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由于自然因素和人为活动的影响,地球表面在不同时空尺度下不断地发生复杂的变化,基于遥感时间序列数据发展有效的遥感指标以探测、描述和解译生态系统的变化过程及与环境之间的交互作用具有重要意义。本研究以如何构建融合时空信息的遥感变化检测方法分析森林生态系统的变化为主要科学问题,以河北省塞罕坝林场森林生态系统在1989-2017年间的变化为研究对象,面向不同检测目标构建了不同时间尺度下的植被变化动态分析方法,提取了植被动态过程中的长期趋势变化以及短期扰动事件,并进一步对森林生态系统的弹性进行了评估,最终实现对塞罕坝林场森林生态系统的全面评价。研究的主要工作与结论如下:(1)借助双逻辑回归模型模拟NDVI时间序列信号中的季相波动特征,构建NDVI残差时间序列消除区域尺度下植被像元的物候差异,以增强时间序列信号中的短期突变和长期渐变特征。结果表明,残差时间序列方法可以较好地剔除季节项,为后续的趋势判别和突变提取提供了可能。(2)选取表征植被绿度变化及其局部空间相关性的指标协同描述植被动态,基于非参数趋势检验方法发展面向植被发展长期变化的时空特征提取方法。结果表明,初始时刻植被覆盖低的区域的绿度表现出波动性增加,而空间自相关性表现出稳定增加;初始时刻已经具有一定的植被覆盖度的区域的绿度呈现出稳定性增长,但空间自相关性表现出多种形式的下降。(3)针对当前融合时空信息的扰动检测算法应用尺度较小以及阈值设定受主观因素影响的局限,利用时空相关性连续异常特征提取研究区发生的扰动事件并分析了研究区扰动事件的时空规律。结果表明,城镇建设最集中、人为活动最频繁的千层板林场的扰动频率是所有分场中最频繁的。(4)探究基于时间序列数据分析的森林生态系统弹性遥感分析方法。对扰动过程的NDVI残差时间序列进行数学模拟,构建度量森林生态系统弹性的遥感指标并应用到研究区内的扰动事件中。结果表明,整个扰动持续的时长和受扰阶段的时长有了明显的减少,反映了塞罕坝地区森林生态系统的弹性的变化。