一种大尺度植被退化区域遥感识别方法

摘要

本发明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。

主权项

一种大尺度植被退化区域遥感识别方法，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MOD13Q1，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16 d 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。