基于滑动窗口相似生境潜力模型的植被恢复潜力评估方法

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马-克-数据 1.一种基于滑动窗口相似生境潜力模型的植被恢复潜力评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：定量计算区域多年植被指数NDVI的变化斜率：采用Theil-Sen Median非参数估计斜率的算法进行计算；所述多年为不小于10年；步骤二：植被恢复影响因素的初步筛选：从气候因素、地形因素、社会因素、生态工程因素4方面中一个或多个方面选取多个数值型变量作为初筛的植被恢复影响因素，作为后续OLS建模的驱动力指标；步骤三：基于全局传统多元线性回归模型OLS对步骤二获得的作为自变量的植被恢复影响因素和步骤一获得的作为因变量的植被指数NDVI变化斜率之间的多重共线性问题进行检验，剔除存在共线性的植被恢复影响因素，获得再次筛选的植被恢复影响因素作为后续MGWR建模的驱动力指标；步骤四：以步骤三再次筛选的植被恢复影响因素作为自变量，步骤一获得的多年植被指数NDVI的变化斜率作为因变量，基于多尺度地理加权回归模型MGWR对多年植被恢复影响因素贡献程度的空间分异特征及其依存尺度进行分析，识别植被恢复显著驱动因素及其空间异质性依存尺度；MGWR模型计算公式为：式中：y为因变量植被指数NDVI变化斜率；(u, v)为第i个区域的空间质心坐标；bwj表示用于校准第j个自变量的回归系数所使用的带宽；β(u, v)表示局部自变量的回归系数，是关于地理位置的函数，表示第i个区域采样点上的第k个回归参数；x表示自变量j在第i个区域样本点处的观测值；ε表示随机误差项；iiibwjiiiji步骤五：基于步骤四识别的植被恢复显著驱动因素及其空间异质性依存尺度，改进基于滑动窗口的相似生境潜力模型SWSHPM的参数，所述参数为叠加分区V, V, …V和滑动窗口R：将植被恢复显著驱动因素纳入基于滑动窗口相似生境潜力模型的叠加分区；引用植被恢复显著驱动因素的最小空间异质性作用尺度，即带宽，来确定滑动窗口尺度大小；滑动窗口R尺度大小依据以下公式确定：12N滑动窗口R的尺度大小＝m×n＝带宽/样本点数*区域面积，m＝n＝(带宽/样本点数*区域面积)，1/2基于滑动窗口的相似生境潜力模型如下式所示：式中：LVRPIij(V，V，……V)是当前单元格的植被恢复潜力指数LVRPI，当前单元格即第i行和第j列的单元格的；N表示环境变量个数，V，V，……V表示叠加分区变量在当前位置的值，包括步骤四MGWR模型回归识别出的植被恢复显著驱动因素；为植被恢复潜力值，即是假设滑动窗口中有m行和n列，y_b表示开始年份，y_e表示结束年份，先在该窗口下从属于不同年份的NDVI映射当前位置的单元格中找到最大NDVI值，再从与当前位置具有相同V、V、…V的各叠加分区变量值的网格中寻找最大的NDVI值，然后将此最大值或其95％分位数作为返回值；12N12N12NNDVI(V, V, …V)为植被恢复现状值，是当前单元格在给定年份所取的NDVI值；ij12N步骤六：基于步骤五改进的基于滑动窗口的相似生境潜力模型评价植被恢复潜力。