2015年中国的非物质文化遗产有哪些
最新一批为第四批（2014年7月16日）公布。共289项阿鲁科尔沁旗测绘资质，其中新入选151项阿鲁科尔沁旗测绘资质，扩展项147项。民间文学
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（30项阿鲁科尔沁旗测绘资质，涉及31个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 卢沟桥传说 北京市丰台区
2 鬼谷子传说 河北省临漳县
3 东海孝妇传说 江苏省连云港市
4 刘阮传说 浙江省天台县
5 孔雀东南飞传说 安徽省怀宁县
6 老子传说 安徽省涡阳县阿鲁科尔沁旗测绘资质，河南省灵宝市
7 陈三五娘传说 福建省泉州市洛江区
8 胡峄阳传说 山东省青岛市城阳区
9 孟母教子传说 山东省邹城市
10 河图洛书传说 河南省洛阳市
11 杞人忧天传说 河南省杞县
12 三国传说 湖北省
13 尹吉甫传说 湖北省房县
14 伯牙子期传说 湖北省武汉市
15 苏仙传说 湖南省郴州市苏仙区
16 壮族百鸟衣故事 广西壮族自治区横县
17 毕阿史拉则传说 四川省金阳县
18 仓颉传说 陕西省白水县、洛南县
19 骆驼泉传说 青海省循化撒拉族自治县
20 回族民间故事 宁夏回族自治区泾源县
21 广禅侯故事 山西省阳城县
22 解缙故事 江西省吉水县
23 阿凡提故事 新疆维吾尔自治区喀什地区
24 广阳镇民间故事 重庆市南岸区
25 西王母神话 新疆维吾尔自治区阜康市
26 盘王大歌 湖南省江华瑶族自治县
27 玛牧特依 四川省喜德县
28 黑白战争 云南省丽江市古城区
29 祁家延西 青海省互助土族自治县
30 常山喝彩歌谣 浙江省常山县
传统音乐
（15项，涉及17个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 土家族民歌 湖南省湘西土家族苗族自治州，贵州省沿河土家族自治县
2 渔歌（洞庭渔歌、汕尾渔歌） 湖南省岳阳市，广东省汕尾市
3 川西西岭山歌 四川省大邑县
4 旬阳民歌 陕西省旬阳县
5 撒拉族民歌 青海省循化撒拉族自治县
6 锡伯族民歌 新疆维吾尔自治区察布查尔锡伯自治县
7 凌云壮族七十二巫调音乐 广西壮族自治区凌云县
8 毕摩音乐 四川省美姑县
9 剑川白曲 云南省大理白族自治州
10 阿斯尔 内蒙古自治区镶黄旗
11 莆仙十音八乐 福建省莆田市涵江区
12 蒙古族汗廷音乐 内蒙古自治区阿鲁科尔沁旗
13 浏阳文庙祭孔音乐 湖南省浏阳市
14 潮尔（蒙古族弓弦乐） 内蒙古自治区通辽市
15 蒙古族托布秀尔音乐 新疆维吾尔自治区博尔塔拉蒙古自治州
传统舞蹈
（20项，涉及20个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 太子务武吵子 北京市大兴区
2 左权小花戏 山西省左权县
3 博舞 吉林省前郭尔罗斯蒙古族自治县
4 洪泽湖渔鼓 江苏省泗洪县
5 龙岩采茶灯 福建省龙岩市新罗区
6 宜黄禾杠舞 江西省宜黄县
7 耍老虎 河南省焦作市
8 棕包脑 湖南省洞口县
9 瑶族金锣舞 广西壮族自治区田东县
10 玩牛 重庆市石柱土家族自治县
11 古蔺花灯 四川省古蔺县
12 登甘嘎诌（熊猫舞） 四川省九寨沟县
13 布依族转场舞 贵州省册亨县
14 阿妹戚托 贵州省晴隆县
15 耳子歌 云南省大理白族自治州
16 怒族达比亚舞 云南省福贡县
17 铓鼓舞 云南省建水县
18 水鼓舞 云南省瑞丽市
19 锅哇（玉树武士舞） 青海省玉树藏族自治州
20 纳孜库姆 新疆维吾尔自治区吐鲁番市
传统戏剧
（4项，涉及4个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 线腔 山西省芮城县
2 平讲戏 福建省福安市
3 东河戏 江西省赣县
4 永修丫丫戏 江西省永修县
曲艺
