基于像元二分模型的北票市植被覆盖度动态变化研究

植被覆盖度是衡量植被群落对地表覆盖的一个综合指标,应用ENVI软件和NDVI植被归一化指数可以快速获得研究区域的植被覆盖度。本文以辽宁省北票市的Landset-8遥感影像为研究对象,应用ENVI软件,在像元二分模型的基础上,利用NDVI归一化植被指数对辽宁省北票市植被覆盖度进行估算,得出了2013、2015、20173个年度覆盖度的变化情况。     

像元二分模型在MODIS水陆混合像元分解中的适用性研究

遥感数据是地表水监测的重要数据源,用较低空间分辨率的遥感影像探测地表水范围时,混合像元问题常使水陆边界的提取不够准确。有必要对水陆混合像元进行分解,估算混合像元中水体所占百分比,从而为亚像元级别的水域边界制图奠定基础。借助像元二分模型的概念对水陆混合像元进行分解,验证该类模型的适用性。首先,以中分辨率成像光谱仪影像为数据源,分别基于归一化水体指数(normalized difference water index, NDWI)和改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)建立像元二分模型,对云南省高原湖泊进行水域提取及边界混合像元分解;然后,用同期更高空间分辨率的Landsat数据对提取结果进行验证。结果表明,像元二分模型在对水陆混合像元的分解中具有较好的适用性,其中,基于NDWI的像元二分模型精度略高于基于MNDWI的模型。     

像元分解模型的植被覆盖度遥感估算

为了提高植被覆盖度遥感估算方法的精度,该文针对置信度方法和空间克里金插值方法各自存在的问题,基于线性像元二分模型,分别采用置信度方法和空间克里金插值方法计算推导,确定像元二分模型中两个重要参数NDVIveg和NDVIsoil,实现估算植被覆盖度,并对两种方法进行对比分析,同时提出方法中存在的问题以及模型的优化改进方向。     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。     

NDVI像元二分模型在喀斯特地区提取石漠化中的应用

石漠化现象是喀斯特地区最为严重的生态环境问题,越来越受到重视。此次实验以甘洛县为研究对象,运用NDVI像元二分模型结合3S手段,提取出了石漠化区域,并进行了等级划分。根据实地调查结果表明,该方法适用于喀斯特地区石漠化信息的提取,为石漠化研究及应对措施的制定提供理论依据。     

利用端元光谱内插的青海植被覆盖度估算研究

针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。     

基于像元二分模型的森林郁闭度遥感估算

实现森林郁闭度的高精度估测,对于森林资源的监测与管理具有非常重要的意义。本文以小兴安岭带岭林业实验管理局为研究区,基于植被指数的像元二分模型进行了森林郁闭度的遥感反演,结果表明:模型的预估精度达到89.01%,决定系数R2达到0.859,RMSE为0.039,模型的一致性较好,可以实现大区域范围森林郁闭度的监测,满足了林业经营管理的需求。     

基于混合像元分解理论的路域植被等量水厚度遥感反演

为削弱混合像元对植被参数反演的影响,提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据,模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据,并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选;对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解,获取更加精确的植被冠层光谱反射率;同时,利用支持向量机构建等量水厚度估测模型,实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明,利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况,为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。     

利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究

选用蔬菜地和草地2种植被类型,利用ASD光谱仪实测二者在不同覆盖度下的光谱响应,分析了归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、修正植被指数(MVI)、修改型土壤调节植被指数(MSAVI)以及全球环境监测植被指数(GEMI)等6种植被指数所用的最佳波段及其组合,进而研究了利用像元二分模型估算植被覆盖度时的不同植被指数的表现.结果表明,与蔬菜地植被指数相关系数较高的波段组合为620 ～ 740 nm谱段和780 ～ 900 nm谱段内波段的组合,与草地植被指数相关系数较高的波段组合为620 ～750 nm谱段和760 ～900 nm谱段内波段的组合,相关系数均达0.8以上;在高光谱数据构建的植被指数和模拟卫星数据构建的植被指数中,用DVI和MSAVI估算植被覆盖度,平均总体精度分别达到83.7％和79.5％,与其他4种植被指数相比,这2种指数更适合于利用像元二分模型进行植被覆盖度的估算.     

