GF-2支持下的干旱区稀疏植被区植被覆盖度估算

现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而，研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区，从250 m的影像上很难精准地获取NDVI_veg（全植被覆盖植被指数）和NDVI_soil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVI_veg和NDVI_soil，估算结果存在普遍高估现象。为此，本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据，从GF-2号影像上提取植被覆盖像元；然后，利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率，获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元；最后，将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVI_veg和NDVI_soil参数，实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比，结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型，精准地获取了低植被覆盖区NDVI_veg和NDVI_soil模型参数，提高了干旱区植被覆盖度的估算精度，并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。     

南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估

植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。     

基于环境星CCD数据的区域植被覆盖度遥感估算

以雅砻江流域二滩水库周边为研究区,选用环境星CCD数据,基于NDVI的像元二分模型进行了研究区植被覆盖度的遥感估算,并将估算结果与同时期TM影像估算结果作对比。结果显示,估算结果基本吻合,表明环境星CCD数据可以用于多源遥感数据融合分析区域植被覆盖状况研究。     

Fuzzy ARTMAP算法在城市不透水面估算中的应用研究

为了克服线性光谱混合分析模型的缺陷,兼顾Landsat ETM+和Quickbird遥感数据多源信息及Fuzzy ARTMAP神经网络自适应学习的优势,提出了利用Fuzzy ARTMAP方法来估算城市不透水面覆盖度(ISP)。以武汉市为例,结果表明,与线性光谱混合分析模型相比,基于Fuzzy ARTMAP神经网络方法估算结果精度较高,与实际城市不透水面覆盖度分布范围一致。     

基于GF-6的植被覆盖度遥感估测研究

GF-6号卫星是近年来投入运行的国产卫星,其遥感影像的空间分辨率、时空分辨率较高,但基于该卫星数据的应用研究并不多见.本次研究以GF-6号卫星WFV数据为数据源,基于归一化植被指数和像元二分模型对甘肃民勤典型干旱地区的植被覆盖度进行遥感估测,利用置信度法获取像元二分模型的关键参数对植被覆盖度遥感提取结果的影响进行分析....     

子像元NDVI时间序列曲线生成研究

获取具有时态特性的NDVI曲线是进行土地利用与植被覆盖变化分析的必要步骤,为有效地利用多源遥感影像数据,本文基于尺度下降理论,利用具有不同时间分辨率的高、低空间分辨率遥感影像,采用线性光谱混合模型反向分解低空间分辨率混合像元,计算其子像元级地物反射率,生成具有高时态特性的子像元级NDVI时间序列曲线,使利用有限的遥感数据资源进行较精细的动态植被生物量变化分析成为可能。通过真实影像数据实验分析,其结果验证了该方法的有效性。     

基于地形调节植被指数估算长汀县植被覆盖度

植被覆盖度遥感估算最常用的方法是基于植被指数构建模型,但大部分的植被指数没有考虑地形的影响。以福建省长汀县作为研究区,引入能消除地形影响的地形调节植被指数(topography adjusted vegetation index,TAVI),利用像元二分模型估算植被覆盖度,旨在研究TAVI对植被覆盖度估算结果的影响,并与基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)估算的结果进行比较。根据目视效果和统计指标的分析表明:基于TAVI估算的植被覆盖度精度高于基于NDVI的估算结果,并能有效降低阴坡阳坡间的差异,提高阴坡区域植被覆盖度的估算精度。     

基于GF-1 WFV和Landsat-8 OLI提取植被信息方法比较研究

针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。     

植被覆盖度遥感估算方法研究进展

植被覆盖度是重要的生态环境参数之一,遥感影像能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,故遥感监测是获取区域植被覆盖度参数的一个重要手段.植被指数是反映地表植被覆盖、生物量等的间接指标,基于植被指数的植被覆盖度遥感估算方法有经验模型法、植被指数法、像元分解模型法及FCD模型制图法(Forest Canopy Density Mapping Model)等,基于决策树分类法和人工神经网络分类法的植被覆盖度遥感估算方法也有了一定的进展.本文综合分析讨论了目前常用的于遥感影像的植被覆盖度常用估算方法,对比分析了它们的优缺点,并对遥感植被覆盖度研究进行了展望.     

基于RS和GIS的松花江流域植被覆盖动态变化研究

利用遥感和地理信息系统技术对1989,1995年的Landsat TM数据和2002年Landsat ETM＋三期遥感数据进行处理,反演和计算松花江流域的归一化植被指数（NDVI）,在此基础上,获取研究区域植被覆盖度。在ArcGIS9.2软件空间分析模块的支持下,对研究区域三期植被覆盖影像进行叠加分析,以流域尺度和栅格尺度分析植被覆盖变化的时间和空间特性,获取研究区域植被覆盖度空间格局分布特征,为该区域植被覆盖度的自动化监测提供很好的技术支持。     

基于卫星遥感数据的地表信息特征--NDVI-Ts空间描述

介绍了基于卫星遥感数据的可操作NDVI、Ts和Ts／NDVI计算方法，讨论了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据对植被覆盖信息表达的差异，分析了不同地表覆盖在NDVI—Ts空间的年内变化特征。利用信息熵和平均梯度定量分析了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据在信息表达丰富度方面的差异，讨论了在不同地表植被覆盖下，Ts／NDVI数据信息提高程度的敏感性。     

