本发明专利技术公开了一种大尺度植被退化区域遥感识别方法，包括以下步骤：1）获取MODIS时间序列植被指数产品数据集MOD13Q1，并进行格式与投影转换；2）对MODIS数据进行镶嵌拼接与裁剪，将16dNDVI数据合成为月NDVI值；3）利用均值法获取逐年平均的NDVI数据；4）对时间自变量和NDVI因变量数据，采用最小二乘法进行趋势分析；5）利用Mann-Kendall非参数统计检验方法判断趋势的显著性；6）将趋势分析结果与显著性检验结果进行叠加分析，得到像元尺度上的NDVI变化趋势数据，并将结果划分为严重退化区、轻微退化区、稳定区、轻微改善区与显著改善区；7）基于ArcGIS空间分析功能，统计各变化分区空间分布及面积比例，同时还可与交通网、人口分布及土地利用等外来干扰进行驱动因素分析。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括以下步骤：1）获取MODIS时间序列植被指数产品数据集MOD13Q1，并进行格式与投影转换；2）对MODIS数据进行镶嵌拼接与裁剪，将16dNDVI数据合成为月NDVI值；3）利用均值法获取逐年平均的NDVI数据；4）对时间自变量和NDVI因变量数据，采用最小二乘法进行趋势分析；5）利用Mann-Kendall非参数统计检验方法判断趋势的显著性；6）将趋势分析结果与显著性检验结果进行叠加分析，得到像元尺度上的NDVI变化趋势数据，并将结果划分为严重退化区、轻微退化区、稳定区、轻微改善区与显著改善区；7）基于ArcGIS空间分析功能，统计各变化分区空间分布及面积比例，同时还可与交通网、人口分布及土地利用等外来干扰进行驱动因素分析。【专利说明】
本专利技术涉及应用长时间序列MODIS遥感数据，基于ENVI图像处理软件及ArcGIS空间分析软件识别大尺度植被退化区域的
。
技术介绍
植被作为陆地上主要的土地覆被类型，是连接大气、土壤与水体的自然纽带，在水土保持、物质与能量循环及维持生态系统稳定方面具有十分重要的作用。而快速、准确、客观地识别大尺度植被退化区域，可以为有针对性地采取相应的方案与措施提供数据支撑，同时也可以为气候变化与人为干扰背景下的正负反馈与生态环境质量评价提供技术支持。传统的研究方法大多为实地考察，这种方法耗时长、效率低，尤其不适宜大中尺度长期的植被动态变化监测、退化追踪与定量分析。而当前，基于遥感技术监测区域尺度植被动态已成为全球变化研究的重要领域。归一化植被指数(NDVI)是评估植被状况的最有效参数之一，能很好地反应植被生长状态和植被覆盖度，也是衡量区域生态环境质量的重要信息。同时，覆盖范围广、时间分辨率高并且获取免费的M0DIS/NDVI产品，为区域尺度植被长期动态监测提供了可靠的数据源。
技术实现思路
本专利技术目的是基于长时间序列MODIS遥感数据，经专业软件处理与趋势分析，从而快速、准确、客观地识别大尺度植被退化区域。本专利技术以250m的M0D13Q1 (NDVI产品)为数据源，通过数据预处理获得区域多年年均NDVI时间序列，采用最小二乘法趋势分析和Mann-Kendall检验方法，判断植被覆盖变化趋势特征，具体步骤如下:步骤一数据下载与预处理1)下载覆盖区域的MODIS时间序列植被指数产品数据集M0D13Q1 (空间分辨率为250m，时间分辨率为16d)，并利用MRT软件进行格式转换与投影转换(Hdf格式转换为Geotiff 格式，Sinusoidal 投影转换为 WGS84/Albers Equal Area Conic 投影)；2)应用ENVI软件对MODIS数据进行镶嵌拼接，并利用研究区矢量文件生成感兴趣区进行裁剪，获得时间序列M0DIS/NDVI数据集。再运用公式(I)最大值合成法(ENVI/bandmath)将16d NDVI数据合成为月NDVI值，以消除云、雾、太阳高度角等因素的影响。b=bl X (I^geb2)+b2 X (I^gtb1) (1)3)在ArcGIS平台下，利用均值法获取逐年平均的NDVI数据，代表年度植被生长状况，为植被覆盖趋势分析提供数据。步骤二趋势分析及显著性检验4)对时间自变量和NDVI因变量数据，采用最小二乘法，在ArcGIS下利用公式(2)计算数据集中各像元的NDVI与时间的回归斜率，公式如下:【权利要求】1.，其特征在于基于长时间序列MODIS遥感数据，通过数据预处理获得区域多年年均NDVI时间序列，采用最小二乘法趋势分析和Mann-Kendall显著性检验方法,判断植被覆盖变化趋势特征,具体步骤如下: 步骤一、下载获取MODIS时间序列植被指数产品数据集M0D13Q1，并经MRT软件进行格式转换与投影转换，将Hdf格式转换为Geotiff格式，将Sinusoidal投影转换为WGS84/Albers Equal Area Conic 投影； 步骤二、应用ENVI软件对MODIS数据进行镶嵌拼接与裁剪，再运用最大值合成法将16d NDVI数据合成为月NDVI值； 步骤三、在ArcGIS平台下，利用均值法获取逐年平均的NDVI数据，为植被覆盖趋势分析提供数据； 步骤四、对时间自变量和NDVI因变量数据，采用最小二乘法在ArcGIS下进行趋势分析； 步骤五、利用Mann-Kendall非参数统计检验方法判断趋势的显著性； 步骤六、将趋势分析结果与显著性检验结果进行叠加分析，得到像元尺度上的NDVI变化趋势数据； 步骤七、基于ArcGIS空间分析功能，统计各变化分区空间分布及面积比例，同时还将交通网、人口分布及土地利用作为外来干扰进行驱动因素分析。2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤四中采用最小二乘法进行植被变化趋势分析，若斜率>0，则表示NDVI的变化趋势是增加的，反之则是减少的，即为退化区域。3.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤五利用Mann-Kendall非参数统计检验方法判断趋势的显著性为根据在0.05置信水平上的显著性检验结果划分为变化显著与变化不显著，其中当/>1.96或Z〈-l.96时，表示变化显著，当-1.961.96，表示变化不显著。4.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤六将趋势分析结果与显著性检验结果进行叠加分析，并将所述叠加分析的结果划分为严重退化区、轻微退化区、稳定区、轻微改善区与显著改善区。【文档编号】G06K9/00GK103778241SQ201410046570【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年2月10日 优先权日:2014年2月10日 【专利技术者】汤旭光, 李恒鹏 申请人:中国科学院南京地理与湖泊研究所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：汤旭光，李恒鹏，
申请(专利权)人：中国科学院南京地理与湖泊研究所，
类型：发明
国别省市：
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