【摘 要】
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科尔沁沙地作为我国面积最大的沙地,生态系统复杂、脆弱。近年来,在全球气候变化及人类活动等诸多因素的影响下,正面临着荒漠化加剧、景观破碎度加重等生态系统健康问题的威胁,严重制约了区域生态环境的可持续发展,亟需开展相关基础研究,以支撑区域生态的科学建设和管理。植被覆盖度是衡量区域生态健康的一个重要指示因子。因此本文以科尔沁沙地内陆闭合流域为研究区,以典型沙丘-草甸相间地貌单元为重点研究区,利用无人机、
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科尔沁沙地作为我国面积最大的沙地,生态系统复杂、脆弱。近年来,在全球气候变化及人类活动等诸多因素的影响下,正面临着荒漠化加剧、景观破碎度加重等生态系统健康问题的威胁,严重制约了区域生态环境的可持续发展,亟需开展相关基础研究,以支撑区域生态的科学建设和管理。植被覆盖度是衡量区域生态健康的一个重要指示因子。因此本文以科尔沁沙地内陆闭合流域为研究区,以典型沙丘-草甸相间地貌单元为重点研究区,利用无人机、Worldview-2和Landsat TM/OLI遥感影像数据,结合机器学习方法,构建高精度的植被覆盖度提取模型,并运用景观生态学相关方法,定量分析了研究区近30年植被覆盖度的动态变化特征及规律,探究了年、月植被覆盖度对降水变化的响应关系。论文主要结论如下:（1）构建的植被覆盖度提取U型神经网络深度学习模型由4个编码层、2个卷积层、4个解码层、1个Softmax层组成,其中模型使用的激活函数为Relu函数。该模型具有很好的去噪性,且精确度较高,训练集准确率为0.82,验证集准确率为0.86,可高效、便捷地提取不同地貌、复杂生境的植被覆盖度。半固定、固定沙丘高植被覆盖区均主要集中在丘间洼地,呈月牙型分布,且植被破碎度大;而草甸区块植被覆盖度边界显著,分布规整。（2）较人工神经网络、支持向量回归模型,随机森林模型更适用于科尔沁沙丘-草甸相间地区植被覆盖度的反演。利用多源遥感数据逐步实现低分辨遥感影像的植被覆盖度反演方法,可以有效提高植被覆盖度的反演精度。构建的单元尺度（重点研究区）植被覆盖度反演模型精度很高,训练集R2为0.94,MSE为0.01,d为0.98;测试集R2为0.84,MSE为0.01,d为0.96。构建的区域尺度（研究区）植被覆盖度反演模型精度较高,训练集R2为0.87,MSE为0.01,d为0.96;测试集R2为0.80,MSE为0.04,d为0.90。（3）近30年,研究区年平均植被覆盖度呈区间起伏波动,年际波动较强,抗干扰能力较差,但整体呈向好的趋势发展,平均覆盖度在62.08%-70.91%之间波动,其中,植被减少的区域主要分布在研究区西部及东南部地带,而增长区域相间分布于研究区中部及边界处。研究区主要植被覆盖类为高、中高覆盖类,其次为中低、中覆盖类,低覆盖类占比最少。1989-2019年间,高覆盖类、中高覆盖类转换面积最大且频繁,各覆盖类重心迁移具有反复的特征,主要在西南和西北方向迁移,各覆盖类标准差椭圆的变化比较平稳。（4）研究区1989-2019年年降水量表现为波浪状区间波动,范围多分布于300-500mm之间,降水主要集中在6-9月。降水为干旱半干旱地区植被生长的主要驱动力,年植被覆盖度与6-8月累积降水量呈显著相关;月植被覆盖度与降水量呈极显著相关,且在植被生长期,同期月降水量对植被覆盖度的影响从高到低依次为:半流动沙丘>半固定沙丘>固定沙丘>农田和草甸组合。
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