1982～2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析

应用逐像元线性回归模型方法,整合应用MODIS和AVHRR NDVI数据集,构建1982~2010年覆盖东北地区的8 km空间分辨率的NDVI数据集,进而应用CASA模型估算得到东北地区29 a NPP数据集,模拟精度在75%以上。29 a平均的东北地区植被NPP总量为6.5×108tC/a。植被NPP的分布受植被类型、气候、地形因素的综合影响。NPP地域差异明显,山地区植被>平原区植被>高原区植被,变化最大的植被类型为草地植被。过去29 a间,植被NPP呈显著上升趋势(P<0.01)。气候变化和土地利用变化均是影响植被时空格局的重要因素。     

基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例

以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。