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1.
机载LiDAR数据能够准确提供对象的三维空间位置信息,无人机高分辨影像具备丰富的色彩信息与纹理信息,综合两种数据的优点,可进行数据集成融合。针对山区普遍存在的分布广泛的植被覆盖类型基质景观,本文通过构建可见光植被指数（VDVI）融合光谱信息点云数据,进行典型植被特征提取的研究。为了验证该方法提取信息的准确度,分别构建了3种数据源并依次进行山区地表植被提取试验。对试验结果定性定量分析表明,融合光谱点云数据的植被覆被率为56.8%,较另外两种数据类型的植被覆被率更加接近参考值（58.2%）,可信度相对较高,效果更好,植被图斑轮廓更加清晰,更适用于目标对象植被特征提取,使融合影像信息的点云数据分类优势得以体现,证实了该方法面向山区植被特征提取的可行性。 相似文献
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针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。 相似文献
3.
城市绿地作为城市结构中的自然生产力主体,在城市系统中起着重要作用。结合某市国家人居城市省报项目,基于遥感技术,利用QUICKBIRD卫星影像,运用归一化植被指数（NDVI）法提取绿地信息,建立解译标志,采用人机交互方式来提高解译精度。该方法目前在植被监测、土地覆盖变化和荒漠化研究中有广泛的应用。 相似文献
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条件植被温度指数及其在干旱监测中的应用 总被引：93，自引：0，他引：93
应用NOAA－AVHRR数据，在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数进行年度间相对干旱程度监测的基础上，提出了条件植被温度指数的概念，它适用于监测某一特定年内某一时期（如旬）区域级的相对干旱程度。条件植被温度指数的定义既考虑了区域内归一化植被指数的变化，又考虑了在归一化植被指数值相同条件下土地表面温度的变化。陕西省关中平原地区2000年3月下旬干旱的监测结果表明，条件植被温度指数能较好地监测该区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征，对干旱的监测结果与用土壤热惯量模型反演的土壤表层含水量的结果基本吻合。 相似文献
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本文结合新疆石河子市国家人居城市申报项目,基于遥感技术,利用QUICKBIRD卫星影像,运用归一化植被指数(NDVI)法提取绿地信息,建立解译标志,采用人机交互方式,提高解译精度,该方法目前在植被监测、土地覆盖变化、荒漠化研究中有广泛的应用。 相似文献
6.
基于MODIS NDVI的科尔沁沙地荒漠化动态监测 总被引：4，自引：0，他引：4
以MODIS植被指数产品为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)与植被盖度的高相关性,以NDVI为荒漠化评价的定量依据进行荒漠化程度划分,得出科尔沁沙地2000年与2007年的NDVI分级分布图,并分别统计出相应的不同程度荒漠化土地面积所占比例; 最后,利用不同等级荒漠化土地面积所占比例和NDVI分级分布图所提供的空间分配状况来评价研究区荒漠化程度及动态变化状况.研究结果表明,2000年至2007年科尔沁沙地荒漠化程度总体上呈减少趋势. 相似文献
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中国西北地区NDVI变化及其与温度和降水的关系 总被引：59，自引：0，他引：59
稀疏的植被覆盖是干旱和半干旱地区最主要的环境特征,因此长期定量的植被分布和变化观测能够分析干旱和半干旱地区的环境变化。在以干旱和半干旱地区为主要的中国西北地区存在着森林减少、土地侵蚀、盐碱化和沙漠扩张等严重的环境问题,生态环境十分脆弱。通过NOAA/AVHRR建立近20年来中国西北地区NDVI变化序列,利用差分法、斜率变化和主成分分析3种方法分析植被变化。3种方法显示出基本一致的结果,即大部分地区植被状况恶化,局部地区有所好转。通过分析植被变化与温度、降水变化的关系,发现NDVI与降水存在明显的正相关关系,而与温度变化的关系并不明显,表明降水是影响西北地区植被变化最主要的自然因素。 相似文献
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新疆土地荒漠化时空变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,该文提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆2000—2012年4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。 相似文献
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针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。 相似文献
