基于Sen+MK的NDVI变化趋势统计分析

前面的推文中讲了Sen+MK用于NDVI变化趋势的计算，那么如何对计算结果进行变化趋势统计和分级呢？

变化趋势划分

结合和Z统计量划分NDVI变化趋势：

• slope
• -0.0005~0.0005稳定区域
• 大于或等于0.0005植被改善区域
• 小于-0.0005为植被退化区域
• Z统计量
• 置信水平0.05
• Z绝对值大于1.96显著
• Z绝对值小于等于1.96不显著

NDVI变化趋势统计制图

前面的推文中NDVI时间序列分析原理与实现(CV和Sen+MK趋势分析)已经讲了如何计算得了和Z统计量。

接下来主要是要对和Z统计量进行分级，划分NDVI变化趋势。

Slope划分

• Slope被划分为三级：
• 植被退化
• 植被生长稳定
• 植被改善
• 使用重分类（Reclassify）对slope进行划分
• 由于slope.tif文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下
• 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错
• 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考
• 使用Model builder构建地理处理流

Slope划分过程

• 重分类结果：
• -1退化
• 0稳定
• 1改善

Z值划分

• 对Z值进行重分类，确定显著性
• 未通过95%置信度检验，不显著
• 通过95%置信度检验，显著

Z值重分类

• 重分类结果：
• 1不显著
• 2显著

变化趋势计算

使用栅格计算器将Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分

• -2严重退化
• -1轻微退化
• 0稳定不变
• 1轻微改善
• 2明显改善

栅格计算器相乘

对计算完成后的栅格属性表里面不同种类的像元数进行统计，如此即可获得下面的NDVI变化趋势统计图表。

[1]袁丽华, 蒋卫国, 申文明, 等. 2000—2010年黄河流域植被覆盖的时空变化[J]. 生态学报, 2013, 33(24): 7798–7806.