分析流域归一化植被指数INDV随时间变化的规律，提出了植被生长量评价方法，并基于植被生长量、植被生长状态和年际植被变化趋势等方法分别对2000、2002、2004、2007年流域不同时空分布的植被进行了评价，得出以下结论：1）上游、下游及分布在中游水源边的植被生长量较大，而且植被生长量较低的黄土高原经历先增加然后减少的变化趋势；2）生长状态较差的地区主要集中在兰州、宁夏、内蒙地区，但是2000年后这些区域的植被生长状态趋向好转；3）黄土高原地区在2000、2002、2004、2007年之间有转好的趋势，而

摘要光谱特征波段的选取是植被高光谱分类识别的重要基础之一利用鄱阳湖种典型植被的实测高光谱数据在对数据进行预处理和分析的基础上提出了一种基于均值极差阈值法的光谱特

目的利用重建后的NDVI时间序列数据研究秦岭地区植被覆盖变化。方法利用非对称高斯拟合算法（AG）对秦岭地区2000--2009年MODISNDVI时间序列数据重建，计算生长季NDVI均值、变异系数及变化趋势，分析秦岭地区2000--2009年植被的时序稳定性和变化趋势。结果①分布于秦岭山区腹地的森林和山间沟谷的灌木植被的时序稳定性较高，而分布在研究区西北部、秦岭北坡、居民聚集地周边农林混合植被，受人类活动的影响，年际波动较大；②研究区西部、东部、秦岭山区腹地。农田覆盖区域改善趋势明显。山区的森林植被和山间

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水

为确定2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律,采用NASA地球观测系统(EOS)提供的MODIS陆地植被指数产品MOD13A3,对沈阳地区进行分析,用归一化植被指数(NDVI)作为植被生长状态指标,以2001年植被指数为基准,用其它年份的植被指数与基准作差值处理,根据NDVI变化数据分级标准进行分级,分析了2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律.结果表明:沈阳地区植被覆盖密度由城区中心向周边逐渐增大;2001-2011年沈阳植被总体呈退化趋势;2002-2004年,沈阳城区边缘的植被有轻微退化外,其他地区植被均呈现中度和轻微改善;2005年以后沈阳市城区边缘的植被退化严重;在2008和2010年间,沈阳市周边地区如东陵区东南、苏家屯东南部、沈北新区西南部和于洪区东南部植被均有轻微和中度改善.

自然环境植被树木3D模型Unity游戏素材资源Mountain Trees - Dynamic Nature v2.0f2

全国植被类型分布数据及岷江上游土地利用数据

2018年全国植被类型分布数据，栅格数据

文中运用1982～2016年NDVI数据对祁连山植被时空变化特征进行了研究,结果表明:祁连山植被具有明显的时空差异性,整体上呈波动增加趋势,但增长速度较为缓慢,增长区域主要集中在高海拔地区,减少区域则主要表现在河谷地带。不同植被的变化也存在明显的差异,其中荒漠植被增长较为迅速。研究区内植被的变化是气象因子和频繁人类活动共同作用的结果,这将为区域内植被的进一步调查研究和环境保护提供一定的科学依据。

基于IDL语言，对两个时期的植被进行变化监测。