【摘 要】
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植被是土地覆盖的重要组成部分,是影响生态环境的主要因素。黄土高原是我国的生态敏感区之一,水土流失和土地荒漠化问题突出。植被对维持黄土高原地区生态平衡的稳定起着不可替代的作用,系统研究黄土高原植被覆盖变化和土地覆被分类,对生态环境的建设至关重要。作为地表植被研究的首选指标,归一化植被指数（NDVI）在反映植被覆盖状况方面表现优异。本文基于1982-2015年GIMMS NDVI 3g数据,从时空尺度
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植被是土地覆盖的重要组成部分,是影响生态环境的主要因素。黄土高原是我国的生态敏感区之一,水土流失和土地荒漠化问题突出。植被对维持黄土高原地区生态平衡的稳定起着不可替代的作用,系统研究黄土高原植被覆盖变化和土地覆被分类,对生态环境的建设至关重要。作为地表植被研究的首选指标,归一化植被指数（NDVI）在反映植被覆盖状况方面表现优异。本文基于1982-2015年GIMMS NDVI 3g数据,从时空尺度探究黄土高原植被覆盖的变化特征。在空间尺度上,通过逐像元提取NDVI值,获得黄土高原地区9150个像元的408维数据集。利用kmeans、MiniBatchKmeans、PAM算法分别对数据集聚类,综合运用肘部法则、轮廓系数和CH分数,参照黄土高原土地覆被特点,最终确定6类土地覆被:耕地、林地、草地、灌木地、湿地、裸地。发现黄土高原东南地区以林地、耕地为主,西北地区裸地分布最广,植被覆盖在空间上呈西北至东南递增的趋势。以GlobeLand30 土地覆被产品为依据,利用混淆矩阵完成三种聚类算法的精度评价和比较,既印证了利用这三种聚类算法进行黄土高原土地覆被分类的合理性,又说明了 PAM算法的聚类效果最优。在时间尺度上,以PAM算法的聚类中心作为时间序列分析的研究数据。首先对时序数据分解,提取周期项以确定NDVI的变化周期。然后进行平稳性检验,对不同土地覆被序列建立乘积季节SARIMA模型。最后完成模型的正态性检验和白噪声检验,并对2016年的NDVI值进行预测,预测效果较为理想。研究发现:黄土高原各类土地覆被的NDVI值均以1年为周期,均在12月至次年1月出现谷值,林地NDVI在6月达到峰值,其他土地覆被NDVI在8月达到峰值;春秋季植被活动显著增强,夏冬季植被活动增强不明显;黄土高原在1982-2016年间植被覆盖整体处于持续改善状态。
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