基于MODIS影像的植被覆盖度提取研究

利用线性光谱混合模型对河南省三门峡地区MODIS1B影像进行植被覆盖度（fv）信息提取,将结果与反映植被覆盖度的NDVI比较,并提出在实测资料缺乏的情况下利用同期高分辨率ETM＋图像对选取样本区域进行定量验证的方法。结果表明,对于MODIS数据,线性光谱混合（LSMM）分解方法能有效提取大区域范围的植被覆盖度信息,比NDVI-fv经验统计方法更具有理论意义,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路。     

基于MODIS植被指数估算青海湖流域植被覆盖度研究

将MODIS数据合成的4种植被指数作为输入参数,采用像元二分模型对研究区的植被覆盖度进行估算,利用2006年的TM数据解译结果和2011年8月的野外实测数据对反演结果进行验证。结果显示:采用ND-VI估算的植被覆盖度比较符合研究区实地状况,样点估算精度达到87.13%;其他3种植被指数估算的植被覆盖度值比实际值低,尤其是对该区域典型植被草原草甸的覆盖度估算结果明显偏低。研究表明:2011年8月青海湖流域植被覆盖度以中高覆盖度为主,占整个流域面积的57%以上;植被覆盖度在空间上呈中部高、西北低的分布特点。     

基于Landsat８影像的额济纳荒漠绿洲植被覆盖度估算方法对比研究

荒漠绿洲是维持当地人类生存和社会发展的主要依托,但其地表植被稀疏,生态系统极其脆弱,而植被覆盖度是反映荒漠生态环境信息的重要指标之一.以黑河下游额济纳荒漠绿洲为例,基于Landsat８影像和野外实测植被覆盖度数据,对比和分析现有的适宜于干旱荒漠区的３类植被覆盖度提取方法(经验模型法、像元二分法和三波段梯度差法)在该区域的应用效果,并尝试利用基于转换型土壤调整植被指数(TSAVI)的像元二分模型法和修正的三波段梯度差法(MTGDVI)进行植被覆盖度估算,以期找到计算额济纳荒漠绿洲植被覆盖度的最佳模型. 研究结果表明:用TSAVI像元二分模型法的反演精度高而且能够较好地估算额济纳荒漠区域和绿洲区域的植被覆
盖度,适用于估算额济纳荒漠绿洲的植被覆盖度.     

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。     

基于Landsat影像的北京植被覆盖度变化趋势分析

植被覆盖状况是决定大城市地区生态环境质量的重要因素之一,但在快速城市化进程下城市内部及周边地区植被覆盖的动态变化状况尚不清晰,需结合遥感数据进行分析.以北京市为研究区,基于Landsat影像获取植被覆盖度的空间分布,计算移动窗口内植被覆盖度的均值和标准差,将其分别作为表征局部植被覆盖水平和植被覆盖度异质性的指标,采用M...     

基于高分数据木里煤矿植被覆盖度遥感估算

木里煤矿是青海省最大的露天煤矿,该煤矿的大量开采影响了木里镇的生态平衡,本文通过估算木里煤矿区域的植被覆盖度验证该区域的生态情况,经估算,木里煤矿区域2016～2018的年平均植被覆盖度分别为0.22、0.43、0.54。从计算结果表明木里煤矿区域的植被覆盖度在逐年增加,恢复情况较好。通过研究木里煤矿近3年的植被覆盖情况可以反映出矿区的恢复与治理效果较好,同时为其它矿区的恢复与治理提供参考。     

石家庄1995～2015年植被覆盖变化监测及预测

为揭示石家庄1995~2015年植被覆盖变化状况,掌握植被覆盖的变化趋势,该文基于1995、2001、2007、2009、2012和2015年Landsat TM/OLI遥感影像数据,通过像元二分模型求得石家庄6个时期的植被覆盖度,借助变异系数模型和Slope模型分析该地区20年内植被覆盖的空间变化特点和变化趋势,最后利用元胞自动机-马尔可夫模型对石家庄2018年各级植被覆盖状况进行预测。结果表明:从1995到2015年,石家庄植被覆盖度均值增加了3.71%;全市平均变异系数为0.211,人为因素是植被覆盖波动变化的主要因素;植被覆盖变化趋势呈基本不变和三类变好区域共占全市面积的82.22%,三类变差区域多分布在城市建设和经济发展的活跃地区;到2018年,石家庄高植被覆盖和中高植被覆盖面积都有下降,中植被覆盖和低植被覆盖面积有所提高,极低植被覆盖面积基本不变。     

