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针对传统植被覆盖度估算方法只能估算高密度覆盖的绿色光合植被的问题,该文提出了一种可进行绿色光合植被、非绿色光合植被和裸地覆盖度估算的方法,选取博尔塔拉蒙古自治州2010年和2016年的Landsat TM/OLI影像,通过构建NDVI-DFI特征空间提取端元特征值,运用像元三分模型估算,并与像元二分模型估算结果和实地采样估算结果对比。结果表明:像元三分模型估算与实际情况相符,且精度较好。2016年博州地区植被覆盖度较2010年增长显著,生态环境得到明显改善。像元三分模型能够较好地估算光合/非光合植被覆盖度,提高遥感获取植被信息的能力,为科学评估生态环境质量提供参考。 相似文献
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快速的城市化进程深刻影响了城市森林土壤碳循环,重塑了城郊梯度上森林土壤碳空间分布特征。本文在北京市设置了4条城郊样带,测定了20个城市森林公园表土（表层0～10cm和亚表层10～20 cm）总碳及其不同碳组分含量,分析了各碳组分空间变化及其影响因素。结果表明,城郊样带森林表土总碳（表层21.0±1.6 g/kg;亚表层18.0±1.3 g/kg）以有机碳为主（表层占比64.6%±4.5%;亚表层占比54.9%±4.5%）,有机碳含量从市中心到郊区表现出先下降后增加的非线性变化,无机碳含量在此梯度上呈显著线性下降趋势。城市森林表土有机碳（表层13.8±1.5 g/kg;亚表层10.0±1.2 g/kg）以颗粒态有机碳为主（表层占比71.3%±2.4%;亚表层占比70.5%±2.8%）,颗粒态有机碳和矿物结合态有机碳含量在城郊梯度上均表现出先下降后增加的非线性变化;颗粒态有机碳的占比在城区相对更小,而矿物结合态有机碳占比在城区相对更大。土壤质地、土壤p H和公园年龄是解释表土碳组分在城郊梯度上空间变异的重要因素,城郊气候梯度以及树木多样性对城市森林土壤碳组分空间变化的影响并不明显。上述研究... 相似文献
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选用Landsat 8资料构建了地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数(TVDI)。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明:(1)利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R~2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。(2)TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。(3)利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km~2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW_2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
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选用Landsat 8 资料构建了地表温度（Ts）与归一化植被指数（NDVI）的Ts-NDVI特征空间,计算了温度植被干旱指数（TVDI）。利用MODIS温度产品数据和实地野外采样数据进行精度验证确定煤田火区TVDI阈值。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定性与定量分析继而对煤田温度异常区边界信息进行挖掘。结果表明：（1）利用野外实测土壤相对含水量进行验证,反演值与实测值的相关系数R2=0.66,表明干旱指数的反演精度较高,相关性较好。（2）TVDI模型对温度呈现出较高的敏感性,二维散点图集中在1∶1 线上,对NDVI的敏感性较低,有利于识别温度异常区。（3）利用MVC最大合成法,建立TVDI-MVC作为精度验证数据,火区面积为5.03 km2,其中TVDI-SC提取火区精度最大为98.50%,TVDI-SW2提取火区精度最小为88.98%。可见煤田温度异常区范围较广,潜在的灾情恶化较严重。 相似文献
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