洞庭湖流域植被物候特征參數遙感提取

彭檢貴，宋亞斌，寧小斌，江騰宇

(國家林業和草原局中南調查規劃設計院, 長沙 410014)

0 引言

植被的物候變化直接反映了周邊地區的氣候變化，成為植被動態模擬的關鍵[1-2]。同時，植被物候數據可以為植被動態監測、區域農業規劃、區域資源配置與決策、區域氣候變化研究等提供重要參考。

植物物候監測一般可分為傳統監測方法和遙感監測方法。傳統物候監測方法需要耗費大量的人力、物力，而且受時間限制，監測周期短，覆蓋區域小[3-4]。而遙感物候監測方法僅需要耗費相對較低的費用而獲取大尺度區域的物候參數，能及時、有效地對植物物候進行監測[4-8]。已有大量學者基于NDVI和EVI植被指數的各種遙感數據源的時間序列提出了大量物候特征參數遙感提取方法，如White等[3]將傳統物候觀測模型與遙感物候參數提取結合，針對特定生物群落生態系統，提出NDVI比率閾值物候參數提取方法；Reed等[4]基于NDVI時間序列數據，使用滑動平均方法計算提取了美國4種代表性植物的(荒漠灌叢、森林、草地、農作物)物候特征；Yu等[9]提出了最大變化斜率方法，通過限制不同閾值的最大變化斜率范圍，計算了中亞東部區域植物生長季開始期；Zhang等[10]通過對每年NDVI時間序列進行分段Logistic函數擬合，利用擬合后的曲線的曲率變化的特點，得出植物的生長季開始期、結束期、生長季長度以及生長季峰值等。已有的研究表明，基于遙感數據的物候特征提取方法主要有經驗公式法、NDVI比率閾值法、滑動平均法、閾值法、最大變化斜率法及Logistic函數擬合法等。……