基于MODIS數(shù)據(jù)和BFAST方法的植被變化監(jiān)測(cè)

劉寶柱, 方秀琴, 何祺勝, 榮祁遠(yuǎn)

(河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京　210098)

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基于MODIS數(shù)據(jù)和BFAST方法的植被變化監(jiān)測(cè)

劉寶柱, 方秀琴, 何祺勝, 榮祁遠(yuǎn)

(河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京210098)

摘要：植被是聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分的自然“紐帶”，在全球氣候變化研究中具有“指示器”的作用。對(duì)歸一化植被指數(shù)(normalizeddifferencevegetationindex，NDVI)時(shí)間序列分析，可以為相關(guān)部門的工作和決策提供更好的支持。使用MODISNDVI數(shù)據(jù)結(jié)合BFAST(breaksforadditiveseasonalandtrend)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)老哈河流域及周邊地區(qū)的植被變化監(jiān)測(cè)，并確定其NDVI時(shí)間序列出現(xiàn)突變點(diǎn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。結(jié)合氣象數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量作為影響因子，分析出現(xiàn)突變點(diǎn)的主要原因。研究結(jié)果表明，降水量、相對(duì)濕度、溫度、日照時(shí)數(shù)、流域蒸發(fā)量與NDVI變化趨勢(shì)呈正相關(guān)，風(fēng)速與NDVI變化趨勢(shì)相關(guān)性很小。降水量對(duì)NDVI變化的影響具有滯后性，滯后時(shí)間與降水量大小有關(guān)。關(guān)鍵詞：NDVI； 時(shí)間序列；BFAST； 變化監(jiān)測(cè)； 突變點(diǎn)

0引言

植被是地球系統(tǒng)生物圈的重要組成部分，包括森林、灌叢、草地、農(nóng)田和果園等，既是生態(tài)環(huán)境的重要組成部分，又是維持生態(tài)環(huán)境、發(fā)揮有效生態(tài)效能的功能體，是衡量自然生態(tài)環(huán)境狀況和性質(zhì)的主要指示物[1]。植被是聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分的自然“紐帶”，在全球氣候變化研究中具有“指示器”的作用[2]。植被覆蓋與氣候變化的關(guān)系是全球變化研究的重要內(nèi)容。研究地表植被覆蓋變化和氣候因子之間的關(guān)系，對(duì)區(qū)域乃至全球的能量、生物化學(xué)循環(huán)和水循環(huán)以及氣候變化響應(yīng)具有重要意義。

歸一化植被指數(shù)(normalizeddifferencevegetationindex，NDVI)能夠較好地反映植被的代謝強(qiáng)度及其季節(jié)性變化和年際變化特征，因而被廣泛應(yīng)用于植被的監(jiān)測(cè)與分類、物候分析、農(nóng)作物估產(chǎn)、植被-氣候關(guān)系分析等方面。利用NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究不同類型植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)，是當(dāng)前植被生態(tài)系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)之一。最近幾年提出的BFAST(breaksforadditiveseasonalandtrend)方法能夠很好地監(jiān)測(cè)出NDVI時(shí)間序列中的季節(jié)和趨勢(shì)突變，特別是能夠指示突變發(fā)生的時(shí)空分布[3]。

老哈河流域是我國(guó)北方典型的半干旱區(qū)。本研究基于250m的MODISNDVI的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用BFAST方法，監(jiān)測(cè)該區(qū)域的NDVI變化狀況，檢測(cè)突變信息，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析突變的原因，以及產(chǎn)生的結(jié)果，為老哈河流域的生態(tài)安全評(píng)價(jià)、區(qū)域環(huán)境規(guī)劃以及生態(tài)建設(shè)提供參考依據(jù)。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

