植被物候作为反映植被与气候变化关系的重要参量,具有重要的研究意义。本文基于R语言分布式架构Shiny构建了植被物候参数分析系统,可实现站点分布可视化、感兴趣区(Region of Interest,ROI)选取与绘制、植被指数计算与可视化、数据过滤...植被物候作为反映植被与气候变化关系的重要参量,具有重要的研究意义。本文基于R语言分布式架构Shiny构建了植被物候参数分析系统,可实现站点分布可视化、感兴趣区(Region of Interest,ROI)选取与绘制、植被指数计算与可视化、数据过滤、生长曲线轨迹拟合与物候参数提取等功能模块。用户可提取不同植被类型数码相机时间序列的植被指数,并用max方法进行平滑与去噪处理,然后选择合适的方法组合拟合植被群落季相变化轨迹,最终提取较为精确的关键物候参数。林地数据系统测试结果表明:1)相对绿度指数GI比其他相对植被指数和单波段的亮度值振幅明显,其时间序列可表征植被实际生长轨迹; 2)不同拟合方法与提取方法的组合效果不同,如klosterman与klosterman方法组合适合林地类型的植被物候参数提取,用户可综合均方根误差与季节群相变化轨迹结果,筛选出适合所选植被物候数据的拟合与物候参数提取方法组合。展开更多
植被物候是监测陆地生态系统和全球气候变化的重要生物指标。基于经典遥感植被指数的陆表物候监测在不同植被类型的精确分析方面存在较大挑战,日光诱导叶绿素荧光(SIF)可以直接反映植被实际光合作用的动态变化,能够更精确地刻画出植被...植被物候是监测陆地生态系统和全球气候变化的重要生物指标。基于经典遥感植被指数的陆表物候监测在不同植被类型的精确分析方面存在较大挑战,日光诱导叶绿素荧光(SIF)可以直接反映植被实际光合作用的动态变化,能够更精确地刻画出植被的年际变异。本研究基于2001~2020年GOSIF数据集,通过D-L拟合函数和动态阈值法提取东北地区植被物候参数,结合一元线性回归分析、稳定性和持续性分析,在多时空尺度下分析2001~2020年东北地区植被物候的时空演变特征,并探讨植被物候对气候变化的响应机制。结果表明:(1)植被生长季开始(Start of Season,SOS)、结束(EndofSeason,EOS)、生长季长度(LengthofSeason,LOS)和生长峰值(Position of Peak,POP)整体上分别呈现出提前、推迟、延长和提前趋势;(2)草丛SOS提前、EOS推迟趋势较为显著,针叶林EOS提前趋势显著;SOS提前、EOS推迟导致LOS延长,除针叶林外,所有植被类型LOS均呈现出延长趋势;除草丛和草原外,其余植被类型POP均呈提前趋势;(3)20年来植被SOS、EOS、LOS和POP变化较为稳定,变异系数均小于0.1;(4)大部分区域植被SOS、EOS、LOS和POP的H值介于0.35~0.5之间,说明其变化趋势与过去相反,将呈现微弱延迟、提前、缩短和延长的趋势;(5)整体上气温和降水对植被物候的影响机制相反,即气温升高(降水增加)导致SOS和POP提前(推迟)、EOS推迟(提前)以及LOS延长(缩短);相对湿度与植被物候参数均呈负相关关系。本研究结果有助于理解植被进行光合作用的时空格局变化及对气候变化的响应机制,也为东北地区生态环境的评估和管理提供参考。展开更多
文摘植被物候作为反映植被与气候变化关系的重要参量,具有重要的研究意义。本文基于R语言分布式架构Shiny构建了植被物候参数分析系统,可实现站点分布可视化、感兴趣区(Region of Interest,ROI)选取与绘制、植被指数计算与可视化、数据过滤、生长曲线轨迹拟合与物候参数提取等功能模块。用户可提取不同植被类型数码相机时间序列的植被指数,并用max方法进行平滑与去噪处理,然后选择合适的方法组合拟合植被群落季相变化轨迹,最终提取较为精确的关键物候参数。林地数据系统测试结果表明:1)相对绿度指数GI比其他相对植被指数和单波段的亮度值振幅明显,其时间序列可表征植被实际生长轨迹; 2)不同拟合方法与提取方法的组合效果不同,如klosterman与klosterman方法组合适合林地类型的植被物候参数提取,用户可综合均方根误差与季节群相变化轨迹结果,筛选出适合所选植被物候数据的拟合与物候参数提取方法组合。
文摘植被物候是监测陆地生态系统和全球气候变化的重要生物指标。基于经典遥感植被指数的陆表物候监测在不同植被类型的精确分析方面存在较大挑战,日光诱导叶绿素荧光(SIF)可以直接反映植被实际光合作用的动态变化,能够更精确地刻画出植被的年际变异。本研究基于2001~2020年GOSIF数据集,通过D-L拟合函数和动态阈值法提取东北地区植被物候参数,结合一元线性回归分析、稳定性和持续性分析,在多时空尺度下分析2001~2020年东北地区植被物候的时空演变特征,并探讨植被物候对气候变化的响应机制。结果表明:(1)植被生长季开始(Start of Season,SOS)、结束(EndofSeason,EOS)、生长季长度(LengthofSeason,LOS)和生长峰值(Position of Peak,POP)整体上分别呈现出提前、推迟、延长和提前趋势;(2)草丛SOS提前、EOS推迟趋势较为显著,针叶林EOS提前趋势显著;SOS提前、EOS推迟导致LOS延长,除针叶林外,所有植被类型LOS均呈现出延长趋势;除草丛和草原外,其余植被类型POP均呈提前趋势;(3)20年来植被SOS、EOS、LOS和POP变化较为稳定,变异系数均小于0.1;(4)大部分区域植被SOS、EOS、LOS和POP的H值介于0.35~0.5之间,说明其变化趋势与过去相反,将呈现微弱延迟、提前、缩短和延长的趋势;(5)整体上气温和降水对植被物候的影响机制相反,即气温升高(降水增加)导致SOS和POP提前(推迟)、EOS推迟(提前)以及LOS延长(缩短);相对湿度与植被物候参数均呈负相关关系。本研究结果有助于理解植被进行光合作用的时空格局变化及对气候变化的响应机制,也为东北地区生态环境的评估和管理提供参考。