时间信息熵及其在植被覆盖时空变化遥感检测中的应用
Temporal information entropy and its application in the detection of spatio-temporal changes in vegetation coverage based on remote sensing images
摘要基于遥感影像的变化检测是当前的研究热点,可为区域生态环境保育、资源管理与发展规划等提供决策支撑.目前遥感影像的变化检测多基于两个时相,不能充分地反映植被在时间维的连续变化特征.通过引入信息论,提出了利用时间信息熵来综合表征植被长时间序列的变化特征.研究以延河流域为试验区,基于MODIS/NDVI数据,应用时间信息熵方法来计算了2000-2010年该区域的植被覆盖变化信息,厘清了时空变化特征.研究结果表明,近10年延河流域的植被覆盖的变化以增加为主,占流域面积的80.7%;植被覆盖明显增加的区域占流域面积13.9%,主要分布在流域的东北部和东南部;植被覆盖减少的区域占比2.4%,主要分布在流域的西部和西北部;严重减少的区域占比1.1%,主要分布在流域的中部和西南部,是需要重点的生态恢复与治理区域.时间信息熵方法与回归分析法相比,能够更为客观地表征长时间序列植被覆盖的连续变化强度和变化趋势,可为区域生态环境的保护和管理提供更为科学的理论依据.
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