本文選取老哈河流域作為研究區(qū)，其范圍如圖1所示。老哈河位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東部，是西拉沐淪河的一級(jí)支流，流域面積約為1.9×104km2，位于N41°～43°，E117°～120°，流域內(nèi)地形較復(fù)雜，流域出口處高程約400m，源頭的七老圖山海拔2 000m左右。該流域?qū)僦袦貛О敫珊荡箨懶詺夂颍稍锷儆甓囡L(fēng)沙，年降雨量和年平均氣溫分別從西北部山地的300mm和2 ℃變化到東南部低地的600mm和7 ℃。該地區(qū)的農(nóng)作物生長(zhǎng)期為5—10月，農(nóng)耕期為4—11月[4]。老哈河流域下墊面多為黃土丘陵區(qū)，地表植被覆蓋率較低，水土流失較為嚴(yán)重。

圖1　研究區(qū)范圍

研究選用的遙感數(shù)據(jù)是2000年2月—2004年12月間Terra衛(wèi)星MOD13Q1的16d數(shù)據(jù)，空間分辨率為250m。這個(gè)數(shù)據(jù)可以頻繁地提供由人為因素造成的土地覆蓋變化信息[5]。MOD13Q1的16d數(shù)據(jù)是用受限視場(chǎng)角的最大NDVI值合成的[6]。影像在提取波段信息前，已經(jīng)經(jīng)過精幾何糾正和輻射校正。由于數(shù)據(jù)量較大，使用MRT(MODISreprojectiontool)軟件對(duì)MOD13Q1數(shù)據(jù)做拼接、裁剪、重投影以及NDVI波段提取的批處理。所用氣象數(shù)據(jù)來(lái)自區(qū)內(nèi)6個(gè)氣象站點(diǎn)(圖1)。選取的氣象數(shù)據(jù)，包括日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均溫度、降水量、風(fēng)速等主要用于與NDVI的突變結(jié)果做對(duì)比分析。其中NDVI值的提取是根據(jù)氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息，以3像元×3像元范圍作為興趣區(qū)，取其平均NDVI值作為該氣象站點(diǎn)的NDVI值，以消除個(gè)別像元可能存在的偶然誤差。

2研究方法

2.1突變點(diǎn)檢測(cè)

流程如圖2所示。根據(jù)BFAST方法對(duì)老哈河流域6個(gè)氣象站點(diǎn)處于2000—2004年年底期間NDVI突變點(diǎn)的檢測(cè)，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析其突變點(diǎn)產(chǎn)生的原因及最大影響因子。BFAST方法具體使用的是R語(yǔ)言開發(fā)的BFAST程序包對(duì)得到的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè)。BFAST程序包網(wǎng)址見http: //r-forge.r-project.org/R/?group_id=533。

圖2　突變點(diǎn)檢測(cè)流程圖

2.2分解模型

BFAST方法將集成的時(shí)間序列分解成趨勢(shì)、季節(jié)性和殘差3個(gè)部分[7]，根據(jù)一定的方法來(lái)檢測(cè)和表征趨勢(shì)和季節(jié)性部分中突然變化的部分。假設(shè)一個(gè)加法的分解模型可以迭代出與趨勢(shì)和季節(jié)性相匹配的分段線性模型。該模型的算法形式為[8]

Yt=Tt+St+et,t=1,…,n,

(1)

Tt=αj+βjt,

(2)

季節(jié)趨勢(shì)[9]可以表達(dá)為

(3)

式中： s為季節(jié)性的時(shí)長(zhǎng)(如每年的觀察的次數(shù))； γi,j為第i個(gè)時(shí)段的影響因子。當(dāng)時(shí)間t為第i次觀測(cè)值時(shí)，dt,i=1，否則為0。因此，當(dāng)t為季節(jié)性第0個(gè)時(shí)段時(shí)，dt,i-dt,0=-1。對(duì)于t為其他季節(jié)性時(shí)段時(shí)，dt,i-dt,0=1。dt,i通常被認(rèn)為是季節(jié)性虛擬變量，它有2個(gè)可用的值為0和1來(lái)解釋回歸模型中的季節(jié)性時(shí)段。