基于Landsat TM数据的潮白河流域植被覆盖变化研究

使用经严格配准的同一时间(1991年和2002年)Landsat TM图像数据，编制归一化植被指数(NDVI)图，进而计算生成植被覆盖度图像。通过掩膜技术和变化检测等提取了北京潮白河流域中上游地区从1991～2002年的植被覆盖变化信息。研究结果表明，北京潮白河流域中上游地区11年间植被退化的总面积为1635．3km^2，占该区域总面积的30．6％；其中植被覆盖度为40％～50％的类型退化的面积最多，为411．74km^2，变化率为66．0％，覆盖度为90％～100％的类型退化的面积最少，为14km^2，变化率为4．4％；覆盖度为30-40％的类型变化率最大，为100％，覆盖度为90％～100％的类型的变化率最小。为4．4％；从植被覆盖度变化的趋势来看，随着植被覆盖度的增加，变化率在逐渐降低；流域中游、密云水库北部和东北部以及上游的河谷地带由于受人类活动干扰的强度较大，植被退化较严重；而上游的山地区域由于人类活动干扰较少，再加上近年来采取封山育林、植树造林等措施，植被覆盖程度有所改善。     

北京地区植被盖度提取及其分布变化研究

基于2010年3个时期的TM遥感影像数据,应用像元二分模型进行北京地区的植被盖度反演。并根据野外实际测量数据研究植被盖度的季节变化情况。应用3个时相的TM数据,分别计算像元二分模型中的参数NDVIsoil和NDVIveg获得了北京地区不同时间的植被盖度信息。进一步应用实地监测的植被盖度数据进行精度验证。结果表明:反演的植被盖度与实地测量植被盖度具有较好的相关性,从散点图上看,数据点多集中在1∶1线附近,3个时期两者间的相关系数均大于0.8,并且2010年的3期植被盖度图像显示的季节变化与地表实际测量的植被盖度季节变化类似。     

城市异质植被的覆盖度估算模型比较研究

植被覆盖度是城市生态环境评价的一个重要指标。针对亚热带城市异质植被覆盖特征,选择像元尺度的植被指数(NDVI)转换模型、亚像元尺度的植被—土壤两端元模型(V-S Model)和植被—高—低反射率三端元模型(V-H-L Model)在TM影像上估算植被覆盖度,并结合野外实地调查对比验证3种模型的估算精度及其适用性。结果表明模型尺度和背景亮度对植被覆盖度估算有着不同程度的影响。NDVI转换模型整体高估覆盖度为27%,V-S模型和V-H-L模型整体低估覆盖度分别为23%和5%;验证结果证明:NDVI转换模型对高密度(60%)植被的估算结果最好,低估4%;V-H-L模型对中密度(40%~60%)和低密度(40%)植被的估算结果最优,仅低估2%,并受背景亮度的影响最小。因此,NDVI转换模型适用于高密度植被覆盖度的估算,亚像元尺度下的V-S模型和V-H-L模型适用于低、中密度植被覆盖度的估算,并以V-H-L模型估算较为准确。     

利用多时相中分辨率卫星影像监测-福建省植被覆盖变化

植被指数能定量地反映植被的变化信息，利用2001～2005年的EOS/MODIS卫星遥感资料，通过基于增强型植被指数的植被覆盖度计算模式，得到2001～2005年福建省植被覆盖度的年际动态变化情况，分析结果表明：福建省植被覆盖存在有不同程度的退化现象，退化最明显的地区出现在居民点、河流两岸、海岸带和岛屿等区域，植被覆盖变化在整体上呈现出内陆普遍小于沿海地区的特征，而远离沿海特别是内陆海拔较高的山区，植被覆盖变化很小，反映出研究区内植被覆盖受人类活动影响相对较大的事实。     