（13项，涉及13个申报地区或单位）
五、曲艺（13项，涉及13个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 数来宝 北京市东城区
2 梅花大鼓 天津市
3 弹唱 山西省吕梁市离石区
4 浦东宣卷 上海市浦东新区
5 丽水鼓词 浙江省丽水市莲都区
6 客家古文 江西省于都县
7 永新小鼓 江西省永新县
8 山东花鼓 山东省菏泽市
9 跳三鼓 湖北省石首市
10 湖南渔鼓 湖南省
11 桂林渔鼓 广西壮族自治区桂林市
12 宁夏小曲 宁夏回族自治区银川市
13 托勒敖 新疆维吾尔自治区尼勒克县
传统体育、游艺与杂技
（14项，涉及15个申报地区或单位）
六、传统体育、游艺与杂技（14项，涉及15个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 布鲁 内蒙古自治区库伦旗
2 蒙古族驼球 内蒙古自治区乌拉特后旗
3 意拳 北京市东城区
4 戳脚 河北省衡水市桃城区
5 绵拳 上海市杨浦区
6 精武武术 上海市虹口区
7 咏春拳 福建省福州市
8 井冈山全堂狮灯 江西省井冈山市
9 梁山武术 山东省梁山县
10 徐家拳 山东省新泰市
11 两仪拳 河南省沈丘县
12 梅山武术 湖南省新化县
13 武汉杂技 湖北省武汉市
14 幻术（傅氏幻术、周化一魔术） 北京市朝阳区，陕西省
传统美术
（12项，涉及14个申报地区或单位）
七、传统美术（12项，涉及14个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 京绣 北京市房山区，河北省定兴县
2 布糊画 河北省丰宁满族自治县
3 抽纱（汕头抽纱、潮州抽纱） 广东省汕头、潮州市
4 水陆画 河北省广平县
5 毕摩绘画 四川省美姑县
6 彩砂坛城绘制 西藏自治区日喀则地区
7 琥珀雕刻 辽宁省抚顺市
8 传统玩具（郯城木旋玩具） 山东省郯城县
9 蒙古文书法 内蒙古自治区
10 满文书法 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市
11 刻铜（杜氏刻铜） 安徽省阜阳市
12 赏石艺术 中国观赏石协会
传统技艺
（28项，涉及29个申报地区或单位）
八、传统技艺（28项，涉及29个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 邢窑陶瓷烧制技艺 河北省邢台市
2 婺州窑陶瓷烧制技艺 浙江省金华市婺城区
3 吉州窑陶瓷烧制技艺 江西省吉安市
4 登封窑陶瓷烧制技艺 河南省登封市
5 当阳峪绞胎瓷烧制技艺 河南省焦作市
6 潮州彩瓷烧制技艺 广东省潮州市
7 陶瓷微书 广东省汕头市
8 古陶瓷修复技艺 上海市长宁区
9 藏族鎏钴技艺 青海省
10 铜器制作技艺（大同铜器制作技艺） 山西省大同市城区
11 古代钟表修复技艺 故宫博物院
12 传统香制作技艺（药香制作技艺、莞香制作技艺） 北京市西城区，广东省东莞市
13 一得阁墨汁制作技艺 北京市西城区
14 奶制品制作技艺（察干伊德） 内蒙古自治区正蓝旗
15 辽菜传统烹饪技艺 辽宁省沈阳市
16 泡菜制作技艺（朝鲜族泡菜制作技艺） 吉林省延吉市
17 老汤精配方 黑龙江省哈尔滨市阿城区
18 上海本帮菜肴传统烹饪技艺 上海市黄浦区
19 传统制糖技艺（义乌红糖制作技艺） 浙江省义乌市
20 豆腐传统制作技艺 安徽省淮南市
21 德州扒鸡制作技艺 山东省德州市
22 龙口粉丝传统手工生产技艺 山东省招远市
23 云南蒙自过桥米线 云南省蒙自市
24 坎儿井开凿技艺 新疆维吾尔自治区吐鲁番市
25 传统造园技艺（扬州园林营造技艺） 江苏省扬州市
26 古戏台营造技艺 江西省乐平市
27 庐陵传统民居营造技艺 江西省泰和县
28 古建筑修复技艺 甘肃省永靖县
传统医药
（2项，涉及2个申报地区或单位）