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《测绘科学》2021,(9)
针对利用遥感数据进行土地荒漠化分析研究的角度单一问题,提出一种从土地生产力和植被长势两个角度进行土地荒漠化时空变化分析的方法。通过研究新疆13 a 4—10月期间的植被降水利用率和植被覆盖度的时空变化特征综合反映新疆13 a土地荒漠化的演变情况。研究结果表明,新疆土地生产力较好、植被退化的区域约占新疆国土面积的9.32%,土地生产力较差、植被退化的区域约占0.02%,土地生产力较差、植被恢复的区域约占1.37%;土地生产力正常、植被恢复的区域约占89.29%;在植被生长的不同时期,降水量对土地荒漠化的正面抑制作用呈现增强、不变或减弱的特征。研究结果,可为土地荒漠化评价方法的研究提供理论参考。 相似文献
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基于NDVI和LSMM的干旱区植被信息提取研究——以新疆吐鲁番市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
植被是干旱区生态建设重要的组成部分,而植被覆盖度是生态环境变化的重要指示,是评价生态系统健康的前提条件。本文在遥感等技术的支持下,以landsatTM影像为数据源,选用归一化植被指数(NDVI)和线性光谱混合分析模型(LSMM)两种方法进行分析比较,提取吐鲁番市近20年植被覆盖度,并对该地区植被覆盖度的演变特征进行分析。结果表明:①LSMM方法能较好地提取干旱区植被信息,指标简单且分类精度较高。②NDVI方法提取植被时,受到很多限制,在干旱区不宜采用。 相似文献
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干旱—半干旱地区地表特征探测的成像雷达干涉测量方法与模型 总被引：4，自引：0，他引：4
从估测干涉测量雷达数据相关性出发，通过利用欧洲资源卫星1号和2号获取的重轨干涉测量雷达数据，开展新疆喀什试验区地表土地类型的识别与分类，区分和识别出裸土，盐碱地，灌丛，裸岩/戈壁，沼泽和水体6类土地类型。并对不同土地类型的后向散射特性和相关性进行定量分析。探讨干涉测量数据相关性干旱-半干旱地区地表特征的关系，从而建立了干旱-半干旱地区地表变化的干涉测量时相关模型。为干旱-半干旱地区利用干涉测量数据进行地表变化监测提供理论依据。 相似文献
13.
格尔木土地荒漠化遥感动态监测研究 总被引：3，自引：1，他引：3
探讨以TM/ETM为主要信息源,在沙漠地区提取专题信息的方法。对TM5/TM7波段进行密度分割,结合DEM数据生成的模板提取水体及盐漠信息;利用NDVI提取植被信息;通过光谱角分类法(SAM)提取沙化土地和盐渍化土地信息。将综合分类结果输入地理信息系统中,利用空间分析功能提取变化信息。结果表明,1996~2000年间,研究区内荒漠化土地明显增加;2000~2002年间荒漠化土地面积变化较小。考虑到研究区地处沙漠环境,人类活动影响较弱,因此地表景观变化的主要影响因素是气候和水文地质条件,而这些自然因素短期内变化不大,所以监测周期至少定为5 a比较合适。 相似文献
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中国陆地生态系统脆弱带遥感模型 总被引：4，自引：0，他引：4
本研究通过对我国陆地生态系统8个典型样地的植被指数取样实验和图像计算结果发现，这8个样地植被指数随着水、热因子的季节变化，在时间和空间上具有一定的“绿波推移”和“景观更替”规律。在中国东部湿润的季风区（样地1－3），随着纬度的增高，其月平均植被指数与月平均气温有较大的相关。发现降水相对丰沛的地带，热量和光照条件的变化成为植被生长和变化的自然限制因子；而在中国北方森林－森林草原－典型昌原－荒漠草原－荒漠地带上，随着从东部（湿润地区）到西部（干旱地区）干湿条件的更替，月平均植被指数与降水多寡有较大的正相关关系。在8个样地上都呈现出共同的规律，即定向风的分布与植被指数的分布在时间和空间上具有逆相分布的“套合关系”。尤其在时间上有相逆套合关系，这正是中国北方沙尘暴和沙漠化加剧的自然原因。本研究定量地给出了我国陆地不同经纬度带生态系统脆弱季节和累积时间的分布。 相似文献
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基于植被指数-反照率特征空间的沙漠化信息遥感提取——以张掖绿洲及其附近区域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Landsat TM遥感卫星影像反演植被指数和地表反照率,并由此构建了植被指数和地表反照率组成的特征空间,最后利用该特征空间对张掖绿洲及其附近区域的沙漠化现状和程度进行了定量评价。利用野外调查的定位数据对结果进行检验,总体精度达到82%。该方法可以在遥感图像处理软件下实现沙漠化现状与程度的自动识别,而且指标简单、易于获取。与单纯使用遥感光谱信息进行分类相比,对于沙漠化现状与程度的分类和分级具有更好的效果。 相似文献
