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.     

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...     

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.     

基于植被覆盖度的植被变化分析

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,对于区域环境变化和监测研究具有重要意义。为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,以像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度的模型。最后以杭州地区为实验样区,利用MODIS影像数据对覆盖度进行估算,并对样区的植被变化进行分析。     

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。     

基于TM数据的植被覆盖度反演

本文首先对TM影像进行了几何纠正、辐射校正、大气校正;然后根据混合像元的结构特征,利用TM数据从植被指数(NDVI)中采用“等密度模型”和“非密度模型”提取了宜昌南部地区的植被覆盖度。在用“非密度模型”反演植被覆盖度的过程中,叶面积指数(LAI)是一个必要的参数,本文提出了一种改进的借助可见光波段和近红外波段反射值来提取叶面积指数(LAI)的方法。通过和MODIS数据反演结果比较表明:“非密度模型”的估算精度要高于“等密度模型”;利用“等密度模型”和“非密度模型”反演植被覆盖度是可行。     

普格县植被覆盖度遥感动态监测分析

以四川省普格县为研究区,选择2000年、2006年Landsat TM数据和1：50000地形图作为基本信息源,对遥感数据进行辐射校正、几何校正、图像裁剪处理后,计算出两期图像的归一化植被指数（NDVI）,对植被覆盖度进行估算。根据结果经过对比分析表明普格县六年间植被覆盖度主要呈增高趋势,总体上认为研究区植被覆盖度变化和人类活动有不可分割的密切关系,近几年来的长江上游水土保持和退耕还林等生态建设工程在该地区已经取得一定成效。     

榆林市植被覆盖度动态变化监测

植被覆盖度是用来评价生态环境状况的重要指标,在进行沙漠化治理的同时,对植被覆盖度进行动态的变化检测可以帮助我们了解到沙漠化治理的成效.以榆林市毛乌素沙漠为研究对象,在像元二分模型的基础上利用归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)估算毛乌素沙漠2015...     

基于遥感分类的植被覆盖度提取

阐述了基于遥感分类进行植被覆盖度提取的方法,分析了直接利用关系模型提取植被覆盖度的缺点,遥感分类可获得不同类型地物,此后关系模型分别提取,解决了直接利用关系模型提取中存在的缺点.     

地表植被覆盖度遥感估算及其气候效应研究进展

FVC是研究表植被覆盖的重要参数,其估算精度直接影响生态、环境变化研究结论的科学性。本文通过研究用于FVC计算的遥感数据,以及统计模型、混合像元分解、数据挖掘等估算方法和植被覆盖变化气候效应,指出大数据时代背景下融合海量、多平台、多时空、多尺度数据的FVC估算是必然趋势,其方法不仅具有高精度、高可靠性等特点,而且将向智能化、自动化的方向发展,植被覆盖变化气候效应研究将逐步定量化,地气作用过程和机理将成为其重要的研究方向。     

近20年成都市植被覆盖度动态变化检测及原因分析

利用1992年、2001年和2009年的TM遥感数据,采用归一化差值植被指数(NDVI)和像元二分法模型得到成都市植被覆盖度变化灰度图及变化等级图,从而客观、定量地得出了近20a来植被覆盖度的变化状况,对于成都市制订调节气候、恢复植被、预防自然灾害等城市发展规划具有实际意义.数据分析结果表明,1992-2009年间,成...     

基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法研究

以云南隆林各族自治县为研究区,利用中巴02B星多光谱遥感数据,在前人研究基础上,提出了基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法。实验表明,该方法在剔除阴影、水体、裸地及耕地等影响因素,结合土地利用现状的基础上,无需估算叶面积指数等需要复杂推导的参数就可以有效、准确地提取研究区石漠化分布状况。     

基于CHRIS数据的HDVI植被指数的植被覆盖度估算研究

选取江西省余干县的一景CHRIS/PROBA影像5个观测角度(±55°、0°和±36°)的反射率,在CHRIS数据处理后得到的NDVI基础上得到HDVI,并与野外实测的草地、灌木、针叶林、针阔林和阔叶林的VFC建立相关性分析,以及对于模型拟合度的决定系数R2的影响因素进行分析。结果表明,在±55°下,针阔林的多项式拟合度最高,植被类型模型的拟合度均值也最高。其次是灌木拟合度较高。最差的是针叶林指数模型,植被类型的整体拟合度最不理想。在±36°下,针阔林多项式拟合度最高,植被类型的整体拟合度也最高,其次是阔叶林拟合度较高。最差的是针叶林的指数模型,植被类型的整体拟合度也是最不理想的。     

基于ASTER遥感影像的亚热带植被覆盖度信息提取

根据植被指数估算植被覆盖度的原理,以混合像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度模型是研究区域植被覆盖度的一种重要方法.本文以广州市花都区为实验区,利用ASTER高光谱影像对此方法进行验证性分析,实验结果表明:用该方法提取ASTER影像的植被覆盖度具有较好的可行性.     

岷江上游典型流域植被覆盖度的遥感模型及反演

本文在对岷江上游典型流域研究区实地踏勘和定位观测的基础上,综合利用Aster和ETM遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,研究了植被指数与植被覆盖度之间的相关性,确定了岷江上游典型流域植被覆盖度模型。以遥感图像中单个像元作为测算单位,对植被指数NDVI进行了计算,并对岷江上游毛儿盖地区植被覆盖度进行了反演。利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据,对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,模型反演结果精度较高,能较真实的反应研究区植被覆盖度实际状况。     

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....     

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。     

陕北黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究

以Landsat TM归一化植被指数(NDVI)为数据源,运用像元二分模型提取陕北黄土高原1990、2000、2010年夏季的植被覆盖度,分析陕北黄土高原植被覆盖度的空间变化情况。结果显示:研究区植被覆盖度呈波动上升趋势。不同等级植被覆盖度在数量和空间位置上的转移较为活跃。大于等于60%的植被覆盖度和小于等于40%的植被覆盖度在空间上呈西南—东北两个方向扩张的分布趋势。受气候和人为等因素的影响,陕北黄土高原植被改善良好。     

博尔塔拉蒙古自治州植被覆盖度估算

针对传统植被覆盖度估算方法只能估算高密度覆盖的绿色光合植被的问题,该文提出了一种可进行绿色光合植被、非绿色光合植被和裸地覆盖度估算的方法,选取博尔塔拉蒙古自治州2010年和2016年的LandsatTM/OLI影像,通过构建NDVI-DFI特征空间提取端元特征值,运用像元三分模型估算,并与像元二分模型估算结果和实地采样估算结果对比。结果表明:像元三分模型估算与实际情况相符,且精度较好。2016年博州地区植被覆盖度较2010年增长显著,生态环境得到明显改善。像元三分模型能够较好地估算光合/非光合植被覆盖度,提高遥感获取植被信息的能力,为科学评估生态环境质量提供参考。