《表1 数理金融实验班：基于地理探测器的喀斯特植被NPP定量归因》

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《基于地理探测器的喀斯特植被NPP定量归因》

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本文以2015年30 m分辨率的高精度NDVI数据为基础数据，基础数据的精度以及遥感影像反演的可靠性对模型的有效模拟以及NPP积累量的精确计算至关重要。该数据以Landsat 8 OLI（http://ids.ceode.ac.cn）HJ星以及GF-1数据（http://www.cresda.com/CN）为数据源，经过辐射定标、大气校正、正射校正等预处理工作后，通过近红外和红光波段反射率线性组合的方式获取NDVI，再经过异常值处理、数据镶嵌、目标区域裁剪、投影变换等后处理工作得到最终的数据产品。三岔河地区云覆盖时间较多，因此，对于数据中的云、云影噪声，采用当月多源、多时相数据重建的方法来保证高时间、高空间分辨率NDVI的提取精度。为保证数据产品在空间上和时间上的合理性，本文采用MOD13Q1植被指数产品数据成果进行宏观对比验证，结果显示：从时间变化上来看，两者的NDVI值均表现为逐渐升高并在7—8月达到较高值，而后开始降低，两者的相关性分析结果为决定系数达到0.6，表明两者具有较好的相关性；从空间分布图来看，两者的NDVI值空间分布趋势相同，地物之间的区分较为一致。本文针对不同地貌形态类型区分析影响NPP的主导因子及因子间的交互作用，选取的因子有：海拔、坡度、降水、温度、植被覆盖度和土地利用类型，数据及来源详见表1。为保证空间分辨率的一致性，所有数据重采样为30 m。