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陆表生态系统在不同的时空尺度上具有复杂的变化特征,遥感数据时间序列分析方法在生态系统变化检测研究中具有独特的优势。本研究基于LandTrendr算法,融入空间结构特征构建一种新的Landsat稠密时间序列分析模型,实现森林生态系统干扰-恢复动态过程检测,获取森林生态系统复杂连续变化特征并揭示相应的环境变化规律。主要工作与结论如下:(1)针对亚热带红壤侵蚀区实际可用的Landsat遥感影像数据数量较少,且森林生态系统演化过程复杂多变的问题,基于动态时间规整算法和DenseLandTrendr算法构建了融入空间特征的Landsat稠密时间序列森林生态系统干扰-恢复动态过程检测模型,有效描述了包括突然变化(突变)和连续而缓慢变化(渐变)等特征的森林生态系统干扰-恢复动态过程,将识别生态系统恢复完成时的总体时间精度提高到了原来算法精度的3倍以上。(2)通过计算空间滑动窗口内灰度共生矩阵的对比度和景观分形维数来表征森林生态系统的空间结构特征,构建其Landsat稠密时间序列作为模型输入数据,最大限度地减弱了森林物候和光谱噪声对生态系统变化检测的影响,可以识别出更具环境变化监测意义的生态过程和特征,特别是对于森林组成和结构的转换(森林-森林)、森林-耕地转换两种变化模式及景观斑块边缘交错地带像元的变化识别更加准确。(3)在融入空间结构特征的稠密Landsat时间序列森林生态系统干扰-恢复过程检测结果的基础上,开展森林生态系统时空变化联动分析,探索森林生态系统变化的时空关联性,提出了综合生态变化过程和景观空间格局特征的时空分析方法,揭示研究区森林生态系统时空趋势变化模式、景观空间格局和生态过程变化模式、时空指标变化规律和不同景观类型的变化过程。结果表明,研究区内景观异质性整体上呈下降型破碎化模式,均质性景观的异质性变化一般为增长型,而减少型可能伴随着景观内部结构的变化。(4)基于融入空间特征的森林生态系统干扰-恢复过程检测模型获取的定量化参数构建了森林生态系统稳定性的评价指标,即生态系统抗性、弹性和可变性。分析了研究区森林生态系统抗性、弹性和可变性的时空变化特征,对生态系统可变性的不同类别检测结果进行精度评价的总体精度为87.14%,表明基于稠密的Landsat时间序列数据分析方法评价森林生态系统稳定性的方法是有效的。实验结果表明研究区森林生态系统存在较强的自我维持能力,气候和人类活动对土壤和植被的干扰逐渐减小,生态系统稳定性总体呈上升趋势。