基于像元二分模型的植被慰盖度遥感信息提取

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。本文利用Landsat-7卫星提供的1999年ETM＋遥感影像和Landsat-5卫星提供的2007年TM遥感影像,以定西市安定区为研究区域,对遥感影像进行了归一化植被指数（NDVI）的提取,并根据像元二分模型原理计算出研究区的植被覆盖度。从结果中可看出研究区西南部植被覆盖有所增加,东北部植被覆盖有所退化。     

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...     

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。     

芜湖市土地利用/覆盖变化的遥感分析

以安徽省芜湖市四区(镜湖区、弋江区、鸠江区、三山区)为研究区,利用1994年Landsat-5的TM影像、2006年和2014年Landsat-7的ETM+影像解译结果,获取芜湖市四区三期土地利用/覆盖分类图,并基于ENVI图像分析和数理统计方法对芜湖市四区1994—2014年土地利用/覆盖变化做定量分析研究,分析各土地利用类型间的相互转化关系,探讨各类面积发生变化的主要原因。     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。     

基于Landsat-8 OLI的岷县十里铺幅植被覆盖度多年变化与地质灾害时空分布关系

以岷县十里铺标准图幅为研究区,基于Landsat-8 OLI(operational land imager)遥感影像数据分析了从1990～2018 年期间的植被覆盖度多年动态变化特征以及发展趋势。将多年植被覆盖度与相近年份的地质灾害点进行空间叠加对比,分析了植被覆盖度与地质灾害发生的时空对应关系,结合植被的水文效应以及力学效应探讨了植被的抑灾及致灾作用机理。结果表明：研究区内植被先后经历了急剧退化～逐渐恢复～略微退化的发展趋势,历年发生的地质灾害点主要分布于裸地和低植被覆盖度区域。地质灾害点分布密度总体随植被覆盖度的增加而减少,呈近似负相关关系。植被并不是决定地质灾害发育的关键因素,植被的水文效应和力学效应具有抑灾和致灾作用。在研判地质灾害发生概率时应综合考虑植被覆盖度、大气降水强度、历时产渗流等特征。     

2000～2015年班玛县植被覆盖度变化分析

基于美国Landsat TM卫星遥感影像数据,通过Arc GIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了班玛县不同时期的植被覆盖度动态变化总体特征。分析结果表明:2000年、2007年、2015年的平均植被覆盖度依次为75.17%,74.23%,70.04%,植被覆盖度fc>0.65的区域面积占总面积的比例达到65%以上,植被覆盖总体情况良好;植被覆盖变化面积转移矩阵表明,中高等、高等植被覆盖度区域转出面积远远大于转入面积,近15年来植被覆盖度呈现出下降趋势,自然生态环境退化程度明显;班玛县植被覆盖度减少区面积占比16.18%,比重较大,植被覆盖不稳定并呈现退化趋势,自然生态环境亟待保护。     

2005-2015年三江源地区玛沁县植被覆盖度变化分析

基于美国Landsat TM卫星遥感影像数据,通过ArcGIS10.0与ENVI5.1软件,提取并分析了玛沁县不同时期的植被覆盖度动态变化总体特征。分析结果表明:2005年、2010年、2015年的平均植被覆盖度依次为72.53 %、65.76 %、68.27 %,植被覆盖度fc>0.65的区域面积占总面积的比例达到60 %以上,植被覆盖总体情况良好;植被覆盖变化面积转移矩阵表明,近10年来植被覆盖度呈现出下降趋势,各级植被覆盖度减少面积近4 000 hm²,自然生态环境退化程度明显;玛沁县植被覆盖度减少区面积占比20.96 %,比重较大,植被覆盖不稳定并呈现退化趋势,自然生态环境亟待保护。     

基于Landsat影像的多时相植被覆盖度与地形因子关系研究——以平潭岛为例

以平潭岛作为研究区,运用线性混合像元分解法从遥感影像中反演1992年、2002年和2013年3个时相植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取坡度、坡向和高程数据.将植被覆盖度与3种地形因子进行空间叠加分析,以研究该海岛植被长势与地形间的联系,对生态环境保护提供参考建议.研究结果表明:在平潭岛的平坦和缓坡地区,以低植被覆盖度为主,随着坡度上升,高植被覆盖度面积比例增加,在25°~35°坡度范围达到峰值,最后又下降.坡向对研究区植被覆盖度的影响微弱,不是主导植被长势的重要地形因子.低高程区的植被覆盖度低,高程变大,植被覆盖度也增大,在高程大于310 m的地区,受热量降低影响,植被覆盖度下降.后10 a植被下降较前10 a明显,虽有山区植被改善,但是建设区和地势低平区破坏越来越严重,需重点治理.     

攀枝花地区水土流失动态变化研究

选择攀枝花市部分地区的Landsat-5 TM(1988年)和Landsat-7 ETM (1999年)遥感数据,通过遥感图像信息挖掘,提取植被覆盖度、沟谷分布、土地利用现状及土壤成土母质等信息,结合地形数据等水土流失因子;利用地理信息系统强大的空间分析功能,获取水土流失信息进行统计分析,对研究区水土流失的强度等级以及动态变化进行分析评价.研究表明,水土流失变化主要发生于植被覆盖不良的荒地和坡耕地上,其中坡耕地水土流失变得最严重,大部分为强度及强度以上级别水土流失区.从地貌上看,水土流失变化主要发生在低山、丘陵地区,这些地区人类活动频繁,植被破坏严重,大量开垦耕地,有利于水土流失发生.从岩类上看,半胶结砂岩、粘土岩岩组和紫红色泥岩、砂岩、页岩岩组分布区,由于多开垦为耕地,抗蚀能力弱,且多未实施保水保土措施,因此是水土流失严重的地区.     

