地理数据和遥感数据的长期序列中包含噪声和周期性波动信息。本研究基于ICEEMDAN方法对黄土高原1982—2015年归一化植被指数(NDVI)、降雨和温度进行逐像元分解,分解后得到的残差项减少了原始数据中的噪声和周期性波动,并利用残差项研究NDVI的变化趋势以及NDVI与气候因子之间的关系。结果表明:1982—2015年,黄土高原NDVI以上升为主,残差项NDVI变化趋势的显著性(95.9%)大于原始NDVI变化趋势的显著性(72.3%),并且存在一定的空间差异性。温度和降雨的变化可以在很大程度上解释植被覆盖的变化。其中,温度与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占83.7%,极显著负相关...