全 文 ：第 34 卷第 20 期
2014年 10月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.20
Oct.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家科技支撑计划项目(2011BAD29B01); 国家高技术研究发展计划(“863冶计划)项目(14110209);西北农林科技大学基本科研创
新重点项目(Z109021202)
收稿日期:2013鄄01鄄23; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄03鄄11
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: zhxem@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201301230138
廖清飞,张鑫,马全,姚瑶,于东平.青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析.生态学报,2014,34(20):5936鄄5943.
Liao Q F, Zhang X, Ma Q, Yao Y,Yu D P.Spatiotemporal variation of fractional vegetation cover and remote sensing monitoring in the eastern agricultural
region of Qinghai Province.Acta Ecologica Sinica,2014,34(20):5936鄄5943.
青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析
廖清飞1,张摇 鑫1,*,马摇 全1,姚摇 瑶1,于东平2
(1. 西北农林科技大学, 水利与建筑工程学院,杨凌摇 712100; 2. 山东省水利勘测设计院, 济南摇 250014)
摘要:基于象元二分模型,利用 MODIS植被指数产品定量估算研究区 2000—2009年生长季(4—9月)植被覆盖度,采用相关系
数法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了分析,并结合 DEM 分析其对地形因子的响应。 结果显示:
1) 研究区 2000—2009年整体植被覆盖度在波动中呈不显著增加趋势,其中 2001 年是显著突变年份,表明研究区植被覆盖度
发生比较显著的变化;2) 通过对地形因子的响应分析,植被覆盖度在高程 2500m 和 4100m,坡度 4毅和 26毅发生突变;对各高程
带、坡度带植被覆盖度年际变化趋势及突变年份进行分析,获得了各带的变化趋势及其突变年份。 对研究获得的结果进行讨
论,结果表明:研究区降水量的变化及退耕还林措施是植被覆盖度变化的重要影响因素,其中退耕还林措施对植被覆盖度变化
的影响较大。
关键词:植被覆盖度;时空演变;遥感监测;退耕还林;青海省东部农业区
Spatiotemporal variation of fractional vegetation cover and remote sensing
monitoring in the eastern agricultural region of Qinghai Province
LIAO Qingfei1, ZHANG Xin1,*, MA Quan1, YAO Yao1,YU Dongping2
1 College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest Agriculture and Forestry University, Yangling 712100, China
2 Shandong Survey and Design Institute Of Water Conservancy, Jinan 250014, China
Abstract: Based on dimidiate pixel model, the normalized difference vegetation index ( NDVI) datasets deduced from
MODIS product were used to calculate the fractional vegetation cover (FVC) in the eastern agricultural region of Qinghai
Province in vegetation growing season(Apr.—Sep.) from 2000 to 2009. The correlation coefficient method and the ordered
clustering analysis method were applied to detect the spatiotemporal trend and identify abrupt change points. In addition,
DEM was considered to investigate the influence of terrain factors on fractional vegetation cover. The results indicated that:
1) fractional vegetation cover of the study area showed a slightly upward trend from 2000 to 2009 and the change was not
significant; The year of 2001 was a significant abrupt change point, suggesting that the fractional vegetation cover changed
significantly. 2) According to the analysis of fractional vegetation cover responding to terrain factors, the abrupt change
points of fractional vegetation cover can be found at: 2500 m and 4100 m in the elevation zones, 4 degrees and 26 degrees
in the slope zones, respectively. The trend and the abrupt change points in each specific elevation zone and slope zone were
obtained through the investigation of interannual variation and abrupt change year between fractional vegetation cover and
both elevation and slope zones. Furthermore, the contributing factors to spatiotemporal variation of fractional vegetation cover
and its responding to terrain factors were further discussed. It can be conclude that changes in precipitation and returning
cultivated land into forest measurs were the important influence factors, but the latter had a greater influence.
