Landsat8数据植被覆盖度遥感反演模型研究

植被覆盖度遥感反演模型是定量的描述一定区域内植被的覆盖情况.本文主要利用Landsat8影像资源,采用优化土壤调节植被指数,依托像元二分模型建立植被覆盖度估算模型.同时利用均方根误差函数对其估算模型进行验证,直观地反应估算模型的精度.     

赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度时空变化分析

为了揭示赛罕乌拉国家级自然保护区的植被变化规律。基于Landsat归一化植被指数(NDVI)遥感数据,利用像元二分模型对赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度进行估算,研究2002—2013年植被覆盖度的时空变化格局。研究结果表明:2002—2013年赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度状况良好、总体情况稳定,多年平均植被覆盖度为88%,植被覆盖度类型以高植被覆盖度为主,其次是中植被覆盖度;在2002—2008年和2008—2013年两个时期,赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度呈现出由低到高的转移趋势,植被状况变好;赛罕乌拉国家级自然保护区的植被覆盖度与气候变化有一定的相关性,但政策等人为因素是影响植被变化的主要因素。     

重庆市沙坪坝区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。根据像元二分模型原理和归一化植被指数,利用归一化植被指数（NDVI）定量估算植被覆盖度的模型可以求得研究区域的植被覆盖度。本文根据该模型对重庆市沙坪坝区进行了植被覆盖度的遥感估算,结果表明,该方法简单易行。     

基于Hyperion高光谱遥感影像的植被覆盖度提取研究

基于Hyperion高光谱影像,对提取植被覆盖度的传统像元二分法进行了改进,提出通过地物分类来提高植被覆盖度提取精度的算法.该算法先对研究区进行分类,在较高分类精度的基础上,结合不同地物的NDVI频率累积图和实际情况得到各类地物的植被覆盖度,最后得到研究区域的整体植被覆盖度.结果表明,经支持向量机分类的总体精度为83.2%,Kappa系数为0.710;相同NDVI值,林地的植被覆盖度农田的植被覆盖度草地的植被覆盖度,实验结果与实际基本相符;改进的像元二分算法改善了传统像元二分法中存在的水体、裸地非植被覆盖区得到非0的植被覆盖度和高植被覆盖地区检测灵敏度下降等问题,丰富了传统像元二分法的细节信息,得到更符合实际的植被覆盖度.     

鄂尔多斯市棋盘井镇植被覆盖度变化空间特征

通过2001年、2009年和2017年3期Landsat影像及DEM数据,基于像元二分模型,利用重心迁移、动态度模型、差值分析等方法,分析了鄂尔多斯棋盘井镇植被覆盖度时空变化特征,并探讨了地形因子对研究区植被覆盖度空间分布的影响.结果表明:在整个研究期,棋盘井镇植被覆盖度总体呈上升趋势,植被覆盖以中、高植被覆盖度为主,...     

基于3S技术的玛曲县草地植被覆盖度变化及其驱动力

利用GIS空间统计分析、多元统计分析方法和改进的遥感二分像元估算模型估算了玛曲县高寒草地植被覆盖度。结果显示:玛曲县2000,2002,2004,2006,2008年的平均植被覆盖度依次为66.17%,56.41%,57.34%,77.38%,58.93%。玛曲县高寒草地植被覆盖度总体呈下降趋势,优等植被的退化比较严重。草地植被的演变情况主要由优等植被覆盖向劣等植被覆盖演变,进一步证实了玛曲县草地呈退化趋势。并对导致玛曲县高寒草地植被覆盖度变化的因素进行PCA分析,结果显示人为因素是导致玛曲县植被覆盖度变化的主要因素,进一步说明人类活动对玛曲高寒草地生态环境变化影响巨大。     

郑州市植被覆盖度动态监测与分析

植被覆盖度是用来衡量地表植被状况的重要指标之一.植被覆盖度及其变化也是区域生态环境变化的重要指标.拟基于郑州市1994年7月2日、2002年6月19日、2009年6月29号和2013年6月28日的TM/ETM+遥感影像数据,利用ENVI 5.1软件,分别采用像元二分法和监督分类法,提取郑州市植被覆盖度信息,并对比分析研究期间郑州市植被覆盖度的变化情况.从而得到郑州市植被覆盖度在研究期间的变化趋势.结果表明:郑州市植被覆盖度呈先下降后上升的变化趋势,但区域内分布不平衡;在提取植被覆盖度时,像元二分模型比监督分类法更具有优势.     

基于遥感的东营市植被覆盖动态变化研究

以东营地区1995年和2010年两期TM影像为数据源,通过计算归一化植被指数,并利用混合像元二分模型计算植被覆盖度,其植被覆盖变化从低到高分为5个等级．植被覆盖度变化结果如下：从1995年一2010年东营地区植被中高和高覆盖度类型面积增加,其面积变化率分别为483．2％和168．35％,极低和低植被覆盖度类型面积减少,其面积变化率分别为61．01％和51．11％．从空间上看,东营地区整体植被覆盖度都有所增加,而北部沿海、中部城区的植被覆盖度有所下降,这与东营市近年来重视植被保护和城市化加速有密切的关系．     

1991-2009年南流江流域植被覆盖时空变化及其与地质相关分析

以1991、2000、2009年3期TM影像为数据源,通过基于NDVI的像元二分模型,分析南流江流域19年来的植被覆盖时空特征,同时将这3期植被覆盖度图与流域地质图进行叠加,进而分析地质地层对植被覆盖度的影响。结果表明:(1)19年来南流江流域植被覆盖度变化显著,前10年间流域植被质量有所下降,自2000年来流域平均植被覆盖度呈上升趋势。(2)植被覆盖度与流域内地质地层联系紧密,流域内花岗岩(γ)地层,植被覆盖度较高,优于其他地层;岩溶区植被覆盖度较低,植被易发生退化,但恢复缓慢;该流域内的第四系地层植被覆盖度最低。(3)南流江流域植被以稳定、恢复为主,植被覆盖得到较大好转,在空间分布上变化较为显著。     

