Vegetation图像植被指数与实测水稻叶面积指数的关系

水稻的叶面积指数 (LAI)是水稻生长的一项重要参数 ,与水稻的生物量与产量直接相关。利用 1999年在江苏省江宁县实测的水稻叶面积指数与同期Vegetation/SPOT的植被指数作了对比分析 ,结果发现同期的LAI与植被指数表现相近的变化特征 ,两者具有良好的相关关系。     

遥感模拟图像应用于不同传感器光谱性能分析

研究利用高光谱成像数据,用数字的方法定量模拟了SPOT－HRV、CBERS-CCD、Landsat5-TM和NOAA14-AVHRR类似波段的空中表面反射率及地面光谱反射率图像,并利用这些图像对上述传感器相应波段的光谱响应、大气影响特性用基于反射率和基于归一化植被指数(NDVI)的方法进行了定量的比较分析。研究表明,由于传感器类似波段的光谱响应不同,因而由其计算的反射率和NDVI之间均存在明显差异,这种差异是大气改正所无法完全消除的。多传感器定量分析时需要进行相应的辐射改正。     

运用动态谐波回归模型对MODIS叶面积指数时间序列产品的分析与预测

运用动态谐波回归模型(Dynamic Harmonic Regression,DHR)对MODIS的长时间序列的LAI产品进行分析,可以从中分离出LAI随时间变化的多年趋势、季节变化及残差等主要成分,通过建立的模型实现LAI年间变化的短时预测。本文将所述DHR模型分析方法试用于遥感数据产品随时间变化的信息提取,对LAI年间变化的预测结果证明该方法用于遥感像元尺度LAI产品的时间序列分析与预测的效果良好。     

基于主成分分析的植被指数与叶面积指数相关性研究

综合分析了玉米叶面积指数与几种常见光谱植被指数相关性,确定主成分分析方法在反演叶面积指数中的作用。首先,借助MATLAB编程软件,以植被指数与玉米叶面积指数相关性最高为原则,选出遥感影像上各种植被指数,其波段组合为NDVI(752.4/701.5),RVI(752.4/701.5),MSR(752.4/701.5),SAVI(823.7/701.5),MSAVI(823.7/701.5),然后,对这5种植被指数进行主成分分析,建立LAI-VI多元逐步回归模型,并对模型精度进行验证,总体估测精度为96.237%。经实验验证,利用主成分分析方法在反演植被叶面积指数时能够起到较好的效果,具有广泛的应用前景。     

南水北调中线水源区植被覆盖度遥感监测分析

南水北调中线工程是我国大规模跨流域调水工程的一部分,开展该区域植被覆盖度变化的研究与分析,对于保护该区域的生态环境及水质具有重要意义。该文以2000年和2009年两期遥感图像为本底数据,利用基于NDVI的像元二分模型对南水北调中线水源区的植被覆盖度进行了估算,并分析了该区植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:2000年该水源区植被覆盖度的平均值为67.5%,2009年的平均值达到72%,植被覆盖度总体呈增长趋势;植被覆盖度增幅的空间特征表现为水源区中部地区高,东西部地区相对较低;在不同植被类型中,落叶针叶林的覆盖度平均值增幅最大,草地覆盖度增幅最小;位于水源区的大多数县(市)的植被覆盖度在近十年来都有不同程度的增加,其中柞水县的植被覆盖度平均值增长幅度最大,这与国家实施退耕还林、封山育林、基本农田建设等政策有关。