【摘 要】
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精确有效地监测青藏高原地区植被覆盖的时空变化,对分析该地区敏感且脆弱的生态环境有着重要的意义。受限于卫星传感器和云雨天气的影响,难以获取高时间、空间分辨率的影像数据。利用时空融合模型生成生态敏感区域的高分辨率遥感影像,为该区域的植被覆盖研究提供了新的思路与技术支撑。本文利用Landsat和MODIS遥感数据,以日喀则市桑珠孜区为研究区,通过时空融合方法(FSDAF)生成2005-2019年的高分辨
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精确有效地监测青藏高原地区植被覆盖的时空变化,对分析该地区敏感且脆弱的生态环境有着重要的意义。受限于卫星传感器和云雨天气的影响,难以获取高时间、空间分辨率的影像数据。利用时空融合模型生成生态敏感区域的高分辨率遥感影像,为该区域的植被覆盖研究提供了新的思路与技术支撑。本文利用Landsat和MODIS遥感数据,以日喀则市桑珠孜区为研究区,通过时空融合方法(FSDAF)生成2005-2019年的高分辨遥感数据,采用像元二分模型计算该区域的植被覆盖度。然后,利用一元线性回归分析,Hurst指数等方法研究植被覆盖度的时空变化趋势,利用气象数据进行相关性分析,以揭示各因素间的相关程度,阐明该地区植被变化的影响因素。主要研究结果如下:(1)时空融合结果的精度验证。以2015年的遥感数据为例,利用R^2、CC、RMSR,PSNR和SSIM等5个常用指标对融合结果进行精度评价。R^2值的范围为0.4270~0.7763,CC值的范围为0.6472~0.8761,RMSR值的范围为0.0195~0.0308,PSNR值的范围为43.4632 d B~47.3247d B,SSIM值的范围为0.7991~0.8868;波段1的各项指标综合表现最优,波段4的各项指标综合表现最差;9月7日的融合结果表现最优,最接近真实影像;从NDVI的精度验证上看,R^2值的范围为0.5312~0.8068,CC值的范围为0.7284~0.8984。因此,3月到10月的融合结果能够基本满足研究的需要,可根据研究区的实际情况选择靠近预测日期的输入影像。(2)植被覆盖度的时空变化分析。2005-2019年研究区年均FVC年际间的波动较大,值范围为0.3~0.54,但植被覆盖度在近14年间呈上升的趋势,说明研究区的生态环境较为脆弱,但整体上桑珠孜区的植被呈现改善趋势;研究区主要以中高植被覆盖类型的变化为主,主要分布于山地地区,其余等级的植被类型变化稍小;桑珠孜区的植被覆盖度总体上以稳定和改善趋势为主,面积占比为46.08%和44.96%,呈稳定趋势的区域主要分布于河流流经地区和部分山地地区,呈改善趋势的区域主要分布于山地地区,呈衰退趋势的主要分布于邻近居民点的河谷地区;研究区以较弱的持续性为主,弱反持续&稳定和弱正持续&稳定的区域主要零散分布于山地地区,面积占比分别为19.17%、17.79%,弱正持续&改善和弱反持续&改善的区域主要分布于谷地和谷地-山地的过渡地区,面积占比分别为25.27%、19.02%。(3)研究区植被变化与气候因子的响应分析。研究区2005-2019年整体年平均降水量呈现较微弱的波动上升趋势,年均温呈现微弱的波动下降趋势;研究区内的植被与气候因子皆以不显著的相关为主,其中,降水以正相关为主(76.28%),分布于山地地区和谷地-山地的过渡地区,气温以负相关为主(61.04%),分布于大部分的山地地区;随着海拔的升高,与降水呈显著相关的面积逐渐减少,表明随着海拔的升高降水对植被影响的显著性在逐渐降低;气温对植被的显著性影响在4000~4500m的区域最低,其余显著性影响大致呈现由低海拔向高海拔的逐渐增加。
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