大巴山地区植被指数变化及其驱动力分析
这是一篇关于植被变化,气候响应,人为影响,大巴山地区的论文, 主要内容为本研究利用1998年4月-2009年12月的SPOT-NDVI数据集,1987年、1999年和2007年的TM图、1978-2009年的气象资料、及野外调查资料,运用一元线性回归分析、偏相关分析、空间插值和监督分类等多种方法,研究了大巴山地区植被指数变化及其影响因素,并以神农架林区为对象进行了案例分析,旨在揭示环境变化背景下亚热带森林植被指数变化及其驱动力,研究获得以下结果和进展： (1)12a来大巴山地区植被指数时空变化 大巴山地区属于高植被覆盖度地区。NDVI在不同时间尺度上的变化趋势为：12a来年际变化整体呈波动上升趋势,春、秋两季不同植被类型的NDVI变化幅度对年NDVI的变化贡献最大；各类型植被NDVI值分别为：阔叶林>针叶林(冬季为针叶林>阔叶林)>灌草丛>栽培植被；年内月变化表现为,2月NDVI值最低,7月份植被NDVI值最大,12a来植被增长与各月植被增长有关。 大巴山地区植被覆盖主要表现增加趋势,NDVI减小的像元仅占总面积的0.38%,主要为分布于城镇附近的栽培植被；NDVI呈轻微增加趋势的面积较大,分别占各类型总面积的百分比为：栽培植被39%,灌草丛62.36%、阔叶林85%、针叶林78%；NDVI显著增加的区域主要分布于紫阳、白河等汉江南岸县区的灌草丛,平利县的针叶林、房县的阔叶林,以及竹溪、竹山北部人口稠密区的栽培植被,栽培植被NDVI显著增加的面积高达其总面积的59.2%。 (2)植被变化的驱动力分析 大巴山地区近30a来年平均气温呈显著上升趋势,年总降水量上升趋势不显著,但在近12a来,气温呈轻微下降趋势,降水量呈增长趋势,两者均未达到显著性水平。对30a的气象资料进行小波分析可知,气温和降雨量在25a的尺度上,周期性变化显著,突变点均出现于1983年、1991年、1998和2007。 大巴山地区的NDVI与同期温度的相关性高,与降水之间呈弱正相关,植被生长主要受气温变化的影响。在空间上,年最大NDVI与气温呈负相关的像元占总像元的65.3%,是分布于研究区北部的栽培植被,研究区温度升高,蒸腾作用加强,降低了土壤含水量,抑制了农作物的生长。年最大NDVI与降水量呈正相关的区域达60.7%,分布于汉江南地势起伏小的地区,而呈负相关的像元从东部沿着大巴山山体走向向西部延伸,可见,良好的植被有利于该区抵御干旱能力增强。 鄂西北的大巴山区和各县区交界处的植被覆盖受人类活动干扰强度较小,陕西大巴山地区受到中等强度的人为干扰。安康汉滨区、竹山北部、竹溪西北部、房县中部地区,人口密度大,属于强度人为干扰区,在城镇附近人类活动影响强烈,周边地区几乎不受人类活动的影响,县内地区差异十分明显。 (3)案例分析——以神农架林区为例 神农架林区阔叶林占总面积的70%以上,灌草丛和针叶林面积在20%左右,居民地、建筑用地和栽培植被的面积所占比率在1%-3%之间。近20a来,居民地及建筑用地的面积大幅增加,栽培植被的面积先增加后减小,灌草丛的面积保持稳定增长,阔叶林的面积变化很小,针叶林的覆盖面积却迅速减小,可见人类活动对区域影响在加强。 神农架各月NDVI受气象因子的影响程度不同,NDVI对与当月气温的相关性好,对前一个月降雨量的敏感度较高。在空间上,温度与NDVI呈负相关像元面积大,多分布于高海拔地区,呈正相关的像元多分布于地势起伏小的地区。降水量与NDVI呈正相关的像元主要分布在下谷坪西南部,木鱼镇一带,呈负相关的像元分布形状与的山脊线走向一致,可见,降水对神农架林区低海拔地区的灌草丛、人工栽培植被的生长具有一定的促进作用,对高海拔地区的植被生长具有轻微的抑制作用。 神农架林区人为干扰强度差异较大,87%的地区干扰强度较弱,个别乡镇人类影响比较强烈,包括为大九湖、红坪镇、松柏镇、新华乡和黄土坪等地区,这些乡镇均是神农架林区人口密集区。该县地势复杂,人口分布相对集中,人类活动范围偏小,主要为城镇及其周边地区,从而导致人类活动对局部地区的干扰十分显著,对城镇外其它大面积区域的影响明显较小。
基于检验融合重构的文山州NDVI时间序列变化趋势及驱动因子分析
