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基于遥感影像的植被覆盖度提取方法研究综述汇报人：2024-01-29

目录遥感影像与植被覆盖度概述遥感影像预处理技术植被覆盖度提取方法分类及原理不同提取方法优缺点比较案例分析：具体地区或应用场景下的植被覆盖度提取实践总结与展望

遥感影像与植被覆盖度概述01

0102遥感影像定义通过遥感技术获取的地表信息图像，记录地物反射、辐射或散射的电磁波信号。遥感影像特点具有空间连续性、时间动态性和多源性等特点，能够反映地表覆盖类型、结构及其变化。遥感影像基本概念及特点

指地表被植被（包括叶、茎、枝）覆盖的面积占总面积的百分比，是描述地表植被状况的一个重要参数。反映区域生态环境状况，为气候、水文、生态等研究提供基础数据，对评价生态系统健康状况、监测环境变化等具有重要意义。植被覆盖度定义植被覆盖度意义植被覆盖度定义及意义

近年来，国内学者在基于遥感影像的植被覆盖度提取方法方面取得了显著进展，提出了多种算法和模型，如像元二分模型、归一化植被指数（NDVI）法等。同时，针对不同区域和尺度开展了大量实证研究，为植被覆盖度提取提供了有力支持。国外学者在遥感影像处理和分析方面具有较高的研究水平，发展了一系列先进的植被覆盖度提取方法，如基于物理模型的反演算法、机器学习算法等。这些方法在精度和效率上具有优势，为植被覆盖度提取提供了新的思路和方法。随着遥感技术的不断发展和数据获取能力的不断提高，未来基于遥感影像的植被覆盖度提取方法将更加注重多源数据融合、高精度算法开发和智能化应用等方面的研究。同时，随着人工智能、大数据等技术的广泛应用，植被覆盖度提取方法将更加高效、准确和智能化。国内研究现状国外研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势

遥感影像预处理技术02

01辐射定标将遥感影像的数字量化值（DN值）转化为辐射亮度值或反射率的过程，以消除传感器本身的误差。02大气校正消除大气对遥感影像的影响，包括大气分子、气溶胶等的散射和吸收作用，以及光照条件等因素引起的误差。03常用的辐射定标与大气校正方法经验线法、暗像元法、6S模型、MODTRAN模型等。辐射定标与大气校正

几何校正01消除遥感影像在获取过程中由于传感器平台的不稳定、地球自转、地形起伏等因素引起的几何畸变。02影像配准将不同时间、不同传感器或不同角度获取的遥感影像进行空间位置上的匹配，以便进行后续的比较和分析。03常用的几何校正与配准方法多项式纠正法、共线方程纠正法、有理函数模型（RFM）纠正法等。几何校正与配准

03常用的图像增强与滤波处理方法直方图均衡化、对比度拉伸、中值滤波、高斯滤波、边缘检测等。01图像增强通过突出遥感影像中的某些信息或抑制某些信息，改善图像的视觉效果，提高图像的解译性。02滤波处理消除遥感影像中的噪声，提高影像的质量和空间分辨率。图像增强与滤波处理

植被覆盖度提取方法分类及原理03

010203原理像元二分模型法假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而该像元的光谱信息则由这两部分共同贡献。通过利用遥感影像中的植被指数（如NDVI），可以求解出植被覆盖度。优点简单易行，适用于大区域植被覆盖度提取。缺点假设条件较为理想化，实际地表情况复杂，可能导致提取结果存在一定误差。像元二分模型法

原理植被指数法通过计算遥感影像中特定波段的反射率或辐射亮度值，得到反映植被生长状况的指数（如NDVI、EVI等）。这些指数与植被覆盖度之间存在一定关系，可以通过建立统计模型或经验公式来估算植被覆盖度。优点能够充分利用遥感影像中的光谱信息，提取结果相对准确。缺点受遥感影像质量、大气校正等因素影响，提取结果可能存在一定不确定性。植被指数法

原理混合像元分解法认为一个像元的光谱信息是由多种地物类型共同贡献的，通过利用光谱混合模型（如线性混合模型、非线性混合模型等），可以将像元的光谱信息分解为各种地物类型的光谱信息和丰度信息。根据丰度信息可以进一步求解出植被覆盖度。优点能够充分考虑遥感影像中的混合像元问题，提取结果更为准确。缺点模型复杂度高，计算量大，对遥感影像质量和预处理要求较高。混合像元分解法

决策树分类法01通过构建决策树模型对遥感影像进行分类，进而提取植被覆盖度。该方法能够充分利用遥感影像中的多源信息，但受训练样本影响较大。随机森林法02利用随机森林算法对遥感影像进行分类和回归，实现植被覆盖度的提取。该方法具有较高的分类精度和鲁棒性，但计算复杂度较高。支持向量机法03通过构建支持向量机模型对遥感影像进行分类和回归，以提取植被覆盖度。该方法在小样本情况下表现较好，但对参数设置较为敏感。其他方法简介

不同提取方法优缺点比较04

缺点受土壤背景影响较大，提取精度相对较低。对混合像元的处理不够准确，容易引入误差。优点原理简单，易于实现。对数据要求较低，适用于不同分辨率的遥感影像。01040