九、传统医药（2项，涉及2个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 哈萨克族医药（布拉吾药浴熏蒸疗法、卧塔什正骨术、冻伤疗法） 新疆维吾尔自治区阿勒泰地区
2 布依族医药（益肝草制作技艺） 贵州省贵定县
民俗
（13项，涉及14个申报地区或单位）
十、民俗（13项，涉及14个申报地区或单位）
序号 项目名称 申报地区或单位
1 望果节 西藏自治区
2 察干苏力德祭 内蒙古自治区乌审旗
3 博格达乌拉祭 内蒙古自治区扎赉特旗
4 稻作习俗 江西省万年县
5 匾额习俗（赣南客家匾额习俗） 江西省会昌县
6 马仙信俗 福建省柘荣县
7 寮步香市 广东省东莞市寮步镇
8 达斡尔族服饰 内蒙古自治区呼伦贝尔市
9 鄂温克族服饰 内蒙古自治区陈巴尔虎旗
10 彝族服饰 四川省昭觉县、云南省楚雄彝族自治州
11 布依族服饰 贵州省
12 侗族服饰 贵州省黔东南苗族侗族自治州
13 柯尔克孜族服饰 新疆维吾尔自治区乌恰县
希望对您有所帮助。
12月19日从北京去阿鲁科尔沁旗需要隔离吗？
你好的
现在来看肯定是不需要隔离的阿鲁科尔沁旗测绘资质：
国内的话基本是只要携带核酸检测报告就能通行无阻。
同省的话更是不用核酸检测报告了。
低风险地区，不需要隔离，甚至下周起连核酸检测报告都免除了！
但是如果是中高风险或者当地没有发布疫情解除的相关公告的话
去外地还是要被集中隔离或者居家隔离的。
但是国内最近的疫情都是国外流入的，因此并不需要隔离了！
最新公告如下：
2021年1月28日春运开始3月8日截止。
可在务工地的疾控机构或医疗机构主动进行核酸检测。
3月8日之后，随着北京地区的最新公告出台，基本上别的省市也会出台低风险地区流入人员不需要核酸检测的相关文件。
特殊人员的话需要提供相关的核酸检测，包括哪些人群如下：
一是跨国返回人员阿鲁科尔沁旗测绘资质；
二是医护人员阿鲁科尔沁旗测绘资质；
三是本省内的进口冷链食品从业人员、口岸直接接触进口货物从业人员、隔离场所工作人员、交通运输工具从业人员等重点人群。
那么核酸检测阴性证明如何获得？
返乡人员可在出发地或目的地的任意一家有核酸检测资质的医疗机构、疾控机构或第三方检测机构进行检测。
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谢谢
基于MODIS数据的北京西北部地区土地资源监测研究
刘爱霞1 王静1 刘正军2
（1.国土资源部土地利用重点实验室，中国土地勘测规划院，北京，100035；2.中国测绘科学研究院，北京，100039）
摘要：本文主要讨论基于 MODIS 16 天合成的 NDVI 时间序列数据、8 天合成 LST 数据、1∶5 万DEM数据以及其他辅助数据相结合，进行北京西北部地区土地资源现状调查和土地利用及植被覆盖多年变化的研究。首先选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统，用 PCA 方法对NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理，结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据，利用模糊K－均值非监督分类法，进行研究区的土地覆盖分类，得到土地资源现状情况。然后利用变化矢量（CVA）分析方法对北京西北部地区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行了分析。结果表明，MODIS 数据能很好地应用于大范围的土地资源监测中，并能得到较好的结果。
关键词：北京西北部；MODIS；土地资源现状；土地利用及植被覆盖变化
随着“人口－资源－环境”之间的矛盾日益尖锐，为了实现可持续发展的战略目标，世界各国政府都在大力加强资源与生态环境监测系统的建设。我国《全国生态环境建设规划》和《全国生态环境保护纲要》也明确提出要完善生态环境监测和信息服务体系。国土资源部《科技发展“十五”计划纲要》强调大力推进国土资源管理工作的信息化，强调努力实现国土资源调查评价工作的现代化。其中，土地资源调查与监测是其主要内容之一。