这是一篇关于植被变化,NDVI重构,In-RESTREND,模型评价,文山州,时间序列的论文, 主要内容为植被对地球上各种生态循环都起着至关重要的作用,其变化趋势也反映自然环境演变过程,前人常采用归一化植被指数对植被变化进行研究,但由于云雾和成像条件等因素影响,导致影像数据可能存在噪声和数据丢失,使得精准分析NDVI变化趋势和驱动因子成了难题。因此,为有效检测文山州NDVI变化趋势并分析其影响因子,提出了一种基于Dixon检验和时空信息融合的加权SG滤波方法即(Weighted SG filtering method based on Dixon test and spatiotemporal information fusion,SGDST),该方法实现了文山州MODIS/NDVI数据的高质量重建。随后,采用综合残差趋势方法(In-RESTEND)和一种NDVI变化类型分类方法来检测该地区长期NDVI变化趋势。此外,计算NDVI与温度、降水和人口之间的皮尔森相关系数,并以季节划分文山州NDVI主导影响因子,更好地反映不同季节,温度、降水和人口对文山州NDVI的影响。最终得到了以下结论:首先,比较经四种拟合方法重构后影像发现,SGDST方法在重建影像中剩余噪声最少;在比较拟合曲线时,SGDST方法能准确重构连续多期缺失数据时间序列,并有效保留局部波峰波谷细节特征,样条曲线更接近于原始NDVI曲线。此外,在模拟数据定量评价中,与其他三种方法相比SGDST法的RMSE和MAN小于0.0853像元占拟合总像元比例最大,保真度最高。在模型比较方面,SGDST方法的AIC和BIC低值区域分布最大,模型更为稳定。综上所述,在文山州地区SGDST方法优于其他三种方法,更适用于文山州NDVI重建拟合。其次,综合残差趋势分析法在检测NDVI显著性像素方面优于线性回归方程斜率、MK检验和RESTREND。结果显示:从2010年到2020年,文山州NDVI主要呈增长趋势,主要增长期为2014～2017年,文山州北部三县增长幅度最大。NDVI减少情况零星分布在各县市城区中,比例极小。从变化类型来看,文山州NDVI变化主要为单调上升型,占总像素面积92.8%;其次是先上升后下降型,占6.79%;连续下降型约占0.82%。其他类型所占比例相对较小。最后,在NDVI主导影响因子研究中,前三个季节以降水正相关影响因子像元比重最大。而冬季则以温度正相关影响因子像元比重最大。降水影响因子比重在春、夏、秋季分别为81%,78%,52%,而冬季温度影响因子比重为77%。在二级分类中,主要是以降水正相关影响因子栅格像元为主,春季占78%,夏季占78%,秋季占47%,而冬季仅占6%,但温度正相关影响因子像元在冬季占据了76%。在高人口密度的主城区,也有NDVI与人口呈现正相关性的像元,说明人口因素对NDVI也有正面影响。
大巴山地区植被指数变化及其驱动力分析
这是一篇关于植被变化,气候响应,人为影响,大巴山地区的论文, 主要内容为本研究利用1998年4月-2009年12月的SPOT-NDVI数据集,1987年、1999年和2007年的TM图、1978-2009年的气象资料、及野外调查资料,运用一元线性回归分析、偏相关分析、空间插值和监督分类等多种方法,研究了大巴山地区植被指数变化及其影响因素,并以神农架林区为对象进行了案例分析,旨在揭示环境变化背景下亚热带森林植被指数变化及其驱动力,研究获得以下结果和进展： (1)12a来大巴山地区植被指数时空变化 大巴山地区属于高植被覆盖度地区。NDVI在不同时间尺度上的变化趋势为：12a来年际变化整体呈波动上升趋势,春、秋两季不同植被类型的NDVI变化幅度对年NDVI的变化贡献最大；各类型植被NDVI值分别为：阔叶林>针叶林(冬季为针叶林>阔叶林)>灌草丛>栽培植被；年内月变化表现为,2月NDVI值最低,7月份植被NDVI值最大,12a来植被增长与各月植被增长有关。 大巴山地区植被覆盖主要表现增加趋势,NDVI减小的像元仅占总面积的0.38%,主要为分布于城镇附近的栽培植被；NDVI呈轻微增加趋势的面积较大,分别占各类型总面积的百分比为：栽培植被39%,灌草丛62.36%、阔叶林85%、针叶林78%；NDVI显著增加的区域主要分布于紫阳、白河等汉江南岸县区的灌草丛,平利县的针叶林、房县的阔叶林,以及竹溪、竹山北部人口稠密区的栽培植被,栽培植被NDVI显著增加的面积高达其总面积的59.2%。 (2)植被变化的驱动力分析 大巴山地区近30a来年平均气温呈显著上升趋势,年总降水量上升趋势不显著,但在近12a来,气温呈轻微下降趋势,降水量呈增长趋势,两者均未达到显著性水平。对30a的气象资料进行小波分析可知,气温和降雨量在25a的尺度上,周期性变化显著,突变点均出现于1983年、1991年、1998和2007。 大巴山地区的NDVI与同期温度的相关性高,与降水之间呈弱正相关,植被生长主要受气温变化的影响。在空间上,年最大NDVI与气温呈负相关的像元占总像元的65.3%,是分布于研究区北部的栽培植被,研究区温度升高,蒸腾作用加强,降低了土壤含水量,抑制了农作物的生长。年最大NDVI与降水量呈正相关的区域达60.7%,分布于汉江南地势起伏小的地区,而呈负相关的像元从东部沿着大巴山山体走向向西部延伸,可见,良好的植被有利于该区抵御干旱能力增强。 鄂西北的大巴山区和各县区交界处的植被覆盖受人类活动干扰强度较小,陕西大巴山地区受到中等强度的人为干扰。安康汉滨区、竹山北部、竹溪西北部、房县中部地区,人口密度大,属于强度人为干扰区,在城镇附近人类活动影响强烈,周边地区几乎不受人类活动的影响,县内地区差异十分明显。 (3)案例分析——以神农架林区为例 神农架林区阔叶林占总面积的70%以上,灌草丛和针叶林面积在20%左右,居民地、建筑用地和栽培植被的面积所占比率在1%-3%之间。近20a来,居民地及建筑用地的面积大幅增加,栽培植被的面积先增加后减小,灌草丛的面积保持稳定增长,阔叶林的面积变化很小,针叶林的覆盖面积却迅速减小,可见人类活动对区域影响在加强。 神农架各月NDVI受气象因子的影响程度不同,NDVI对与当月气温的相关性好,对前一个月降雨量的敏感度较高。在空间上,温度与NDVI呈负相关像元面积大,多分布于高海拔地区,呈正相关的像元多分布于地势起伏小的地区。降水量与NDVI呈正相关的像元主要分布在下谷坪西南部,木鱼镇一带,呈负相关的像元分布形状与的山脊线走向一致,可见,降水对神农架林区低海拔地区的灌草丛、人工栽培植被的生长具有一定的促进作用,对高海拔地区的植被生长具有轻微的抑制作用。 神农架林区人为干扰强度差异较大,87%的地区干扰强度较弱,个别乡镇人类影响比较强烈,包括为大九湖、红坪镇、松柏镇、新华乡和黄土坪等地区,这些乡镇均是神农架林区人口密集区。该县地势复杂,人口分布相对集中,人类活动范围偏小,主要为城镇及其周边地区,从而导致人类活动对局部地区的干扰十分显著,对城镇外其它大面积区域的影响明显较小。
基于检验融合重构的文山州NDVI时间序列变化趋势及驱动因子分析
这是一篇关于植被变化,NDVI重构,In-RESTREND,模型评价,文山州,时间序列的论文, 主要内容为植被对地球上各种生态循环都起着至关重要的作用,其变化趋势也反映自然环境演变过程,前人常采用归一化植被指数对植被变化进行研究,但由于云雾和成像条件等因素影响,导致影像数据可能存在噪声和数据丢失,使得精准分析NDVI变化趋势和驱动因子成了难题。因此,为有效检测文山州NDVI变化趋势并分析其影响因子,提出了一种基于Dixon检验和时空信息融合的加权SG滤波方法即(Weighted SG filtering method based on Dixon test and spatiotemporal information fusion,SGDST),该方法实现了文山州MODIS/NDVI数据的高质量重建。随后,采用综合残差趋势方法(In-RESTEND)和一种NDVI变化类型分类方法来检测该地区长期NDVI变化趋势。此外,计算NDVI与温度、降水和人口之间的皮尔森相关系数,并以季节划分文山州NDVI主导影响因子,更好地反映不同季节,温度、降水和人口对文山州NDVI的影响。最终得到了以下结论:首先,比较经四种拟合方法重构后影像发现,SGDST方法在重建影像中剩余噪声最少;在比较拟合曲线时,SGDST方法能准确重构连续多期缺失数据时间序列,并有效保留局部波峰波谷细节特征,样条曲线更接近于原始NDVI曲线。此外,在模拟数据定量评价中,与其他三种方法相比SGDST法的RMSE和MAN小于0.0853像元占拟合总像元比例最大,保真度最高。在模型比较方面,SGDST方法的AIC和BIC低值区域分布最大,模型更为稳定。