張曉東, 劉湘南, 趙志鵬, 趙銀鑫, 馬玉學(xué), 劉海燕
(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院,北京 100083; 2.寧夏回族自治區(qū)地質(zhì)調(diào)查院,銀川 750021)
引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的因素主要有地質(zhì)構(gòu)造、地形地貌、巖土類型、植被、水文、氣象以及人類活動(dòng)等因素[1]。植被作為生態(tài)環(huán)境最重要的組成部分之一,與一定的氣候、地貌和土壤條件相適應(yīng),對(duì)地表環(huán)境的依賴性大,在地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育過程中起著十分重要的作用,植被覆蓋程度及其變化不僅是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境變化的重要指標(biāo),也是影響區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率與規(guī)模的重要因子之一,常被選作地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性和危險(xiǎn)性評(píng)估的重要指標(biāo)[2-4]。目前關(guān)于植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害之間關(guān)系的研究相對(duì)較少,多數(shù)研究[5-7]認(rèn)為植被覆蓋度越低,越容易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害; 但張國(guó)平等[8]認(rèn)為地質(zhì)災(zāi)害更多發(fā)生在高植被覆蓋度區(qū)域。因此,目前對(duì)于植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害時(shí)空格局關(guān)系尚未達(dá)成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)[9]。
寧夏回族自治區(qū)鹽池縣地處農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū),自然環(huán)境敏感性強(qiáng),生態(tài)地質(zhì)環(huán)境極為脆弱,是全區(qū)地質(zhì)災(zāi)害較為發(fā)育的地區(qū)之一,滑坡、崩塌及泥石流等災(zāi)害隱患分布廣泛。近年來,鹽池縣植被恢復(fù)明顯,區(qū)域植被類型和結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大變化,但在以往的地質(zhì)災(zāi)害工作中,對(duì)植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)時(shí)空格局關(guān)系的研究很少涉及。因此,深入了解研究區(qū)植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的關(guān)系,對(duì)該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害防治有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文利用Landsat TM/OLI遙感數(shù)據(jù),基于像元二分模型對(duì)鹽池縣4個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度變化進(jìn)行分析; 同時(shí),結(jié)合研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害體(滑坡、崩塌、泥石流及地面塌陷)數(shù)據(jù),進(jìn)一步探討植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害體的關(guān)系,以期為鹽池縣地質(zhì)災(zāi)害防治提供理論方法和科學(xué)依據(jù)。
鹽池縣位于寧夏回族自治區(qū)東部,毛烏素沙漠南緣,與內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省和甘肅省接壤,總面積約6 757.6 km2。地形總體呈南部高、北部低,中部高、東西兩側(cè)低的特點(diǎn),北部為鄂爾多斯緩坡丘陵,地勢(shì)平緩起伏,南部為黃土丘陵區(qū),溝壑縱橫, 地質(zhì)環(huán)境條件十分脆弱,水土流失嚴(yán)重。氣候?qū)俚湫椭袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,常年干旱少雨,風(fēng)大沙多,年平均氣溫為8.4 ℃,年均無霜期為160 d; 多年平均降水量為250~350 mm,從南向北、從東南向西北遞減,年平均蒸發(fā)量為2 403.7 mm。土壤主要有灰鈣土、黑壚土和風(fēng)沙土。植被在區(qū)系上屬亞歐草原區(qū)亞洲中部亞區(qū),主要植被類型有干草原、荒漠草原、沙生和隱域性植被4種。地層區(qū)劃屬華北地層區(qū),以車道—阿色浪斷裂為界,西側(cè)為鄂爾多斯西緣地層分區(qū)桌子山—青龍山地層小區(qū),東側(cè)為鄂爾多斯地層分區(qū)鹽池—環(huán)縣地層小區(qū); 境內(nèi)出露最老地層為中元古界王全口組,奧陶系、二疊系、三疊系和侏羅系僅零星出露,白堊系主要分布在縣城東部蘇步井—紅溝梁—佟記圈—青山一帶,第四系地層分布廣泛。
