853.

https://doi.org/10.3390/s8042833 URL [本文引用: 1] 摘要

This study evaluates the ability to track grassland growth phenology in the Swiss Alps with NOAA-16 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series. Three growth parameters from 15 alpine and subalpine grassland sites were investigated between 2001 and 2005: Melt-Out (MO), Start Of Growth (SOG), and End Of Growth (EOG).We tried to estimate these phenological dates from yearly NDVI time series by identifying dates, where certain fractions (thresholds) of the maximum annual NDVI amplitude were crossed for the first time. For this purpose, the NDVI time series were smoothed using two commonly used approaches (Fourier adjustment or alternatively Savitzky-Golay filtering). Moreover, AVHRR NDVI time series were compared against data from the newer generation sensors SPOT VEGETATION and TERRA MODIS. All remote sensing NDVI time series were highly correlated with single point ground measurements and therefore accurately represented growth dynamics of alpine grassland. The newer generation sensors VGT and MODIS performed better than AVHRR, however, differences were minor. Thresholds for the determination of MO, SOG, and EOG were similar across sensors and smoothing methods, which demonstrated the robustness of the results. For our purpose, the Fourier adjustment algorithm created better NDVI time series than the Savitzky-Golay filter, since latter appeared to be more sensitive to noisy NDVI time series. Findings show that the application of various thresholds to NDVI time series allows the observation of the temporal progression of vegetation growth at the selected sites with high consistency. Hence, we believe that our study helps to better understand largescale vegetation growth dynamics above the tree line in the European Alps. [12] Karlsen S R, Tolvanen A, Kubin E, et al.

MODIS-NDVI-based mapping of the length of the growing season in northern Fennoscandia.

International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2008, 10(3): 253-266.

https://doi.org/10.1016/j.jag.2007.10.005 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

Abstract

Northern Fennoscandia is an ecologically heterogeneous region in the arctic/alpine-boreal transition area. Phenology data on birch from 13 stations and 16-day MODIS-NDVI composite satellite data with 250 m resolution for the period 2000 to 2006 were used to map the growing season. A new combined pixel-specific NDVI threshold and decision rule-based mapping method was developed to determine the onset and end of the growing season. A moderately high correlation was found between NDVI data and birch phenology data. The earliest onset of the growing season is found in the narrow strip of lowland between the mountains and the sea along the coast of northern Norway. The onset follows a clear gradient from lowland to mountain corresponding to the decreasing temperature gradient. In autumn, the yellowing of the vegetation shows a more heterogeneous pattern. The length of the growing season is between 100 and 130 days in 55% of the study area.

[13] 魏伟, 赵军, 王旭峰.

天祝高寒草原区NDVI、 DEM与地表覆盖的空间关系

. 干旱区研究, 2008, 25(3): 394-401.

URL [本文引用: 1] 摘要

在GIS支持下，以时间分辨率为草原区植被一个完整生长周期，以空间分辨率15m×15m的TM／ETM遥感影像的NDVI指标为数据源，采用目前较为流行的主成分变换法（PCA），结合土地利用类型图和数字高程模型（DEM），参考相关的地理基础图件，对天祝高寒草原区地表覆盖进行分级分类。运用叠置分析法研究了不同海拔高度和不同地表覆盖下NDVI变化情况；同时分析了NDVI与DEM、地表覆盖三者之间的空间关系。此次研究对环境较为特殊的高寒草原区植被分布及变化监测有重要的意义。

[Wei Wei, Zhao Jun, Wang Xufeng.

Study on the spatial relationships between NDVI, DEM and vegetation cover in the Tianzhu alpine grasslands based on TM/ETM.

Arid Zone Research, 2008, 25(3): 394-401.]

URL [本文引用: 1] 摘要

Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors.

Texas: Doctoral Dissertation of Texas A&M University, 1978.

[本文引用: 1]