随着现代遥感技术的迅速发展，适合于不同空间尺度土地资源调查监测的各种遥感数据相继出现。目前，SPOT5、Landsat TM/ETM＋遥感数据是土地资源调查的主要数据源，适合于乡级、县级、区域级等不同尺度，但是应用于较大空间尺度的土地资源调查时，耗费大量人力、物力，且不经济。近年出现的中空间分辨率、高时间分辨率的 MODIS 数据为大尺度的土地资源调查提供了更好的数据源。Tucker 等人研究表明［1］，归一化植被指数 NDVI 实际反映了植被生物量、覆盖度和叶绿素含量三方面的生物物理化学性质，利用不同时相条件下的 NDVI序列，可以比较准确地反映植被的生长季相变化的规律。这成为利用遥感数据进行大区域范围植被和土地覆盖制图的基本思路［2～4］。
本文尝试以MODIS的NDVI时间序列数据集为主要数据源，结合MODIS LST、DEM、降雨、温度等辅助数据，首先选取适合的土地覆盖分类系统，通过 PCA 等数据处理方法，使用模糊K－均值非监督分类法，进行北京西北部地区的土地覆盖自动分类研究；然后利用变化矢量（CVA）分析方法对该区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行分析，以便为大尺度土地资源的调查监测提供一种快速便捷的方法。
1 研究区概况
北京西北部地区是我国生态环境建设部门重点关注和投资的地区，本研究区主要包括北京市西北部的风沙源区，涉及河北、山西、内蒙古三省 8个市（地、盟）的 51个县（市、旗），土地总面积为22.83×104 km2。该区范围西起内蒙古的四子王旗，东至内蒙古的敖汉旗，南起山西的代县，北至内蒙古的阿鲁克尔沁旗，地理坐标为东经 110°20′～121°01′，北纬38°51′～45°25′。
研究区地处内蒙古高原中部、黄土高原的北端，位于内蒙古、山西和河北三省交界处，区内地表形态主要由高原、山地、丘陵和盆地几大部分组成，地势呈中间高、南北低趋势。研究区跨中温带和寒温带，属干旱、半干旱大陆性季风性气候，气候变化较为明显。冬春季节受西伯利亚和蒙古冷高压控制，气候干燥少雨，主导风向为西北风，风力强劲，风蚀型外营力地质作用极为强烈，研究区北部的浑善达克沙地和科尔沁沙地，生态环境极为脆弱，是北京西北部地区的主要风沙源区。区域夏秋季节受太平洋副热带高压控制，多东南风，风力较弱，水汽补给较少，气候炎热少雨。区域年均气温 12.6℃以下，年降雨量为200～750mm，但降雨集中，降雨强度大，外加区域地势比降大，土质疏松，水蚀型外应力地质作用和重力侵蚀作用强烈，水土流失严重，而且容易发生滑坡和泥石流。
2 数据及预处理
2.1 遥感数据
本文所用遥感数据是美国EROS数据中心提供的MODIS影像。NDVI数据是2001～2004年16日合成的时间序列数据，共23个时相，空间分辨率为250m。陆面温度（LST）是2002年的8日合成时间序列数据，共46个时相，空间分辨率为1 km。
在 MODIS 数据处理中，用 MRT 几何纠正与镶嵌软件完成了图像的几何纠正和镶嵌。然后用最大合成法（MVC）对同一区域内植被指数、陆面温度等多时相的数据进行合成预处理，即图像中每一像元用j天中的最大像元值来代替，该处理的目的是为了减少大气的云、颗粒、阴影、视角以及太阳高度角的影响（Brent，N.H.，1986）。虽然最大合成过程（MVC）减少了大气的云、颗粒等的影响，但是云污染仍存在，接着采用改进的 BISE （the best index slope extraction）方法进行 NDVI 的多时相去云处理。尽管所用 MODIS 的LST 数据都是8 天合成数据，但 Ts 数据质量非常差，为了解决数据残缺的问题，我们利用线形回归来模拟这些数据。地表温度是高度空间相关的，相邻时相同一区域内的 Ts 在空间上存在某种相同的相关性，用线性关系来拟和这种关系；用相同大小的模板同时在被修复图像和参考图像上滑动，如果处于被修复图像模板中心值是零值或异常值，则用最小二乘法求出两个模板内有效数据间的线性回归系数，然后用该系数和参考图像模板中心值求出新值替代原来的零值或异常值。
