基于NDVI的内蒙古植被动态变化分析.pdf

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1、2014年11月南京晓庄学院学报NOV．2Ol4第6期JOURNALOFNANJINGXIAOZHUANGUNIVERSITYNo．6基于NDVI的内蒙古植被动态变化分析曹建军(南京晓庄学院生物化工与环境工程学院，南京211171)摘要：植被对于生态环境变化的反应是较为敏感的，研究植被动态变化对生态环境的保护和生态预警有很大的意义．基于SPOT／VEGETArI1IONNDVI数据，该文获得了内蒙古的空间NDV1分布，分析了自1998年至2008年之间NDVI的变化趋势．并由最大值合成法(MVC)，Mann—Kendall检验和Rescaled范围(R／

2、s)分析计算出NDVI时间序列的赫斯特指数．此外，通过叠加分析对研究区域NDVI的未来变化趋势进行判断．主要的研究结果包括：第一，1998年到2008年间，内蒙古的植被变化总体上是稳定的，但数据显示10．16％的植被有显著减少的趋势，它们属于脆弱的草原植被；其次，在空间分布方面，NDVI时间序列存在一定规律，赫斯特指数在西部高，东部低；第三，在低植被覆盖区存在植被减少的现象．其中9．58％的土地开始衰退，这些土壤急切的需要植被的保护和综合的管理．没有人类的干预，这些土地将会出现荒漠化．关键词：NDVI；植被动态变化；趋势；M．K检验；R／S分析中图分类号

3、：Q948文献标识码：A文章编号：1009—7902(2014)06—0097—08植被是陆地生态系统中的重要组成部分，也是用内蒙古位于中国北部边疆，属于干旱、半干旱气来检测环境的重要指标．植被变化，是土地覆盖变候向东南沿海湿润、半湿润季风气候的过渡带，是全化(LUCC)的核心问题．植被覆盖与气候变化相互关球变化最为敏感的区域之一_2．近年来，由于气候系的研究已成为全球变化研究的重要内容[4．遥感变化以及人类活动的影响，生态环境变得十分脆弱．观测为研究地表植被覆盖变化状况提供了可靠的数内蒙古干燥的环境以及过度开垦和放牧，使它的植据源．其中，归一化植被指数

4、(NDVI)是目前广泛应用被生态系统非常脆弱，土壤植退化、土地荒漠化现象的表征植被状况的指数，它是遥感影像的近红外很严重．许多研究证实蒙古高原是华北地区和东亚波段(infrared)和红外波段(red)的比值参数，计算公的主要尘源地，是造成沙城暴的主要原因．同式为NDVI=(infrared—red)／(infrared+red)，它与时，植被覆盖变化反映了内蒙古地区生态环境的整植被覆盖度、生物量、叶面积指数及净初级生产力密体状况．因此，内蒙古植被覆盖状况一直被公众和科切相关，能够在大的时空尺度上客观反映植物的覆盖学界所关注．所以我们有必要研究内蒙古地区

5、的植信息，是植被生长状态及植被空间分布密度的良好指被覆盖变化和未来的发展趋势，这不仅能提供生态示因子¨州．通过分析NDVI时间序列，可以估算植预警，而且还能为可持续发展做出贡献．被演变趋势的年际变化，比如物候变化纠．如今，为了预测内蒙古地区的植被变化，本文分析了有很多分析NDVI的方法，比如主成分分析法[1、傅1998年到2008年之间内蒙古地区的植被动态．首里叶分析”。]、小波分析蝴]、Mann．Kendall检先利用M．K方法和赫斯特指数计算NDVI时间序列验『2、纹理分析]、物候测量等等．但是，目前的每个像素值，再通过叠加分析得出每一个象素的还没有

6、将Mann—Kendall检验和R／S分析相结合来变化趋势，进而得出内蒙古地区植被变化的内在分析植被覆盖变化的研究．规律．收稿日期：2014—01—11修回日期：2014—09—10基金项目：南京晓庄学院科学研究项目(2013NXZ34)作者简介：曹建军，博士，南京晓庄学院生物化工与环境工程学院副教授，研究方向植被结构参数遥感反演研究．．-——97-—-——分布．其次，运用M—K检验分析1988年一2008年1材料与方法NDVI变化趋势的特点．第三，通过R／S方法获得长1．1研究区域期的NDVI时间序列的特征．最后，通过两个分析结研究区域是内蒙古自治区，

7、其位于中国的北部边果来预测未来植被的覆盖趋势．在本文中，计算像疆，总面积118万km，呈狭长形，南北跨纬度15。59，素的工作量是十分巨大的，即把NDVI值每个像素东西跨经度28。52，平均海拔1000in左右．在内蒙每个时间段作为一个时间序列．像素计算在Matlab7古，其主要的地形是平高原，平均海拔为1000in一上完成，图像处理主要在ArcGIS9．3上完成．1500In．草原面积达880000km，占国家土地的1．3．1M．K检验21．7％，并且是五大草原之首．历史研究表明内蒙古M—K检验方法简单、方便、有效，是一种非参的主要气候是半干旱气候，同

8、时在它的西南存在干旱数统计测试，它由世界气象组织推荐．它一般用作的气候，在北方则