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植被高光谱遥感的应用研究综述 总被引：14，自引：0，他引：14
植被高光谱遥感以其显著的特点已经成为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具。本文概述了植被高光谱遥感数据的处理方法和高光谱分析的算法以及它在植被参数估算与分析、植被长势监测、估产及生物量估算等领域的应用现状 ,特别是与近年逐步兴起的多角度遥感结合在建立与完善双向反射模型 ,更精确地反演植被参数等方面的发展状况。并讨论了进一步充分利用植被高光谱遥感数据 ,加速遥感定量化进程的一些途径。 相似文献
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植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。 相似文献
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植被高光谱感的应用研究综述 总被引：4，自引：0，他引：4
植被高光谱遥感以其显著的特点已经成为连接遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具.本文概述了植被高光谱遥感数据的处理方法和高光谱分析的算法以及它在植被参数估算与分析、植被长势监测、估产及生物量估算等领域的应用现状,特别是与近年逐步兴起的多角度遥感结合在建立与完善双向反射模型,更精确地反演植被参数等方面的发展状况.并讨论了进一步充分利用植被高光谱遥感数据,加速遥感定量化进程的一些途径. 相似文献
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基于混合像元分解的植被覆盖度模型比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
准确地估算植被覆盖度是生态学及全球植被覆盖变化研究的重要内容。应用遥感技术估测植被覆盖度成为近年来研究的热点之一,但影像混合像元的存在成为制约植被覆盖度提取精度的难题之一。以延庆区2014年的Landsat8OLI影像为数据源,结合二类调查及补充调查数据,采用像元二分模型法和线性光谱混合模型法对提取植被覆盖度,对比分析2种模型的适用性。结果表明,基于像元二分模型法的植被覆盖度提取精度达到85.31%,基于线性光谱混合模型的植被覆盖度提取精度达到88.76%,线性光谱混合模型的提取效果要好于像元二分模型法,最后生成了延庆区植被覆盖分布图,可为县域尺度应用Landsat8OLI影像估测植被覆盖度提供参考。 相似文献
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郑丽 《河北北方学院学报(自然科学版)》2014,(3):13-16
植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,对于揭示地表空间变化规律、分析评价区域土地系统具有重要的现实意义。在植被覆盖度提取中,归一化植被指数(NDVI)结合像元二分模型是关键技术。以SPOT影像为数据源,在充分考虑区域土壤和植被类型等背景基础上,对研究区植被覆盖度提取研究,为研究区提供植被覆盖度空间分布数据。实证结果表明:研究区植被覆盖度40%~80%居多,植被覆盖率较高,属稠密区,说明应用归一化植被指数结合像元二分模型对研究区植被覆盖度进行遥感估算是可行的。 相似文献
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遥感影像中阴影的存在对植被覆盖度提取精度具有重要影响.本文以处于拔节期的冬小麦麦田为研究区,基于无人机多光谱影像和Sentinel-2卫星影像,结合NDVI、SVI、VDSEVI和NDCSI 4个植被指数与像元二分模型方法、阈值法2种植被覆盖度提取方法,研究有阴影情况下大田冬小麦覆盖度估算的最佳植被指数和提取方法.结果... 相似文献
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植被覆盖度遥感反演模型是用定量的方法来估算研究区范围内植被的覆盖分布.本文主要利用Landsat-8OLI遥感数据分别提取3类常用植被指数包括归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、比值植被指数RVI,根据像元二分模型建立植被覆盖度反演模型.同时利用交叉验证的方式对其估算模型进行验证,来反映估算模型的精度. 相似文献
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以南京市主城区为例,以10期(1986至2011年)TM/ETM+遥感数据为信息源,遵从V-I-S(Vegeta-tion-Imperviousness-Soil)模型,采用性光谱混合模型提取植被覆盖度,并利用高空间分辨率Quickbird和IKONOS影像对提取结果进行精度验证,在此基础上对研究区植被覆盖时空动态模式特征进行评价。结果表明:利用线性混合像元分解技术,对中等分辨率的TM/ETM+遥感影像进行城市绿地的丰度信息提取是有效且可靠的。从时间角度看,南京主城区植被覆盖度逐年递减,其中主要变化表现为高植被覆盖区域向低植被覆盖度区域转化;空间上,低植被覆盖区域由中心城区向四周不断扩大,而城郊结合部由于快速城市化致使植被覆盖区逐渐被非植被区取代。在南京,影响植被覆盖度变化的因素主要有快速城市化进程、变动的绿化政策与措施以及其它自然因素。 相似文献
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以南京江北新区为研究区,选用GF-1 16 m分辨率的MFV4多光谱传感器数据,基于像元二分模型对研究区进行植被覆盖度遥感估算。结果表明,GF-1数据可以快速有效地反映地表植被的空间分布状况。对结果的分级统计显示,江北新区植被覆盖较高,生态环境良好,适宜打造绿色宜居区域。 相似文献
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植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在水土流失、生态环境等领域作为重要参数输入.利用定西市安定区的1993、2005和2009年3个时期TM遥感影像,对遥感影像进行了归一化植被指数的提取.并根据像元二分模型原理求得研究区域的植被覆盖度,对该区的植被覆盖的变化情况进行遥感监测和定量分析.结果表明:由于定西安定区从... 相似文献
