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基于LandTrendr算法的广东省1990-2020年森林干扰与森林恢复的动态变化分析
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作者 刘凯 夏艺菲 +1 位作者 扎西卓玛 曹晶晶 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期58-69,共12页
为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)... 为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)算法提取广东省1990—2020年森林干扰与森林恢复的时空分布特征,并分析其演变的驱动因素,比较不同森林类型的干扰与恢复特征。结果表明:(1)1990—2020年,广东省的森林干扰总面积约为1.35×10^(4)km^(2),集中分布在广东省西部、东部和中部小范围地区,干扰面积最大的3个城市分别为韶关、梅州、清远市;森林恢复总面积约为1.91×10^(4)km^(2),集中分布在广东省北部和西部地区,恢复面积最大的3个城市分别为韶关、清远、肇庆市。(2)广东省森林干扰与森林恢复均集中发生在海拔小于等于600 m的地区,高海拔地区的森林面积较为稳定;广东省森林干扰集中发生在坡度小于等于25°的地区,森林恢复集中发生在坡度小于等于35°的地区。(3)广东省森林干扰在1996年后发生较为频繁,其中2011年的森林干扰面积最大;森林恢复主要集中在2001—2016年,其中2012年的森林恢复面积最大。(4)广东省的森林干扰与森林恢复主要受雨雪冰冻灾害、台风、病虫害等自然因素以及森林火灾、城市化、采伐、林业政策等人为因素的综合影响,其中雨雪冰冻灾害对广东省北部地区的常绿针叶林的影响较大,但该类型的森林恢复也较快。 展开更多
关键词 森林干扰 森林恢复 LandTrendr算法 Landsat影像 时空分布特征 广东省
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