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基于可见光影像分析的黄土高原小流域植被指数研究

2022-05-17分类号:X87;Q948

【作者】贺仓国  佘冬立  张翔  杨震  
【部门】河海大学农业科学与工程学院  中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室  
【摘要】小流域植被状况的快速、高精度和低成本监测是评价退耕还林还草与生态环境建设功效的基础工作。为丰富植被指数多样性,本文旨在提出一种适宜黄土高原小流域植被状况监测的可见光植被指数。基于无人机遥感技术获取小流域可见光影像,论文构建了简化可见光植被指数(Simplified visible light vegetation index,SVVI),结合样本统计法确定阈值,以支持向量机(Support vector machine,SVM)的监督分类结果对比了8种常用可见光植被指数提取效果,并以黄土高原2个典型流域为例,以混淆矩阵检验指数精度及其适用性。结果表明:1)SVVI能有效抑制非植被地物信息,在提取地物种类丰富且植被覆盖度相对较低的区域时,SVVI提取精度高达96%。2)在地物相对单一且植被覆盖度较高的验证区,SVVI提取精度依然在90%以上,表明SVVI有较好的适用性。相比较于监督分类结果,基于SVVI进行植被覆盖度计算可以有效保留植被信息,实现黄土高原小流域植被状况高精度监测。
【关键词】黄土高原  无人机遥感  SVVI  植被信息提取  可见光植被指数
【基金】中国科学院“西部之光”计划项目~~
【所属期刊栏目】农业现代化研究
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