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时间信息熵及其在植被覆盖时空变化遥感检测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于遥感影像的变化检测是当前的研究热点,可为区域生态环境保育、资源管理与发展规划等提供决策支撑。目前遥感影像的变化检测多基于两个时相,不能充分地反映植被在时间维的连续变化特征。通过引入信息论,提出了利用时间信息熵来综合表征植被长时间序列的变化特征。研究以延河流域为试验区,基于MODIS/NDVI数据,应用时间信息熵方法来计算了2000—2010年该区域的植被覆盖变化信息,厘清了时空变化特征。研究结果表明,近10年延河流域的植被覆盖的变化以增加为主,占流域面积的80.7%;植被覆盖明显增加的区域占流域面积13.9%,主要分布在流域的东北部和东南部;植被覆盖减少的区域占比2.4%,主要分布在流域的西部和西北部;严重减少的区域占比1.1%,主要分布在流域的中部和西南部,是需要重点的生态恢复与治理区域。时间信息熵方法与回归分析法相比,能够更为客观地表征长时间序列植被覆盖的连续变化强度和变化趋势,可为区域生态环境的保护和管理提供更为科学的理论依据。 相似文献
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视流域为一个有生命力的不可分割的有机整体,为表征其生态可持续性,从熵的视角出发,提出结合空间信息熵和时间信息熵的时空信息熵方法。其中空间信息熵用于表征生态系统格局在空间分布的有序程度,时间信息熵用于度量生态系统的动态演变是否有序,时空信息熵方法将格局和动态有机结合,定量分析流域生态系统的可持续性。以延河流域为研究区,基于土地利用数据和归一化植被指数数据,利用时空信息熵方法分析2000-2018年延河流域生态可持续性。结果表明:(1)延河流域生态系统格局朝着有序的方向变化,此间整体处于生长期或恢复期;(2)时间信息熵结果呈现空间异质性,耕地、中低覆盖度草地和其他林地的时间信息熵值较高,生态弹性能力更强;(3)研究区生态可持续性以"强"和"较强"为主(61%),广泛分布在其中部和北部地区,表明流域的生态弹性能力总体增强,生态可持续状况明显改善。对基于熵视角研究生态可持续问题的有益探索,为延河流域及黄土高原其他类似流域的生态保护和修复提供借鉴和参考。 相似文献
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