研究選用的遙感數(shù)據(jù)為美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站提供的1989年8月24日、1999年8月12日、2006年9月8日Landsat5 TM影像、2014年7月28日獲取的Landsat8 OLI影像以及1999年8月11日的SPOT_VGT數(shù)據(jù)。地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)源于寧夏回族自治區(qū)國(guó)土資源廳支撐項(xiàng)目“寧夏鹽池縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查”對(duì)滑坡、崩塌、泥石流以及地面塌陷4類地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,共計(jì)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)231個(gè)。其他非遙感信息源主要包括1∶5萬地形圖、行政區(qū)劃圖及水系圖等。首先,在ENVI5.0中對(duì)4期遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo),將像元灰度值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值; 然后,基于FLAASH大氣校正模型對(duì)4期影像的可見光—近紅外波段進(jìn)行大氣校正,形成反射率圖像; 最后,利用1∶5萬地形圖為參考,采用二次多項(xiàng)式和最近鄰法對(duì)影像進(jìn)行配準(zhǔn),均方根誤差控制在0.5個(gè)像元內(nèi),同時(shí)利用鹽池縣行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)提取研究區(qū)多波段遙感圖像。研究所用數(shù)據(jù)均采用中央經(jīng)線為105°E的高斯克呂格投影。
像元二分模型[10]是基于線性混合像元分解模型的一種計(jì)算植被覆蓋度的常用方法。 Gutman和Ignatov[11]發(fā)現(xiàn)了植被覆蓋度與歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)之間的半經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,并構(gòu)建了從NDVI中提取植被覆蓋度fc的混合像元模型,即
fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil) ,
(1)
式中:NDVIveg和NDVIsoil分別為完全被植被覆蓋的NDVI和完全被裸土覆蓋的NDVI。NDVIsoil在理論上應(yīng)該接近0且不隨時(shí)間變化,但是受大氣狀況、地表粗糙度、地表水分狀況以及太陽(yáng)輻射等多種因素的影響,NDVIsoil隨空間和時(shí)間而變化, 其變化范圍一般在-0.1~0.2,因此應(yīng)該根據(jù)不同研究區(qū)的具體情況來確定NDVIsoil的值[12]; 而NDVIveg則與植被類型、分布特征以及季節(jié)變化密切相關(guān),因此Gillies等[13]提出了式(2)計(jì)算植被覆蓋度,即
fc=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin) 。
(2)
式中NDVImax和NDVImin分別為NDVI的最大值和最小值。
本研究分別對(duì)4期NDVI影像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)分析,確定NDVImax和NDVImin在累積概率95%和5%處,將其分別設(shè)置為NDVIveg和NDVIsoil的值,其中最大值為純植被覆蓋區(qū)值,最小值為純裸土覆蓋區(qū)值(表1)。將1999年8月11日的SPOT_VGT數(shù)據(jù)重采樣為30 m,并計(jì)算其植被覆蓋度。隨即生成19個(gè)點(diǎn),分別提取1999年TM和SPOT_VGT的植被覆蓋度并進(jìn)行線性擬合,擬合方程為y=0.867 6x+0.015 5,R2=0.740 1,表明利用像元二分模型獲得的植被覆蓋度具有較高的可信度,精度能夠滿足本研究的要求。
表1 研究區(qū)不同時(shí)期遙感影像NDVIveg和NDVIsoilTab.1 NDVIveg and NDVIsoil of remote sensingimages in different periods
參照水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)SL190—2007》和國(guó)家林業(yè)局頒布的《第四次全國(guó)荒漠化和沙化監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)定》,結(jié)合鹽池縣植被覆蓋的實(shí)際情況,將研究區(qū)植被覆蓋度等級(jí)劃分為5級(jí): Ⅰ級(jí)(0≤fc<10%)為無植被覆蓋區(qū)(裸地); Ⅱ級(jí)(10%≤fc<20%)為極低植被覆蓋度; Ⅲ級(jí)(20%≤fc<30%)為低植被覆蓋度; Ⅳ級(jí)(30%≤fc<40%)為中植被覆蓋度; Ⅴ級(jí)(fc≥40%)為高植被覆蓋度。
