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....     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于多源遥感数据的植被覆盖度反演方法比较研究

采用GF-1号、ZY-3号以及Landsat-8卫星数据,利用回归模型和像元二分模型,通过对建立的四类植被指数NDVI、MSAVI、MVI和RVI,结合野外调查数据,提出NSD的概念来评价模型及方法的精度。实测数据与各类遥感影像的4种植被指数间均存在着显著的相关关系;通过NSD精度验证,说明空间分辨率较低的遥感数据,在一定程度上提高了反演精度;在4类植被指数中,RVI与MSAVI对于三类数据反演精度较高,且MSAVI对于较低分辨率遥感数据可能具有更好的消除土壤背景影响的作用。     

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%。     

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。     

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...     

基于MODIS数据对不同植被覆盖下土壤水分监测的可行性研究

论文利用2005年、2006年怀来实验场附近玉米生长期中的多次野外试验数据，以热惯量模型为基础，探讨MODIS数据监测土壤水分的可行性。论文对该模型与算法进行了分析，并探讨了不同植被覆盖度下，热惯量方法监测土壤水分的可行性。论文引入归一化植被指数对热惯量法进行修正，得到一个新的回归参数，通过实验分析验证，在不同植被覆盖下，该参数与土壤含水量具有较好的相关关系，具有一定的实际可行性。     

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。     

New Triangle Vegetation Indices for Estimating Leaf Area Index on Maize

Vegetation index-based methods have been widely used to determine the leaf area index (LAI). Nevertheless, under the high canopy coverage, the estimation ability of current inversion models has been profoundly decreased, due to the “saturation” phenomenon. In this study, the LAI of maize was investigated under various growth conditions. Two new triangular vegetation indices were proposed to improve the inversion ability and estimation accuracy of LAI on maize. The triangle difference vegetation index (TDVI) and triangle ratio vegetation index (TRVI) were constructed, and their accuracies were compared with the present spectral vegetation index models. The result shows that TDVI and TRVI are highly linearly correlated with LAI. The coefficients of determination (R²) and root-mean-square errors are, respectively, 0.92 and 0.94, and 1.42 and 0.92 using the simulated data, while they are, respectively, 0.83 and 0.77, and 0.98 and 1.05 using the measured data. In comparison with other vegetation indices (e.g. MSR, MTVI2, RTVI), TDVI is better able to estimate the LAI of maize. Conversely, TRVI has better inversion ability when the LAI is more than 3. Overall, TDVI is an accurate and robust approach for estimating the LAI of maize. The proposed TDVI and TRVI can be jointly used to retrieve LAI at various canopy coverages.     

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.     

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。