基于遥感和典范对应分析方法优化生态地理分区<bold>—</bold><bold>—</bold>以中国区域为例
摘要
选取适当生态地理边界对遥感影像进行分割, 降低分区单元内土地覆盖复杂程度, 可有效提高遥感土地覆盖分类精度. 本研究将气象、高程、土壤等环境数据与季节性植被遥感信息相结合, 利用典范对应分析(CCA)和<italic>k</italic>均值聚类等进行生态地理分区的划分, 旨在提出适用于区域遥感地表分类的生态地理分区方案. 以我国为例的研究结果表明, 季节性植被遥感信息与CCA相结合, 能够有效筛选出区域生物地理格局主导环境因子, 可将这些主导因子作为生态地理分区的区划指标. 本研究中, 温度要素是我国生物地理格局的主导驱动力, 水分要素次之. 以MODIS MCD12C1(2005年)和GlobCover(2004~2006年)全球土地覆盖分类产品来评价生态地理分区内土地覆盖复杂程度, 结果表明, 本研究的生态地理分区在土地覆盖类型均数、主要土地覆盖类型面积比例以及主、次要土地覆盖类型面积比例之和等方面, 均优于已有研究结果, 且主、次要土地覆盖类型的植物物种和性状特征差异比较明显, 表明利用表征植被季节特征的环境主导因子进行生态地理区划, 可以有效降低生态地理分区内地表覆盖复杂程度, 更利于地表覆盖遥感分类.
引用本文（GB/T 7714）
佳鑫 金, 秀英 张, 学鹤 卢, 等. 基于遥感和典范对应分析方法优化生态地理分区&lt;bold&gt;&mdash;&lt;/bold&gt;&lt;bold&gt;&mdash;&lt;/bold&gt;以中国区域为例[J]. SCIENTIA SINICA Terrae, 2016.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。