2.2 其他辅助数据
辅助数据主要有通过 ETM＋数据目视解译得到的 2002年北京西北部地区土地利用现状图，北京西北部地区 1∶50000 DEM 数据，北京西北部地区的降水、温度数据。利用北京西北部地区各气象站点资料先计算各站点的年平均积温、年平均降水量，然后利用Kriging 插值方法获得北京西北部地区栅格的年平均气温、年平均降水量分布图。
3 研究方法
3.1 土地覆盖分类
（1）选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统，本研究采用《基于遥感数据的土地利用/土地覆被分类体系》［5］。该分类体系最重要的特色在于，针对不同空间尺度和所对应的遥感数据源，都具有其相应的分类，而且分类类型逐渐细化。对于一级分类和二级分类，侧重于土地覆被的分类，即对于中、低空间分辨率遥感数据，以土地覆被分类为主。
（2）用 PCA 方法对 NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理，以排除各种干扰因素，提高分类精度。采用 PCA变换可以将原有的12个月中有用的NDVI信息中的绝大部分压缩到少量的前几个主分量中，同时排除了部分由于数据质量等原因引起的噪声。因此，利用 PCA变换可以有效保证分类精度不受损失。实际结果的研究也表明，PCA 在对于抑制噪声影响和保证分类精度起到了重要的作用［6］。
（3）结合 LST 数据、DEM 数据及降雨温度数据，利用模糊K－均值非监督分类法，进行研究区的土地覆盖分类［7］，经过分类后处理，对分类发生明显错误的图斑进行更正，得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。
3.2 土地利用及植被覆盖多年变化分析
变化向量（CVA）分析是一种非常有潜力的植被比较分析方法，根据变化矢量的强度和方向判定变化的区域和类型［8］。变化矢量分析技术用指示参数年时序中的每个数据值作为时序空间的一点，时序空间连续几年的点连接成变化矢量。变化矢量的方向确定了变化的推进，矢量的大小表征了变化的强度。
例如，用连续多年12个月的数据来进行变化矢量分析，则变化矢量空间由每年的12个变化监测指示因子图像构成，故全年指示因子对应于一个12 维的时间矢量：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
P （i，x）表示像元i对应于x年的矢量，x （t）为像元i在时间t1到tn的指示因子值，n表示时间维数。矢量的模‖P‖ 代表了全年指示因子累积，矢量的方向为全年指示因子的时间曲线形状的综合反映。
任意两年间指示因子的任何变化都会表现在这12维空间中，这种变化可用变化矢量描述如下式：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
ΔP （i）是像元i从x年到y年的变化矢量。ΔP （i）包含了（y－x）年间，像元i在每一时间维上的变化信息。变化矢量的模‖ΔP （i）‖，由欧氏距离（Enclidean distance）决定，表示了指示因子变化的强度。
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
当‖ΔP （i）‖超过某一阈值时，往往对应着植被覆盖类型从一种类型转变成另一种类型。ΔP （i）的方向由一系列的角度定义，决定了指示因子的变化过程。
对计算出变化矢量强度，依据图像的直方图特征和地面资料可以采用阈值分割的方法划分不同的矢量变化强度等级。