2.3迭代算法

在擬合分段線性模型和估算突變點(diǎn)之前，先測(cè)試是否有突變點(diǎn)出現(xiàn)在時(shí)間序列中。基于移動(dòng)總和MOSUM(movingsum)測(cè)試的普通最小二乘OLS(ordinaryleastsquares)殘差被用來(lái)測(cè)試是否存在一個(gè)或多個(gè)突變點(diǎn)。如果測(cè)試顯著性變化(P<0.05),則使用Bai和Perron的方法來(lái)估算突變點(diǎn)，并根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則確定突變點(diǎn)的個(gè)數(shù)，以及突變點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間和置信區(qū)間[10]。

2)趨勢(shì)系數(shù)αj,βj在區(qū)間j=1,…,m上，由基于M估算法的強(qiáng)健的回歸方程式(2)計(jì)算得到。趨勢(shì)估算為

(4)

4)季節(jié)性系數(shù)γi,j(i=1,…,s-1; j=1,…,m)可以從基于M估算方法的回歸方程中計(jì)算得出。季節(jié)性估算公式為

(5)

3結(jié)果與分析

3.1突變點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果

根據(jù)BFAST方法檢測(cè)突變點(diǎn)，6個(gè)氣象站點(diǎn)中發(fā)現(xiàn)赤峰氣象站和葉柏壽氣象站于2000—2004年年底期間出現(xiàn)季節(jié)性突變點(diǎn)，突變檢測(cè)結(jié)果分別如圖3所示。

(a) 赤峰氣象站 (b) 葉柏壽氣象站

圖3赤峰氣象站和葉柏壽氣象站NDVI時(shí)間序列分析

Fig.3ChifengmeteorologicalstationandYebaishoumeteorologicalstationNDVItimeseriesanalysis

輸出的突變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果見表1。表中括號(hào)內(nèi)數(shù)值為第i次觀測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)1a內(nèi)觀測(cè)的總次數(shù)。

表1　突變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

從圖3(a)赤峰氣象站NDVI時(shí)間序列分析中可以看出，在季節(jié)性成分中出現(xiàn)了2個(gè)突變點(diǎn)，而在趨勢(shì)中沒有出現(xiàn)突變點(diǎn)，NDVI整體趨勢(shì)呈上升趨勢(shì)，但是上升趨勢(shì)并不明顯，其趨勢(shì)斜率為： 0.000 008 18。從整體數(shù)據(jù)可以看出，該點(diǎn)的植被生物量很低。從圖3(b)中可以看出，葉柏壽氣象站處的NDVI的季節(jié)性成分在2000年初至2004年底的時(shí)間序列中出現(xiàn)了2個(gè)突變點(diǎn)，趨勢(shì)成分中并沒有突變點(diǎn)的出現(xiàn)，且趨勢(shì)變化不大，其趨勢(shì)斜率為0.000 021 51，NDVI線性趨勢(shì)擬合始終維持在0.3左右。

3.2氣象數(shù)據(jù)與NDVI突變數(shù)據(jù)的對(duì)比分析

3.2.1赤峰氣象站數(shù)據(jù)對(duì)比分析

圖4為赤峰氣象站發(fā)生第一個(gè)季節(jié)性突變點(diǎn)處的NDVI趨勢(shì)圖和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、氣溫、降水量以及風(fēng)速圖的組合，便于進(jìn)行赤峰氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2002(21)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析。

(a) 赤峰氣象站第一個(gè)突變點(diǎn) (b) 日照時(shí)數(shù)

(c) 相對(duì)濕度(d) 平均氣溫

(e) 降水量(f) 風(fēng)速

圖4赤峰氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2002(21)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析

Fig.4Chifengmeteorologicalstationseasonalcomponentbreakpointsdatacomparisonandanalysisat2002(21)

