基于modis数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类

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1、ResourcesScience第32卷第6期2010年6月2010，32（6）：1154-1160Vol.32，No.6Jun.，2010文章编号：1007-7588（2010）06-1154-07基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类宫攀（青岛科技大学经济与管理学院，青岛266061）摘要：MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源，但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多，其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文利用1年MODIS旬

2、最大值合成数据经过Savizky-Golay滤波器平滑滤波处理，应用Logistic模型提取东北地区6个关键物候参数，利用特征参数的主成分影像实现研究区植被覆盖分类，结果显示关键物候指标能提取NDVI时间变化曲线中的有效信息，去除造成植被类型混分的噪声，利用关键物候参数分类可提高植被类型的分类精度，对区域土地覆盖分类精度的提高提出了新思路。关键词：MODIS；NDVI；物候；植被覆盖分类1引言东北地区为研究区域拟利用NDVI时序数列中反映遥感技术是进行区域大面积土地利用/土地覆植被之间差异信息的关键指标进行分类，以加快分盖研究中不可替代的信息获取方法，而MODIS数据类速度，

3、提高区域植被覆盖分类精度。是其重要信息源之一。随着MODIS数据在大面积2研究区概况土地覆盖分类的应用和发展，如何充分发挥其优势研究区位于38°72′N-53°55′N、115°52′E-135°[1]提高分类精度引起广泛重视。归一化差植被指数09′E，行政区划上包括黑龙江、吉林、辽宁3省全部（NDVI）是识别植被的一个重要参数，与植被盖度有和内蒙古东北部的兴安盟、呼伦贝尔盟、通辽市、赤明显的相关性，其时序变化对应着植被的变化和生峰市，见图1。长，同一区域、时间序列相同的植被，其NDVI具有研究区宏观上属温带大陆性季风气候，冬季寒[2]相似的变化曲线。其时序数列可提供植被季节

4、性冷，夏季温度不高，东部地区的年降水量为400～变化规律，NDVI时序谱相同或相似的曲线被识别700mm，西部仅达到250～400mm，属于我国寒温[3][5]为同一植被覆盖类型，土地覆盖类型中大部分类带、温带、暖温带湿润、亚湿润和亚干旱地区。植别为植被类别，因此提高植被类别的分类精度就意物种类受水热条件的综合控制，具有从东南向西北[6]味着土地覆盖分类精度的提高。但NDVI时序数列递减的趋势。西部大兴安岭山地为寒温带落叶针[4]的质量是限制分类精度的一个重要因素，为最大叶林分布区，以耐寒的兴安落叶松（Larixgmelini）为限度的选取植被生长的有效信息，通常采用旬合成典

5、型树种；东部的长白山地为温带针阔叶混交林分数据进行分类，然而对于MODIS250m空间分辨率布区，以喜湿的红松（P.koraiensis）与枫桦（Betula而言，旬合成的东北地区NDVI年时序数列文件就costata）为典型树种；东北平原为温带森林草原、草大于2G，这就大大的降低了分类速度。为此本文以甸草原和干草原分布区，以耐旱的羊草收稿日期：2010-01-07;修订日期：2010-03-03基金项目：青岛市社科规划项目（QDSKL100402）；青岛科技大学博士启动基金；山东省软科学研究项目（2008RKB151）；国家自然科学青年基金（项目编号：40801221，40

6、971063）；北京师范大学自主科研基金（2009SAT-18）。作者简介：宫攀，女，河北保定人，博士，副教授，主要从事土地利用/土地覆盖变化研究。E-mail:gongpan1978@126.comhttp://www.resci.cn宫攀：基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类11552010年6月保持不变，在不同的气候区域内，由于生物品种和[10]气候条件的组合而发生变化。时间序列数据主要优势是能反映植被一年中盖度变化情况，即与植被物候期相联系，因此可提取曲线中最能区别植被类型的关键指标参与分类，这即能减少分类数据量，加快分类速度，又能减少无效信息对分

7、类的干扰。通过分析研究区的植被类型，本文选用以下几种物候指标作为分类指标：绿叶始期、绿叶末期、植物绿叶面积最大值持续时间、生长季、NDVI最大值、NDVI最小值。3.3物候分类指标的提取采用曲率最大值法提取物候特征参数，曲率最大值法是将NDVI曲线曲率最大值作为转折点的物候阶段划分方法，植物物候是区域循环相对明确的[11]时序模式。这种模式将植被生长过程通过图1研究区域示意Logistic模型来表达，而生长到衰落及休眠期的转变Fig.1Stationofstudyarea遵循着类似的、但是相反的模式。因