基于Landsat 8-OLI的荒漠化地区植被覆盖度反演模型研究
2016-07-22分类号：Q948
【部门】中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 Dept. of Geography Southern Illinois University
【摘要】基于Ｌａｎｄｓａｔ ８－ＯＬＩ影像数据，利用植被指数逐步回归分析和线性混合像元分解的方法，结合１３４个野外样地调查数据，将线性混合像元分解结果（植被丰度）导入影像植被指数逐步回归模型，建立康保县荒漠化地区植被覆盖度反演混合模型，并进行精度检验。结果表明：（１）在所选１６种影像植被指数中，采用单一植被指数进行荒漠化地区植被覆盖度反演建模，与植被覆盖度拟合优度最高的是归一化植被指数（ｎｄＶＩ）和土壤调节植被指数（ｓａＶＩ），利用植被指数逐步回归分析建模，筛选出的３种最佳影像植被指数是土壤调节植被指数（ｓａＶＩ０．５），比值植被指数（ｓＲ＿（ｎ－Ｒ））和增强型植被指数（ＥＶＩ）；（２）通过线性混合像．．．
【关键词】荒漠化 植被覆盖度反演 影像植被指数 逐步回归分析 线性混合像元分解
【基金】国家林业局荒漠化和沙化监测专题项目“基于遥感影像和少量地面数据的京津风沙源区年度荒漠化趋势监测模型”(20149889); 湖南省百人计划特聘教授基金项目(1020990); 中国博士后科学基金(2014M562147)
【所属期刊栏目】中南林业科技大学学报
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