從圖4可以看出，風(fēng)速、降水量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度與NDVI之間沒有明確的相關(guān)關(guān)系，僅氣溫與NDVI變化呈正相關(guān)關(guān)系，所以氣溫是導(dǎo)致NDVI時(shí)間序列季節(jié)性成分上產(chǎn)生突變信息主要因素。

圖5為赤峰氣象站發(fā)生第二個(gè)季節(jié)性突變點(diǎn)處的NDVI趨勢(shì)圖和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均氣溫、降水量以及風(fēng)速圖的組合，便于進(jìn)行赤峰氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2003(13)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析。

(a) 赤峰氣象站第二個(gè)突變點(diǎn) (b) 日照時(shí)數(shù)

(c) 相對(duì)濕度 (d) 平均氣溫

圖5-1赤峰氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2003(13)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析

Fig.5-1Chifengmeteorologicalstationseasonalcomponentbreakpointsdatacomparisonandanalysisat2003(13)

(e) 降水量 (f) 風(fēng)速

圖5-2赤峰氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2003(13)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析

Fig.5-2Chifengmeteorologicalstationseasonalcomponentbreakpointsdatacomparisonandanalysisat2003(13)

從圖5中可以看出，突變點(diǎn)處的NDVI值與下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的NDVI相差約0.2，說明是由突變點(diǎn)處的氣象變化而產(chǎn)生的。同樣，風(fēng)速與NDVI之間沒有明確的相關(guān)關(guān)系，從突變點(diǎn)的對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)看，相對(duì)濕度和降水量發(fā)生了較大的變化。因此，該處的季節(jié)性成分突變點(diǎn)主要是由相對(duì)濕度和降水量的變化造成的。因?yàn)榻邓俊⑾鄬?duì)濕度對(duì)植物的光合作用速率、生長(zhǎng)發(fā)育速度、物候期出現(xiàn)的早晚都有很大的影響。而植被的生長(zhǎng)快慢和物候期的提前到來(lái)都會(huì)對(duì)季節(jié)性成分中的突變做出貢獻(xiàn)。

3.2.2葉柏壽氣象站數(shù)據(jù)對(duì)比分析

圖6為葉柏壽氣象站發(fā)生第一個(gè)季節(jié)性突變點(diǎn)處的NDVI趨勢(shì)圖和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均溫度、降水量以及風(fēng)速圖的組合，便于進(jìn)行葉柏壽氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2000(23)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析。

(a) 葉柏壽氣象站第一個(gè)突變點(diǎn) (b) 日照時(shí)數(shù)

(c) 相對(duì)濕度 (d) 平均氣溫

(e) 降水量 (f) 風(fēng)速

圖6葉柏壽氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2000(23)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析

Fig.6Yebaishoumeteorologicalstationseasonalcomponentbreakpointsdatacomparisonandanalysisat2000(23)

從圖6中可以得出，平均溫度、降水量與NDVI變化呈正相關(guān)關(guān)系，而日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、風(fēng)速與NDVI相關(guān)性不明顯。從趨勢(shì)線中可以看出，平均溫度的趨勢(shì)線與NDVI趨勢(shì)線非常相似，則平均溫度為NDVI在20001001—20001230日期間變化的主要影響因子。植物蒸發(fā)蒸騰量通常主要包括植物蒸騰量和棵間土壤蒸發(fā)量。而平均溫度的降低導(dǎo)致植物的蒸騰量下降[11]。植物的蒸騰對(duì)植物的生長(zhǎng)是有幫助的，蒸騰量越大，其生長(zhǎng)速率越快。

圖7為葉柏壽氣象站發(fā)生第二個(gè)季節(jié)性突變點(diǎn)處的NDVI趨勢(shì)圖和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均溫度、降水量以及風(fēng)速圖的組合，便于進(jìn)行葉柏壽氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2001(15)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析。

(a) 葉柏壽氣象站第二個(gè)突變點(diǎn) (b) 日照時(shí)數(shù)

