环渤海地区NDVI拟合方法比较及其影响因素

被引:8
作者
马宗文
许学工
卢亚灵
机构
[1] 北京大学城市与环境学院地表过程分析与模拟教育部重点实验室
关键词
NDVI; 自然和人文因素; 线性回归模型; 地理加权回归模型; 环渤海地区;
D O I
10.13292/j.1000-4890.2011.0186
中图分类号
X24 [人类、资源、能源与环境的关系];
学科分类号
1204 ;
摘要
人类活动频繁剧烈的环渤海地区生态和环境压力很大。基于2000—2005年1 km分辨率的SPOT-VGT NDVI及地形、气候、人口、经济、土地利用、交通等数据,应用全局最小二乘法和地理加权回归方法,定量分析了环渤海五省市NDVI与海拔、坡度、气温、降水量、人口密度、GDP密度、土地利用程度、距城市距离、距主要道路距离等9个因素的相关关系。结果表明:与线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高,拟合优度从不足0.3提高到0.7以上。NDVI的正向最敏感影响因素主要是海拔、气温和降水,对海拔因素敏感处主要分布在辽河平原、长白山以南低山丘陵区、燕山东南山区向平原的过渡带、渤海湾西南部平原地区;对气温因素敏感处主要分布在河北南部和山东半岛东部沿海地区;对降水因素敏感处主要分布在燕山山地、太行山北部山区和张北高原地区。反向最敏感因素主要是人口和GDP密度,广泛分布于除河北南部、鲁西北和鲁西南的环渤海地区。
引用
收藏
页码:1558 / 1564
页数:7
相关论文
共 28 条
[1]  
中国资源环境遥感宏观调查与动态研究[M]. 中国科学技术出版社 , 刘纪远主编, 1996
[2]   China [J].
Chin, G. T. ;
Frolik, B. M. .
VESTNIK MEZHDUNARODNYKH ORGANIZATSII-INTERNATIONAL ORGANISATIONS RESEARCH JOURNAL, 2010, 5 (02) :142-158
[3]  
Reducing Uncertainty in Modeling the NDVI-Precipitation Relationship: A Comparative Study Using Global and Local Regression Techniques[J] . PavelA. Propastin,Martin Kappas. &nbspGIScience & Remote Sensing . 2008 (1)
[4]   Incorporating spatial non-stationarity of regression coefficients into predictive vegetation models [J].
Kupfer, John A. ;
Farris, Calvin A. .
LANDSCAPE ECOLOGY, 2007, 22 (06) :837-852
[5]  
VEGETATION/SPOT: an operational mission for the Earth monitoring; presentation of new standard products[J] . P. Maisongrande,B. Duchemin,G. Dedieu. &nbspInternational Journal of Remote Sensing . 2004 (1)
[6]  
Geographical weighting as a further refinement to regression modelling: An example focused on the NDVI–rainfall relationship[J] . G.M Foody. &nbspRemote Sensing of Environment . 2003 (3)
[7]  
The geography of parameter space: an investigation of spatial non-stationarity[J] . A. Stewart Fotheringham,Martin Charlton,Chris Brunsdon. &nbspInternational Journal of Geographical Information Science . 1996 (5)
[8]  
The influence of soil type on the relationship between NDVI , rainfall , and soil moisture in semiarid Botswana. Nicholson S E, Farrar T J. Remote Sensing of Environment . 1994
[9]  
The geography of parameter space: an investigation of spatial non-stationarity. Fotheringham A. S,Charlton M,Brunsdon C. International Journal of Geographical Information Systems . 1996
[10]  
Geographical weighting as a further refine-ment to regression modelling:An example focused on theNDVI-rainfall relationship. Foody GM. Remote SensingofEnvironment . 2003