文献类型： 中文期刊

作者： 王拓 ¹ ; 杨贵军 ¹ ; 徐新刚 ² ; 冯海宽 ² ; 董立国 ³ ; 张静 ¹ ; 刘淼 ¹ ; 唐澳华 ¹ ; 吴强 ¹ ;

作者机构： 1.长安大学地质工程与测绘学院

2.农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农林科学院信息技术研究中心

3.宁夏农林科学院林业与草地生态研究所林业生态研究室

关键词： 植被覆盖度;像元二分模型;Google Earth Engine(GEE);地理因子探测器

期刊名称： 地理科学

ISSN： 1000-0690

年卷期： 2025 年 45 卷 008 期

页码： 1684-1697

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 本文基于Google Earth Engine（GEE）这一全球地理信息云平台，利用其高效的数据获取和处理能力，对1990—2024年六盘山区的植被覆盖度时空演变特征进行了探究。以Landsat系列卫星影像为基础，采用像元二分模型、趋势分析、Hurst指数等方法，探讨了植被覆盖时空变化特征以及未来变化预测。此外，结合地理因子探测器对影响植被覆盖度的主要地理因子进行了深入解析。结果表明：（1）植被覆盖度空间分布呈现东南向西北高-中-低-高的格局，不同土地利用类型的植被覆盖度差异显著；（2）植被覆盖度在35 a间总体呈波动上升趋势，平均值为0.357 7，增速为0.001 2/a，低覆盖度区域减少15 270.54 km²，高覆盖度区域增加3 969.71 km²；（3）植被覆盖度趋势分析显示不显著增加区域占比40.71%，不显著减少区域占比27.93%；结合Hurst指数分析显示未来3～5 a内植被覆盖度呈减少趋势区域占比60.99%，呈增加趋势区域占比38.86%；（4）降水是影响植被覆盖度的主要地理因子，解释力为0.634；各因子交互作用对植被覆盖度的解释力均高于单因子，其中降水与气温的交互作用解释力最强为0.752。