借助于指示因子累计值的变化率来判断矢量变化类型。变化率的定义如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
4 结论与讨论
4.1 土地资源现状调查
通过对研究区2002年12个月的NDVI时间序列数据进行主成分分析得到的前四个主分量，基于1 km 分辨率的 MODIS 8 天合成 LST 数据得到的研究区年均 LST 数据，1∶5 万DEM数据，然后结合降雨温度数据，采用模糊K－均值非监督分类法，得到北京西北部地区的土地覆盖分类结果。然后，对分类结果进行分类后处理，对分类发生明显错误的图斑进行更正，最后得到2002年北京西北部地区的土地覆盖分类图（图1）。
图1 2002年北京西北部地区土地覆盖分类图
通过图1和图2可以看出，北京西北部地区土地覆盖类型中草地的覆盖面积所占比例最大，约占总面积的53%，内蒙古高原的浑善达克沙地和丘陵区及研究区东部的科尔沁草原南缘地带呈集中连片分布；中西部坝上高原地区的低洼处和河湖滩地的周边、阴山山脉东部及周边地区的丘陵地区也比较集中。牧草地总面积的60%以上分布在沙质甚至沙砾质干旱草原区。农用地占研究区总面积的21%，主要分布在研究区西南部高原和盆地中，多呈条带状沿河谷和河流冲积平原分布。林地占研究区土地总面积的13%，主要分布在大兴安岭、燕山、恒山、阴山山脉地区，在研究区的东部和西南部山区是林地集中分布地区，且大多分布在山体的上部。裸地占研究区总面积的8%，主要分布在北部浑善达克沙地和东部的科尔沁沙地。研究区中，湿地、水域和建设用地所占面积比例最小。
图2 2002年北京西北部地区各土地覆盖类型所占比例
4.2 土地利用与植被覆盖多年变化
用变化矢量分析法对北京西北部地区2001～2004年NDVI 的变化进行监测。所用数据是北京西北部地区2001～2004年的每月的最大 NDVI 时间序列值，首先计算 NDVI的变化矢量模，然后采用对变化矢量模进行图像分割的技术来生成 NDVI 的变化强度。图像分割满足：①相似性原则，即同一区域内像元应相似；②非连续原则，即从一个区域向另一个区域搜索，像元一定有某些变量特征（梯度等特征）发生突变，从而确定边界。
4.2.1 变化强度
NDVI 变化强度反映了植被覆盖的变化情况。综合考虑植被覆盖度变化矢量模的直方图、均值和方差来确定每个分割点，对变化矢量模进行分割得到变化强度。
表1 矢量变化强度不同等级阈值
从图3和图4中可以看出，2001～2004年4年间，北京西北部绝大部分地区土地利用/植被覆盖状况没有发生大的变化，生态系统基本维持平衡。无变化和低变化地区占北京西北部地区总面积的92.3%。
无变化区面积最大，占总面积的53.7%，主要分布于北京西北部地区的赤峰市、敖汉旗、翁牛特旗、巴林右旗和阿鲁科尔沁旗，北部的锡林郭勒盟和四王子旗等地，表明5年间三峡库区的植被覆盖在水平方向上很少变化。
低变化区面积占总面积的 38.6%，主要分布在北京西北部地区的察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、克什克腾旗、正镶白旗、正蓝旗和太仆寺旗的交界处等地区。
中变化区的面积比较小，主要集中在北京西北部地区的凉城地区。
剧烈变化区，主要集中在北京西北部地区的西部地区、浑善达克沙地周围、克什克腾旗北部和四王子旗等地。
图3 北京西北部地区 2001～2004年植被指数 （NDVI） 变化强度
图4 植被覆盖度矢量变化强度面积比例
4.2.2 变化类型
以上计算了北京西北部地区4年间NDVI矢量变化强度。矢量变化强度反映了2001～2004年4年间北京西北部地区NDVI的变化程度，但无法判断这4年间植被覆盖度到底是增加还是减少了。因此可以同时借助 NDVI 变化强度和 NDVI 累计值的变化率来判断ND-VI 矢量变化类型［9］。
