植被覆盖度的遥感估算方法研究.doc

目录 摘要 (1) XBJZ \—/ \7 \)z \17 \7 \7 \17 XBJZ \—/ \7 \)z \17 \7 \7 \171 2 2 2 3 3 3 3 z(\ z(\ z/v z(\ z(\ z(\ /f\ z(\ 1国内研究现状 1.1样本统计测算法 l.i.i ri测估算法 1.1.2概率测算法 1.1. 3仪器测量法 1. 2整体直接测算法 2植被覆盖度研究中的问题及其意义 TOC \o 1-5 \h \z 2. 1植被覆盖度研究中的问题 (3) 2. 2植被覆盖度研究的意义 (3) 3研究区域南阳市概况 (3) 4基于像元分解法的植被覆盖度估算方法 (4) 4.1像兀分解模型法 (4) 4. 2利用归一化植被指数估算植被盖度 (5) 4.3 XDVI 3和NDVJ的两种取值方法 (6) 4. 3. 1利用式(6)估算植被覆盖度值，XDVI 3和XDVI4的取值是很关键的 I、可题 (6) 4. 3. 2利用ENVI软件提取XDVI (7) 4. 4利用ENVI软件植被得到覆盖度数值 (7) 5南阳市植被覆盖度估算 5.1研究数据 ⑻ 5.2数据处理 ⑻ 6结果与讨论 (11) 参考文献 (12) Abstract (12) 植被覆盖度的遥感估算方法研究一以南阳市为例 摘要：植被覆盖度是重要的生态环境参数之一，是衡量地表植被状况的一 个重要指标，对区域环境变化和监测研究具有重要意义。本文介绍了目前常用的 遥感监测植被覆盖度的三种方法，即回归模型法、植被指数法和像元分解法。然 后利用基于NDVI的像元二分模型，对南阳市植被覆盖度进行估算研究。 关键词：植被覆盖度；遥感；NDVI;像元二分模型；南阳市 0引言 植被覆盖度是指观测区域内植被垂直投影而积占地表而积的百 分比。它不仅能反映出观测区域内的地表植被覆盖状况，而且是控制 土壤侵蚀与水土流失的关键因素，同时是描述生态系统的重耍基础数 据，也是区域生态系统环境变化的重要指标而城市植被是城市生 态系统的重要组成部分，对保护城市生态环境具有重要作用。随着城 市化进程的加快而引起的城市植被覆盖的减少，是造成城市问题的重 要原因之一，因此对植被覆盖度的研究具有非常重大的意义。 植被覆盖度传统的测量方法是地面测量，它只能进行小区域的植被覆 盖度测量，局限性大，不易推广。 遥感监测可以说是一种研究植被覆盖度的相对精确和重要的方 法，在科技越来越发达的今天，遥感在很多地物研究屮都有很广泛的 应用。遥感图像通过遥感平台上的传感器获取。在遥感应用中，根据 传感器的分辨率指标选择遥感图像数据。传感器的分辨率指标主要有 辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。辐射分辨率是 传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力；光谱分辨率是 传感器记录的电磁光谱屮特定波长的范围和数量；空间分辨率指遥感 图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小；时间分辨率是对同一 目标重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。正是它们各自不同的特 点可以获得不同空间尺度的遥感图像，从而得出史精确的探测和研究 数据。目前常用的遥感监测植被覆盖度的方法主要有：冋归模型法、 植被指数法，像元分解模型法。其中回归模型法主要是通过建立实测 植被覆盖度数据与植被指数的回归模型来求取植被覆盖度。它依赖于 对特定区域的实测数据，虽在小范围内具有一定的精度，但在推广应 用方面却有诸多方面的限制。植被指数法则通过各像元中植被类型与 植被特征的分析，建立植被指数与植被覆盖度的转换关系，来直接提 取植被覆盖度信息。而其屮植被指数指根据地物光谱反射率的差异作 比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物 量能够提取植被的算法。像元分解法是根据植被和土壤在不同波谱段 的反射情况，一般选择植被与土壤光谱反射差别较大的红光波段和近 红外波段作为植被覆盖度信息提取的信息源。植被指数法和像元分解 法都不依赖于实测数据。而基于归一化植被指数和像元分解模型的植 被覆盖度的遥感监测方法是一种比较新的研究植被覆盖度的方法O以 下是以南阳市为例对植被覆盖度的遥感估算方法进行探讨和分析，选 取了 1987年、1997年和2008年 的TM数据，利用基于植被指数的 像元分解法来求取植被覆盖度数据，计算不同时期的植被覆盖度。目 的在于研究随着城市的发展而导致的城市地表植被覆盖度的变化，为 进行城市生态环境质量评估提供参考数据。 1国内研究现状 1.1样本统计测算法 样本统计测算法是按照统计学要求，在研究区内抽取一定数量的 样本区域，通过测算样本区域的植被覆盖度，利用部分推算总体的统 计学原理，估算整个研究区域的植被覆盖度。 1.1.1 H测估算法 目测估算法釆用肉眼凭借经验直接判别或利用相片、网络等参照 物估算