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植被覆盖度的提取方法研究汇总
植被覆盖度具有以下两个特点:
(1)测算植被覆盖度必须将植被地上部分对植被生长 区域的地面进行垂直投影。如在山坡上测算植被覆盖度 时,要求将植被对坡面垂直投影,而不是铅垂投影;
(2)同样面积的植被,对不同的研究范围而言,会有不 同的覆盖度。如一个流域内一定面积的森林,研究区为整 个流域计算的植被覆盖度通常小于研究区为整个林区计 算的植被覆盖度。
4 植被覆盖度的提取方法
VFC的估算方法主要分为地面测量和遥感监测。地面测 量主要包括目估法、采样法、仪器法和模型法等。这种方法主 要受野外作业,受时间、区域等的限制,精度不高且需要花费 巨大人力、财力,一般情况下特定的模型只适用于特定的区域 或特定的植被类型,不易推广。遥感监测是利用遥感技术获取 研究区的植被光谱信息,然 后 建 立 其 与VFC的 关 系, 进 而 获 得VFC,主要有统计模型法(分为回归模型法和植 被指 数 法)、物 理 模 型 法、像 元 分 解 模 型法、FCD(F orest Ca-nopy Density Mapping)模型法和基于数 据挖掘技术的方法等。统计模型法应用简单,易于计算,
研究意义
植被覆盖度是反映植被基本情况的客观指标,在许 多研究中常将其作为基本的参数或因子。植被覆盖度 及其精准测算研究主要具有以下重要意义: (1)作为科学研究必要的基础数据,为生态、水保、土 壤、水利、植物等领域的定量研究提供基础数据,确保 相关研究结果、模型理论更加科学可信; (2)作为生态系统变化的重要标志,为区域或全球性地 表覆盖变化、景观分异等前沿问题的研究提供指示作 用,促进自然环境研究不断深入发展。
其变化信息,在像元分解模型的基础上,采用Gቤተ መጻሕፍቲ ባይዱtma
n等提出的混合像元二分模型和改进的NDVI参数确定
方法定量估算了三江源区2000~2009年的VFC, 计算精度表明该方法适应于区域植被覆盖信息的提取。
李向婷等(2013年)为探寻一种 满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信 息的提取方法,以新疆荒漠区为例, 对比和分析现有的遥感方法在干旱荒 漠区的应用效果,利用MODIS遥感影像 和野外植被覆盖度实测数据,对常用的 6种遥感植被覆盖度提取方法(改进的 三波段梯度差法、像元二分法、线型 混合像元分解法、归一化植被指数法、 增强型植被指数法和修正型土壤调整 植被指数法)的结果进行精度验证和对 比分析。
3.1 国外研究进展
植被覆盖度是描述生态系统的重要参数之一。完 全依靠实测地面样方来估算植被覆盖度的方法,不但花 费大量人力、物力,精度也不高;利用遥感数据通过回 归获取研究区植被覆盖度,是当前区域生态建设、监测 等的重要手段。通过遥感影像的不同波段构造的各种 植被指数来反演植被覆盖度是最主要的手段,其中归一 化植被指数(NDVI)应用最为广泛。目前,地面监测中己 广泛的运用NDVI,Timothy等用NDVI对美国新墨西哥州 的草场产量进行了定量评价,Isaev等运用火灾前后 NDVI的变化评估森林火灾造成的损失,Wang等运用洪水 前后的NDVI变化,研究了中国1998年长江流域的洪涝灾 害。Tucker等利用NOAA-AVHRR数据对非洲大陆的干旱 与沙漠化等植被覆盖变化进行了监测分析。
贾坤等(2013年)在植被覆盖度遥感估算研究进 展中综合分析了用于植被覆盖度估算的遥感数据源, 包括高光谱数据、多光谱数据、微波数据和激光雷达 数据。而且分析了各种常用的植被覆盖度遥感估算方 法及其优缺点。
程红芳等(2008年)在植被覆盖度遥感估算方法 研究进展中综合分析讨论了目前常用的关于遥感影像 的植被覆盖度常用估算方法,对比分析了它们的优缺点 。
植被覆盖度(VFC, Fractional Vegetation Cover)指包括乔、灌、草和农作物在内所有植被的冠 层、枝叶在生长区域地面的垂直投影面积占研究统计 区域面积的百分比, 是衡量地表植被状况的一个最重 要的指标,其动态是全球及区域生态变化的热点研究领 域,因此建立快速、准确的VFC估算方法成为当前 建立全球及区域气候生态模型的基础工作之一。
在小范围内具有较高的精度,但需要大量的实测数据,而且 易受观测时大气状况、土壤状况等的影响,不易推广;物理模 型估算的VFC虽与野外实测结果较为一致,但物理模型涉及 的物理几何参数较多,而且计算复杂,现实中很少用到;FC D、基于数据挖掘技术的方法也存在类似的问题。像元分解模 型是最常用的估算模型,Gutman等在像元分解模型的基 础上提出的均一亚像元模型和混合亚像元(等密度、非密度和 混合密度)模型,已成为相关研究领域的趋势。植被指数是单 位像元内的植被类型、覆盖形态、生长状况等的综合反映,其 大小取决于VFC等要素,从而可以利用植被指数估算VFC。 到目前为止,已经发展了多种植被指数,如归一化植被指数N DVI、土壤调整植被指数SAVI、大气阻抗植被指数AR VI等。归一化植被指数NDVI是目前应用最广泛的植被指 数,与植被的分布呈线性相关,是植被生长状态和空间分布的 最佳指示因子,也是遥感估算VFC最常用的植被指数。以下 将试对植被覆盖度的提取方法进行评述。
崔天翔等(2013年)以华北内陆典型的淡水湿 地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,以 中等分辨率的 Landsat TM 影像为数据源,基于线性光 谱混合模型( LSMM) 对研究区的植被覆盖度进行了估 算。
于秀娟等(2013年)在三江源区植被覆盖度的定量估 算与动态变化研究中为了有效提取和定量评价VFC及
学院:城环学院 专业:自然地理学 姓名:王文静 学号:201320746
引言 植被覆盖度的定义与研究意义 国内外研究进展 植被覆盖度的提取方法 总结 文献翻译
植被是生态系统存在的基础,不论在生物化学循 环还是在水循中,都扮演着重要的角色。植被依据生 态系统中水、热、气等状况,调控其内部与外部的物 质、能量交换,植被覆盖度的变化是地球内部作用(土 壤母质、土壤类型等)与外部作用(气温、降水等)的 综合结果,是区域生态系统环境变化的重要指示。全 球变化与陆地生态系统响应(GCTE)是当前全球变化研 究的重要内容,而有关地表植被覆盖与环境演变关系 的研究是其中最复杂和最具活力的研究内容。