基于MODIS数据的黄河源区植被覆盖度反演研究

以黄河源区高寒草地为研究对象,采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度;结合2001-2018年MOD13A1数据提取常用植被指数,分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演,并对其精度进行了验证;采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势.结果表明,修正的土壤调节植被指数结合回归模型的反演精度较高;黄河源区多年平均植被覆盖度为57.89％,植被覆盖度处于30％以内、30％～60％、60％以上3个区间的面积分别占源区总面积的13.1％、27.25％和49.65％;2001-2018年黄河源区植被覆盖度略呈增长趋势.     

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。     

黑河流域叶面积指数的遥感估算

研究利用Landsat7ETM⁺遥感数据获取黑河流域植被叶面积指数(LAI)空间分布的可行性。该研究是基于黑河流域分布式水文模型的一个重要输入项———LAI空间分布数据的需要而产生的。文章在详尽的野外观测数据基础上,分别探究实测LAI与同时相ETM⁺3、4、5、7波段反射率及相关植被指数(SR、NDVI、ARVI、RSR、SAV I、PVI、GESAVI)的相关关系,率定最佳的LAI遥感反演及其空间分布方案。研究发现,针对特定的自然条件,将研究区分为植被覆盖度小的稀疏立地和覆盖度大的密集立地,分别采用土壤调节植被指数(SAVI)和大气阻抗植被指数(ARVI)进行2种林地的LAI估算最为可靠,在此基础上,提出黑河地区LAI估算及其空间分布的遥感制图方案。     

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CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。     

冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究

本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。     

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...     

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....     

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.     

基于波谱知识库的MODIS叶面积指数反演及验证

目前用物理模型反演叶面积指数普遍存在缺少先验知识的状况，如何获得准确的先验知识是遥感走向应用的一个关键环节。中国典型地物标准波谱数据库就是结合国家重大行业中的应用需求，研究制定地物波谱获取与分析的技术规范和数据标准，建立典型地物标准波谱数据库。从波谱数据库提取模型反演所需要的先验知识，实现了基于SAIL模型的MODIS数据（经过几何纠正与大气纠正）叶面积指数的反演。另外，基于TM数据，对MODIS混合像元进行了分解，用纯像元的叶面积指数与实测数据进行对比验证，同时，反演结果与NASA的LAI产品也进行了对比，结果表明基于波谱库的先验知识可以有效的提高叶面积指数的反演精度。     

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。     

土地利用现状更新调查中荒漠化地区绿地信息提取的方法研究

以内蒙古奈曼旗地区为研究区域,采用landsand5-TM数据,通过对影像进行预处理,主成分分析后进行监督分类,并运用第一主成分分量与实测数据建立植被盖度遥感信息模型,对研究地区的绿地信息进行定量化的提取。结果表明:对于该荒漠化地区,遥感影像进行主成分分析后,再进行监督分类效果较好,第一主成分分量进行线性变换后,与实测数据进行一次,二次,三次拟合,以三次拟合曲线精度最高。说明在定量提取植被盖度时,采用主成分分析后的第一主分量与实测数据建立遥感信息模型的方法是可行的。     

基于HJ-1B影像的内蒙古草地叶面积指数反演

针对HJ-1B星CCD数据,以内蒙古草地为研究对象,应用植被指数模型、PROSAIL模型以及热暗点指数模型对研究区草地进行叶面积指数定量估算研究,同时利用LAI-2000获取的实测数据进行反演结果检验。结果显示:复合型植被指数统计模型的R2=0.7,物理模型为0.67;而传统植被指数模型R2仅为0.61。实验表明热暗点植被指数模型比传统植被指数模型更适于进行内蒙古草地LAI定量反演。     

阜新地区植被覆盖度变化提取及分析

植被覆盖度是反应地区生态环境的重要指标,利用1995,2007年的两期TM遥感数据,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算阜新地区不同时期的植被覆盖度并得出阜新地区植被覆盖度等级图以及阜新地区植被覆盖度变化等级图。得出如下结论:1995年到2007年阜新地区植被覆盖度退化面积为64.817%,好转面积为6.547%,基本无变化区域为28.636%,阜新地区植被覆盖度退化严重。     

植被光能利用率高光谱遥感反演研究进展

光能利用率是表征植被通过光合作用将所截获/吸收的能量转化为有机干物质效率的指标。光能利用率是植被光合作用的重要概念,也是区域尺度以遥感参数模型监测植被生产力的关键参数。不同植被类型的光能利用率具有明显的时空差异,水分、温度、养分供给等环境胁迫因素会影响植被的光能利用率。随着高分辨率光谱测量传感器的使用,位于可见光和近红外区域的窄波段可以捕捉到植被冠层反射率的细微变化,也促进了光能利用率遥感反演技术的发展。本文结合国际植被光能利用率遥感反演最新研究成果,从基于环境胁迫因子的光能利用率反演,基于植被光谱指数的光能利用率反演、基于叶绿素荧光的光能利用率反演,以及基于涡度相关测量数据和遥感数据相结合的光能利用率反演四个方面,详细介绍了植被光能利用率遥感反演的主要技术方法,并对植被光能利用率遥感研究存在的主要问题和发展趋势进行了讨论。     

兰州市南北两山植被覆盖度动态变化遥感监测

本文基于植被指数(NDVI)和植被覆盖度像元分解模型,建立了兰州市南北两山植被覆盖度遥感定量模型,在此基础上研究了兰州市南北两山1991年和2006年两个时期的植被覆盖度动态变化,结果表明:1991-2006年兰州市南北两山绿化工程区植被覆盖度总体呈上升趋势,低植被覆盖度面积减小,中高和高植被覆盖度面积增加,其中七里河工程区植被覆盖度变化最为明显,绿化效果较好,安宁工程区绿化效果相对较差,结果可为兰州市南北两山绿化工程提供科学依据。     

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CBERS的黄河湿地生物量反演研究

本研究以黄河湿地郑州段为研究区,利用RS与GIS技术,基于2009年5月7日获得的CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像和地面实测植被生物量信息,采用回归算法构建反演模型,经对比分析得到最优计算模型。结果表明,反演模型计算精度达到86.32%,利用CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像可满足植被生物量的反演需要。     

基于新型机载多角度传感器AMTIS的LAI反演

以实地测量数据为先验知识,利用AMTIS数据对顺义地区的一块小麦地进行了叶面积指数(LAI)反演实验研究,并用实地LAI数据进行了验证。通过利用实测数据作为模型参数,以及对干湿土壤分类和匹配表的调整,使反演结果和反演速度得到了提高。