取变化强度的无变化和低变化的界值作为阈值 M，变化强度小于 M 的像元，被认为其变化为平稳型，当变化强度大于 M 时，再根据累计变化率来确定其变化类型。具体参数如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
根据计算出NDVI的累积变化率，再考虑公式（5）可以得到NDVI矢量变化类型图。
从图5和图6可以看出，2001～2004年北京西北部地区的植被覆盖总体上表现为稳中增加的趋势。归纳起来的变化特征为：
图5 北京西北部地区 2001～2004年植被覆指数 （NDVI）
图6 植被覆盖度矢量变化强度面积比例
（1）植被覆盖变化类型中以平稳型为主，占整体面积的56.9%，主要分布于北京西北部地区的东北、西北等地区。
（2）增加型占的比重也比较大，占北京西北部地区面积的30.2%，主要分布在北京西北部地区中南部地区。
（3）减少型代表植被覆盖度有一定的减少，所占比重很小，主要分布在北京西北部地区的北部零散地区。
（4）波动型占北京西北部地区面积的10.9%，主要分布在北京西北部地区的东北部地区。植被覆盖的波动是正常的自然现象，它是植被正常生长、长期的气候变化等自然作用和各种人类经济活动共同作用的结果。
参考文献
［1］Tucker，C.J.，Townshend，J.R.G.and Goff，T.E.Continental land cover classification using meteorological satellite data ［J］.Science，1984 （227）：369～375
［2］Cihlar J.Land cover mapping of large areas from satellites：status and research priorities ［J］.Int.J.Remote Sensing.2000，21 （6＆7）：1093～1113
［3］Townshend J.R.G，et al.Global Land Cover Classification by Remote Sensing：Present Capabilities and Future Possibilities ［J］.Remote Sensing of Environment，1991 （35）：243～255
［4］Lloyd D.A phenological classification of terrestrial vegetation cover using shortwave vegetation index imagery ［J］.Int.J.Remote Sensing，1990，11 （12）：2269～2279
［5］J.Wang，T.He.Developing a land use/cover classification system based on remote sensing data in China.Proceedings of SPIE－Remote sensing for environmental monitoring，GIS applications and Geology IV，2004，（5574）：52～60
［6］刘爱霞，刘正军，王静.基于PCA变换和神经元网络分类方法的中国森林制图研究.长江流域资源与环境，2006，15 （1）：19～24
［7］刘爱霞，王静等.基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究.地理科学进展，2006，25 （2）：96～102
［8］陈云浩，李晓兵，陈晋，史培军.1983～1992年中国陆地植被NDVI演变特征的变化矢量分析.遥感学报，2002，6 （1）：12～18
［9］中国测绘科学研究院.三峡库区相关生态环境监测技术研究.项目验收总结报告.2005，10
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