(c) 相對(duì)濕度 (d) 平均氣溫

(e) 降水量 (f) 風(fēng)速

圖7葉柏壽氣象站季節(jié)性成分突變點(diǎn)位于時(shí)間節(jié)點(diǎn)2001(15)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析

Fig.7Yebaishoumeteorologicalstationseasonalcomponentbreakpointsdatacomparisonandanalysisat2001(15)

從圖7中可以看出，在2001年8月13日之前降水頻繁，降水量最高達(dá)到45mm，距突變時(shí)間點(diǎn)最近的一次降水發(fā)生2001年8月7日。降水量對(duì)NDVI的影響滯后了至少6d，降水量過大，導(dǎo)致物候期的提前到來(lái)，從而產(chǎn)生了季節(jié)性突變點(diǎn)。

3.3源數(shù)據(jù)精度分析

季節(jié)性突變點(diǎn)的產(chǎn)生很有可能是因?yàn)樗捎玫腗ODIS數(shù)據(jù)的本身精度就不夠高，或者源數(shù)據(jù)中有云的存在等等，導(dǎo)致突變點(diǎn)的產(chǎn)生不完全是因?yàn)闅夂蜃兓瘜?dǎo)致的。在ENVI中提取赤峰氣象站和葉柏壽氣象站處的數(shù)據(jù)精度信息，得到赤峰氣象站時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2002(21)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量如表2所示。

表2　2002(21)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量

VI(2 189)： 很有可能有云像素，VI有用性為最低質(zhì)量，氣溶膠含量低，不是云邊，沒有進(jìn)行大氣二向性校正，不是混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰和雪覆蓋，無(wú)陰影。

VI(2 266)： 生產(chǎn)VI數(shù)據(jù)，但是由其他數(shù)據(jù)對(duì)其檢驗(yàn)的，VI有用性不是很高，氣溶膠含量高，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，無(wú)混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰和雪覆蓋，無(wú)云陰影。

VI(18 508)： 產(chǎn)生VI，且質(zhì)量好，VI有用性為最低質(zhì)量，氣溶膠含量為中，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，不是混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)闀簳r(shí)性有水區(qū)域，有冰和雪覆蓋，無(wú)云陰影。

從上面的數(shù)據(jù)質(zhì)量結(jié)果可以看出，VI有用性普遍都很低，且不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，不是混合云，在時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2002(19)和2002(21)的檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀?002(22)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)區(qū)域?yàn)闀簳r(shí)性水域，說明該處發(fā)生的突變情況主要由降雨造成； 此外，3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)均未被冰或雪覆蓋。結(jié)合之前圖表對(duì)比分析，可以得出結(jié)論： 該季節(jié)性突變點(diǎn)出現(xiàn)的原因主要是由降雨造成的。

赤峰氣象站時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2003(13)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量如表3所示。

表3　2003(13)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量

VI(2 257)： 產(chǎn)生的數(shù)據(jù)很有可能有云像素，VI有用性為質(zhì)量較低，氣溶膠含量較低，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，無(wú)混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰和雪覆蓋，無(wú)陰影。

VI(34 842)： 產(chǎn)生VI，但是需要檢驗(yàn)其他QA，VI有用性為質(zhì)量較低，氣溶膠含量具有氣候性，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，無(wú)混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)闀簳r(shí)性水域，無(wú)冰和雪覆蓋，有云陰影。

VI(2 189)： 很有可能有云像素，VI有用性為最低質(zhì)量，氣溶膠含量低，不是云邊，沒有進(jìn)行大氣二向性校正，不是混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰和雪覆蓋，無(wú)陰影。

從上面的數(shù)據(jù)質(zhì)量結(jié)果可以看出，VI有用性普遍都很低，且不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，不是混合云，在時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2003(12)和2003(15)的檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀?003(13)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)區(qū)域?yàn)闀簳r(shí)性水域，說明該處發(fā)生的突變情況主要是降雨造成，此外，3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)均未被冰或雪覆蓋，且2003(15)時(shí)間節(jié)點(diǎn)處有云陰影，使得數(shù)據(jù)質(zhì)量較低，但是突變點(diǎn)為2003(13)，影響不大。結(jié)合之前圖表對(duì)比分析，可以得出結(jié)論： 該季節(jié)性突變點(diǎn)出現(xiàn)的原因主要是由降雨造成的。

