基于NDVI和SIF的云南植被变化及预测研究

来源：环境监测管理与技术杂志2025年第1期北京时间：

作者：张琳；朱大明；韩杨；姜昀呈；周鹏；北京师范大学；；中国科学院空天信息创新研究院；

单位：昆明理工大学；昆明理工大学；中国矿业大学；中国矿业大学；北京师范大学；；中国科学院空天信息创新研究院；

摘要：选取生物多样性热点地区云南省作为研究区，对归一化差异植被指数（NDVI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）数据进行监测和预测，揭示两者在监测植被变化中的差异性和互补性，通过相关性分析探讨云南省植被驱动机制，并采用BP神经网络模型和CA Markov模型对云南省植被变化进行时空预测。结果表明：时间上，NDVI和SIF均呈上升趋势；空间上，在较高植被覆盖地区SIF存在饱和现象。SIF在地形复杂区域对植被的响应更为准确。NDVI和SIF均与气象因子呈正相关，NDVI对温度更敏感，SIF对相对湿度更敏感。时序预测上，2020—2025年NDVI和SIF呈下降趋势；空间预测上，NDVI高和SIF较高类型区域减少。

关键词：归一化差异植被指数,日光诱导叶绿素荧光,植被变化,驱动机制,时空预测,云南省,

基金资助：国家自然科学基金资助项目（41961053）；云南省重大科技专项计划基金资助项目（202202AD080010）