褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究

doi:10.16036/j.issn.1000-2650.2021.02.012

四川农业大学学报 ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (2): 220-226.doi: 10.16036/j.issn.1000-2650.2021.02.012

褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究

王慧玲, 熊亚兰^*, 陈小凤, 刘颖

四川农业大学资源学院,成都 611130

收稿日期:2021-01-22 出版日期:2021-04-28 发布日期:2021-05-07
通讯作者: * 熊亚兰,博士,副教授,主要从事3S技术在资源环境中的应用研究,E-mail：492174073@qq.com。
作者简介:王慧玲,硕士研究生。
基金资助:
国家自然科学基金重点项目“西南黄壤区不同尺度土壤侵蚀与泥沙运移规律耦合研究”（41730748）

Multi-Scale Coupling Relationships between NDVI and Topographic Factors in Folded Mountain Area

WANG Huiling, XIONG Yalan^*, CHEN Xiaofeng, LIU Ying

College of Resource,Sichuan Agricultural University,Chengdu 61130,China

Received:2021-01-22 Online:2021-04-28 Published:2021-05-07

摘要/Abstract

摘要： 【目的】揭示我国长江上游褶皱山区植被分布与地形耦合关系。【方法】基于二维小波分析的方法,分别构建归一化植被指数NDVI和地形因子在不同尺度上的小波低频系数空间分布的特征模式,然后分析NDVI和地形因子小波低频系数的相关性,并建立多尺度下NDVI低频系数的拟合方程。【结果】①多尺度下NDVI与高程的空间分布相似度最高;②地形因子与NDVI相关性的大小的顺序为高程>坡度>坡向,并随小波分解尺度的增加而增大;③小波分解尺度越大,NDVI的最优拟合方程所需的建模因子越多,方程的拟合效果越好。【结论】对揭示多尺度下褶皱山区地形因素对该区域内植被覆盖度高低的影响可提供借鉴,研究结果可为长江上游生态恢复和农业产业规划提供一定的依据。

关键词: 小波变换, 空间尺度, NDVI, 地形因子

Abstract: 【Objective】 The coupling relationships between vegetation distribution and topography in the folded mountain area of the upper reaches of the Yangtze River in China is revealed. 【Method】 Wavelet low-frequency coefficients could reflect the global spatial patterns of NDVI and topographic factors. The spatial distributions of low-frequency component were mapped and the regression equation of NDVI were established on the basis of two-dimension wavelet transform. 【Result】 ①The spatial patterns of NDVI and elevation had the highest similarity in contrast to other variables. ②The order of correlations between topographic factors and NDVI was elevation>slope>aspect from 0.5 km to 8 km scales, and the correlation coefficients increased with the multi-scale decomposition. ③The larger scale decomposition was, the more modeling factors were required for optimal fitting equation of NDVI. 【Conclusion】 This study can provide a reference for revealing the influence of topographic factors on the vegetation coverage in the folded mountainous area at multiple scales, and the results can provide a certain basis for ecological restoration and agricultural industry planning in the upper reaches of the Yangtze River.

Key words: wavelet transform, multi-scale, NDVI, topographic factors

中图分类号:

K903

王慧玲, 熊亚兰, 陈小凤, 刘颖. 褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究[J]. 四川农业大学学报, 2021, 39(2): 220-226.

WANG Huiling, XIONG Yalan, CHEN Xiaofeng, LIU Ying. Multi-Scale Coupling Relationships between NDVI and Topographic Factors in Folded Mountain Area[J]. Journal of Sichuan Agricultural University, 2021, 39(2): 220-226.