葉柏壽氣象站時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2000(23)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量見表4。

表4　2000(23)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量

VI(2 120)： 產(chǎn)生VI，質(zhì)量好，VI有用性為質(zhì)量較低，氣溶膠含量為中，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，無(wú)混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰/雪覆蓋，無(wú)云陰影。

從上面質(zhì)量檢查結(jié)果可以看出，該時(shí)間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，產(chǎn)生突變點(diǎn)的情況與數(shù)據(jù)本身無(wú)關(guān)，而從之前的圖表對(duì)比分析中得出，產(chǎn)生該突變的原因主要是與流域蒸發(fā)量有關(guān)。可以得出結(jié)論為： 2000(23)時(shí)間節(jié)點(diǎn)處的季節(jié)性突變主要是因?yàn)榱饔蛘舭l(fā)量的下降。

葉柏壽氣象站時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2001(15)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量見表5。

表5　2001(15)突變點(diǎn)的VI質(zhì)量

VI(2 116)： 產(chǎn)生VI，質(zhì)量好，VI有用性為質(zhì)量較低，氣溶膠含量為中，不是云邊，未進(jìn)行大氣二向性校正，無(wú)混合云，檢測(cè)區(qū)域?yàn)殛懙兀瑹o(wú)冰/雪覆蓋，無(wú)云陰影。

從上面質(zhì)量檢查結(jié)果可以看出，該時(shí)間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，產(chǎn)生突變點(diǎn)的情況與數(shù)據(jù)本身無(wú)關(guān)，而從之前的圖表對(duì)比分析中得出，產(chǎn)生該突變的原因主要是與降水量有關(guān)。降水量最大值為45mm左右，且降水量對(duì)NDVI的影響具有滯后性，滯后時(shí)間為6d。所以可以得出結(jié)論為： 2001(15)時(shí)間節(jié)點(diǎn)處的季節(jié)性突變主要是因?yàn)榻邓客蝗辉龆嘣蛟斐傻摹?/p>

4結(jié)論與展望

本文使用了BFAST方法將NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)分成3個(gè)部分，分別為季節(jié)性成分、趨勢(shì)成分和殘差，并對(duì)季節(jié)性成分和趨勢(shì)成分做回歸分析，檢測(cè)并記錄突變點(diǎn)的信息； 結(jié)合氣象數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生突變點(diǎn)的原因并得出結(jié)論。目前國(guó)內(nèi)較少見做該方面研究的報(bào)道。本文結(jié)合了氣象數(shù)據(jù)對(duì)突變點(diǎn)產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析，更加詳細(xì)地解釋了產(chǎn)生突變的驅(qū)動(dòng)因素和變化機(jī)制。研究得出以下結(jié)論：

1)在2000年初至2004年底，對(duì)6個(gè)氣象站點(diǎn)處的NDVI時(shí)間序列突變進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，分別在赤峰氣象站監(jiān)測(cè)到季節(jié)性突變點(diǎn)，時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2002(21)和2003(13)以及葉柏壽氣象站監(jiān)測(cè)季節(jié)性突變點(diǎn)，時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2000(23)和2001(15)。

2)季節(jié)性突變點(diǎn)2002(21)產(chǎn)生的原因主要是由降雨造成的； 季節(jié)性突變點(diǎn)2003(13)產(chǎn)生的原因主要是由降雨造成的； 季節(jié)性突變點(diǎn)2000(23)產(chǎn)生的原因主要是由流域蒸發(fā)量下降造成； 季節(jié)性突變點(diǎn)2001(15)產(chǎn)生的原因主要是由降水量突然增多造成。

