神农架植被时空变化遥感监测与影响因素分析

As Shennongjia Forest Area has the only existing subtropical primary forest in the middle latitude of the world, spatiotemporal variability of vegetation have always attracted much attention. However, affected by cloudy and rainy weather, together with the limitation of unavailable high temporal-spatial resolution of vegetation index data from single remote sensor, current research is still unable to meet the needs of precise monitoring of temporal-spatial variability of vegetation in Shennongjia. In view of this, this project adopts the research idea of "improving quality - improving resolution - fine monitoring". Based on the temporal continuity and spatial correlation of vegetation index data, a method of vegetation index reconstruction based on spatiotemporal adaptive filtering is developed to significantly improve its quality. Based on the complementary advantages of different sensors in temporal and spatial resolution, a multi-source fusion method for generation of vegetation index with high spatiotemporal resolution is proposed. When 30 m resolution monthly vegetation index data set of Shennongjia in recent 18 years is generalized, spatiotemporal variability of vegetation in Shennongjia is precisely analyzed. Furthermore, the panel data model is used to quantitatively analyze the effects of climate factors and human activities on variability of vegetation under different zonal attributes. It will provide support for the new development concept of the Yangtze River Economic Belt, which is "to protect but not to develop".

神农架林区拥有全球中纬度地区唯一现存的亚热带原始森林，其植被的时空变化历来备受关注。然而，受到多云雨天气的影响以及单一遥感监测无法兼顾高时空分辨率的限制，当前研究仍无法满足神农架植被时空变化精细监测的需求。有鉴于此，本项目采取“提升质量-提高分辨率-精细监测”的研究思路，基于植被指数数据的时间连续性和空间相关性，发展基于时空自适应滤波的植被指数重建方法，显著提升其质量；进一步利用不同传感器在时间分辨率与空间分辨率上的互补优势，提出一种面向高时空分辨率植被指数生成的多源融合方法，生成神农架近18年的30米分辨率月尺度植被指数数据集；最后，精细监测神农架植被覆盖时空变化，并利用面板数据模型定量分析不同地带属性下，气候因子、人类活动及其共同作用对植被时空变化的影响，为“共抓大保护、不搞大开发”的长江经济带新发展理念提供支撑。

神农架林区是我国的国家级森林和野生动物自然保护区，是中国首个被联合国教科文组织的人与生物圈自然保护区、世界地质公园和世界遗产三大保护制度共同录入的目录遗产地，开展神龙架植被时空变化与影响因素分析研究，不仅对于保护神农架林区原始天然林与生物多样性，而且对于践行“共抓大保护、不搞大开发”的长江经济带新发展理念具有重要意义。本项目提出了一种时空域联合的NDVI时序产品重建方法、一种参考数据非敏感的遥感影像时空融合模型构建方法，有效生成了神农架林区近10余年高质量的植被指数数据，在空间上揭示了该区域年平均NDVI值约为0.66，大部分区域的年均NDVI值在0.7以上，说明植被生长繁茂，整体上呈中部较高而边缘较低的趋势，显著的低值区域主要分布在树木较少的老君山以及松柏镇、阳日镇、红坪镇、大九湖镇等几个人口聚集地；在时间上揭示神农架林区大部分区域的NDVI值在近10余年中呈显著上升趋势，只有少部分区域上升不显著，极少数区域显著下降，说明林区的植被整体生长态势良好，森林覆盖度增长明显。.在项目的支持下，项目组共发表学术论文7篇，其中SCI收录6篇，EI收录1篇，另在投SCI论文1篇。在人才培养方面，共培养/联合培养研究生7人，其中毕业硕士4人，在读博士1人，在读硕士2人。项目组累计参加第五届全国定量遥感学术论坛等国内学术会议7次，ISPRS Congress等国际会议2次。