基于长时序多源遥感数据的植被覆盖度反演与变化检测研究

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随着遥感技术日益成熟,使其应用到监测大范围植被覆盖度的变化也成为了可能。与传统的监测植被覆盖度的方法相比,利用遥感技术反演植被覆盖度不受时间、区域以及天气的限制,同时费用较小,耗费的人力物力也相对较小。近些年来,利用遥感技术获取研究区不同时段以及不同时相的遥感信息来反演大范围的植被覆盖度并进行变化检测研究受到了广泛关注。本文是基于国土资源部“土地资源数量-质量-生态遥感监测技术”项目,主要研究工作及成果如下:(1)分析了用于植被覆盖度反演的指数,从中选取了对土壤背景较为敏感的归一化植被指数(NDVI)作为本文研究的植被指数;同时本文创新性的将区域生长算法融合在求取NDVI图像过程中,提出了一种基于区域生长算法求取研究区NDVI图像的方法,此方法避免了因为界线外区域没有区分而导致的无效区域也参与运算的问题,实现了界线外区域的准确提取,为后文参数的求取提供了基础。(2)提出了基于置信度求取像元二分模型中所需要参数的方法。在确立置信度的基础上,将区域生长算法提取的NDVI图像剔除无效区域进行数据统计,求取参数NDVI veg和NDVIsoil。此时,边缘区域的0值没有进行统计,有效的提高了实验结果的准确性。参数确定后利用像元二分模型对5期长时序多源遥感数据进行了植被覆盖度的反演。(3)利用反演得到的图像进行了基于像素的变化检测分析,从定性和定量两个方面分析研究区主城区边界的扩展。同时从城市空间格局以及气温、降水、人口的变化方面详细分析了变化原因。(4)开发了用于植被覆盖度变化分析系统。此系统包含了影像的显示、NDVI求取、参数和求取、植被覆盖度的反演以及图像的保存,实现了基于像素的变化检测,包括定性和定量的分析,其中在定量方面能求取任一像素和任意区域的植被覆盖度的变化。此系统在项目中具有非常重要的应用意义。
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