3)在2000年初至2004年底出現(xiàn)突變點(diǎn)的原因與數(shù)據(jù)本身質(zhì)量無(wú)關(guān)，數(shù)據(jù)本身質(zhì)量較好。

4)NDVI變化趨勢(shì)與降水量、流域蒸發(fā)量、氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)呈正相關(guān)趨勢(shì)，與風(fēng)速相關(guān)性不大。降水量對(duì)NDVI變化的影響具有滯后性，滯后時(shí)間與降水量大小有關(guān)。

5)不同時(shí)期NDVI變化與降水量、流域蒸發(fā)量、氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)及風(fēng)速等相關(guān)性都不一樣，影響程度也不同。

本文研究可以為自然和農(nóng)業(yè)土地生產(chǎn)評(píng)估、農(nóng)作物狀況以及物候變化研究提供參考依據(jù)。本研究還存在一些不足之處，只對(duì)氣象站點(diǎn)處的突變信息進(jìn)行提取和分析，尚未實(shí)現(xiàn)整個(gè)面上的突變信息的提取和分析，在后續(xù)研究中，會(huì)結(jié)合全球同化數(shù)據(jù)對(duì)面上的突變點(diǎn)進(jìn)行分析。

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(責(zé)任編輯： 李瑜)

Monitoring the changes of vegetation based on MODIS data and BFAST methods

LIU Baozhu, FANG Xiuqin, HE Qisheng, RONG Qiyuan

( School of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China)

Abstract:Vegetationisanatural“l(fā)ink”whichlinkssoil,airandwaterandan“indicator”inglobalclimatechangeresearch.Usingnormalizeddifferencevegetationindex(NDVI)time-seriesanalyses,wecanprovidebettersupportfortherelevantresearchesanddecision-making.UsingMODISNDVIdatabindingwithBFAST(breaksforadditiveseasonalandtrend)method,theauthorsimplementedmonitoringvegetationdynamicsintheLaohaheRiverBasinandthesurroundingareas,andidentifieditsNDVItime-seriesabruptchangepointsoccurringintime.Themeteorologicaldataandthequalityofthedataitselfwerealsousedasaninfluencefactoranalysisofthemainreasonforthebreakpoints.Itisfoundthatprecipitation,relativehumidity,temperature,sunshineandwaterevaporationarepositivelycorrelatedwithNDVItrends,whilewindspeedislesscorrelatedwithNDVItrends.What’smore,theprecipitationandsunshinehourimpactonNDVIchangehasacertainlag.

Keywords:NDVI;time-series;BFAST;changemonitoring;breakpoints

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.23

收稿日期：2015-04-14；

修訂日期：2015-08-28

基金項(xiàng)目：水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目“東北灌區(qū)節(jié)水灌溉生態(tài)與增產(chǎn)效應(yīng)評(píng)估研究”(編號(hào)： 201401001)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“復(fù)雜地形條件下多源遙感數(shù)據(jù)森林生物量協(xié)同反演研究”(編號(hào)： 41101308)及“北方半干旱區(qū)典型土地利用變化的水文效應(yīng)”(編號(hào)： 41201027)共同資助。

中圖法分類號(hào)：TP79

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)03-0146-08

第一作者簡(jiǎn)介：劉寶柱(1993-)，男，碩士研究生，主要從事定量遙感研究。Email:bzliu@hhu.edu.cn。

通信作者：何祺勝(1981-)，男，博士，副教授，主要從事定量遙感、GIS建模與開發(fā)等方面的研究。Email:heqis@hhu.edu.cn。

引用格式： 劉寶柱,方秀琴,何祺勝,等.基于MODIS數(shù)據(jù)和BFAST方法的植被變化監(jiān)測(cè)[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(3):146-153.(LiuBZ,FangXQ,HeQS,etal.MonitoringthechangesofvegetationbasedonMODISdataandBFASTmethods[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3):146-153.)