基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

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。     

三江源自然保护区植被覆盖度遥感估算

采用了基于重归一化植被指数的像元二分模型,并结合实测数据和相关辅助数据,对三江源自然保护区2007年的植被覆盖度进行了估算和精度验证.植被覆盖度实测值和遥感估算值之间的线性相关系数达到了0.9017,平均精度为81.52%.结果表明使用此方法进行大面积植被覆盖度的遥感估算是有效可行的.     

基于山地植被指数估算临县植被覆盖度

植被覆盖度是生态环境监测的重要指标,而复杂地形因素影响对山地植被遥感信息的准确提取.以山西省临县为研究区,采用归一化植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)分别估算临县2011年7月和2016年4、7、9、12月的植被覆盖度,在对比分析植被指数地形敏感性的基础上,分析黄土丘陵区复杂地形条件下NDMVI对植被覆盖度的估算效果,并对临县近年来植被覆盖度的变化情况进行分析.结果表明:2016年4月使用NDMVI覆盖度估算模型的地形敏感度最弱,估算植被覆盖度的效果最好.从2011年至2016年临县植被覆盖度整体呈现增加的趋势,中高度(50%～70%)、高度(70%～100%)植被覆盖度区面积增加约20%.在空间上,临县中部黄土丘陵沟壑区、西部黄河沿岸丘陵基岩裸露区植被也有了明显的改善,植被覆盖度由中低度、中度覆盖区转为中高度和高度覆盖区,植被覆盖度改善明显.归一化差值山地植被指数(NDMVI)更适合于山地区域植被覆盖度估算.     

基于ENVI的祁连山哈溪林区植被覆盖度信息提取研究

应用landsat TM5影像,进行了影像辐射校正、大气校正和监督分类等预处理。在对像元二分模型2个重要参数推导的基础上,用NDVI归一化植被指数植被覆盖度定量估算模型,对研究区植被覆盖度进行了估算。用GPS实地调查表明,应用NDVI归一化植被指数可以快速获得大范围植被覆盖度信息,为区域植被覆盖度估算提供了便捷的途径。     

基于Landsat8影像的植被覆盖度遥感估算方法比较

植被覆盖度在生态环境中扮演着非常重要的角色,遥感影像可以反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化的趋势,因此,遥感监测是获取区域植被覆盖度参数的重要的手段。在前人研究基础上,本文结合现有数据,选择Landsat8数据作为植被覆盖度估算的研究数据,通过像素的二元模型和线性像素的混合模型估算铜川地区的植被覆盖度, Geoland2植被覆盖率数据集用于验证两种模型的估算结果。     

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。     

佛山市植被覆盖度的遥感估算及变化分析

选取2000和2007年两个时期的TM数据,利用基于NDVI的像元二分模型,估算佛山市的植被覆盖度,并分析其时空变化的情况.结果 表明,近8年来,佛山市的植被覆盖度总体上呈下降的趋势,并存在区域间不平衡的现象.较高植被覆盖区的面积减少了384.41 km2,变化率为27.26%,而较低植被覆盖区的面积和中度植被覆盖区的...     

遥感估算植被覆盖度的角度效应分析

植被覆盖度是植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比.由于植被反射的二向性特性,不同角度估算的植被覆盖度原则上不可比,另外,不同观测角度对应像元不同的采样面积,对于非均一地表这种面积差异引起的角度效应也非常显著.本文除了考虑植被的二向性反射,还重点模拟分析了由于像元的采样面积差异引起的角度效应及其带来的植被覆盖度估算误差.模拟结果表明:相比天顶观测,在倾斜40°观测时,对于作物和裸土混合,由于面积误差带来的红光波段反射率差异已高达56%,同时引起的植被覆盖度估算误差达到23%,因此研究植被覆盖度的角度效应问题很有必要.     

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。     

基于RS技术的闽江流域植被覆盖度时空变化分析

本文以闽江流域为研究对象,以RS为技术手段,借助ERDAS、ArcGIS、EXCEL等处理软件,采用植被指数法,根据像元二分原理,建立用VBIS复合植被指数估算植被覆盖度的模型,生成闽江流域植被覆盖度分级图,并对其格局变化进行分析与评价,揭示出闽江流域植被覆盖的时空变化规律.     