综上所述,在文山州地区SGDST方法优于其他三种方法,更适用于文山州NDVI重建拟合。其次,综合残差趋势分析法在检测NDVI显著性像素方面优于线性回归方程斜率、MK检验和RESTREND。结果显示:从2010年到2020年,文山州NDVI主要呈增长趋势,主要增长期为2014～2017年,文山州北部三县增长幅度最大。NDVI减少情况零星分布在各县市城区中,比例极小。从变化类型来看,文山州NDVI变化主要为单调上升型,占总像素面积92.8%;其次是先上升后下降型,占6.79%;连续下降型约占0.82%。其他类型所占比例相对较小。最后,在NDVI主导影响因子研究中,前三个季节以降水正相关影响因子像元比重最大。而冬季则以温度正相关影响因子像元比重最大。降水影响因子比重在春、夏、秋季分别为81%,78%,52%,而冬季温度影响因子比重为77%。在二级分类中,主要是以降水正相关影响因子栅格像元为主,春季占78%,夏季占78%,秋季占47%,而冬季仅占6%,但温度正相关影响因子像元在冬季占据了76%。在高人口密度的主城区,也有NDVI与人口呈现正相关性的像元,说明人口因素对NDVI也有正面影响。
基于检验融合重构的文山州NDVI时间序列变化趋势及驱动因子分析
这是一篇关于植被变化,NDVI重构,In-RESTREND,模型评价,文山州,时间序列的论文, 主要内容为植被对地球上各种生态循环都起着至关重要的作用,其变化趋势也反映自然环境演变过程,前人常采用归一化植被指数对植被变化进行研究,但由于云雾和成像条件等因素影响,导致影像数据可能存在噪声和数据丢失,使得精准分析NDVI变化趋势和驱动因子成了难题。因此,为有效检测文山州NDVI变化趋势并分析其影响因子,提出了一种基于Dixon检验和时空信息融合的加权SG滤波方法即(Weighted SG filtering method based on Dixon test and spatiotemporal information fusion,SGDST),该方法实现了文山州MODIS/NDVI数据的高质量重建。随后,采用综合残差趋势方法(In-RESTEND)和一种NDVI变化类型分类方法来检测该地区长期NDVI变化趋势。此外,计算NDVI与温度、降水和人口之间的皮尔森相关系数,并以季节划分文山州NDVI主导影响因子,更好地反映不同季节,温度、降水和人口对文山州NDVI的影响。最终得到了以下结论:首先,比较经四种拟合方法重构后影像发现,SGDST方法在重建影像中剩余噪声最少;在比较拟合曲线时,SGDST方法能准确重构连续多期缺失数据时间序列,并有效保留局部波峰波谷细节特征,样条曲线更接近于原始NDVI曲线。此外,在模拟数据定量评价中,与其他三种方法相比SGDST法的RMSE和MAN小于0.0853像元占拟合总像元比例最大,保真度最高。在模型比较方面,SGDST方法的AIC和BIC低值区域分布最大,模型更为稳定。综上所述,在文山州地区SGDST方法优于其他三种方法,更适用于文山州NDVI重建拟合。其次,综合残差趋势分析法在检测NDVI显著性像素方面优于线性回归方程斜率、MK检验和RESTREND。结果显示:从2010年到2020年,文山州NDVI主要呈增长趋势,主要增长期为2014～2017年,文山州北部三县增长幅度最大。NDVI减少情况零星分布在各县市城区中,比例极小。从变化类型来看,文山州NDVI变化主要为单调上升型,占总像素面积92.8%;其次是先上升后下降型,占6.79%;连续下降型约占0.82%。其他类型所占比例相对较小。最后,在NDVI主导影响因子研究中,前三个季节以降水正相关影响因子像元比重最大。而冬季则以温度正相关影响因子像元比重最大。降水影响因子比重在春、夏、秋季分别为81%,78%,52%,而冬季温度影响因子比重为77%。在二级分类中,主要是以降水正相关影响因子栅格像元为主,春季占78%,夏季占78%,秋季占47%,而冬季仅占6%,但温度正相关影响因子像元在冬季占据了76%。在高人口密度的主城区,也有NDVI与人口呈现正相关性的像元,说明人口因素对NDVI也有正面影响。
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