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基于Aster数据的新疆渭——库绿洲及其周边地区土地沙化信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆渭干河——库车河绿洲及其周边地区为研究区,在野外调查的基础上,基于Aster数据,利用NDVI、植被盖度作为特征变量,结合偏最小二乘回归法模型反演得到的盐分含量(SSC)指标作为决策树分类的各节点的判别函数,通过决策树分类方法实现了沙化土地信息的提取与制图。结果表明结合植被覆盖信息与土壤特性能够在提取沙化信息的同时区分出盐渍化土壤,结果与野外调查较为一致。该研究为大区域土壤沙化信息提取与制图提供了较好的方法。 相似文献
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面向对象的旱区植被遥感精细分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对旱区植被分类尺度过大、种群无法准确提取的问题,该文提出了面向对象的CFS-RF分类模型,即利用CFS算法对先验样本数据集进行特征优选,结合随机森林构建分类规则,完成分类过程。以新疆阿勒泰为研究区,利用GF-2数据,通过CFS、ReliefF两种不同特征选择方法和J48、SVM、RF 3种分类算法构造出6种面向对象分类方案来实现小尺度植被种群提取。结果表明,经过特征选择,上述分类方案的精度和效率均得到了提升。其中,CFS-RF算法最优,总体精度达到92.41%,Kappa系数为0.90,更适用于旱区植被遥感精细分类。 相似文献
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Javed Mallick Yasser Alashker Shams Al-Deen Mohammad Mohd Ahmed Mohd Abul Hasan 《国际地球制图》2013,28(8):915-940
Soil erosion is the most important factor in land degradation and influences desertification in semi-arid areas. A comprehensive methodology that integrates revised universal soil loss equation (RUSLE) model and GIS was adopted to determine the soil erosion risk (SER) in semi-arid Aseer region, Saudi Arabia. Geoenvironmental factors viz. rainfall (R), soil erodibility (K), slope (LS), cover management and practice factors were computed to determine their effects on average annual soil loss. The high potential soil erosion, resulting from high denuded slope, devoid of vegetation cover and high intensity rainfall, is located towards the north western part of the study area. The analysis is investigated that the SER over the vegetation cover including dense vegetation, sparse vegetation and bushes increases with the higher altitude and higher slope angle. The erosion maps generated with RUSLE integrated with GIS can serve as effective inputs in deriving strategies for land planning/management in the environmentally sensitive mountainous areas. 相似文献
19.
融合多源遥感数据的高分辨率城市植被覆盖度估算 总被引：2，自引：0，他引：2
准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义。遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用。然而,由于城市地表覆盖的复杂性、植被类型的多样性,在一定程度上影响了城市植被覆盖信息提取的精度。为此,本文提出一种基于多源遥感数据与时间混合分析的城市植被覆盖度估算方法。首先,通过时空融合、植被物候特征分析获得最佳时序的GF-1 NDVI数据;其次,基于时间序列的GF-1 NDVI及Landsat 8 SWIR1、SWIR2数据,采用时间混合分析方法以长沙市为例估算城市植被覆盖度。实验研究表明,基于多源遥感数据与时间混合分析方法获得了较高精度的城市植被覆盖度估算（RMSE为0.2485,SE为0.1377,MAE为0.1889）,相对于单时相光谱混合分析、传统的像元二分法,本文提出的方法更为稳定,在低、中、高不同植被覆盖区均能获得较高的估算精度,为城市植被覆盖度定量估算提供了有效方法。 相似文献