基于NDVI的干旱区绿洲植被覆盖度动态变化分析——以新疆阿克苏地区为例

本文以新疆阿克苏地区1991年、2001年和2016年TM/ETM+/OLI遥感影像为数据源,基于归一化植被指数NDVI应用像元二分模型对植被覆盖度进行了估算,得到三期植被覆盖度等级分布图,并通过转移矩阵,对研究区植被覆盖的时空变化特征进行了分析.结果表明,近25年来,阿克苏地区植被覆盖度总体呈现增长趋势,植被覆盖度60%以上的高植被覆盖区域面积显著增加,面积占比由1991年的7%上升至2016年的12.33%,而其他植被覆盖等级区域的面积均呈减少趋势.自然因素尤其是气候变化在一定程度上有利于研究区植被覆盖的增加,但短期内植被覆盖变化的主导因素还是人类活动的干扰.     

基于ASTER影像的土壤流失方程植被覆盖因子估计

针对土壤流失方程中植被覆盖度遥感估计存在的方法不确定问题,利用ASTER影像数据,使用植被指数及混合像元线性分解方法,结合地面调查数据,对土壤流失方程中植被因子做了进一步的研究分析,改进了利用混合像元分解定量估计土壤流失方程植被覆盖因子的方法.     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析（independent component analysis,ICA）技术的盲分解方法（blindsignalseparation,BSS）应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

基于高分六号数据的东海县植被覆盖度分析

为了对中国连云港市东海县地区植被进行植被覆盖度的研究及分析,以高分六号(GF-6)卫星数据为原始数据源,在归一化植被指数(normalized vegetation index, NDVI)和像元二分模型分析方法的传统研究基础上,进一步通过不同置信度法来获取像元二分模型数据中所对应的纯土壤像元(S_soil)值和纯植被像元(S_veg)值,从而对植被覆盖度进行遥感估测分析。结果表明：植被覆盖度的估测结果对置信度的取值非常敏感,在选取置信度时,应结合数据源的卫星特征、影像特征、地域特征等合理选择,置信度应控制在2%～10%;高分六号卫星影像能较好的估测出植被覆盖度,东海县植被覆盖等级主要呈西高东低的空间状态,这也为后续高分六号卫星在林业应用方面提供价值参考。     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。     

秦皇岛市2001—2020年植被覆盖动态变化及预测

本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感数据云端运算平台,利用1443景的Landsat Surface Reflectance(陆地卫星地表反射率数据)长时间序列遥感影像数据,使用归一化植被指数、像元二分模型、变异系数、线性回归分析和CA-Markov模型等方法监测秦皇岛市2001—2020年间植被覆盖度的动态变化,并预测了2025年的植被覆盖情况。研究表明：(1)2001—2020年,秦皇岛市20年间的植被覆盖度总体良好,整体上以中高植被覆盖度和高植被覆盖度为主,二者面积之和均达到总面积的65%以上;低植被覆盖度与中低植被覆盖度的面积之和均未超过20%。(2)河流、湖泊以及城区周边的植被覆盖度波动性较大,变异系数范围在0.8到3.2之间。(3)20年间秦皇岛市植被覆盖度明显变化的区域占57.7%,其中减少的区域占17.7%,增加的区域占40%,植被覆盖度基本保持不变的区域占42.3%,且人为因素仍是影响植被覆盖度变化的主要因素。(4)预测结果表明,秦皇岛市2025年仍以高植被覆盖度为主,占比达到47.4%,增长了0.9%,低植被覆盖度和中植被覆盖度分别减少了0.8%和0.4%,中低植被覆盖度和中高植被覆盖度均增长了0.1%。此研究可为秦皇岛市的环境治理、城市规划等工作提供数据参考和理论依据。     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(Ⅵ)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR -2、Landsat5 TM和MODIS作为多传...     

基于RS和GIS的藏北地区草地退化动态监测与驱动力分析——以申扎县为例

该文运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,以1990年、2000年和2009年陆地卫星遥感影像为信息源,通过提取植被指数和遥感二分像元模型,估算了西藏申扎县不同时期的植被覆盖度.结果表明:在整个研究时段内,草地退化的面积在增加,从1990年到2009年,草地植被覆盖面积减少了92.88万hm2,占申扎县草地面积...     

基于Landsat-8影像数据的北京植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

以北京市为研究区,通过像元二分法模型,基于Landsat-8影像,反演北京市2014年4月、2021年4月的植被覆盖度;并根据DEM数据,计算研究区的坡度、高程数据,将植被覆盖度与坡度、坡向、高程进行空间叠加分析,研究植被覆盖度时空特征与地形因子的关系.研究结果表明,北京市坡度较小的区域以中低植被覆盖区为主,随着坡度的...     

由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较

植被的叶面积指数（LAI）是植被最重要的生态参数之一,也是估算多种植被冠层功能过程的关键参数迄今已提出的LAI的获取方法可归纳为直接测定和间接估算两大类．本文以河北省黄骅市为研究区,从遥感光学模型建立机理及数量分析的角度,对由植被冠层孔隙度反演植被LAI的4种间接估算方法进行了试验和比较．研究结果表明,LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系,即随着LAI的增大,植被盖度也在增大．在这4种估算方法中,LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算．