1 2005 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... 1 2004 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... 卧龙自然保护区大熊猫栖息地植物群落多样性研究: 丰富度、物种多样性指数和均匀度 1 2007 ... 卧龙大熊猫自然保护区位于四川盆地西缘、青藏高原东缘末端（30°45′~31°25′N,102°52′~103°24′E）,为全球气候变化敏感区域,该区内植被分布的变化能指示大熊猫栖息地生态环境的变化,受到广泛关注[16].以自然保护区的卧龙关沟为研究区（图1）.卧龙关沟位于卧龙大熊猫博物馆西侧5 km,沟内最高海拔5200 m,最低2000 m.沟内植被丰富,具有明显的植被垂直分布规律.海拔从低到高分布着常绿阔叶林、落叶阔叶林、高山针叶林、高山草甸.卧龙关沟呈狭长型,西北至东南长15 km,宽约6 km.选择卧龙关沟研究区的上午影像以最大限度减少山地阴影对植被指数的影响,并且东北山坡、西南山坡比正南（阳坡）、正北（阴坡）山坡更能代表卧龙山区整体的林线特征. ... 卧龙自然保护区大熊猫栖息地植物群落多样性研究: 丰富度、物种多样性指数和均匀度 1 2007 ... 卧龙大熊猫自然保护区位于四川盆地西缘、青藏高原东缘末端（30°45′~31°25′N,102°52′~103°24′E）,为全球气候变化敏感区域,该区内植被分布的变化能指示大熊猫栖息地生态环境的变化,受到广泛关注[16].以自然保护区的卧龙关沟为研究区（图1）.卧龙关沟位于卧龙大熊猫博物馆西侧5 km,沟内最高海拔5200 m,最低2000 m.沟内植被丰富,具有明显的植被垂直分布规律.海拔从低到高分布着常绿阔叶林、落叶阔叶林、高山针叶林、高山草甸.卧龙关沟呈狭长型,西北至东南长15 km,宽约6 km.选择卧龙关沟研究区的上午影像以最大限度减少山地阴影对植被指数的影响,并且东北山坡、西南山坡比正南（阳坡）、正北（阴坡）山坡更能代表卧龙山区整体的林线特征. ... 3 2006 ... 采用的两景Landsat TM影像成像时间分别为1994年6月26日和2007年9月17日,空间分辨率为30 m.利用ENVI 5.1对两景TM影像进行预处理（辐射定标和大气校正）.利用的DEM数据为美国航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）与日本经济产业省（Ministry of Economy, Trade and Industry,METI）共同推出了最新的地球电子地形产品ASTER GDEM.该DEM数据空间分辨率为1弧度秒（约30 m）,垂直精度为20 m,水平精度为30 m.本文研究区的DEM-NDVI统计特征,该精度能够达到应用要求.其他数据包括WordView-2高分辨率遥感卫星影像及《全国第三次大熊猫调查报告》中关于四川省大熊猫栖息地植被状况调查数据[17].WorldView-2提供0.5 m分辨率全色图像和1.84 m分辨率的多光谱图像.使用的卧龙关沟WorldView-2高分遥感影像成像时间为2010年12月10日,并利用其中的红、绿、蓝波段,进行真彩色显示. ...

... 卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析.许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20].全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17].卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示. ...

... 卧龙地区代表植被海拔高程分布[17] ... 3 2006 ... 采用的两景Landsat TM影像成像时间分别为1994年6月26日和2007年9月17日,空间分辨率为30 m.利用ENVI 5.1对两景TM影像进行预处理（辐射定标和大气校正）.利用的DEM数据为美国航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）与日本经济产业省（Ministry of Economy, Trade and Industry,METI）共同推出了最新的地球电子地形产品ASTER GDEM.该DEM数据空间分辨率为1弧度秒（约30 m）,垂直精度为20 m,水平精度为30 m.本文研究区的DEM-NDVI统计特征,该精度能够达到应用要求.其他数据包括WordView-2高分辨率遥感卫星影像及《全国第三次大熊猫调查报告》中关于四川省大熊猫栖息地植被状况调查数据[17].WorldView-2提供0.5 m分辨率全色图像和1.84 m分辨率的多光谱图像.使用的卧龙关沟WorldView-2高分遥感影像成像时间为2010年12月10日,并利用其中的红、绿、蓝波段,进行真彩色显示. ...

