岷江上游典型流域叶面积指数的遥感模型及反演

叶面积指数是植被定量遥感的重要参数,区域的时序列叶面积指数揭示了区域生态的演化过程,反演方法上主要是通过植被指数建立相关模型实现的,对于不同地区或不同气候带而言,模型的通用性以及各种植被指数在模型中的灵敏度都需做进一步探讨。以岷江上游典型流域毛儿盖地区为研究区,综合利用Aster和ETM遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,研究了植被指数与叶面积指数之间的相关性,以遥感图像中单个像元作为测算单位,对岷江上游毛儿盖地区叶面积指数进行了反演。利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据,对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,归一化植被指数NDVI在反演叶面积指数模型中具有较高的灵敏度,能较真实地反映研究区叶面积指数实际状况。     

基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用FLAASH大气校正模型对泸沽湖地区的ASTER卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,ASTER卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

基于MODIS的四川省干旱遥感监测不同方法的比较

针对四川省干旱的特点,以中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据为基础,选择温度植被干旱指数法(TVDI)、植被供水指数法(VSWI)、温差植被干旱指数法(DTVDI)三种算法进行比较。首先对数据进行预处理,获取指数信息和地表温度信息,然后利用获取的信息进行分析与计算,最后将这三种方法的干旱指标与实测土壤含水量进行线性相关分析,得到最适合四川省的干旱遥感监测算法。结果表明,TVDI的效果最好,DTVDI和VSWI次之。     

汶川地震前后茂县植被覆盖度变化研究

“5· 12”汶川地震引起的滑坡、泥石流、崩塌等次生地质灾害对灾区的植被覆盖造成严重的破坏.茂县地处于地震重灾区,查清地震对茂县植被覆盖的破坏程度可为植被修复提供参考依据,便于防控水土流失和地质灾害隐患.选取茂县地震前后Landsat 5 TM的遥感影像作为数据源,采用归一化植被指数和像元二分法为估算模型,提取地震前后茂县植被覆盖度数值.通过对数据的研究将该区植被覆盖度划分为4级:高植被覆盖区、中植被覆盖区、低植被覆盖区和无植被覆盖区,并对每种覆盖类型的变化进行统计分析.结果表明,地震对高植被覆盖区的影响最严重,中植被覆盖区的影响次之,低植被覆盖区的影响最小;植被覆盖度破坏较严重的区域主要分布在坡度大于40°的地区.