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NDVI估算植被覆盖度的研究——以滁州市为例

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子。本文是在像元二分模型两个重要参数(NDVIveg、NDVIsoil)推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型,并应用该模型计算出滁州市的植被覆盖度。通过滁州市部分地区的实地考察,对植被覆盖度的估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的。     

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。     

基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究

归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。     

像元二分模型在土地利用现状更新调查中反演植被盖度的研究

以内蒙古奈曼旗地区为试验地,选用TM数据,对遥感影像进行了几何精校正、大气校正、地形校正等预处理,根据混合像元分解的理论,确定出NDVISsoil和NDVISveg,建立了反演植被盖度的像元二分模型。并根据大量的外业调查数据对所建立的模型进行了精度验证,为土地利用更新调查中依据混合像元分解理论反演植被盖度提供了理论依据。     

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。     

禹州市1992-2015年矿区植被覆盖度动态变化研究

以禹州市1992-2015年7景Landsat影像数据为数据源,利用像元二分模型计算获取每一景影像的植被覆盖度并进行分析;再结合河南省地质环境监测院发布的2018年禹州市矿区图斑矢量分析了禹州市矿区内20 a间植被覆盖度的时空变化特征.结果表明:①禹州市矿区范围内平均植被覆盖度较低,1992-2015年禹州市矿区的平均...     

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.     

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。     

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....     

草原植被覆盖度遥感估算模型的适用性比较

植被覆盖度及其变化对区域生态系统的稳定性具有直接影响,且这种影响在草原地区更加明显。为探寻草原植被覆盖度的最佳遥感估算方法,本文对像元二分模型、Carlson模型和Baret模型的估算精度和适用性进行了比较,优化了Baret模型的参数,以提高其在草原地区的估算精度。内蒙古呼伦贝尔地区的草地计算结果表明：像元二分模型有高估植被覆盖度的现象;Carlson模型在低植被覆盖区低估了植被覆盖度,而在高植被覆盖区高估了植被覆盖度;Baret模型在草原地区的估算精度最高。对Baret模型进行参数优化后,其在高植被覆盖度区域的估算精度提升了4.9%。     

黑河中下游植被覆盖度变化遥感监测

自2000年国家决策实施水量统一调度以来,黑河中下游生态环境得到好转,但缺乏一个客观公正的评价方法加以验证。本文考虑黑河中下游区域面积大、数据资料缺乏等特点,提出了基于卫星遥感影像提取生长季植被指数计算植被覆盖度（VFC）,并对VFC的空间分布特征、面积占比、变化趋势等进行了分析。研究表明,2000—2017年18年间,黑河中下游区域均存在低覆盖植被向其他类型覆盖植被转化现象,高植被覆盖区域面积增加,植被覆盖情况整体趋好。该结论与黑河中下游区域生态环境变化现状相符,证明本文方法可以作为区域生态环境评价的重要方法支撑。     

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。     

超贫磁铁矿区植被覆盖度变化的遥感监测

超贫磁铁矿的开发会对地表产生剧烈的扰动。为监测2001年以来长河矿区植被盖度的变化情况,本文分别采用2001年和2015年的Landsat TM和OLI影像数据,基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的像元二分模型对该地区的植被盖度进行定量估算,并分析其时空变化特征。结果显示:2001—2015年间,高级植被覆盖度区域面积减少了29.4 km~2,低级和中低级植被覆盖度区域面积增加了17.9 km~2;在变化幅度上,植被覆盖度中、大幅度增加区的面积为1.9 km~2,而中、大幅度减少区面积为25.6 km~2。空间特征分析表明,研究区内植被覆盖度变化较大的区域均与采矿活动区有紧密联系。     

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。     

中国北方地区植被覆盖度遥感估算及其变化分析

为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致;整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%;年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。     

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。     

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。     

胜利矿区植被覆盖度时序变化的空间异质性监测

通过对胜利矿区的地理位置、气候条件等背景的分析,本文为实现获取时序性植被覆盖度的空间异质性的目的,使用ENVI、GIS、Matlab等软件,基于胜利矿区1985—2017年的Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据计算NDVI,利用像元二分模型计算植被覆盖度,得到研究区植被覆盖度均值的时序变化情况。采用转移矩阵法和Sen+Mann-Kendall法对研究区域内不同等级的植被覆盖转移情况及变化趋势情况进行分析。研究表明:胜利矿区植被覆盖度均值波动较大,呈轻微下降趋势。在监测时段内68.36%的高植被覆盖区域植被发生了退化,只有3.2%左右的极低植被覆盖区域得到了良好的改善。此外,研究区植被覆盖度受到结构性因子和随机性因子的影响,空间异质性明显,灌溉区由于人为干涉,植被生长良好,极低植被覆盖面积维持在3%以下,植被覆盖显著下降区域主要集中在露天采坑、排土场等矿业景观区。