基于遥感和典范对应分析方法优化生态地理分区——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k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.

关键词：生态地理分区、遥感、典范对应分析、k均值聚类、土地覆盖

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资助基金：中国博士后科学基金项目编号:2015M570431、江苏省自然科学基金青年基金项目编号:BK20150579和国家高技术研究发展计划项目编号:2009AA122001,2009AA122005资助

在线出版日期：2016-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1188-1196