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以江西九连山保护区为例,利用基于归一化差异植被指数（NDVI）的像元二分法模型分别在TM 影像的
原始DN 值、表观反射率以及经过基于MORTRAN 辐射传输模型和经过简单传输模型的黑暗像元法校正后的地面
反射率的基础上对研究区的植被覆盖度进行提取,将所得4 类植被覆盖度的估算值与实测值进行比较,分析大气校
正对植被覆盖度。感估算的影响。结果表明,FLAASH 和DOS 两种大气校正方法虽校正原理不同,但通过对样地实
测值的拟合度来看,均能有效消除大气影响,有效提高植被覆盖度。感估算的精度;而辐射定标后的表观反射率却
与原始影像DN 值估算的植被覆盖度差异不明显,说明植被覆盖度估算精度的提高来源于大气校正作用,辐射定标
影响甚小。因此,在植被覆盖度较高的亚热带区域,有必要进行大气校正,以改善估算精度。 相似文献
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利用高光谱遥感技术代替传统方法检测重金属污染,具有效率高、费用低、检测范围广等优点.但是高光谱影像的空间分辨率较低,为了提高精度需要提取影像的端元.鉴于纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）法耗时长的缺点,提出一种基于高斯分布的波谱曲线概率法用于高光谱影像端元提取,并结合重金属胁迫下植被波谱响应变化建立了高光谱遥感影像的植被重金属污染检测模型.经过试验研究及分析,发现波谱曲线概率法端元提取的效果和精度与PPI相近,但是时间消耗明显减少.因此,建立的植被重金属污染检测模型可以用于高光谱遥感图像,具有一定的价值. 相似文献
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草地植被指数及生物量的遥感估测* 总被引：3，自引：0，他引：3
简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点,并对草地植物的反射光谱特征做了介绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测上的运用做了初步的探讨。其结果表明,在目前草地生物量的估测领域植被指数NDVI运用较RVI广泛。 相似文献
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遥感影像以其覆盖范围广、信息量大、更新快等特点,在环境监测方面得到了广泛的应用。该研究应用遥感技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,采用归一化植被指数和改进的像元二分模型,对北京市门头沟区的植被覆盖进行了监测,结果表明该区植被覆盖总体呈下降趋势。在此基础上,结合当地基础地理信息数据,利用GIS技术和生态景观指标分析方法,对植被变化进行了景观生态学评价,结果表明植被覆盖的景观破碎度急剧增加,景观生态质量下降显著;2005年的景观及各植被覆盖景观类型被边界切割程度及其破碎化程度均高于1979年,且景观尺度上的斑块形状更为复杂,由于斑块形状及分维数受地形、地貌、其他自然及人为因素的影响,地形地貌等自然因素相对固定,因此,影响景观斑块形状及其分维数的因素主要来自人为因素。 相似文献
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基于可见光波段的无人机超低空遥感图像处理 总被引：3，自引：2，他引：3
【目的】探讨低成本的可见光超低空农业遥感平台提取与分析农情信息的可行性,为农用无人机精准施药与农情监测提供技术支持。【方法】以仅包含红光、蓝光和绿光的超低空可见光农田遥感图像为研究对象:首先利用张氏校正法获取相机的畸变矩阵,并校正图像;然后提取与分析图像的可见光植被指数;最后通过分析超低空可见光农田图像中植被与非植被的光谱特性,对可见光超低空遥感图像进行植被信息提取。【结果】获得的农田植被提取图像很好地区分了植被与非植被。【结论】基于可见光的超低空遥感农业信息获取系统应用具有可行性,可为构造低成本的可见光低空遥感监测系统提供参考。 相似文献
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植被覆盖度是评价土地是否荒漠化最有效的指标之一,也是植被监测的重要指标。通过高光谱估算植被覆盖度,可以为植被监测提供重要依据。以半干旱区托克托县的固沙植被蒺藜（Tribulus terrestris L.）为研究对象,分析了不同植被覆盖度光谱曲线特征的变化情况;提取两波段原始光谱植被指数并与植被覆盖度之间的相关性,选取最优波段组合;利用连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）对植被光谱反射率进行不同尺度分解,提取出不同分解尺度的最优波段;采用偏最小二乘法（partial least square,PLSR）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种方法,以不同自变量建立植被覆盖度估算模型。结果表明：①原始光谱植被指数与植被覆盖度呈显著相关,相关系数均在0.55以上,最优波段组合为DI（2 260 nm,2 210 nm）、RI（1 410 nm,660 nm）、NI（1 470 nm,670 nm）、RDVI（1 770 nm,670 nm）、MSR（1 410 nm,660 nm）;②小波系数也与植被覆盖度之间有良好的相关性,原始光谱中1~10尺度对应的相关系数均在0.72以上,在波段630 nm处第6分解尺度中,相关性最大为0.788 9;一阶微分光谱提取的小波系数与植被覆盖度的最大相关性为0.806 9;二阶微分光谱中1~10尺度小波系数与植被覆盖度的相关性均在0.6以上,其中最大相关性为0.781 8;③以原始光谱植被指数与不同导数变换的CWT提取的小波系数为自变量建立的模型中,输入量为二阶微分小波系数的PLSR模型精度最高,模型最稳定,R2为0.905 9,RMSE为0.035 6,这表明经过CWT算法处理后,可以提高光谱的特征信息,为植被覆盖度的估算反演提供技术方法。 相似文献