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Key Words: fractional vegetation cover; spatiotemporal variation; remote sensing monitoring; returning cultivated land into
forest; the eastern agricultural region of Qinghai province
摇 摇 植被是土地覆盖中最主要部分,是连接土壤、大
气和水分等要素的自然纽带[1],具有截留降雨、减少
雨滴击溅、减缓地表径流、增加土壤入渗、保土固土
等功能,对减少水土流失起着重要作用[2]。 截至目
前,研究者在中国及西北地区利用 NDVI对植被覆盖
及其变化趋势进行了大量的研究与应用[1鄄11]。 其
中,朴世龙、方精云[11]利用 NOAA鄄AVHRR数据对我
国 1982—1999年以来的植被覆盖的动态变化进行
了分析,结论表明 20 世纪 80 年代和 90 年代,西北
地区和青藏高原是植被覆盖度下降的主要分布区;
赵汉青[1]利用 SPOT4鄄VEGETATION / NDVI 时间序
列数据,对我国 1998—2005 年的植被覆盖状况及其
年际变化进行研究分析,其研究表明在显著增加和
显著减少区域之间的中间区域,包括陕甘宁、青海等
地植被覆盖变化趋势缓和且较为复杂,植被减少和
植被增加地区多交叉在一起;张宝庆等[2]为监测黄
土高原植被建设成效,采用 GIMMS 和 SPOT VGT2
种数据集的归一化植被指数作为植被覆盖评价指
标,分析了近 30a黄土高原植被覆盖时空演变趋势,
研究显示青海省西宁———同仁平均坡度大于 15毅的
地区年度 NDVI 平均值与时间呈显著的正相关关
系,表明该地区植被覆盖度呈上升趋势。
青海省东部农业区属于黄土高原向青藏高原过
渡的镶嵌地带,地处祁连山支脉达坂山以南,龙羊峡
以北,日月山以东,寺沟峡以西,属于暖凉温半干旱
区,总面积 3.5伊104km2,主要以农业生产为主,是青
海省主要粮农作物产区,其耕地面积超过全省总耕
地面积的 70%,高达 42万 hm2 [12]。 但是境内大部分
为山区,地形环境复杂,自然条件恶劣,干旱缺水,生
态环境十分脆弱,故而研究该地区植被覆盖的时空
演变及特征对当地生态文明建设有重要意义。 以往
关于青海省东部农业区植被覆盖及其变化的研究,
多基于整个西北区域,且多用植被指数的变化来反
映,较少涉及对于研究区植被覆盖度尤其是对地形
因子响应的针对性研究。 基于此,本文应用简单实
用的象元二分模型,利用 MODIS 植被指数产品,结
合 DEM对该地区生长季(4—9月)植被覆盖度进行
估算、监测并分析其时空演变特征以及对地形因子
的响应,以期为该地区生态环境建设提供科学依据。
1摇 资料与方法
1.1摇 资料及来源
遥感影像数据来源于中国科学院计算机网络信
息中心国际科学数据镜像网站:NDVI 影像数据为
2000—2009年生长季分辨率为 1km /月的 MOD13A3
数据,以及各年 6 月中旬分辨率为 250m / 16d 的
MOD13Q1 数据,研究区域位于 h25v5 及 h26v5 两
区,该数据集为 Sinusoidal 投影,经过去云、辐射校
正、大气校正等预处理。 其中,MOD13A3 数据用于
植被覆盖度时空演变分析,MOD13Q1 数据用于结合
GDEM对地形因子进行响应分析。 2001—2004 年
MOD12Q2 1KM地表覆盖类型动态变化 L3 产品,包
括 h25v5及 h26v5 两区共 8 幅影像,用于分割 NDVI
影像,进而估算植被覆盖度。 30m 分辨率的 GDEM
数据,包括数字高程和坡度两幅影像,用于分析植被
覆盖度对地形因子的响应。
1.2摇 数据处理
利用 ENVI4. 7 插件 MCTK (MODIS Conversion
Toolkit)对 NDVI影像进行重投影,将 Sinusoidal投影
转换为 WGS鄄 84 地理坐标投影,之后将 h25v5 和
h26v5两区进行拼接,然后利用研究区矢量边界进行
裁剪,获得研究区的 NDVI数据。 为反映研究区植被
覆盖状况,在分析植被覆盖度时空演变部分,计算生
