基于MODIS数据和BFAST方法的植被变化监测

植被是联结土壤、大气和水分的自然"纽带",在全球气候变化研究中具有"指示器"的作用。对归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列分析,可以为相关部门的工作和决策提供更好的支持。使用MODIS NDVI数据结合BFAST(breaks for additive seasonal and trend)方法实现对老哈河流域及周边地区的植被变化监测,并确定其NDVI时间序列出现突变点的时间节点。结合气象数据以及数据本身的质量作为影响因子,分析出现突变点的主要原因。研究结果表明,降水量、相对湿度、温度、日照时数、流域蒸发量与NDVI变化趋势呈正相关,风速与NDVI变化趋势相关性很小。降水量对NDVI变化的影响具有滞后性,滞后时间与降水量大小有关。