不同分辨率影像反演植被覆盖度的参数确定与尺度效应分析

选择新疆古尔通班古特沙漠南缘的石河子地区作为研究区,针对统计回归模型需要大量实测数据,而像元二分模型(dimidiate pixel model,DPM)参数难以确定的缺点,提出了利用统计回归的结果反推像元二分模型参数来建立研究区遥感反演植被覆盖度的方法。运用该方法研究了利用TM和MODIS遥感影像数据分别反演植被覆盖度的参数化方案;同时,还研究了采用不同遥感数据源和不同反演模型时研究区植被覆盖度信息提取中存在的尺度效应。     

利用无人机技术进行社区植被覆盖率调查

无人机遥感与传统遥感方法相比具有成本低、周期短、分辨率高等优势,适合小区域内地理信息的快速获取与更新。本文提出一种基于无人机的社区植被覆盖率调查方案,使用无人机获取社区范围内的航拍影像生成正射影像图,再基于可见光波段差异植被指数VDVI提取植被像素。为了解决拼接影像的VDVI直方图缺少双峰特征而导致的阈值选择困难,引入OTSU(大律法)来确定植被与非植被的分割阈值。为了解决偏绿建筑导致的伪植被现象,提出一种使用蓝红波段阈值来剔除偏绿建筑的方法。通过江阴市江锋社区的航飞数据进行实验证明,本文所提出的社区植被覆盖率调查方案具有生产周期短且准确率高的优点。     

利用“修改型”植被盖度反演模型提取辽西北沙化土地信息

以辽西北为研究区域,选取2017年6月Landsat-8 OLI影像作为基本数据源,引入面向对象多尺度分割技术,利用水体指数、居民地指数、植被指数、形状指数相结合的二值逻辑运算方法提取出沙化土地信息。基于二阶抽样与遥感影像谱间结构相结合,构建"修改型"植被盖度反演模型,从而实现沙化土地信息的分等定级提取。研究结果表明:该方法可以排除提取地物时的干扰信息,实现沙化土地信息的自动、准确提取。     

路域植被覆盖度时空变化遥感定量反演

通过对路域植被覆盖度反演及其时空变化特征分析,可再现公路建设和运营对路域两侧生态环境的干扰过程和强度,反映路域生态环境质量。以京港澳高速(G4)长潭段为研究区,建立路域植被覆盖度遥感定量模型及主成分分析模型,分析路域植被覆盖度的动态变化空间格局及其变异性,并寻求其主要驱动因子。结果表明,影响路域植被时空格局的主要驱动力因子是公路运营带来的经济因素,环境因素次之,与地区实际经济发展情况吻合。     

基于MODIS的干旱区植被覆盖度反演及植被指数优选

为进一步掌握塔里木河下游输水后的生态恢复程度,以输水河畔的植被覆盖度为研究对象,采用MODIS数据构建研究区多种植被指数;结合现场实测植被覆盖度,给出离散坐标下实测植被覆盖度与各种植被指数间的二维散点图,据此得出二者相关方程,反演区域植被覆盖度.结果表明,基于MODIS数据构建的NDVI、MSAVI、SAVI和EVI等...     

陕北地区植被覆盖度变化监测研究

植被覆盖度是反映地表植被群落生长态势的重要指标和描述生态系统的重要基础数据,对区域生态环境变化有着重要的指示作用。基于2000―2012年间MODIS遥感数据,获取较长时间序列下不同植被覆盖度等级的定量化数据,定量分析陕北地区植被覆盖度的发展和演化的时空特征,为区域性生态环境保护、资源可持续利用及相关决策提供科学依据。     

一个植被双向反射模式的反演控制试验

利用地面遥感观测数据,对一个浑浊介质假定下的植被双向反射模式,增加了对太阳漫射辐射因素处理,在可见光波段上,进行了系列模式反演试验。这些试验有助于完善植被双向反射模式中物理过程的描述,了解模式反演过程的控制和选择合适遥感观测数据进行模式反演。分析试验结果发现：（１） 对 Ｌ Ａ Ｉ进行初值预估有利于获得较好的植被双向反射模式反演结果。（２） 加入植被对太阳漫射辐射的反射过程描述,可以使植被双向反射模式的反演结果更加合理。（３） 使用在太阳天顶角不太大（ ＜ ４５°） 和太阳方位角偏离１８０°不多（ ＜ ４５°） 观测条件下得到的遥感数据,可以使植被双向反射模式的反演结果较好。（４） 在３１°—６１°的太阳天顶角范围和１３６°—２５８°的太阳方位角范围内,多角度观测使太阳天顶角和方位角因素对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。（５） 当太阳漫射辐射的份额不大时,对 Ｌ Ａ Ｉ反演结果的影响不显著。如果只针对 Ｌ Ａ Ｉ,那么对反演植被双向反射模式所应用的地面遥感数据可以不进行大气校正处理,这样的结果虽然是从对地面遥感数据的处理中获得的,仍然对卫星遥感的观测时段选择和卫星遥感数据的选取和分析有一定的价值。     

基于混合像元分解的南方地区植被覆盖度遥感监测——以广州市为例

通过测量图像端元的地表反射率,对遥感图像进行精确大气校正;在对混合像元分解模型进行改进的基础上,建立了基于地表反射率的线性混合像元分解( Liner Spectral Unmixing,LSU)模型,有效地避免了因大气时间、空间差异所造成的多时相误差,实现了多时相对比;通过增加土壤湿度因子,消除了土壤湿度差异造成的误差...