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毕业设计（论文）

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毕业设计（论文）报告

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结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

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结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

摘要：本文针对城市植被信息提取问题，提出了一种结合数字高程模型（DEM）的红边-近红外植被指数（RE-NIRVI）提取方法。首先，利用遥感影像中的红边波段和近红外波段，构建了RE-NIRVI指数，该指数能够有效地反映植被的光谱特性。其次，将DEM数据与RE-NIRVI指数相结合，通过空间分析技术，提取城市植被信息。实验结果表明，结合DEM的RE-NIRVI指数能够有效提高城市植被信息提取的精度，为城市绿化规划和生态环境监测提供科学依据。本文的研究方法为城市植被信息提取提供了一种新的思路，具有实际应用价值。

随着城市化进程的加快，城市植被覆盖状况对城市生态环境和居民生活质量具有重要影响。准确、快速地提取城市植被信息，对于城市绿化规划和生态环境监测具有重要意义。传统的植被信息提取方法主要依赖于光学遥感影像，但受云层、光照等条件的影响较大，提取精度有限。近年来，数字高程模型（DEM）在城市植被信息提取中的应用逐渐受到关注。DEM能够提供地形信息，有助于分析植被生长环境，从而提高植被信息提取的精度。本文提出了一种结合DEM的红边-近红外植被指数（RE-NIRVI）提取城市植被信息的方法，旨在提高城市植被信息提取的精度和效率。

一、1.研究背景与意义

1.1城市植被信息提取的重要性

(1)城市植被作为城市生态系统的重要组成部分，对于维持城市生态环境平衡、改善城市居民生活质量具有至关重要的作用。城市植被不仅能有效吸收大气中的二氧化碳，释放氧气，还能降低空气中的悬浮颗粒物，净化空气，从而改善城市空气质量。此外，城市植被还能够调节城市小气候，减少城市热岛效应，为居民提供舒适的居住环境。因此，准确、高效地提取城市植被信息，对于指导城市绿化规划、优化城市生态布局具有重要意义。

(2)随着城市化进程的加快，城市面积不断扩大，城市人口密度不断增加，城市生态环境面临着前所未有的挑战。城市植被的破坏和退化不仅导致城市生态环境恶化，还可能引发一系列生态灾害，如洪水、沙尘暴等。因此，通过植被信息提取技术，可以及时了解城市植被的覆盖状况、分布格局和生长状况，为城市生态环境监测和预警提供科学依据。同时，城市植被信息提取还可以为城市绿地规划、植被恢复和生态修复提供数据支持，有助于实现城市可持续发展。

(3)在城市规划与建设过程中，城市植被信息提取对于评估城市生态环境质量、优化城市空间布局、提高城市综合竞争力具有重要作用。通过对城市植被信息的分析，可以识别城市绿地分布不均、植被覆盖率低等问题，为城市绿地建设提供科学依据。此外，城市植被信息提取还可以为城市景观设计提供参考，使城市景观更加和谐美观。总之，城市植被信息提取在城市生态环境建设、城市可持续发展以及城市居民生活质量提升等方面具有广泛的应用前景。

1.2传统植被信息提取方法的局限性

(1)传统植被信息提取方法主要依赖于光学遥感影像，如多光谱、高光谱遥感影像。然而，这些方法在植被信息提取过程中存在一定的局限性。以多光谱遥感为例，其波段数量有限，难以充分反映植被的光谱特性。据统计，多光谱遥感影像通常包含4至7个波段，而植被的光谱特性涉及多个波段，这使得传统方法难以全面捕捉植被信息。例如，在植被生长旺盛季节，叶绿素吸收的红光波段和近红外波段信号强度接近，导致信息重叠，难以区分。

(2)传统的植被信息提取方法在处理复杂地形时，也面临着挑战。例如，在山区或丘陵地带，由于地形起伏较大，遥感影像的几何校正和辐射校正难度增加，导致提取的植被信息精度下降。以DEM数据为例，其分辨率通常较低，难以精确反映地形变化。在实际应用中，DEM分辨率一般为30米至100米，而植被信息提取对地形细节的敏感性较高，因此，低分辨率的DEM数据难以满足植被信息提取的需求。

(3)此外，传统植被信息提取方法在处理云层、光照等天气条件变化时，也表现出一定的局限性。云层覆盖会严重影响遥感影像的质量，导致植被信息提取精度下降。据统计，全球范围内，每年约有30%的遥感影像因云层覆盖而无法使用。此外，光照条件的变化也会对植被光谱反射特性产生影响，进而影响植被信息提取的准确性。例如，在阴天或傍晚时分，植被的光谱反射特性与晴朗天气时存在较大差异，这给植被信息提取带来了额外的困难。以我国某城市为例，由于云层覆盖和光照条件变化，该城市植被信息提取的精度在30%至50%之间波动。

1.3结合DEM的植被信息提取方法研究现状

(1)近年来，随着遥感技术和地理信息系统（GIS）的快速发