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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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卫星影像数据构建山地植被指数与应用分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本研究以Landsat影像为数据源,在分析复杂地形山地植被在阳坡和阴坡反射率差异特征的基础上,提出一种归一化差值山地植被指数NDMVI (Normalized Difference Mountain Vegetation Index)。该指数模型无需辅助数据(如DEM)的支持,通过同时降低近红外波段(TM4)和红光波段(TM3)反射率的方法来消除或抑制地形的影响,具有较强的可操作性。研究表明:NDMVI与太阳入射角余弦值(cos i)的相关性相当小,对地形起伏变化表现不敏感,可有效消除或抑制地形的影响;比NDVI值动态变化范围更宽,对地物有更强的遥感识别能力;该模型抑制地形影响的效果比用C校正模型的效果更佳,不会出现过度校正的问题。 相似文献
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