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基于遥感估算方法的干旱区植被覆盖度适应性评价

Adaptive evaluation of vegetation coverage estimation in arid region based on remote sensing technology

作     者:谢秋霞 孙林 韦晶 李秀瑞 XIE Qiu-xia;SUN Lin;WEI Jing;LI Xiu-rui

作者机构:山东科技大学测绘科学与工程学院青岛266590 

出 版 物:《生态学杂志》 (Chinese Journal of Ecology)

年 卷 期:2016年第35卷第4期

页      面:1117-1124页

核心收录:

学科分类:07[理学] 0713[理学-生态学] 

基  金:山东省杰出青年基金(2012JQB01025) 国家科技支撑计划项目(2012BAH27B04) 国家自然科学基金项目(41501400) 所长基金项目(Y5SJ0600CX)资助 

主  题:干旱区 植被覆盖度 回归模型法 像元二分法 混合像元分解法 

摘      要:与浓密植被覆盖区相比,半干旱、干旱地区因植被覆盖较少、空间分布零散的特点,致使利用遥感手段提取植被覆盖度(vegetation fractional coverage,VFC)的精度较低。针对上述问题,本文首先分别讨论了回归模型法、像元二分法和混合像元分解法3种典型的VFC提取方法在干旱区VFC反演应用中的适应性及限制性因素;然后通过分析干旱区纯土壤端元植被指数值(NDVIs)对植被覆盖度的敏感性,将基于地面光谱测量的NDVIs应用于传统方法进行改进,以新疆大黄山典型干旱区为例,使用Landsat-8 OLI数据,进行植被覆盖度反演实验,最后使用实测VFC数据对反演结果进行精度验证。验证结果表明:基于混合像元分解理论的全约束最小二乘法在干旱区植被覆盖度的反演精度最高,反演值与实测值间的相关性(R^2)达到0.989,其次为改进的像元二分法(R^2=0.848)和回归模型法(R^2=0.827)。

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