采用差值法對(duì)4期遙感影像進(jìn)行差值運(yùn)算,量化各個(gè)時(shí)期植被覆蓋度的變化,記Δfc為植被覆蓋變化值,則
Δfc=fcf-fcl,
(3)
式中:fcf為前一時(shí)期植被覆蓋度;fcl為后一時(shí)期植被覆蓋度。Δfc可分為以下6個(gè)等級(jí)[14]: 1為嚴(yán)重退化[-1,-0.15],2為中度退化(-0.15,-0.05],3為輕微退化(-0.05,0],4為輕微改善(0,0.05],5為中度改善(0.05,0.15],6為極度改善(0.15,1]。
3.1.1 植被覆蓋度時(shí)空格局變化
基于像元二分模型計(jì)算鹽池縣4個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度并進(jìn)行等級(jí)劃分,對(duì)各等級(jí)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表2)。結(jié)果表明,研究區(qū)植被覆蓋度整體表現(xiàn)出東部相對(duì)較高、西部較低的特點(diǎn),覆蓋等級(jí)較高的植被主要分布在研究區(qū)東南的麻黃山地區(qū)以及東北部的鹽池縣城周邊。25 a間整體植被覆蓋度呈現(xiàn)增加趨勢(shì),東南部和西北部植被增加明顯,中西部地區(qū)植被出現(xiàn)退化現(xiàn)象,但不同時(shí)期的植被覆蓋度有上升也有下降。1989—1999年間植被覆蓋度增加,主要集中在研究區(qū)中西部,而南部的麻黃山地區(qū)出現(xiàn)了一定程度的下降; Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)植被面積減少,Ⅲ級(jí)和Ⅳ級(jí)植被面積明顯增加。1999—2006年間植被退化,植被覆蓋度下降,主要分布在鹽池縣的西部以及南部; Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)植被面積明顯增加,Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)和V級(jí)植被面積減少。2006—2014年間植被覆蓋度增加,植被恢復(fù)明顯,主要分布在研究區(qū)東北、西南以及東南部地區(qū); Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)植被面積減少,Ⅲ級(jí)、Ⅳ級(jí)和V級(jí)植被面積明顯增加,植被再次處于恢復(fù)狀態(tài)??傮w來看,25 a來研究區(qū)植被覆蓋度整體偏低且呈先增加、后減小、再增加的特征,植被表現(xiàn)為恢復(fù)—退化—恢復(fù)的過程。
表2 1989—2014年鹽池縣植被覆蓋面積及其變化率Tab.2 Vegetation coverage area and rate of change in Yanchi County from 1989 to 2014
3.1.2 植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化特征分析
利用植被覆蓋度差值法(式3)量化分析鹽池縣1989—2014年間的4期數(shù)據(jù),揭示研究區(qū)25 a間植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化特征(圖1)。
(a) 1989—1999年(b) 1999—2006年(c) 2006—2014年(d) 1989—2014年
圖1鹽池縣不同時(shí)期植被覆蓋度變化
Fig.1VegetationcoveragevariationofYanchiCountyindifferentperiods
結(jié)果表明: 1989—1999年間鹽池縣植被整體處于改善恢復(fù)狀態(tài),其中植被改善比例約57.22%,植被退化比例約42.78%,中度和極度改善面積約為2 590.98 km2,占植被改善面積的67%。從空間格局看,改善區(qū)域主要分布在鹽池縣中西部的惠安堡鎮(zhèn)、馮記溝鄉(xiāng)、王樂井鄉(xiāng)及高沙窩鄉(xiāng),退化區(qū)域主要集中在南部的麻黃山地區(qū)。1999—2006年間鹽池縣植被明顯退化,退化面積達(dá)4 997.56 km2,主要分布在鹽池縣西部以及南部; 植被改善面積相對(duì)較小,主要分布在研究區(qū)中東部鹽池縣周邊,且以輕度和中度為主。2006—2014年間植被明顯改善,改善面積為4 891.43 km2,其中中度改善和極度改善比例分別為34.21%和16.26 %,主要分布在研究區(qū)東北、西南以及東南部地區(qū); 而退化面積較小,主要分布在研究區(qū)中部。1989—2014年間鹽池縣植被退化與改善并存,退化面積約3 276.78 km2,約占總面積的48.49%,以中度退化為主; 改善面積約3 480.84 km2,約占總面積的51.51 %且以中度改善為主,改善區(qū)域主要分布在大水坑鎮(zhèn)、青山鄉(xiāng)以及鹽池縣城周邊,而退化區(qū)域主要分布于西南部的惠安堡鎮(zhèn)和西北部的高沙窩鎮(zhèn)地區(qū),在西南部的麻黃山以及中部地區(qū)也出現(xiàn)退化現(xiàn)象。