基于NDVI和LSMM的干旱区植被信息提取研究——以新疆吐鲁番市为例

植被是干旱区生态建设重要的组成部分,而植被覆盖度是生态环境变化的重要指示,是评价生态系统健康的前提条件。本文在遥感等技术的支持下,以landsatTM影像为数据源,选用归一化植被指数(NDVI)和线性光谱混合分析模型(LSMM)两种方法进行分析比较,提取吐鲁番市近20年植被覆盖度,并对该地区植被覆盖度的演变特征进行分析。结果表明:①LSMM方法能较好地提取干旱区植被信息,指标简单且分类精度较高。②NDVI方法提取植被时,受到很多限制,在干旱区不宜采用。     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

综合非光谱信息的荒漠化土地CART分类

用遥感手段对荒漠化进行监测是当前荒漠化研究的热点问题,传统的荒漠化遥感信息自动提取方法是基于光谱特征的图像分割,受多种因素的影响,分类精度的提高遇到瓶颈,因此基于知识的分类方法应运而生。CART是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可以方便地应用多源知识,提高分类精度。本文在分析了CART方法原理的基础上,针对荒漠化地区各种地物的特点,将包括地物光谱知识、纹理知识、植被盖度等在内的多种知识融入CART模型,克服了单纯利用光谱特征进行分类的不足,取得了85.94%的精度。     

高分辨率遥感影像图制作的镶嵌线自动提取

为更好地发挥遥感技术在城市规划地图制作中的应用，高分辨率遥感影像成为城市地图制作中最重要的数据源。面对地物信息复杂、建筑物众多的城市地区，如何快速提取高分辨率遥感影像地图制作过程中相邻两景影像之间的镶嵌线具有重要意义。本文以国产卫星中分辨率最高、幅宽最小的GF-2影像为数据源，融合建筑物轮廓数据，研究了基于最短路径的A*搜索算法，实现了遥感影像地图制作的镶嵌线自动提取技术。结果表明，该方法能够自动生成避让建筑物的镶嵌线，速度快、镶嵌质量高，可广泛应用于城市地区高分辨率遥感影像地图制作。     

高分一号卫星遥感影像提取冰川堰塞湖水体方法比较

快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题。以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取。比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了90%以上的非水体信息。NDWI法和ENDWI法可应用于GF-1地表水体提取,能够满足冰坝水体监测与应急监测需求,但面向对象法最适宜GF-1影像的水体信息准确提取。     

城市典型要素遥感智能监测与模拟推演关键技术EI北大核心CSCD

城市典型要素遥感智能监测与模拟推演的理论、方法与应用,对于国土空间规划与管理,城市规划与综合治理,区域决策与管理等均具有关键支撑作用。针对覆盖要素和驱动要素复杂非线性,本文研发了协同多源遥感数据的智能识别方法,实现了精细化高可信覆盖要素分类;协同遥感、POI兴趣点和时空大数据等多源数据,有效探测和识别了要素变动的驱动力。在此基础上,开展了空间演变机理挖掘、空间统计建模、启发式智能建模,并应用于土地利用、城市扩张、生态演变、碳储量等。同时,研发了聚焦城市生长推演的UrbanCA平台以及聚焦多类土地利用变化推演的Futureland平台,集成了自主研发的模拟推演系列方法并以长三角为主要区域进行了验证。     

多源高分辨率卫星影像监测黑臭水体的适用性研究

高分辨率卫星的幅宽一般很小,受云雨和轨道回访周期影响,单颗卫星的短时段内覆盖能力有限,因此,单一高分辨率卫星常常无法满足一定时段内的黑臭水体监测需求,需要多源卫星协同监测黑臭水体。为了分析多源高分辨率影像对黑臭水体遥感监测的适用性,本文基于地物光谱仪实测的水体遥感反射率数据,以GeoEye-1、WorldView-2、北京二号(DMC3)、高景一号SV1(SuperView-1)以及GF-PMS系列(GF-1/1B/1C/1D、GF-2、GF-6)传感器波段进行等效计算,结果表明:(1)采用反射率比值模型——BOI(Black and Odorous water Index)模型,GeoEye-1、WorldView-2、SuperView-1和GF-1/1B/1C/1D/2/6影像识别黑臭水体正确率均较高,分别为89.5%、89.5%、92.1%和92.1%。(2)BOI模型不适用于DMC3,这里采用了归一化水体指数NDWI≤0.55判别黑臭水体,识别正确率为89.5%。(3)BOI模型应用于仅有的2景同步卫星影像——GF-2影像,经实测数据验证,识别精度为83.3%,精度较高。针对通州区内的某重叠区,2016年—2021年10颗多源卫星影像协同观测的结果一致性较好,表明了多源遥感影像监测黑臭水体的适用性较好。综合考虑卫星影像空间分辨率和采购成本,给出了合理的协同观测建议。     

基于TM影像的城市绿地信息提取方法研究

基于TM遥感影像,运用ERDAS,对某地城市绿地专题信息进行了提取。实验过程中首先对图像进行预处理,然后通过四种绿地信息提取方案进行比较分析,这四种方案分别为:原始波段合成法、主成份分析法、归一化植被指数(NDVI)法和实验波段组合法。将以上几种方案的图像进行反复比较,根据研究对象的实际情况,植被景观目视效果最好的是NDVI植被指数法。对以上四种方法的彩色合成图像进行监督分类,利用目视判读的方法对TM影像的分类结果进行精度检验,由此可以看出实验波段组合法的精度最高,该方法是一种有效的绿地提取的方法。