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基于CHRIS-PROBA影像背景反射率反演植被覆盖度敏感因子研究.doc

资料分类:环境科学 高级会员(A-Lin)提供原创论文资料更新时间:2016-01-30
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摘要:植被覆盖度(VFC)是生态平衡、气候变化和土壤侵蚀等研究的关键参数,因而对植被覆盖度遥感估算中敏感因子分析有重要意义。本文选用江西省余干县2008年一景多角度高光谱CHRIS/PROBA 影像的5个观测角度的反射率数据,提取了5种植被指数,即归一化植被指数 (NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、垂直植被指数(PVI)和改良型土壤调节植被指数(MSAVI),并与野外实测的针叶林(CF)、针阔叶混交林(CB)和阔叶林(BF)的VFC建立二次多项式回归模型。进而固定植被类型和观测角度,求不同植被指数的模型R2的标准差作为表征模型对植被指数的敏感度。结果表明,VFC-VI关系模型的决定系数R2因植被类型、观测角度和植被指数的组合而有差异。阔叶林、针阔混交林建立的模型整体较优(R2均值0.3以上),针叶林植被次之(R2均值0.3以下)。植被类型、观测角度和植被指数的组合交互影响着模型的拟合度。模型对植被类型的选取敏感度以基于前向观测角度(55°和36°)提取的RVI和NDVI建立的模型较高,敏感度即R2标准差在0.3以上。模型对观测角度选取的敏感度较高以基于针阔混交林地RVI、NDVI建立的模型较高,敏感度即R2标准差在0.4以上。模型对植被指数选取敏感度以基于55°针叶林和-36°针阔混交林建立模型较高,敏感度即R2标准差在0.2以上。所以在VFC-VI的关系建模中,应综合考虑植被类型、观测角度和植被指数的选取三个因素的影响,建议采用三因素多种组合的方法建立模型有利于更好地监测研究植被覆盖度。

关键字:植被覆盖度;敏感性;回归模型;植被指数;相关系数

 

目录

摘要

Abstract

 目录

 1 引言-1

 2材料与方法-3

2.1 研究区概况和数据来源-3

2.2  VFC野外测量-5

2.3CHRIS图像预处理和背景植被指数提取-6

2.4 CHRIS图像背景反射率提取-7

 3 结果与讨论-10

3.1 VS-VI关系模型-10

3.1.1 植被类型-10

3.2.2 观测角度-12

3.2 敏感性分析-14

3.2.1 植被类型-14

3.2.2 观测角度-15

3.2.3 植被指数-17

3.2.4 综合分析和模型优化-18

 4 结论-19

 致谢-20

 参考文献-20

 文献综述-22

论文资料贡献者对本文的描述:目前估算植被覆盖度的方法可分为地表实测法和遥感监测两大类。地面测量是植被覆盖度监测的传统方式,包括SQS(spatial quantum sensor)、TQS(traversing quantum sell)、目估法、正方形视点框架法......
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