共查询到20条相似文献，搜索用时 437 毫秒
1.
虽然采用遥感图像提取的植被指数在空间上能较好的反映作物的状况,但其不能预测植被指数在空间上的变化范围,如果能从整体上了解不同市县在不同季节的平均植被指数值,就可以对该区域整体植被状态进行量化分析,也就可以从大范围内进行植被指数的预测分析.利用地理信息系统(GIS)和地统计学相结合的地理统计分析模块(ArcGIS Geostatistical Analyst),根据MODIS遥感数据提取的每季度不同市县平均NDVI植被指数,采用Kriging插值的方法分析了海南岛归一化植被指数(NDVI)季节性变化趋势,并 相似文献
2.
绿洲植被覆盖度遥感信息提取——以敦煌绿洲为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以敦煌绿洲为研究区,利用Landsat TM遥感数据,通过归一化植被指数(NDVI)和混合像元分解两种方法,提取了敦煌绿洲的植被覆盖度信息。在基于NDVI提取植被覆盖度时,选取了基于NDVI的像元二分模型; 在混合像元分解过程中,对遥感影像进行波段反射率归一化处理和最小噪声变换(MNF),确定了3个类型端元:植被、不透水表面/土壤、水体/阴影; 最后利用高分辨率遥感影像验证对比了两种提取方法的精度。结果表明:混合像元分解更能准确地提取敦煌地区植被覆盖度信息,其线性相关系数为0.8915,均方根误差为0.0882,而且提取结果更符合实际情况,可以为敦煌植被状况监测及生态环境保护提供科学建议。 相似文献
3.
《云南地理环境研究》2017,(6)
基于不同辐射校正水平的遥感数据,分别利用遥感影像的灰度值(DN)、表观反射率(TOA)与地表反射率(Surface)提取研究区NDVI,采用定量遥感和回归分析方法从空间和时间两个方面对不同辐射水平下提取的NDVI变化特征进行了详细的对比分析,定量评价了大气对于提取的植被指数的影响。结果表明:在空间特征上,根据灰度值、表观反射率与地表反射率提取的NDVI基本都可以用来反映植被信息变化特征,相应的NDVI值呈逐渐增加趋势;根据地表反射率反演的NDVI曲线差异明显。在时间特征上,NDVI整体呈现显著上升的趋势,其中基于地表反射率的NDVI与年际之间线性关系最好,且NDVI最高。 相似文献
4.
基于EOS/MODIS 数据的NDVI 与 EVI 比较研究 总被引：24，自引：0，他引：24
作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比 相似文献
5.
干旱地区植被指数(VI)的适宜性研究 总被引：28，自引：10，他引：18
以位于典型干旱区的甘肃河西地区石羊河下游的民勤绿洲为例,对NDVI、SAVI、MSAVI和GEMI等4种VI(植被指数)受土壤背景光谱影响的程度和探测低盖度植被的能力进行了对比研究。通过分析VI提取植被信息时植被土壤噪音比的变化发现,植被覆盖较低条件下VI提取植被信息总体受土壤背景光谱影响程度较低,相比而言,GEMI提取植被信息中受土壤背景影响最小,其他3种VI的区别不太明显。通过分析不同VI随植被覆盖度增加的反映速率变化及不同覆盖条件下不同VI的取值范围的变化发现,NDVI探测低盖度植被的能力最强,GEMI次之。GEMI可能是干旱地区植被探测较适宜的植被指数。 相似文献
6.
《地理与地理信息科学》2020,(1)
多源遥感影像时空信息融合产生的高时空分辨率影像是遥感地学应用的重要数据源,利用时空融合算法形成的高时空分辨率植被指数数据集对于植被动态监测具有重要意义。为了在草原植被监测中更好地应用时空融合算法,该文利用2013-2016年间内蒙古自治区呼伦贝尔和锡林郭勒地区多期Landsat8和MODIS影像进行高时空分辨率NDVI植被指数计算,定量评价了STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、CDSTARFM(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)和STDFM(Spatial and Temporal Data Fusion Model)3种常用时空融合算法在不同融合策略下的精度。研究结果表明,基于NDVI融合策略的STARFM算法更适合草原地区高时空分辨率NDVI数据的构建。 相似文献
7.