长季 NDVI平均值,进而利用象元二分模型计算植被
覆盖度。 运用 Arcgis9.3将下载的数字高程和坡度影
像进行重投影、裁剪和重采样,使其投影为 WGS鄄 84
地理坐标投影,空间分辨率为 250m,便于分析植被
覆盖度对地形因子的响应。
1.3摇 植被覆盖度计算
MODIS土地覆盖类型产品包括从每年 Terra 星
数据中提取的土地覆盖特征不同分类方案的数据分
类产品。 基本的土地覆盖分为有 IGBP(国际地圈生
物圈计划)定义的 17类,包括 11 类自然植被分类,3
类土地利用和土地镶嵌,3 类无植生土地分类,分别
为:水、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶
阔叶林、混交林、郁闭灌丛、开放灌丛、多树的草原、
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稀树草原、草原、永久湿地、作物、城市和建成区、作
物和自然植被的镶嵌体、雪冰、裸地或低植被覆盖
地。 为较合理准确地估算研究区植被覆盖度,本文
利用 MODIS土地覆盖类型产品,分割生长季 NDVI
影像,计算各土地覆盖类型的植被覆盖度。 其中
2001年土地覆盖类型产品,分割 2000 和 2001 年
NDVI,2002、2003 年产品分割对应年份 DNVI,2004
年产品分割 2004—2009年 NDVI。
中低分辨率遥感图像现势性好,覆盖面广,采用
基于 NDVI象元二分模型的植被覆盖度计算方法简
单,不依赖于地面实测数据,可操作性强。 根据象元
二分模型原理,可以将象元的 NDVI值表示为由有植
被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成的形
式,而植被覆盖度则是其权值。 因此,计算植被覆盖
度 FVC的公式可表示为[13]:
NDVI=FVC伊NDVIveg+(1-FVC)伊NDVIsoil (1)
FVC=(NDVI-NDVIsoil) / (NDVIveg-DNVIsoil) (2)
式中,NDVIsoil为裸土或无植被覆盖区域的 NDVI 值,
理论上应接近于 0 且不易变化;NDVIveg为完全由植
被所覆盖的纯植被象元的 NDVI值,但会随着植被类
型和植被的时空分布而变化。 为消除年际间的波动
变化及便于计算分析,NDVIsoil统一取裸地或低植被
覆盖地的各年生长季 NDVI 累积频率 0.5%的平均
值,其他土地覆盖类型 NDVIveg取各自土地覆盖类型
的生长季 NDVI 累积频率 99.5%的平均值。 根据象
元二分模型,在 ENVI4.7 中运用波段运算功能计算
植被覆盖度,即可获得 10a 的生长季植被覆盖度灰
度图。
1.4摇 植被覆盖度变化分析方法
植被覆盖度变化分析包括趋势分析和突变分
析,本文趋势分析采用相关系数法,突变分析采用有
序聚类分析法。 相关系数法是当前植被覆盖时间序
列最常用方法,不仅可以定量反映年际变化趋势,还
可以结合地理空间数据分析发生的具体空间位
置[14]。 以有序分类来推估最可能的突变点 子,其实
质是寻求最优分割点,使同类之间的离差平方和最
小而类与类之间的离差平方和较大。 对于序列 x1,
x2,…,xn,若满足 S = min2臆子臆n-1{Sn(子)= 移
子
i = 1
(xi - 軃x子)2 +
移
n
i = 子+1
(xi - 軃xn-子) 2} 时的 子为最优分割点,可推断为突
变点,其中 軃x子 、 軃xn-子 分别为 子前后两部分的均值[15]。
2摇 结果分析
2.1摇 植被覆盖度时空演变特征
研究区近十年植被覆盖度及其变化趋势见图 1,
由图 1 可看出各年植被覆盖度的分布格局,植被覆
盖度较低(小于 0.4)主要分布在黄河干支流及湟水
河两岸海拔高度小于 3000m 的谷地区域,植被覆盖
度较高(大于 0.6)主要分布在黄河谷地和湟水谷地
两岸海拔高于 3000m的山地,以及大通河沿线地区。
提取研究区各年整体植被覆盖度(图 1),植被
覆盖度 2001年与 2000 年相比有所回落,但 2002 年
之后在波动中增加,其中 2006 年植被覆盖度较低。
变化趋势检验结果如下:相关系数为 0.7227,表明研