... 卧龙地区代表植被海拔高程分布[17] ... 卧龙自然保护区的森林土壤及其垂直分布规律 1 1983 ... 卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析.许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20].全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17].卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示. ... 卧龙自然保护区的森林土壤及其垂直分布规律 1 1983 ... 卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析.许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20].全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17].卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示. ... 四姑娘山区土壤及其垂直分布 0 1988 四姑娘山区土壤及其垂直分布 0 1988 卧龙植物生活型垂直分布规律初探 1 1990 ... 卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析.许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20].全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17].卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示. ... 卧龙植物生活型垂直分布规律初探 1 1990 ... 卧龙关沟植被垂直分布主要通过地面调查资料、结合卧龙自然保护区地面调查资料来进行分析.许多学者、机构已对卧龙保护区内森林垂直分布结构进行了调查与研究[18-20].全国第三次大熊猫调查对卧龙自然保护区的生态环境进行了调查,其中包括了保护区内林业资源的调查[17].卧龙地区主要的植被类型调查结果如表1所示. ... 长江上游山地垂直带谱及其空间分布模式 1 2009 ... 由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1].随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化.高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注.植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征.这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战. ... 长江上游山地垂直带谱及其空间分布模式 1 2009 ... 由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1].随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化.高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注.植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征.这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战. ... 天山乌鲁木齐河源区高山带植被及其生物多样性初步研究 1 2002 ... 由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1].随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化.高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注.植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征.这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战. ... 天山乌鲁木齐河源区高山带植被及其生物多样性初步研究 1 2002 ... 由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1].随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化.高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注.植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征.这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战. ... Unexpected impacts of climate change on alpine vegetation. 1 2007 ... 由于受到温度、降水、光照、土壤等因素的作用,植被类型随着海拔的上升而变化,呈现出垂直地带性[1].随着全球气候变暖,山地生态系统正经历着深刻变化.高山植被作为位于植被垂直分布顶端的植被类型[2],对全球气候变化具有灵敏的指示作用[3],因而备受关注.植被类型随海拔升高更替的同时呈现出渐变的特征.这给定量刻划植被垂直分布带来了巨大的挑战. ... 长白山北坡林线岳桦种群与土壤关系 1 2011 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... 长白山北坡林线岳桦种群与土壤关系 1 2011 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... 雪被对川西高山植被坡向性分异的影响 1 2007 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... 雪被对川西高山植被坡向性分异的影响 1 2007 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... Swiss tree lines: A GIS-based approximation. 1 2012 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... 白马雪山阳坡林线方枝柏种群的生态特征 1 2007 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... 白马雪山阳坡林线方枝柏种群的生态特征 1 2007 ... 传统的植被垂直地带性分析都是基于地面样线、样方调查结果[4,5].样线、样方调查法是通过人工采集大量地面样点,通过地面调查确定其地理属性,进而推断区域生态系统特征.该方法利用局部生态特征表征区域生态特征,具有一定的误差[6],且存在样点采集困难,耗时长,成本高等缺点[7].对于高山植被,这些不足则显得更为明显. ... A regional impact assessment of climate and landf Sichuan provincegbai mountains. 1 2003 ... 近年来将遥感、GIS手段应用到高山生态环境研究逐渐得到广泛重视[8,9].张远东等[10]分析了中国西南地区不同植被类型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与年均气温、年降水量等气候因子的相关性,得出研究区内灌丛与针叶林的NDVI与年均气温呈显著正相关,而灌丛和草甸的NDVI与干旱指数呈显著负相关. ... Modelling climate change-driven treeline shifts: Relative effects of temperature increase, dispersal and invisibility. 1 2004 ... 近年来将遥感、GIS手段应用到高山生态环境研究逐渐得到广泛重视[8,9].张远东等[10]分析了中国西南地区不同植被类型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与年均气温、年降水量等气候因子的相关性,得出研究区内灌丛与针叶林的NDVI与年均气温呈显著正相关,而灌丛和草甸的NDVI与干旱指数呈显著负相关. ... 西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析 1 2011 ... 近年来将遥感、GIS手段应用到高山生态环境研究逐渐得到广泛重视[8,9].张远东等[10]分析了中国西南地区不同植被类型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与年均气温、年降水量等气候因子的相关性,得出研究区内灌丛与针叶林的NDVI与年均气温呈显著正相关,而灌丛和草甸的NDVI与干旱指数呈显著负相关. ... 西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析 1 2011 ... 近年来将遥感、GIS手段应用到高山生态环境研究逐渐得到广泛重视[8,9].张远东等[10]分析了中国西南地区不同植被类型归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）与年均气温、年降水量等气候因子的相关性,得出研究区内灌丛与针叶林的NDVI与年均气温呈显著正相关,而灌丛和草甸的NDVI与干旱指数呈显著负相关. ... Alpine grassland phenology as seen in AVHRR, VEGETATION, and MODIS NDVI time series-A comparison with in situ measurements. 1 2008 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... MODIS-NDVI-based mapping of the length of the growing season in northern Fennoscandia. 1 2008 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... 天祝高寒草原区NDVI、 DEM与地表覆盖的空间关系 1 2008 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... 天祝高寒草原区NDVI、 DEM与地表覆盖的空间关系 1 2008 ... Fontana等[11]利用近20年的NDVI序列分析了阿尔卑斯山北坡高山草甸动态变化情况.Karlsen等[12]利用NDVI分析了北欧高山草甸生长周期,得出近55%的高山草甸生长周期在100~130天之间.魏伟等[13]利用数字高程模型（digital elevation model,DEM）、NDVI与地表覆盖的关系分析高寒草原植被分布,得出DEM与NDVI具有很强的相关性,但是并没有对NDVI随高程变化的变化规律进行分析.Danzeglocke等[14,15]利用MODIS的NDVI产品分析欧洲阿尔卑斯山高山林线高度,利用地面调查植被类型,分析NDVI值,生成NDVI随高程变化曲线,最后得出阿尔卑斯山高山林线位置对应NDVI值为0.6.这些方法都是先利用地面采样获取地理属性,然后根据地理位置获取样点在遥感影像中的NDVI值,再利用样点分析生态环境特征.因此,这些方法并没有脱离地面样点调查. ... Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors. 1 1978 ... 两景Landsat TM数据进过预处理后,分别采用式（1）计算NDVI[21]. ...

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