木薯作为重要的非粮能源作物,因其种植分散、与易混淆作物缺乏生长时相差,从而导致其种植分布信息难以正确获取,一直是困扰木薯乙醇资源正确评估的技术问题。该研究以广西壮族自治区武鸣县为研究区,应用高分辨率RapidEye影像数据,探讨利用面向对象分类方法合理提取木薯种植面积及其空间分布信息。研究表明,将归一化植被指数(NDVI)和数字高程数据(DEM)应用于遥感影像的多尺度分割,并结合基于隶属度函数和阈值的面向对象分类方法,提取木薯种植面积的精度达85%,分类精度(以Kappa系数表示)为0.9。相比最大似然监督分类方法和未辅以NDVI/DEM的面向对象分类方法,该方法的总精度分别提高了5%和12%,Kappa系数分别提高了0.2和0.3。因此,NDVI和DEM数据参与影像分割的面向对象的信息提取方法,可以有效地提高遥感图像分类的精度,并为提取种植分散、与相关植被时相差异小的作物的空间分布提供了有效的技术借鉴。 相似文献
8.
基于GF-1卫星数据的面向对象的民勤绿洲植被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以民勤绿洲为研究区,以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合分层技术,对影像逐级进行分类,以获取植被信息。根据归一化植被指数（NDVI）阈值区分植被与非植被,分割尺度为10;使用归一化水体指数（NDWI）阈值提取非植被中的水体,分割尺度为35;利用野外采样点获取的训练样本,将植被进一步分为耕地、林地和草地,分割尺度为25。总体分类精度达到83.02%,Kappa系数为0.745 1,比较基于象元的监督分类,其总体分类精度为69.37%,Kappa系数为0.497 0,表明面向对象的分类方法在干旱区绿洲植被信息的提取上较传统的基于象元的分类方法更有优势,分类精度更高。 相似文献
9.
翅碱蓬高光谱植被指数对土壤化学性质的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
植被覆盖区土壤化学性质遥感监测一直是一个难点,往往只能通过生物地球化学的方法,利用上覆植被信息间接地反映。该研究通过野外采样分析的17个翅碱蓬(Suaeda salsa)光谱数据和其下土壤样品的理化分析配对数据,探讨土壤化学性质与翅碱蓬高光谱植被指数间的关系。结果表明:上覆翅碱蓬高光谱植被指数与土壤有机质、全氮、速效钾之间均无显著相关,高光谱植被指数(NDNI)可用于初步反映土壤全磷的含量变化,NDVI705可用于初步反映土壤pH值的变化,而高光谱植被指数(MSI)可以很好地反映土壤盐分含量的变化。在此基础上,建立了土壤全盐量与19个高光谱植被指数的偏最小二乘回归模型,这为翅碱蓬覆盖区域土壤盐渍化遥感监测提供了一种方法。 相似文献
10.
MODIS NDVI时间序列在三江平原湿地植被信息提取中的应用 总被引：11，自引：0，他引：11
以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像数据,采用一种基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据。监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别。根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表(沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地)的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据。该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.752 5。研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
PHILIP K.HOPKE 《地理学报(英文版)》1992,(2)
In many cases,monitoring data for ambient airborne particles can be organized in the form of a three-way data table with one way for chemical species,one for sampling periods and one for sites.A directtrilinear decomposition followed by a matrix reconstruction(DTDMR)is developed to analyze such adata table as a whole.The three-way data set is composed into three two-way matrices by a direct trilineardecomposition(DTD).The column vectors of each of the matrices are called‘source profiles’,‘emissionpatterns’and‘site coefficients’respectively.Particulate sources are identified by examining both theirsource profiles and emission patterns.After the sources have been identified,emission patterns and sitecoefficients are used to produce a three-way matrix that gives estimates of mass contributions of sourcesto the samples collected at every site in every period.By simulation study,not only has the method beenverified,but a good indicator has been found that shows the number of factors(i.e.sources)in thesystem.Unlike other receptor models,DTDMR does not require source profile data and does not involvetrial-and-error procedures.Since DTDMR identifies sources based on variations in two dimensions,it hasa higher potential to distinguish two sources that have similar chemical compositions.The DTDMRmodel has provided excellent results with simulated data and has been applied in a real world three-waydata set. 相似文献
18.
19.
20.
《The Journal of geography》2012,111(1)
Abstract A Teacher's Handbook on Energy, prepared under the direction of the Governor's Energy Advisory Council in consultation with the Texas Education Agency, January 1977. 相似文献