究区整体植被覆盖度呈显著增加趋势。 有序聚类法
分析所得的突变点为 2001年,经 琢= 0.05秩和检验,
该突变显著,表明 2001年研究区整体植被覆盖度发
生了显著突变。
采用相关系数法分析象元植被覆盖度时空演变
情况(图 1)。 从图 1中能够清晰的看到 2000—2009
年研究区植被覆盖度年际间演变的空间分布特征:
植被覆盖度变化不显著占主要部分,分布在民和—
乐都—西宁—湟中沿线以北的大片区域;植被覆盖
度改善显著和改善极显著主要集中分布在黄河谷地
和湟水谷地两岸海拔小于 3000m 的区域;植被覆盖
度退化显著和退化极显著在湟水沿西宁以上区域及
大通河下游出口处有零散分布。 对图 1 进行统计分
析,结果为:在空间分布上,植被覆盖度呈正相关极
显著占研究区面积的 17. 79%,呈正相关显著占
15郾 16%,变化不显著占 65. 97%,负相关显著占
0郾 64%,负相关极显著占 0.44%。
2.2摇 植被覆盖度对地形因子的响应分析
为揭示植被覆盖度对高程和坡度的响应机
制[16],高程按 100m 间隔分成 29 个带,其中高程小
于 1800m归入 1800m高程带,高程大于 4500m 归入
4600m高度带;坡度按 2毅间隔分成 19 个坡度带,其
中坡度小于 2毅归入 2毅带,坡度大于 36毅归入 38毅带。
将计算所得 250m 分辨率植被覆盖度 10a 平均值的
灰度图,运用 ArcGIS 统计各带象元植被覆盖度均
值,以代表该带的整体植被覆盖度,再利用有序聚类
法寻找各带植被覆盖度序列的突变点,获得研究区
植被覆盖度的空间变异特征。
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图 1摇 研究区植被覆盖度及其变化趋势
Fig.1摇 FVC and variation trend of FVC in the study area
9395摇 20期 摇 摇 摇 廖清飞摇 等:青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析 摇
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图 2摇 各高程带、坡度带植被覆盖度及突变点识别
Fig.2摇 Fractional vegetation cover and the identification of abrupt change points
2.2.1摇 对高程的响应分析
图 2是高程带植被覆盖度序列及其突变点的有
序聚类分析结果,对照高程两图,4100m 高程带是一
个突变明显的点,2500m 是一个突变不明显的点。
为检验突变的显著性,采用秩和检验方法进行检验,
结果显示 4100m 高程带通过 琢 = 0.05 显著性检验,
表明该高程带突变显著,2500m 则未通过显著性检
验,突变不显著。 虽然 2500m高程带突变不显著,在
其之下各高程带植被覆盖度在较低,考虑实际情况,
可将植被覆盖度垂直分布划分为 3 个部分:第一部
分高程小于 2500m,植被覆盖度较低,平均为 0.45;
第二部分为 2500—4100m,植被覆盖度相对较高,平
均为 0.64;第三部分为 4100m 以上,植被覆盖度很
低,平均为 0.26。
2.2.2摇 对坡度的响应分析
图 2是坡度带植被覆盖度序列及其突变点的有
序聚类分析结果,对照坡度两图清晰表明,4毅和 26毅
坡度带是两个突变点。 利用秩和检验法进行显著性
检验,结果显示第一个突变点通过 琢= 0.05显著性检
验,而第二个突变点则未能通过,表明 4毅带是一显著
的突变点,而 26毅带是一不显著突变点。 因此,可将
植被覆盖度沿坡度的分布分为 3 个部分:第一部分,
分布于坡度 2毅以下,植被覆盖度较高,为 0.64;第二
部分,分布于坡度 4毅—26毅之间,植被覆盖度平均为
0.59;第三部分,分布于坡度大于 26毅,植被覆盖度平
均为 0.60。
2.2.3摇 变化趋势及突变分析
为揭示各高程带及坡度带植被覆盖度年际演变
特征,利用相关系数法及有序聚类法分析各带十年
植被覆盖度序列的变化趋势及其发生突变的年份,
表 1、表 2为分析结果。
从表 1 可看出,植被覆盖度在高程带上,2000—