安庆市2007—2016年植被覆盖度时空动态分析研究

植被覆盖度常作为检测植被状况的重要指标,因此可以通过估算植被覆盖度来对某区域的植被时空动态变化进行研究。本文对2007年和2016年两个时相的TM遥感影像进行遥感影像预处理操作,得到安庆市不同时相的植被覆盖图。利用植被指数法对安庆市2007年、2016年两个不同时相的植被覆盖度进行计算得到植被覆盖度数值,结合国家规定的植被覆盖度的划分标准对安庆市2个时相的植被覆盖度进行等级划分。最终结果显示,安庆市2007—2016年10年间的植被覆盖度变化较大,极低与低植被覆盖度等级的面积呈减少趋势,中、中高和高等级的植被覆盖度的面积明显增多,这说明10年间安庆市的植被生物量明显增多,生态环境得到改善。     

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RS和GIS的土壤侵蚀量估算方法研究——以陕西省杏子沟流域为例

土壤侵蚀量的估算是土壤侵蚀研究的核心问题之一.本文以陕西省杏子沟流域为例,通过对影响土壤侵蚀地形、植被因子的研究,探讨了利用遥感技术和地理信息系统手段对土壤侵蚀量进行估算的方法和技术路线.在地形信息的获取方面,利用数字高程模型,派生出地形坡度、坡向、相对高度等要素;在植被覆盖度的提取中,采用遥感技术与非遥感手段,分析了植被类型对土壤覆被变化的指示作用.利用修正后的通用土壤侵蚀模式,模拟了小流域土壤侵蚀模数的空间差异,计算了土壤侵蚀总量,具有重要的理论意义和实践意义.     

云南大理苍山保护区植被覆盖度动态变化遥感监测与分析

大理苍山物种多样性丰富但生态系统相对脆弱,评估苍山植被覆盖度为改善苍山生态环境和物种多样性具有重要意义。利用ENVI遥感软件对大理苍山自然保护区的4期遥感图像进行处理,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),利用像素二分模型对大理苍山自然保护区的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的变化原因进行综合分析。结果表明:2001—2005年植被覆盖度从0.32上升到0.38,上升了0.06;2005—2009年植被覆盖度由0.38下降到0.35,下降了0.03;2009—2011年,植被覆盖度由0.35上升到0.45,上升了0.1。可见综合分析植被覆盖度的年际变化对大理苍山的植被保护和维护生物多样性具有重要的应用参考价值。     

渭河流域关中段近30年植被动态变化分析

选取渭河流域关中段1980、1990、2000、2005、2007年5期MSS/TM/ETM影像数据,计算提取流域不同时期的归一化植被指数(NDVI),并根据像元二分模型估算关中段流域1980—2007年的植被覆盖度分布,将计算得到的植被覆盖度进行分级处理,获得渭河流域关中段植被覆盖度分级图,系统研究了渭河关中段近30 a来的NDVI和植被覆盖的时空变化特征,详细地分析了不同时期、不同区域植被在其生长周期内的长势情况,以及植被生长状况在空间上的差异性,系统研究了渭河流域关中段近30 a的植被动态变化.结果表明:该区域NDVI和植被覆盖度近30 a总体上呈增长趋势,仅1990—2000年期间有所下降.     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像,建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本,利用低空无人机搭载的光学相机,在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区,通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像,作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-bluevegetationindex,RGBVI),然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息,得到构建模型所需的训练样本。在此基础上,基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据,利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集,利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923,均方根误差为0.087,优于常用的像元二分模型,可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

基于Worldview-2数据的东洞庭湖湿地区域植被覆盖度估算研究

利用Worldview-2卫星数据八波段多光谱数据特点,分析与近红外波段重叠并具有更高信息量的近红外2新波段特征构建植被指数(VI)的关系。以湖南东洞庭湖湿地区域为研究区,建立近红外2新波段参与的归一化植被指数(NDVI)植被覆盖度估算模型。通过与实测样点结果比较发现:近红外2波段参与改良后的NDVI法的估算结果与实测值验证结果更加匹配,精度达到87.8%;原始近红外波段参与的NDVI法的估算结果精度最低。研究表明运用Worldview-2数据,并采用改良后的NDVI法可以大区域、准确、快速的进行植被覆盖度估算。     

基于MODIS时序数据的汶川地震灾区植被覆盖变化监测

本文以MODIS数据为基础,构建了基于归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖估算像元二分模型,分别计算汶川地震灾区2008~2015年共8个时相的植被覆盖度,以此为基础定量分析了汶川地震对植被的破坏程度,地震后植被逐年恢复状况.结果表明:地震灾区平均植被覆盖度在震后显著降低,其降低程度与地震烈度呈正相关,截至2015年,灾区平均植被覆盖度恢复至地震前水平.不同烈度区植被覆盖变化速率和构成具有差异性,总体表现为烈度9°区恢复速度最快,7°区恢复速度最慢,不同等级植被覆盖度的空间格局发生了显著变化.研究结果对发展遥感植被覆盖监测理论,汶川地震灾区生态环境恢复、灾害评价与水土保持等具有重要理论和现实意义.     

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.