洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

将离散小波多分辨率分析(MRA)应用于归一化植被指数(NDVI)时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明:小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。