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基于稠密Landsat数据的邛崃山大熊猫栖息地植被变化研究
引用本文:周明星,李登秋,邹建军.基于稠密Landsat数据的邛崃山大熊猫栖息地植被变化研究[J].植物生态学报,2021,45(4):355-369.
作者姓名:周明星  李登秋  邹建军
作者单位:浙江农林大学环境与资源学院, 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室, 浙江临安 311300
福建师范大学湿润亚热带山地生态国家重点实验室培育基地, 福建师范大学地理科学学院, 福州 350007
基金项目:国家重点研发计划(2016YFC0503302);国家自然科学基金(41701490)
摘    要:深入理解大熊猫栖息地植被变化过程及其驱动力, 是开展大熊猫栖息地保护和管理的重要基础。该研究利用1986- 2018年所有可用的Landsat TM/ETM/OLI影像构建长时间序列归一化植被指数(NDVI), 采用BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend)方法实现大熊猫栖息地植被变化历史检测, 从植被累积突变、累积渐变和总变化3个指标揭示植被变化空间分布特征; 运用地理探测模型定量评价不同因子(年降水量、年平均气温、高程、坡度、坡向、与河流距离、土壤类型、土地覆盖类型、与道路的距离、与工程扰动区距离)对3种植被变化空间分布的影响。结果表明: 1)研究区内植被突变面积比例为9.13%, 主要分布于栖息地东部边界附近, 2011和2013年植被突变面积较大; 2)植被累积突变表现为退化面积占植被累积突变面积的40.17%, 植被累积渐变和总变化表明研究区植被呈现改善趋势, 改善面积比例分别占研究区的94.58%和97.02%; 3) 3种植被变化的空间分布主要受年降水量、年平均气温、高程、土壤类型4种因子的影响, 植被累积突变、累积渐变和总变化空间分布的最强解释因子分别为年降水量、高程和土壤类型, 驱动因子之间的交互作用为相互增强、非线性增强关系。

关 键 词:Breaks  For  Additive  Seasonal  and  Trend  (BFAST)  地理探测模型  植被变化  归一化植被指数  大熊猫栖息地  
收稿时间:2020-07-08

Vegetation change of giant panda habitats in Qionglai Mountains through dense Landsat Data
ZHOU Ming-Xing,LI Deng-Qiu,ZOU Jian-Jun.Vegetation change of giant panda habitats in Qionglai Mountains through dense Landsat Data[J].Acta Phytoecologica Sinica,2021,45(4):355-369.
Authors:ZHOU Ming-Xing  LI Deng-Qiu  ZOU Jian-Jun
Institution:School of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang A&F University, Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystem and Carbon Sequestration of Zhejiang Province, Lin’an, Zhejiang 311300, China
State Key Laboratory for Subtropical Mountain Ecology of the Ministry of Science and Technology and Fujian Province, School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China
Abstract:Aims Understanding the processes and drivers of vegetation change in giant panda habitats plays an important role in their conservation and management.
Keywords:Breaks For Additive Seasonal and Trend (BFAST)  Geodetector  vegetation change  normalized difference vegetation index (NDVI)  giant panda habitat  
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