利用时间序列的遥感数据对植被变化的回归分析

摘要

遥感动态监测土地利用/土地覆盖和植被变化的具体方法多样,图像差值法是目前最常用的土地覆盖动态探测方法.这种方法多使用间断的、非连续的遥感数据,计算结果非常容易受到偶然因素的影响.当有一组长期的连续随时间变化的数据时,这种方法没有充分地利用序列数据.对于连续随时间而产生遥感数据,经几何校正后在各幅图中同一个确定位置的像元点上,都将产生一组随时间变化的点数据序列,这一组数据实际上反映出该点的植被变化过程,描述出这些点的变化过程以及通过变化过程预测今后的发展趋势具有重要的现实意义.本文利用1982-2000年19年序列时间的FVC数据,以年单位作为自变量,将每个像元的FVC值作为因变量,利用线性回归理论来分析中国西部地区的植被变化状况.同时.讨论了对回归方程的F检验和t检验结果和意义.通过以上工作认为：将具有时间序列的植被指数信息对时间进行回归分析后,所得到的结果比简单的差值分析的结果稳定,而且回归方程充分利用了所有的图像信息,并且具有延伸预测的理论基础.