【摘 要】
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本文基于2001-2011 年16 天合成的MODIS EVI 时序数据,利用小波多尺度分析方法开展中国植被的时空非平稳性研究。首先,基于点信号的研究表明,农作物、森林、草地在不同的气候带分别具有不同的年内时序变化特征,其变化的幅度随纬度增强。然后,基于逐像元的研究表明,对月、双月、季节等不同的时间尺度而言,森林具有最强的季节模式,而多季农作物在不同尺度具有比较相似的变异性。由于遥感植被指数时序数
【机 构】
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福州大学 福建省空间信息工程研究中心、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建 福州 350002
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
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本文基于2001-2011 年16 天合成的MODIS EVI 时序数据,利用小波多尺度分析方法开展中国植被的时空非平稳性研究。首先,基于点信号的研究表明,农作物、森林、草地在不同的气候带分别具有不同的年内时序变化特征,其变化的幅度随纬度增强。然后,基于逐像元的研究表明,对月、双月、季节等不同的时间尺度而言,森林具有最强的季节模式,而多季农作物在不同尺度具有比较相似的变异性。由于遥感植被指数时序数据经常受到云等干扰,本文最后评估了云覆盖对开展植被动态变化时空非平稳性研究的影响。结果表明,在热点亚热带地区,MODIS EVI 时序模式受到夏季云的干扰非常严重,在很大程度上给基于MODIS EVI 的时序特征开展农作物识别等相关研究带来严峻挑战。尽管如此,就年际、年内时空变异性的统计指标而言,基于去云与非去云数据的研究结果并无明显差异。
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