3.1.3 植被覆蓋度變化原因分析
鹽池縣植被變化的主要原因是植被恢復(fù)治理措施以及降水等多種因素。退耕還林還草、全縣禁牧、人工封育以及大規(guī)模的治沙造林等活動(dòng)對(duì)于植被的恢復(fù)起到了很大的促進(jìn)作用,但在氣候的影響下植被覆蓋度波動(dòng)明顯,在干旱年份尤為突出。1989—1999年間,年均降水量呈增加趨勢(shì),年均氣溫穩(wěn)定,有利于植被的恢復(fù),使植被覆蓋度高的區(qū)域面積增加、比例增大,植被覆蓋度低的區(qū)域面積減少、比例降低,植被呈恢復(fù)趨勢(shì)(圖2(a))。2000—2006年間,年均降水量和氣溫自2002年后均呈下降趨勢(shì),且2006年年均降水量明顯偏低,年均氣溫較高,致使該年份植被覆蓋度出現(xiàn)明顯下降,植被退化,主要表現(xiàn)為植被覆蓋度高的區(qū)域面積減少、比例降低,而植被覆蓋度低的區(qū)域面積增加、比例增高,植被呈退化趨勢(shì)(圖2(b))。2007—2014年間,年均降水量增加,年均氣溫也呈上升趨勢(shì),植被有一定程度恢復(fù),表現(xiàn)為植被覆蓋度高的區(qū)域面積增加、比例增大,植被覆蓋度低的區(qū)域面積減少、比例降低,植被再次回歸到恢復(fù)階段(圖2(c))。此外,人類活動(dòng)也是造成植被覆蓋度下降的重要原因之一,如位于惠安堡鎮(zhèn)和馮記溝鄉(xiāng)的馬家灘礦區(qū)、積家井礦區(qū)、萌城礦區(qū)以及四股泉礦區(qū),由于大量煤層的開采,地面已形成大型采空區(qū)塌陷,地表植被覆蓋度較低。
(a) 1989—1999年 (b) 2000—2006年(c) 2007—2014年
圖21989—2014年鹽池縣降水和氣溫變化(鹽池站)
Fig.2PrecipitationandtemperaturevariationinYanchiCountyfrom1989to2014(YanchiStation)
3.2.1 地質(zhì)災(zāi)害空間分布特征
研究區(qū)共有地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)231處(隱患點(diǎn)217處,災(zāi)害點(diǎn)14處),其中滑坡125處,主要為小型黃土滑坡; 崩塌84處,包括黃土和基巖崩塌2類; 泥石流19處,均為溝谷型稀性泥石流; 地面塌陷3處。利用核密度計(jì)算方法生成鹽池縣地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度(圖3)。研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)空間分布有2大特征: ①多沿溝谷線方向呈線性排列,主要分布在黃土丘陵區(qū)的河谷沖蝕岸邊及其支流或支溝中下游兩側(cè),如在麻黃山地區(qū),災(zāi)害點(diǎn)主要沿苦水河溝、李家大灣溝、彭家溝、史家疙瘩溝、張南溝和曾家渠北溝等6條NW向溝谷分布; ②災(zāi)害點(diǎn)空間分布具有區(qū)域聚集特征,災(zāi)害點(diǎn)密度整體南高北低,且南部聚集,北部分散。具體來看,南部的麻黃山鄉(xiāng)、王家下灣和井溝地區(qū)災(zāi)害點(diǎn)密度大于0.1個(gè)/km2,為高密度區(qū)域,災(zāi)害點(diǎn)分布集中且聚集度強(qiáng); 該地區(qū)人類活動(dòng)強(qiáng)烈,劈山切坡修建公路、劈坡建房和開采煤炭資源等活動(dòng)嚴(yán)重破壞了地表植被,對(duì)災(zāi)害點(diǎn)的發(fā)育起到很大促進(jìn)作用,是造成災(zāi)害點(diǎn)在該區(qū)域密集的原因之一。北部的三道灣、土溝等地災(zāi)害點(diǎn)分布相對(duì)分散,聚集度較低,災(zāi)害點(diǎn)密度低于0.1個(gè)/km2。
圖3 鹽池縣地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度
3.2.2 植被與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)關(guān)系
對(duì)鹽池縣地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度與4個(gè)時(shí)期植被覆蓋度進(jìn)行空間疊加分析,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。 4個(gè)年份植被覆蓋度低的區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)數(shù)量多、密度高,植被覆蓋度高的區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)數(shù)量小、密度低。其中,無植被覆蓋區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度在2006年和2014年出現(xiàn)了明顯增加,尤其在2006年,該區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度達(dá)到了0.09 個(gè)/km2; 極低覆蓋度區(qū)域的災(zāi)害點(diǎn)密度最高,在4個(gè)年份均為0.11個(gè)/km2左右; 低覆蓋區(qū)域的災(zāi)害點(diǎn)密度相對(duì)穩(wěn)定,只在2006年出現(xiàn)了下降,其余年份均保持在0.06個(gè)/km2左右; 中、高覆蓋度區(qū)域的災(zāi)害點(diǎn)密度在4個(gè)年份中均較低,數(shù)值穩(wěn)定在0.02個(gè)/km2左右。