4300m以及 4500m 有上升趋势,其余呈下降趋势。
经过相关系数检验,2200—2700m 高程带通过 琢 =
0郾 05正相关显著性检验,表明这些高程带植被覆盖
度呈显著增加趋势,2800m高程带通过 琢= 0.01 正相
关极显著检验,表明该带植被覆盖度增加趋势极显
著。 植被覆盖度呈下降趋势的高程带,均未通过 琢=
0.05显著性检验,表明下降趋势不显著。 坡度带植
被覆盖度均呈上升降趋势,经相关系数检验,各带均
未通过 琢= 0.05显著性检验,表明各坡度带植被覆盖
度增加趋势均不明显。
对表 2 中具有突变点的高程带和坡度带进行
琢= 0.05显著性秩和检验,各高程带突变点显著性如
下:突变显著的高程带有 1800m和 2800m,突变不显
著的高程带有 1900—2800m 以及 2900—3900m。 坡
度带突变点显著性检验结果:2毅—34毅坡度带突变显
著,36毅和 38毅坡度带突变不显著。
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表 1摇 各带植被覆盖度趋势分析结果
Table 1摇 The results of trend of FVC
变化趋势 Variation trend 上升 Rise 下降 Decline
高程带 Elevation zone 2000—4300、4500 1800、1900、4400、4600
坡度带 Slope zone 全部 无
表 2摇 各带植被覆盖度突变分析结果
Table 2摇 The results of the abrupt change points
突变年份 Abrupt year 2001年 2003年 2004年 2006年 无 Inexistence
高程带 Elevation zone 无 1800 1900、2000 2100—3900 逸4000
坡度带 Slope zone 全部 无 无 无 无
3摇 讨论与结论
(1)气候因素中降水量是引起植被覆盖年际波
动的主要因子,非气候因素则是植被覆盖增加的主
要原因,非气候因素中生态保护和环境建设等人为
措施,如植树造林等是导致植被显著增加的重要原
因[6]。 将从这两个方面对研究区植被覆盖度变化进
行成因分析。
1)气候因素
研究区生长季降水量与研究生长季植被覆盖度
之间的关系曲线如图 3所示。 研究区植被覆盖度随
降水量的上下波动而波动,2003年以后尤为明显,通
过二者做相关图,两者间有线性正相关关系,相关系
数为 0.5331,未通过 0.05显著性检验,由此可判定研
究区降水量与植被覆盖度线性相关不显著。 为进一
步分析二者的变化趋势大小,比较两者的线性倾向
变化百分率[6],经过计算,降水量线性倾向变化百分
率为 21. 11%,植被覆盖度线性倾向变化百分率为
10.26%,由此可见,研究区植被覆盖度与降水量均呈
增加趋势且前者小于后者,表明降水量的增加不是
决定植被覆盖度增加的唯一因素。
图 3摇 研究区生长季降水量与植被覆盖度变化关系
Fig.3摇 Relationship between growing season precipitation and fractional vegetation cover
摇 摇 2)非气候因素
研究区自 2000 年以来主要在坡度 25毅以上,产
量低于 1500kg / hm2的低产田及海拔 3000m 以上不
适宜农作物生长的耕地和适宜造林的荒山均进行退
耕还林[17]。 截至 2008年,退耕还林实施 8a以来,完
成退耕还林工程 1475.4km2(占研究区面积 4郾 22%),
其中退耕还林 586km2,周边荒山 890km2。 自工程实
施以来,研究区的生态环境得到了改善,植被覆盖率
增大,水土流失得到明显遏制。
结合图 1,截取退耕还林措施所在区域,并统计
不同显著性等级的面积,结果见表 3。 退耕还林区域
植被覆盖度改善显著和极显著,分别占研究区面积
为 6.26%和 5.19%,与退耕还林面积相比较,改善极
显著面积比退耕还林总面积多出 0.97%。 这表明,
利用相关系数法检验结果,可反映研究区退耕还林
的效果。
1495摇 20期 摇 摇 摇 廖清飞摇 等:青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析 摇
