一种快速评估人类活动对植被覆盖变化影响的方法与流程

本发明属于环境质量评估领域，涉及一种环境质量评估方法，具体涉及应用长时间序列modis卫星遥感数据以及气象数据，评估人类活动对植被覆盖变化影响的方法。

背景技术：

植被是陆地生态系统的主体，是生态环境监测的指示器。植被覆盖变化同时受到气候和人类活动的双重驱动。随着城市化进程的不断加速，在局部区域人类活动对植被覆盖变化的影响程度甚至超过了气候变化，量化人类活动对植被覆盖变化的影响可以有针对性地为人类活动对生态环境质量评估提供数据支撑，同时也能够为区域经济可持续发展和生态环境建设提供技术支持。

传统的研究方法大多数为实地考察，定性评估，这种方法耗时、费力，不适宜进行大区域尺度评估，且不能直观反映出人类活动对植被覆盖变化的影响区域。遥感技术的不断发展，为大尺度范围内的动态监测定性评估提供了可能。归一化植被指数(normaldifferencevegetationindex,ndvi)是监测植被覆盖变化最常用的指标之一，同时也是衡量区域生态环境的重要信息。modisndvi数据具有时间和空间分辨率高、覆盖范围广、数据易获取等特点，这也为动态评估人类活动对植被覆盖变化的影响提供了坚实的数据保障。

技术实现要素：

本发明的目的是提供了一种基于长时间序列modisndvi数据以及气象数据，经专业软件处理分析，快速准确评估人类活动对植被覆盖变化影响的方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：提供一种快速评估人类活动对植被覆盖变化影响的方法，以长时间序列modisndvi为数据源，采用mrt软件对数据进行分析处理获得区域时间序列ndvi数据集，采用线性回归模型、最小二乘法趋势分析及残差分析法，评估人类活动对植被覆盖变化影响情况，具体步骤如下:

(1)ndvi数据下载与预处理：

a、下载研究区域时间序列的mod13q1ndvi，数据空间分辨率为250m，时间分辨率为16d，使用mrt软件对数据进行镶嵌拼接，将数据由hdf转换为geotiff格式，投影坐标由sinusoidal重投影到wgs84/albers坐标系；

b、采用arcgis中掩膜提取对ndvi数据进行裁剪，通过最大值合成法计算得到研究区域年最大ndvi值，形成研究区域ndvi时间序列数据集；

(2)研究区域气象数据处理：

a、搜集研究区域内所有气象站点的日均气温与日降水量数据，将日均气温进行算数平均计算获取气象站点的年均气温，对日降水量求和获取各气象站点的年降水量；

b、利用arcgis软件中的克里格插值法对研究区域各气象站点的年均气温和年降水量进行空间插值，生成空间分辨率为250m×250m的时间序列年均气温和年降水量栅格数据集，投影到wgs84/albers坐标系下；

(3)计算时间序列预测ndvi值：

建立ndvi和年均气温、年降水量的二元一次回归关系模型，在arcgis中利用公式(1)模拟计算每个栅格单元上的ndvi值；公式(1)如下所示：

ndvi预测值＝β0+β1t+β2p(1)

式中，ndvi预测值为由年降水和年均气温因子预测的ndvi值，β0为常数项，β1、β2为回归方程的待定系数，待定系数可以采用最小二乘法计算得到；t、p分别为年均气温、年降水量；

(4)计算研究区域的人类活动对植被覆盖变化的影响：

a、将步骤(1)中得到的年最大ndvi值，即通过遥感观测得到的真实ndvi值减去步骤(3)计算的预测ndvi值，得到时间序列ndvi残差数据集，若残差大于0，表明人类活动对植被生长有促进作用；若残差小于0，表明人类活动不利于植被生长；若残差等于0，表明人类活动对植被变化影响微弱；

b、采用非参数化趋势度与mann-kendall检验方法分析人类活动对植被覆盖变化影响的变化趋势，在arcgis中利用公式(2)计算各像元的残差ndvi变化趋势，非参数化趋势度计算公式(2)如下所示：

式中，β为残差ndvi变化趋势，i、j为时间序列，ndvii、ndvij分别表示第i、j时间的ndvi值，若β>0，表明残差ndvi呈上升趋势，即人类活动有利于植被生长；若β<0，表明残差ndvi呈下降趋势，即人类活动不利于植被生长；若β＝0，表明残差ndvi序列没有变化趋势；

所述mann-kendall是一种非参数统计检验方法，用来判断变化趋势的显著性；假设时间序列(x1，x2，…，xn)是n个独立的、随机变量同分布的样本，定义检验统计量为s，s计算公式如公式(3)所示：