由此可見,無覆蓋、極低覆蓋度和低覆蓋度區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度較高,而在中、高植被覆蓋度區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度很低。綜上所述,4個(gè)年份中植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度總體上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即災(zāi)害點(diǎn)密度隨著植被覆蓋度的增加而降低,植被覆蓋度越高,災(zāi)害點(diǎn)密度越低; 相反,植被覆蓋度越低,災(zāi)害點(diǎn)密度越高。
圖4 鹽池縣植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)疊加統(tǒng)計(jì)
將研究區(qū)1989—2014年間植被覆蓋度變化與1989年的植被覆蓋度以及地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度進(jìn)行疊加,統(tǒng)計(jì)得到1989年各個(gè)植被覆蓋度級(jí)別的詳細(xì)動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)以及各個(gè)級(jí)別對(duì)應(yīng)的災(zāi)害點(diǎn)密度(表3)。結(jié)果表明:1989年無植被覆蓋區(qū)域植被改善明顯,災(zāi)害點(diǎn)密度整體偏高,其中輕度改善區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度明顯高于其他區(qū)域; 極低覆蓋區(qū)域覆蓋度中度改善或極度改善面積約占該區(qū)域面積的36.13%,其中,中度改善區(qū)域?yàn)?zāi)害點(diǎn)密度較高; 低覆蓋區(qū)域中度改善或極度改善面積僅占低覆蓋度區(qū)域的18.89%,但災(zāi)害密度仍然在0.07個(gè)/km2左右; 中、高覆蓋區(qū)域改善面積偏小,占比較低,而退化面積較大,災(zāi)害點(diǎn)密度明顯偏低。
表3 鹽池縣1989—2014年覆蓋度變化和1989年覆蓋度疊加面積與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)密度統(tǒng)計(jì)Tab.3 Density of geological hazard points and areas on the overlay of vegetation coverage variationfrom 1989 to 2014 and vegetation coverage in 1989 of Yanchi County
1)研究區(qū)植被覆蓋度整體偏低,空間上表現(xiàn)為東部相對(duì)較高、西部較低的特點(diǎn),4個(gè)時(shí)期呈先增加、后減小、再增加的特征,植被表現(xiàn)為恢復(fù)—退化—恢復(fù)的反復(fù)過程,總體處于恢復(fù)趨勢(shì),這與龐吉林等[15]的研究結(jié)論相一致。退耕還林還草、全縣禁牧和人工封育等活動(dòng)對(duì)于植被的恢復(fù)起到了很大的促進(jìn)作用,但植被覆蓋度受降水影響波動(dòng)明顯。
2)植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即植被覆蓋度越高,災(zāi)害點(diǎn)密度越低,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率也越低。諸如劈山切坡修建公路、劈坡建房和開采煤炭資源等人類活動(dòng)嚴(yán)重破壞了地表植被,使這些地區(qū)成為地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)區(qū)。因此,重視人類活動(dòng)區(qū)植被的保護(hù)和恢復(fù),努力提高植被覆蓋度,將對(duì)地方地質(zhì)災(zāi)害防治起到積極的推動(dòng)作用。
3)本文在研究植被覆蓋度與地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)時(shí)空格局關(guān)系時(shí),未能充分考慮水文、氣候和地表等因素,需要在以后研究中重點(diǎn)改進(jìn)。
參考文獻(xiàn)(References):
[1] Nandi A,Shakoor A.A GIS-based landslide susceptibility evaluation using bivariate and multivariate statistical analyses[J].Engineering Geology,2010,110(1/2):11-20.
[2] 賈貴義,全永慶,黎志恒,等.基于組合賦權(quán)法的白龍江流域甘肅段地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[J].冰川凍土,2014,36(5):1227-1236.