参考文献 24

[1]	成方妍,刘世梁, 尹艺洁, 等. 基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素[J]. 生态学报, 2017, 37(3): 788-797.
[2]	王鹏程, 姚婧, 肖文发, 等. 三峡库区森林植被分布的地形分异特征[J]. 长江流域资源与环境, 2009, 18(6): 528-534.
[3]	仇宽彪, 张玉刚, 王同顺. 基于NDVI的太湖流域片植被覆盖变化及其驱动力分析[J]. 中国水土保持科学, 2019, 17(6): 119-125.
[4]	邓元杰, 姚顺波, 侯孟阳, 等. 长江流域中上游植被NDVI时空变化及其地形分异效应[J]. 长江流域资源与环境, 2020, 29(1): 66-78.
[5]	刘梁美子, 占车生, 胡实, 等. 黔桂喀斯特山区植被变化及其地形效应[J]. 地理研究, 2018, 37(12): 2433-2446.
[6]	何文健, 李渊, 郭宏忠. 重庆市五大功能区水土流失现状与防治方向[J]. 中国水土保持, 2017, 39(2): 56-58.
[7]	徐芝英, 胡云锋, 甄霖, 等. 基于小波的浙江省NDVI与自然-人文因子多尺度空间关联分析[J]. 地理研究, 2015, 34(3): 567-577.
[8]	胡云锋, 徐芝英. 蒙古高原地形与植被指数的特征尺度及多尺度耦合关系[J]. 地理科学, 2014, 34(12): 1511-1517.
[9]	李小梅, 沙晋明, 连江龙. 基于小波变换的NDVI区域特征尺度[J]. 生态学报, 2010, 30(11): 2864-2873.
[10]	BISWAS A, SI B C.Application of continuous wavelet transform in examining soil spatial variation: a review[J]. Mathematical GeoSciences, 2011, 43(3): 379-396.
[11]	LARK R M, WEBSTER R.Analysing soil variation in two dimensions with the discrete wavelet transform[J]. European Journal of Soil Science, 2004, 55(4): 777-797.
[12]	张建香, 张多勇, 张勃, 等. 黄土高原植被景观多尺度变化及其与地形的响应关系[J]. 生态学杂志, 2015, 34(3): 611-620.
[13]	MARTNEZ B, GILABERT M A.Vegetation dynamics from NDVI time series analysis using the wavelet transform[J]. Remote Sensing of Environment, 2009, 113: 1823-1842.
[14]	李双成, 高伟明, 周巧富, 等. 基于小波变换的NDVI与地形因子多尺度空间相关分析[J]. 生态学报, 2006, 26(12): 4198-4203.
[15]	LI S C, YANG Z X, GAO Y.Scale-dependent spatial relationships between NDVI and abiotic factors[J]. Journal of Resources and Ecology, 2010, 1(4): 361-367.
[16]	邱炳文, 苏簪铀, 陈崇成. 基于小波变换的武夷山自然保护区NDVI与地形因子多尺度空间相关分析[J]. 生态学杂志, 2009, 28(9): 1915-1920.
[17]	邹伟成, 肖桂荣. 基于小波相干的武夷山NDVI与环境因子的关联性分析[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2015, 43(4): 482-487.
[18]	汪璇, 王成秋, 唐将, 等. 基于地统计学和GIS的三峡库区土壤微量营养元素空间变异性研究[J]. 土壤通报, 2009, 40(2): 359-365.
[19]	尚政国. 多分辨率分析及其在图像处理中的应用研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2008.
[20]	宋宇, 王美玲, 翟双. 基于小波变换的图像压缩算法[J]. 长春工业大学学报, 2011, 32(6): 558-561.
[21]	陈鑫. 基于小波分析和BP神经网络的多传感器遥感图像融合算法的研究[J]. 科技资讯, 2012, 8: 18-19.
[22]	熊杰. 基于频率域、小波变换和神经网络的真彩图像增强算法研究[D]. 西安: 西北大学, 2010.
[23]	水利部水土保持司. SL 190-2008, 土壤侵蚀分类分级标准[S]. 北京: 中国水利水电出版社, 2008:8-11.
[24]	BISWAS A, CRESSWELL H P, VISCARRA ROSSEL R A, et al. Characterizing scale- and location-specific variation in non-linear soil systems using the wavelet transform[J]. European Journal of Soil Science, 2013, 64(5): 706-715.

褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究

Multi-Scale Coupling Relationships between NDVI and Topographic Factors in Folded Mountain Area

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献 24

相关文章 5

Metrics

本文评价

推荐阅读 10

[1]	熊亚兰, 张科利, 朱雅晗, 夏丽. 岷江上游小流域NDVI与环境要素的多尺度耦合关系研究[J]. 四川农业大学学报, 2018, 36(06): 792-797.
[2]	孙守涛, 王立, 车克钧. 基于Landsat数据的白龙江上游迭部林区植被覆盖度动态变化[J]. 四川农业大学学报, 2016, 34(01): 39-47.
[3]	刘李霞, 毕华兴, 许华森, 鲍彪. 基于GIS的柳沟流域场降雨产流模拟[J]. 四川农业大学学报, 2011, 29(03): 357-364.
[4]	熊亚兰, 张科利, 杨光檄, 顾再柯. 乌江流域降雨和径流的周期变化[J]. 四川农业大学学报, 2010, 28(04): 475-479.
[5]	陈巧, 陈永富, 胡庭兴. 地表土壤湿度和植被状况的监测及其与沙尘暴发生的关系探讨[J]. 四川农业大学学报, 2005, 23(03): 295-299.