文献类型：期刊文章

作　　者：王佃来[1] 宿爱霞[2] 刘文萍[3]

WANG Dianlai;SU Aixia;LIU Wenping(Department of Information Engineering,Shougang Insititute of Technology,Beijing 100144,China;China Software Testing Center,Beijing 100048,China;College of Information,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]首钢工学院信息工程系,北京100144 [2]中国软件评测中心,北京100048 [3]北京林业大学信息学院,北京100083

出　　处：《应用科学学报》

基　　金：北京市科技计划基金(No.Z171100001417005);中央高校基本科研业务费专项基金(No.2015ZCQ-XX)资助

年　　份：2019

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：519-528

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对Pearson相关系数法在长时间序列植被覆盖变化趋势分析中存在对噪声敏感且只能发现线性关系等局限性,采用Spearman等级相关系数法研究了该方法在长时间序列植被覆盖变化趋势分析中的可行性和适用性.首先,使用数据模拟法研究了Spearman等级相关系数法的抗噪性.其次,基于1998—2013年SPOT vegetation归一化植被指数数据,使用Pearson相关系数法、Mann-Kendall趋势检测法、Spearman等级相关系数法对内蒙古地区的植被覆盖变化趋势状况进行检测,并对检测结果进行了图形化处理,同时对比了3种方法结果的差异.实验结果表明:在10%的随机噪声情况下,Spearman等级相关系数法有较好的抗噪性.Spearman等级相关系数法、Pearson相关系数法和Mann-Kendall检验法的植被覆盖趋势变化图和检验数据表明:3种方法的检测结果在空间分布上有较高的一致性,且在植被改善和退化区域的最大差异不超过2%.

关 键 词：Spearman等级相关系数  MANN-KENDALL检验 Pearson相关系数  植被覆盖变化趋势分析  归一化植被指数

分 类 号：TP311.52]