基于像元二分模型的应用.docx

基于像元二分模型的黄土高原陕北地区草地覆盖度定量估算及时空变化分析作品简介作品概述、作品背景党中央、国务院高度重视地理国情监测工作。2011年5月23日，中央政治局常委、国务院副总理李克强在视察中国测绘创新基地时的讲话中，重点强调要组织开展地理国情监测工作；在几次对测绘地理信息工作的重要批示中，也着重提出加强地理国情监测。2011年9月国务院同意在全国实施地理国情监测，2012年9月财政部正式立项。地理国情普查是开展地理国情监测的前提和基础，对于准确掌握国情国力，提高政府管理的科学性、规范性和前瞻性，推进生态文明建设和重大战略、重大工程实施，充分发挥地理国情信息在全面建成小康社会中的作用等意义重大。、选题动机及目的本项目拟以解决地理国情普查中高、中、低覆盖度草地识别过程中存在的主观性较强的问题为研究目标，凝练研究内容，基于应用较为广泛的像元二分模型反演覆盖度，在此基础上实现天然草地类型的定量化识别，构建基于覆盖度反演的天然草地类型定量化细分的方法，期望在地理国情普查和监测中得到一定程度的应用，从而提高天然草地的识别提取精度。需求分析地表覆盖分类数据的采集是地理国情普查中最基本、最重要、任务量最大且精度要求较高的一项工作，做好地表覆盖分类将为后续的动态监测奠定坚实的基础。草地是指以草本植物为主连片覆盖的地表。包括草被覆盖度在10%以上的各类草地和林木覆盖度在10%以下的疏林草地。（《GB/T24255-2009沙化土地监测技术规程》和《GBT20483-2006土地荒漠化监测方法》）。地理国情普查中一般将草地分为天然草地和人工草地。天然草地是以天然生长或半人工培育的草本植物为主覆盖度的地表。依据植被覆盖度可细分为高覆盖度草地、中覆盖度草地及低覆盖度草地。其中，高覆盖度草地指覆盖度大于50%的天然草地，此类草地一般水分条件较好，草被生长茂密；中覆盖度草地指覆盖度为20%-50%的天然草地，此类草地一般水分不足，草被较稀疏；低覆盖度草地指覆盖度为10%-20%的天然草地，此类草地水分缺乏，草被稀疏。目前在地理国情普查中对于高、中、低覆盖度草地的识别提取大多基于人工目视解译的方法，分类结果因人而异，存在主观性较强的问题，严重影响分类识别精度。因此，定量化细分识别天然草地，提高人工解译分类精度，是地理国情普查地表覆盖分类数据生产中迫切需要解决的技术问题，对于提高地理国情普查成果质量具有重要的实际意义，并且在实际的生产过程中，遥感技术仅应用与提供数据源层面，与地理国情这一重大项目的立项理念还存在一定的差距，遥感科学中最核心的定量反演及影像分类技术还未能较好的应用到成果数据生产中。功能设计概述本项目围绕地理国情普查中高、中、低覆盖度草地的定量识别提取开展研究，采用传统的人工目视解译和定量遥感反演相结合的手段，按照“人工提取草地–定量反演草地覆盖度–草地类型定量化细分–细分结果后处理”的总体思路予以完成，对地理国情普查中高、中、低覆盖度草地的定量化识别提取进行研究，以期在一定程度上解决实际生产过程中草地类型划分的主观性较强的问题。图1为本项目研究的技术路线。 图1 项目研究技术路线具体包括以下四个方面的研究内容：（1）遥感影像数据的获取 采用2005年Landset遥感影像数据及2014年GF-1遥感影像数据。（2）基于人工目视解译的天然草地的提取在对研究区遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像融合和增强等预处理工作的基础上，基于人工目视解译的方法提取研究区草地。（3）基于像元二分模型的植被覆盖度反演基于提取的草地范围，获取研究区草地的植被归一化植被指数NDVI；分析像元二分模型影响参数的因子，利用土壤类型分布图建立改进的植被覆盖度估算方法，反演获取研究区植被覆盖度。（4）天然草地类型的定量化细分根据地理国情普查中高、中、低覆盖度草地的划分标准，结合草地覆盖度的反演结果提取研究区高、中、低覆盖度草地；经过后处理消除提取结果中存在的碎小多边形，最终实现对天然草地类型的定量化细分。对定量细分的遥感影像数据进行对比分析，得出黄土高原草地的变化趋势。技术难点像元二分模型中纯植被和裸土NDVI的确定是反演植被覆盖度的难点。像元二分模型是线性混合像元分解模型中最简单、应用最广泛的模型，假设像元只由植被与非植被覆盖地表两部分构成，光谱信息也只由这两个组分线性合成，它们各自的面积在像元中所占比率即为各因子的权重，其中植被覆盖地表占像元的百分比即为该像元的FVC。像元二分模型的表达式为，其中NDVIveg为全植被覆盖的像元NDVI值，NDVIsoil为裸土像元的NDVIsoil为裸土像元的NDVI值。像元二分模型形式简单，且具有一定物理意义，因而被广泛应用于FVC的估算。NDVI的两个极值点（纯植被和纯裸土）的取值是像元二分模型应用的关键。对于纯裸地像元NDVI