Jia G Y,Quan Y Q,Li Z H,et al.Geo-hazards assessment for the Gansu segment in Bailongjiang River Basin by using combination weighting method[J].Journal of Glaciology and Geocryology,2014,36(5):1227-1236.
[3] 杜 軍,楊青華,嚴(yán) 嘉,等.基于GIS與信息量模型的汶川次生地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[J].地球科學(xué),2010,35(2):324-330.
Du J,Yang Q H,Yan J,et al.Hazard evaluation of secondary geological disaster based on GIS and information value method[J].Earth Science,2010,35(2):324-330.
[4] 許 沖,戴福初,姚 鑫,等.基于GIS與確定性系數(shù)分析方法的汶川地震滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào),2010,18(1):15-26.
Xu C,Dai F C,Yao X,et al.GIS platform and certainty factor analysis method based Wenchuan earthquake-induced landslide susceptibility evaluation[J].Journal of Engineering Geology,2010,18(1):15-26.
[5] 倪忠云,何政偉,趙銀兵,等.基于RS和GIS的丹巴縣植被蓋度與地質(zhì)災(zāi)害關(guān)系研究[J].物探化探計(jì)算技術(shù),2011,33(2):217-221.
Ni Z Y,He Z W,Zhao Y B,et al.Study on the relationship between vegetation cover and geo-hazards in Danba County based on RS and GIS[J].Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration,2011,33(2):217-221.
[6] 曾令科,許 模,方 瓊,等.植被與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育分布關(guān)系初探[J].地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù),2010,21(3):97-100.
Zeng L K,Xu M,Fang Q,et al.Vegetation and development of geological hazards[J].Journal of Geological Hazards and Environment Preservation,2010,21(3):97-100.
[7] 張曉東,劉湘南,趙志鵬,等.遙感技術(shù)在寧夏中寧縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查中的應(yīng)用[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào),2015,26(3):120-126.
Zhang X D,Liu X N,Zhao Z P,et al.The application of RS technique for investigation of geological hazards in Zhongning County of Ningxia[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2015,26(3):120-126.
[8] 張國(guó)平,徐 晶,畢寶貴.滑坡和泥石流災(zāi)害與環(huán)境因子的關(guān)系[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2009,20(3):653-658.
Zhang G P,Xu J,Bi B G.Relations of landslide and debris flow hazards to environmental factors[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2009,20(3):653-658.
[9] 李 凱,孫悅迪,江寶驊,等.基于像元二分法的白龍江流域植被覆蓋度與滑坡時(shí)空格局分析[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,50(3):376-382.
Li K,Sun Y D,Jiang B H,et al.Analysis on spatial-temporal patterns of the vegetation coverage and landslides in Bailongjiang River Basin based on the dimidiate pixel model[J].Journal of Lanzhou University(Natural Sciences),2014,50(3):376-382.
[10] Leprieur C,Verstraete M M,Pinty B.Evaluation of the performance of various vegetation indices to retrieve vegetation cover from AVHRR data[J].Remote Sensing Reviews,1994,10(4):265-284.
[11] Gutman G,Ignatov A.The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models[J].International Journal of Remote Sensing,1998,19(8):1533-1543.
[12] Mu S J,Yang H F,Li J L,et al.Spatio-temporal dynamics of vegetation coverage and its relationship with climate factors in Inner Mongolia,China[J].Journal of Geographical Sciences,2013,23(2):231-246.
[13] Gillies R R,Kustas W P,Humes K S.A verification of the “triangle” method for obtaining surface soil water content and energy fluxes from remote measurements of the normalized difference vegetation index(NDVI) and surface[J].International Journal of Remote Sensing,1997,18(15):3145-3166.
[14] 賈寶全.基于TM衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的北京市植被變化及其原因分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(5):1654-1666.
Jia B Q.Driving factor analysis on the vegetation changes derived from the Landsat TM images in Beijing[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(5):1654-1666.
[15] 龐吉林,張克斌,喬 娜,等.基于RS的鹽池縣近10年植被覆蓋度動(dòng)態(tài)變化研究[J].水土保持研究,2012,19(4):112-115,121.
Pang J L,Zhang K B,Qiao N,et al.RS-based study on dynamics of the vegetation coverage in recent 10 years in Yanchi County[J].Research of Soil and Water Conservation,2012,19(4):112-115,121.