基于Google Earth Engine的合肥市土地覆盖变化研究

针对传统的单机处理遥感影像方式难以进行大尺度和长时间序列土地覆盖监测的缺点，文章以合肥市为研究区，借助谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台，利用2000—2020年多景Landsat卫星影像和多种辅助数据，采用随机森林(random forest, RF)算法得到土地覆盖分类图，并对土地覆盖变化(land cover change, LCC)进行驱动力因素分析，基于植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)反演算法进一步得到FVC时空变化。研究结果表明：近20年来研究区土地覆盖时空变化特征十分明显，FVC时空变化呈现减少特征；人口增加和社会经济发展是LCC主要驱动因素。     

GF-1 WFV与Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感图像光谱信息转换研究

地表环境的宏观动态监测研究中,受卫星回归周期及天气的影响,单颗卫星难以获取长期、连续的光学遥感数据,因此,定量分析多平台遥感数据的光谱信息关系是十分必要的.本研究基于两组同日过境的无云卫星影像(GF-1与Landsat-8和Sentinel-2A),结合地面调查数据,进行了不同传感器影像间对应波段的光谱信息对比,并通过统计回归分析获得了两组卫星对应波段(蓝、绿、红和近红外)的反射率转换方程.研究结果显示,GF-1与Landsat-8和GF-1与Sentinel-2A对应波段的反射率都具有很强的相关性,得到的转换方程能够对上述三种卫星数据间对应波段的光谱信息实现高精度的转换.本研究能够实现同日多光谱遥感数据的光谱信息转换及协同应用,并为区域资源环境的长期定量遥感监测提供技术支持.     

近35年贵州威宁草海国家级自然保护区水域面积变化遥感监测

利用1986-2010年陆地资源卫星Landsat-5和2015年、2019年高分1号卫星遥感影像数据,以威宁草海为研究区,利用PIE软件快速提取草海不同时期冬春季节的水域面积,分析了草海35年来在时间和空间上的演变特征,同时初步探究了不同时期草海保护政策措施对草海水域面积变化的影响.结果 表明:(1)利用PIE软件可...     

祁连山区域地表反照率遥感估算

卫星遥感在研究地表反照率时有其独到的优势,本研究利用Landsat-5遥感影像,结合除热红外波段以外的6个波段进行祁连山区地表反照率的估算,其估算结果与前人的结果基本一致,可以满足研究区域对地表反照率的要求。     

基于Landsat-8影像的大通县土地覆盖分类方法对比研究

针对Landsat-8影像在土地覆盖分类中的应用研究,以青海省西宁市大通县为研究区,在对Landsat-8影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等基础上,利用最大似然分类和支持向量机(SVM)分类法,获得两种方法支持下的6种土地覆盖分类结果。经过精度评定和对比分析,结果表明:SVM分类法优于最大似然分类,总体分类精度分别为78.53%,85.64%。同时,Landsat-8 OLI数据相对于TM/ETM+数据,增加的波段新特性有利于土地覆盖分类精度的提高。文中方法适用于Landsat-8影像在土地覆盖分类研究与应用,能够满足大区域土地覆盖分类应用需求。     

城镇化背景下的南方红壤丘陵区土地覆盖演变——以衡阳盆地为例

土地利用与覆盖（LULC）变化是生态环境演变的主要驱动力。南方丘陵区人口密集,但生态环境脆弱,20世纪90年代快速的城镇化进程产生了急剧环境变化。以衡阳盆地为研究区,以1990年、2000年两个时期的TM遥感影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取植被和建设用地信息,通过反演植被覆盖度,对植被覆盖度进行分级处理,获得了研究区植被覆盖等级分布图,最后,通过对比1990年和2000年建设用地和植被覆盖等级图获得了研究区建设用地和植被覆盖演变信息。研究结果表明：10年内研究区建设用地发生了显著扩展,扩展区域主要集中在衡阳市区周边,扩展区总面积为237.34km2;植被恢复区主要位于研究区北部区域,植被退化区位于研究区西端以及衡南县、祁东县和常宁市等3县市交界的湘江河谷地带以及南部的山区;城镇扩展区内植被退化严重,植被退化面积达到166.84 km2,占城镇扩展面积的比例为70.30%。     

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。     

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.     

遥感技术在湿地植被资源调查中的应用

以洪河国家级自然保护区湿地植被资源为研究对象,运用遥感影像spot数据、矢量专题数据以及野外实测数据提取2012年植被覆盖信息,对研究区现状进行调查.湿地植被分布与水位具有高度相关性,因此,利用DEM把研究区分为三个地貌类型区,运用空间代替时间的方法,确定湿地植被的演替趋势.     

基于遥感技术的地表水源地植被覆盖度的动态变化

植被覆盖及其动态变化可以有效地反映出区域环境变化特征,监测植被变化在评价区域生态环境质量中是不可缺少的一部分。数据源采用Landsat遥感影像,在运用归一化植被指数及像元二分模型的基础上,提取出2002、2009、2018年珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度,并进行动态变化分析。结果表明:2002—2018年珲春老龙口水库地表水源地区平均植被覆盖度值呈先减少后增加的趋势,2009—2018年,该研究区植被覆盖度处于相对良好的状态,中高度植被覆盖区与高度植被覆盖区占总面积的比重达到86.99%。从空间上来看,地表水源地的东北部分植被覆盖度较高,由东向西呈降低趋势。高植被覆盖区变化明显,近20年内增加了1 818.80 km~2。政府政策、生态恢复工程、人类活动等是影响珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度的主要因素。