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根据植被指数估算植被覆盖度的原理,以混合像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度模型是研究区域植被覆盖度的一种重要方法.本文以广州市花都区为实验区,利用ASTER高光谱影像对此方法进行验证性分析,实验结果表明:用该方法提取ASTER影像的植被覆盖度具有较好的可行性. 相似文献
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基于NDVI的植被覆盖度变化的研究与分析——以河北省张家口市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为分析河北省张家口市在经过三北防护林三期建设后林地覆盖度变化情况,通过利用张家口2006,2010年两景同期TM影像数据,使用ERDAS软件首先提取植被指数(NDVI),根据像元二分法利用ERDAS的建模工具Spatial Modeler计算出该地区植被覆盖度,利用非监督分类方法对植被覆盖度进行分类、赋色,最后得出张家口市2006—2010年的植被覆盖度分类图,结果表明四年间该市植被覆盖面积增加698.44 km2,与第二次国家林业调查数据基本相符,说明利用遥感反演的方法能够快速、准确地获取该地区的植被覆盖度信息,以及利用NDVI监测植被覆盖度变化方法的可行性。 相似文献
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遥感地表温度降尺度方法比较————性能对比及适应性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上, 选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较, 并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error)。结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重, 不适于春、冬季, 其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大, 低分辨率时丢失大量纹理信息, NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法, 较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域, 山区和反照率变化较大区域, 以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单, LSMM方法最复杂。分析认为, 尺度因子是决定方法性能的关键, 应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择。 相似文献
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植被覆盖度是用来评价生态环境状况的重要指标,在进行沙漠化治理的同时,对植被覆盖度进行动态的变化检测可以帮助我们了解到沙漠化治理的成效.以榆林市毛乌素沙漠为研究对象,在像元二分模型的基础上利用归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)估算毛乌素沙漠2015、2017及2020年的植被覆盖度,并计算植被覆盖面积;分析整理数据,总结植被覆盖度变化趋势,结果显示,2015—2020年,榆林市毛乌素沙漠的植被覆盖度呈上升趋势,植被覆盖面积有所增加. 相似文献
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植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子。本文是在像元二分模型两个重要参数(NDVIveg、NDVIsoil)推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型,并应用该模型计算出滁州市的植被覆盖度。通过滁州市部分地区的实地考察,对植被覆盖度的估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(12)
基于遥感和地理信息系统技术,利用2000年Landsat5 TM和2015年Landsat8 OLI两期遥感影像,提取兰州市城关区不同时期的归一化植被指数(NDVI),运用像元二分模型估算了植被覆盖度(FVC),分析了2000~2015年城关区的植被覆盖状况及动态变化情况。结果表明,15 a间城关区低植被覆盖度(0FVC≤15%)和中植被覆盖度(15%FVC≤40%)分别增加9%和15%,中高植被覆盖度(40%FVC≤70%)和高植被覆盖度(70%FVC≤100%)分别减少17%和9%;植被覆盖度增加面积约10 km~2,减少面积约21 km~2。 相似文献
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南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。 相似文献
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以Landsat TM归一化植被指数(NDVI)为数据源,运用像元二分模型提取陕北黄土高原1990、2000、2010年夏季的植被覆盖度,分析陕北黄土高原植被覆盖度的空间变化情况。结果显示:研究区植被覆盖度呈波动上升趋势。不同等级植被覆盖度在数量和空间位置上的转移较为活跃。大于等于60%的植被覆盖度和小于等于40%的植被覆盖度在空间上呈西南—东北两个方向扩张的分布趋势。受气候和人为等因素的影响,陕北黄土高原植被改善良好。 相似文献
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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
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多尺度城市地表温度降尺度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。 相似文献
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利用近18年贵州茂兰自然保护区的Landsat TM/ETM+/OLI数据，针对云覆盖对影像质量的影响，提出并使用了一种基于NDVI时间变换一致性的方法，构建出较为完整的研究区植被指数时间序列，实现了小区域尺度下长时间序列的植被覆盖变化研究，并采用一元线性回归模型和相关分析法探讨研究区植被覆盖变化趋势及其对气象因子的响应关系。得出结论：NDVI时间变换一致性处理方法可以有效地消除云覆盖的影响；研究区近18年植被覆盖状况良好且正呈缓慢上升趋势，气候因子与植被覆盖变化呈显著正相关关系，其中平均温度的影响在当月最强，而降水量和平均相对湿度的影响则存在滞后性。 相似文献
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自2000年国家决策实施水量统一调度以来,黑河中下游生态环境得到好转,但缺乏一个客观公正的评价方法加以验证。本文考虑黑河中下游区域面积大、数据资料缺乏等特点,提出了基于卫星遥感影像提取生长季植被指数计算植被覆盖度（VFC）,并对VFC的空间分布特征、面积占比、变化趋势等进行了分析。研究表明,2000—2017年18年间,黑河中下游区域均存在低覆盖植被向其他类型覆盖植被转化现象,高植被覆盖区域面积增加,植被覆盖情况整体趋好。该结论与黑河中下游区域生态环境变化现状相符,证明本文方法可以作为区域生态环境评价的重要方法支撑。 相似文献