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表 3摇 退耕还林区域植被覆盖度不同显著性等级面积统计
Table 3摇 Area ratio of FVC at different significant levels in returning farmland to forest areas
显著性
Significance
高程>3000m
Elevation>3000m
坡度>25毅
Slope>25毅
重叠区域
Overlap areas
面积 / %
Area ratio / %
负相关极显著 Extremely negative correlation 0.07 0.06 0.02 0.12
负相关显著 Significantly negative correlation 0.29 0.15 0.09 0.35
变化不显著 No significantly change 44.27 14.11 11.63 46.75
正相关显著 Significantly positive correlation 5.01 2.46 1.21 6.26
正相关极显著 Extremely positive correlation 3.59 2.17 0.58 5.19
摇 摇 表中重叠区域为高程>3000m且坡度>25毅的区域
摇 摇 (2)根据海拔高度、水热条件、土地利用方式的
不同,研究区可分为海拔小于 2600m的川水区,海拔
在 2600—3200m的浅脑山区及海拔大于 3200m的脑
山区[18]。 川水区为海拔低于 2600m 的河湟谷地,土
地利用程度高,农业耕作频繁,植被覆盖度不高,浅
脑山区草地、旱地、林地、灌木林地分布广泛,植被覆
盖度相对较高,而脑山区土地利用类型单一,山体阳
坡主要分布有草地,阴坡为灌木,尤其在海拔高于
4000m的山顶高寒区域主要为草地和未利用地,植
被覆盖度极低。 因而,研究区植被覆盖度对地形因
子的响应,大致可归结为地形条件、土地利用、降水
量变化、退耕还林措施等之间综合作用的结果。
由 2.2.1 小节可知,研究区整体植被覆盖度对高
程响应分析中获得的 2500m 和 4100m 高程突变点
基本与分区吻合。 由于降水量呈增加趋势且区内实
施了退耕还林措施,2.2.3 小节中高程带植被覆盖度
大部分呈增加趋势,且在 4000m 以下高程带均在不
同年份出现了突变;1800、1900m 高程带因地处研究
区湟水、黄河干流出河口附近,分布面积很小,植被
覆盖度容易因农业耕作而产生变动,出现了小幅度
的下降趋势,4400m和 4600m处于山顶高寒区域,植
被覆盖度极低,出现了微小的下降趋势。 各坡度带
在研究区内的分布很均匀且各带象元个数差别不
大,因而植被覆盖度受降水量的影响很大,均出现了
上升趋势。 研究区高程带除 4000m以上植被覆盖度
极低的区域没有出现突变,其余均在不同年份出现
突变,主要可能是降水增加及退耕还林措施等综合
作用的结果。 研究区 26毅及以上坡度带的植被覆盖
度在 2001年出现了突变,很大一部分原因在于研究
区实施了退耕还林,而 26毅以下坡度带出现的突变,
一部分原因是降水量的增加导致植被覆盖度增加,
部分可能是土地利用变化尤其是农业种植结构变化
带来的结果,而研究区整体植被覆盖度也在 2001 年
发生突变,与降水量的增加、退耕还林的实施密切相
关,与各坡度带均发生突变也有关系。 综合表 3 统
计结果与以上分析可知,研究区降水量的变化及退
耕还林措施是植被覆盖度变化的重要影响因素,其
中退耕还林措施影响较大。
文章基于象元二分模型,利用 MODIS 植被指数
产品对青海省东部农业区植被覆盖度进行估算,分
析近十年植被覆盖度的时空演变特征以及对地形因
子的响应,获得了相应的研究结果,并分析了原因。
研究表明降水量的变化及退耕还林措施是重要影响
因素,其中退耕还林对植被覆盖度变化的影响较大。
但由于数据序列长度、影像分辨率及植被覆盖度计
算模型等对分析结果影响较大,今后应加强高精分
辨率及长时序卫星资料的研究与应用。
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