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基于NDVI与偏最小二乘回归的荒漠化地区植被覆盖度高光谱遥感估测
引用本文:李晓松,李增元,高志海,白黎娜,王琫瑜.基于NDVI与偏最小二乘回归的荒漠化地区植被覆盖度高光谱遥感估测[J].中国沙漠,2011,31(1):162-167.
作者姓名:李晓松  李增元  高志海  白黎娜  王琫瑜
作者单位:(1.中国林业科学研究院 资源信息研究所, 北京 100091; 2.中国科学院 遥感应用研究所, 北京 100101)
基金项目:国家高技术发展计划项目(2006AA12Z108); 国家科技支撑计划项目(2006BAD26B0103)资助
摘    要:以星载高光谱影像Hyperion为数据源,系统比较了NDVI与偏最小二乘回归(PLS)估测荒漠化地区植被覆盖度的能力,模型的建立(n=46)与独立检验所用样本(n=10)均为地面实测数据。研究结果表明,基于星载高光谱数据的NDVI与PLS模型可以有效地估测荒漠化地区植被覆盖度。相比于宽波段NDVI(RMSEP=10.5618)及基于803.3/671.02 nm计算的标准高光谱NDVI(RMSEP=8.3863),选择特定高光谱波段(823.65/701.55 nm)构建的NDVI预测植被覆盖度的误差明显较低(RMSEP=6.5189)。基于高光谱所有波段原始反射率、一阶导数及包络线去除光谱的PLS回归模型表现,要明显优于仅利用两个波段信息的NDVI,其中基于原始反射率的PLS回归模型表现最佳,RMSEP为4.4998,约为因变量平均值的23%。

关 键 词:Hyperion  NDVI  偏最小二乘回归  植被覆盖度  一阶导数  包络线去除  
收稿时间:2010-5-13
修稿时间:2010-7-18

Estimation of Vegetation Cover in Desertified Regions from Hyperion Imageries Using NDVI and Partial Least Squares Regression
LI Xiao-song,LI Zeng-yuan,GAO Zhi-hai,BAI Li-na,WANG Beng-yu.Estimation of Vegetation Cover in Desertified Regions from Hyperion Imageries Using NDVI and Partial Least Squares Regression[J].Journal of Desert Research,2011,31(1):162-167.
Authors:LI Xiao-song  LI Zeng-yuan  GAO Zhi-hai  BAI Li-na  WANG Beng-yu
Institution:(1.Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China; 2.Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
Abstract:Based on Hyperion data,NDVI and partial least squares regression(PLS) are used to estimate the vegetation cover in desertified region.The predictive accuracy of NDVI and PLS regression models are then determined and compared using calibration(n=46) and test(n=10) data.The results show that both NDVI and PLS regression models can estimate vegetation cover effectively.Compared with broadband NDVI(RMSEP=10.5618) and standard hyperspectral NDVI involving bands at 803.3 nm and 671.02 nm(RMSEP=8.3863),the NDVI co...
Keywords:Hyperion  NDVI  partial least squares regression  vegetation cover  first derivative  continuum-removed  
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