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阜新地区植被覆盖度变化提取及分析 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖度是反应地区生态环境的重要指标,利用1995,2007年的两期TM遥感数据,以归一化植被指数(NDVI)像元二分法为植被覆盖度估算模型,计算阜新地区不同时期的植被覆盖度并得出阜新地区植被覆盖度等级图以及阜新地区植被覆盖度变化等级图。得出如下结论:1995年到2007年阜新地区植被覆盖度退化面积为64.817%,好转面积为6.547%,基本无变化区域为28.636%,阜新地区植被覆盖度退化严重。 相似文献
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现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而，研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区，从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg（全植被覆盖植被指数）和NDVIsoil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil，估算结果存在普遍高估现象。为此，本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据，从GF-2号影像上提取植被覆盖像元；然后，利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率，获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元；最后，将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数，实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比，结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型，精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数，提高了干旱区植被覆盖度的估算精度，并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
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Weixin Xu Song Gu XinQuan Zhao Jianshe Xiao Yanhong Tang Jingyun Fang Juan Zhang Sha Jiang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Using satellite-observed Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data and Rotated Empirical Orthogonal Function (REOF) method, we analyzed the spatio-temporal variation of vegetation during growing seasons from May to September in the Three-River Source Region, alpine meadow in the Qinghai-Tibetan Plateau from 1982 to 2006. We found that NDVI in the centre and east of the region, where the vegetation cover is low, showed a consistent but slight increase before 2003 and remarkable increase in 2004 and 2005. Impact factors analysis indicted that among air temperature, precipitation, humid index, soil surface temperature, and soil temperature at 10 cm and 20 cm depth, annual variation of NDVI was highly positive correlated with the soil surface temperature of the period from March to July. Further analysis revealed that the correlation between the vegetation and temperature was insignificant before 1995, but statistically significant from 1995. The study indicates that temperature is the major controlling factor of vegetation change in the Three-River Source Region, and the currently increase of temperature may increase vegetation coverage and/or density in the area. In addition, ecological restoration project started from 2005 in Three-River Source Region has a certain role in promoting the recovery of vegetation. 相似文献
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一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
土地荒漠化等级分类是荒漠化监测的重要内容,也是土地荒漠化综合治理、科学防护的基础。针对植被稀疏及干旱区土地荒漠化提取异常的问题,本文选择干旱/半干旱的科尔沁区为试验区,以2005、2010和2015年3期的中高分辨率Landsat遥感影像为数据源,基于大量的样本统计分析,提出了一种融合植被覆盖度（FVC）、去土壤植被指数（MSAVI）、增强性植被指数（EVI）3种指标的荒漠化提取模型,并将之与传统植被覆盖度指标提取结果进行了对比分析。研究结果表明,相较于单一植被指数反演方法,本文提出的算法分类精度更高,尤其针对干旱/半干旱地区,该融合植被指数法具有更好的适用性和稳健性。该方法为荒漠化评价体系的建立提供了新的思路,为土地荒漠化防护与治理提供了辅助决策支撑。 相似文献
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针对全国地理国情监测工作新增树冠覆盖提取这一全新的工作任务,本文通过深入分析房屋建筑区主要地物光谱特征和纹理特征,确定以光谱特征归一化植被指数（NDVI）,以及对比度（contrast）信息熵（entropy）两个纹理特征作为判断规则,按照面向对象的思路,设计了一种综合应用高分辨率遥感影像光谱特征和纹理特征的房屋建筑区树冠覆盖范围提取方法。试验结果表明,该方法能够自动提取房屋建筑区树冠覆盖范围,大幅降低了当前常用的目视解译方法的工作量,与采用单一影像特征的提取方法相比,本文方法能够有效地区分房屋建筑区内与树冠覆盖光谱特征相近的地物要素。 相似文献