数据驱动的全球NPP变化模式分析

论文摘要

传统方法在分析NPP变化时,将区域按照地理位置、植被类型等进行划分,会将先验信息引入结论。针对这一问题,本文采用支持向量聚类(supporting vector clustering,SVC)的方法从数据驱动角度分析1990—2014年全球NPP的时空变化特征。对GLOPEM AVHRR年NPP数据产品和MODIS MOD17A3NPP数据进行聚类,得到12种变化模式,分析不同NPP变化模式的时空变化特征以及与气候类型和土地覆盖类型分布的关系。结果表明,SVC1、SVC2NPP最低,SVC11、SVC12NPP较高,SVC5、SVC6、SVC9～SVC12主要是热带雨林与热带草原气候,热带低纬度地区NPP变化模式较为复杂。SVC3、SVC4NPP要明显高于同纬度其他地区,可能是受气候类型的影响。多数NPP变化模式主要是土地覆盖类型面积减少,其中SVC5、SVC9变化显著,2000—2014年SVC9NPP减少。不同NPP变化模式的同一土地覆盖类型的NPP存在差异。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵学晶,吴文瑾,刘国林

关键词: 数据驱动,支持向量聚类,全球,变化模式

来源: 遥感信息 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 气象学,自动化技术

单位: 山东科技大学,中国科学院遥感与数字地球研究所

基金: 国家重点研发项目(2016YFA0600304)

分类号: TP181;P467

页码: 26-33

总页数: 8

文件大小: 785K

下载量: 103

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标签：数据驱动论文;  支持向量聚类论文;  全球论文;  变化模式论文;