用TM数据估测光学植被盖度的方法

考虑到排除植被对土攘水分遥感干扰、提取土攘水分信息的需要，以及作物估产参量的需要，提出了“光学植被盖度”概念。用数理统计方法求出了有关参数，并建立了光学植被盖度的TM数据模型。     

USLE/RUSLE模型中植被覆盖因子多光谱影像计算

在各个土壤侵蚀模型中,准确确定植被覆盖影响因子是一项重要的工作。在以往的研究和应用过程中,对植被盖度值的确定通常是通过对地表植被覆盖类型或借助植被指数进行分级赋值,这些方法存在着分类标准的不确定性和较大随机误差。本文针对水土流失方程中植被盖度确定问题,利用多光谱数据,使用改进型植被指数分析及混合像元线性分解方法,结合地面调查数据,对土壤侵蚀模型中植被因子进行了遥感定量分析,实验结果证明了这种方法的优势所在。     

土地复垦整理植被覆盖度的遥感评价

随着土地复垦工作的广泛开展,土地复垦整理效果评价日益重要。以湖南益阳中洲土地复垦区为例,选取多源多时相遥感影像数据,利用ERDAS IMAGINE软件实现植被覆盖度的计算分析,结果表明通过土地复垦后该项目区的植被覆盖度比复垦前还要高,与实际情况相符,充分说明利用遥感技术对土地复垦后的植被覆盖度进行评价是可行的。     

基于遥感的植被覆盖度估算方法述评

随着遥感技术的发展,作为描述植被覆盖及生长状况的度量参数--“植被覆盖度”在农业、环境、生态等领域应用越来越广泛。介绍了植被覆盖度的重要作用及研究意义,叙述了其遥感监测方法的研究现状及常用遥感数据源,主要从统计、物理、FCD等模型入手讨论植被覆盖度的遥感估算方法及其优缺点,并对今后研究方向及发展趋势进行了展望。
     

Character of Vegetation Coverage Change along Coastal Areas of Maritime Silk Road

The character and trends of vegetation coverage change along coastal areas of Maritime Silk Road during 2000~2016 has been studied based on MOD13C2 data using MVC method,Change Vector Analysis(CVA),linear regression,Hurst index and Spatial Analysis techniques,therefore generating the change map of vegetation coverage．The results showed that the vegetation coverage significantly increased from 2000 to 2016,and about one\|third of the area changed.The vegetation improvement area accounted for 28.31% of the whole study area and the degradation area was 5.33%,and there was evident self\|similarity and long\|range dependence of vegetation coverage change.The significant vegetation improvement areas were concentrated in South Asia and Western Asia.In addition to part of the concentrated distribution in Africa,the vegetation degradation area scattered along the coastline.Analysis showed that the vegetation coverage was affected by the intensity of human activities along the coast and overall economic development in the region,such as China and Southeast Asia,whose economy is at a stage of development,although the overall vegetation coverage showed improvement and basically unchanged trend,about half of the ports in the region showed the trend of vegetation degradation.However,the economy of Europe are flourishing,the vegetation coverage around the port is mostly improved.     

基于二维小波变换的遥感分类研究

对于遥感影像的植被特征直接进行计算机智能提取、分类,不同的理论下有着不同的方法。但是由于受到各种因素的影响,传统方法的提取精度还不是很高。在对研究区内的试验区图像运用小波理论,对图像进行二维小波变换处理并提取NDVI的基础上,再进行分类,将得到的结果与直接进行计算机自动分类结果相比较,得到如下结论:①经过小波变换后的图像,其相同地物内部的土壤亮度噪声得到削弱,不同地物的边缘差异得到增强,有利于进行图像的计算机智能分类;②对图像进行小波变换后试验区植被特征的分类精度明显高于没有经过小波变化的图像分类精度;③由于小波函数的多样性,小波系数的不确定性,二维小波变换用于遥感图像的植被特征分类技术还不是很成熟,这种技术还有待进一步改进。