从NDVI序列检测植被"绿化"或 "褐化"变化趋势的新方法

基金项目:
校级引进学科带头人和博士研究生科研启动项目"基于经验模态分解的遥感图像时间序列渐变趋势检测和异常检测研究"

中国科学院一三五培育方向项目"空间数据密集型科学与大数据技术"共同资助

详细信息

刊出日期: 2019-06-15

A new method for detection "greening" or "browning" change trend in vegetation from NDVI sequences

Publish Date: 15 June 2019

摘要: 归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势可近似表达植被"绿化(greening)"或"褐化(browning)"的趋势,体现植被对全球变化的适应过程.提出一种将经验模态分解(empirical mode decomposi-tion,EMD)和Mann-Kendall(MK)检验相结合的NDVI变化趋势分析方法,主要包括2步:首先,采用EMD对ND-VI时间序列进行分解,分解成若干本征模函数的叠加,这些本征模函数分量包含了原信号不同时间尺度的局部特征信号,第一个分量是高频分量,随后的分量频率逐渐减小,残差分量若是单调函数,即为趋势分量;然后,利用MK检验方法对趋势分量进行单调性变化的显著性检验,得到NDVI"绿化"或"褐化"的趋势结果.对研究区2006—2015年间NDVI序列的趋势进行分析,结果表明该方法是一种有效的时间序列变化趋势分析方法.
- EMD /
- MK显著性检验 /
- NDVI /
- 绿化 /
- 褐化

中国自然资源航空物探遥感中心	主办
地质出版社	出版