式中，sign（)为符号函数，当xi-xj小于、等于或大于零时，sign(xi-xj)分别为-1、0或1；

z统计量的计算公式如公式(4)所示：

在给定显著水平α下，当|z|＞μ1-α/2时，表示序列在α水平下存在显著的变化，α一般取值为0.05。

c、基于arcgis空间分析功能，统计各变化趋势空间分布及面积比例。

本发明快速评估人类活动对植被覆盖变化影响的方法具有以下的有益效果：

1、本发明能够基于长时间序列modisndvi数据及气象数据，快速、准确、客观开展大尺度的人类活动对植被覆盖变化影响研究，充分挖掘了遥感卫星数据与气象数据进行大区域尺度生态环境影响评估的潜力。

2、本发明应用计算机图形处理技术以及空间化模拟技术，能够定量评估人类活动对植被覆盖变化影响的空间分布特征和影响程度。

3、本发明克服传统方法耗时耗力定性研究人类活动对植被覆盖变化的局限性，实现了大尺度人类活动对植被覆盖变化的低廉、高效、定量化。

附图说明

图1为海南岛2001-2015年均预测ndvi空间分布图；

图2为海南岛2001-2015年均ndvi残差空间分布图；

图3为海南岛2001-2015年ndvi残差变化趋势图；

图4为海南岛ndvi残差变化趋势mann-kendall显著性检验图；

具体实施方式

为了详细说明本发明的技术内容、构造特征、以下结合实施方式并配合附图作进一步说明。

海南岛是我国重要的生态涵养功能区，良好的生态环境是国际旅游岛建设的突出优势。随着国际旅游岛建设的推进，新型工业化、城镇化建设步伐加快提速，人类活动对海南岛生态环境的变化产生了极大的影响，准确、客观地分析人类活动对海南岛植被覆盖变化的影响能够为相关部门合理规划布局以及海南岛可持续发展提供科学数据支撑。

快速评估人类活动对海南岛植被覆盖变化影响的方法，包括以下步骤：

(1)ndvi数据下载与预处理：

a、从美国国家航空航天局nasa网站下载mod13q1ndvi数据，研究区域在全球正弦投影中的编号为h28v06和h28v07，时间跨度为2001年到2015年共15年共计690景数据。使用mrt软件对数据进行镶嵌拼接，将数据由hdf转换为geotiff格式，投影坐标由sinusoidal重投影到wgs84/albers坐标系；

b、采用arcgis中掩膜提取功能，基于研究区矢量文件对modisndvi数据进行裁剪，通过最大值合成法计算得到研究区域年最大ndvi值，形成海南岛年ndvi时间序列数据集；

(2)研究区域气象数据处理：

a、在中国气象数据共享服务网中下载海南岛所有气象站点的日均气温与日降水量数据，将日均气温进行算数平均计算获取气象站点的年均气温，对日降水量求和获取各气象站点的年降水量；

b、利用arcgis软件中的克里格插值法对研究区域各气象站点的年均气温和年降水量进行空间插值，生成空间分辨率为250m×250m的时间序列年均气温和年降水量栅格数据集，投影到wgs84/albers坐标系下；

(3)计算时间序列预测ndvi值：

建立ndvi和年均气温、年降水量的二元一次回归关系模型，模拟计算每个栅格单元上的ndvi值，形成2001-2015年时间序列预测ndvi数据集。图1为海南岛2001-2015年均预测ndvi空间分布图；

(4)计算研究区域的人类活动对植被覆盖变化的影响：

a、将步骤(1)中得到的最大ndvi值，即通过遥感观测得到的真实ndvi值减去步骤(3)计算的预测ndvi值，得到时间序列ndvi残差数据集，若残差大于0，表明人类活动对植被生长有促进作用；若残差小于0，表明人类活动不利于植被生长；若残差等于0，表明人类活动对植被变化影响微弱。图2为海南岛2001-2015年均ndvi残差空间分布图；

b、采用非参数化趋势度分析人类活动对植被覆盖变化影响的变化趋势，将变化趋势划分为7个阶段：β小于-0.036划分为严重阻碍植被生长，β介于-0.036～-0.015划分为中度阻碍植被生长，β介于-0.015～-0.001划分为轻度阻碍植被生长，β介于-0.001～0.001之间区域划分为保持不变，β介于0.001～0.015划分为轻度促进植被生长，β介于0.015～-0.036划分为中度促进植被生长，β大于0.036划分为明显促进植被生长。图3为海南岛2001-2015年ndvi残差变化趋势空间分布图。基于arcgis空间分析功能，统计各变化趋势空间分布及面积比例，如表1所示。

表1海南岛ndvi残差变化趋势所占面积统计分析

采用mann-kendall检验方法分析ndvi残差变化趋势的显著性，将mann-kendall检验在0.05置信水平上的显著性检验结果分为显著变化（｜ｚ｜＜±1.96)与不显著变化(-1.96≤z≤1.96)，图4为ndvi残差变化趋势mann-kendall显著性检验图。z＜-1.96表示人类活动对植被生长变化具有显著抑制作用，z＞1.96表示人类活动对植被生长变化具有显著促进作用。

以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于本发明所涵盖的范围。