基于TM数据估测鞍山市不同林分蓄积量

文章以鞍山市2006年Landsat TM数据和ASTER DEM高程数据为数据源,在提取出波段1~5、7这6个波段后,通过波段运算、缨帽变换、主成分分析等方法获取差值植被指数、土壤调节植被指数、大气阻抗植被指数、垂直植被指数、归一化差值植被指数、比值植被指数等,以及亮度、绿度,前3个主成分等24个变量因子。基于这些变量因子和采样点数据,通过逐步回归模型选择最优模型并估测鞍山市不同林分蓄积量。鞍山市总蓄积量估测模型的相关系数R2是0.73,通过进行交叉验证,发现实测蓄积量和交叉估测值之间的相关系数R2是0.58。基于2007年的森林资源规划设计调查,从森林中提取出针叶林和阔叶林,分不同林分建立蓄积量估测模型;针叶林蓄积量、阔叶林蓄积量估测模型的相关系数R2分别是0.73和0.75。     

基于Landsat遥感影像的杨树信息提取方法分析

该文使用近10 a 4个时相的江苏全省Landsat遥感影像,在数据预处理的基础上提取归一化植被指数、比值植被指数、土壤调节植被指数、增强型植被指数、大气阻抗植被指数等5种植被指数,并进行主成分分析。运用最大似然法、随机森林法和光谱角填图法进行分类,结合小班数据,对各方法的分类结果进行精度评价。评价结果表明,光谱角填图分类法在杨树信息提取时精度更高,对杨树的区分精度也达到42.67%。     

浙江海岛植被覆盖10年变化研究

海岛植被覆盖情况,既是海岛植物资源赋存情况的反映,也是海洋生物多样性的重要组成部分,更是海岛生态系统质量的重要指标之一。对海岛植被覆盖率进行长时间序列的分析研究,有助于揭示海岛生态环境的变化趋势以及全球气候变化、海岛土地利用变化、外来物种入侵、植物病虫害、极端天气现象等因素对海岛生态系统带来的短期的和累积的影响,进而为有效率、有效果和基于证据的海岛保护与管理提供基础。以浙江海岛为研究对象,综合运用NDVI(归一化差分植被指数)、RVI(比值植被指数)、DVI(差值植被指数)等3个植被指数对海岛植被乔、灌、草三种植被覆盖类型进行了提取,对全省和分县区市的2007、2017年海岛植被覆盖情况进行了统计和变化分析,通过VCSI(植被覆盖结构指数)对乔木、灌丛和草丛的比例组合情况定量,用以反映海岛生态系统的健康、稳定性。2017年浙江省VCSI为0.26,较2007年的0.25增加了0.1,乔木林明显增加,表明浙江海岛植被整体构成上更加合理。NI(自然性指数)显示2007～2017年的10年间,浙江海岛整体上植被覆盖的面积不断增加,人类对海岛生态系统的干扰有所增强。     

基于高光谱遥感卫星时序序列玉米种植面积的提取

为了提高玉米种植面积的提取,使用2019年玉米收获前后的卫星影像数据,建立了归一化植被指数时间序列,增强图像信息,结合实测点数据选择分类样本,采用最小距离、最大似然法、神经网络、支持向量机4种方法对合成归一化植被指数图像进行了分类提取。提取结果表明:最大似然法分类精度最高,其次是支持向量机、最小距离、神经网络,与2020年四平市统计年鉴中梨树县玉米耕种面积进行比较的结果也表明,使用最大似然法结合归一化植被指数序列提取的玉米种植面积与政府公布结果最相近。     

广西岩溶地区植被覆盖度与植被指数耦合模型研究

选择广西典型岩溶山区灌草植被类型设置91块样方,运用Green Seeker手持光谱仪实测不同覆盖度植被的光谱响应并构建归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、修正植被指数(MVI)和修改型土壤调节植被指数(MSA VI)等5种植被指数,同时运用数码相机垂直拍摄样方照片并进行监督分类,提取植被覆盖度,最后对样方的植被覆盖度和植被指数进行相关分析、建立回归模型和精度验证。结果表明:NDVI、RVI和MVI与植被覆盖度高度相关,相关系数超过0.9;而且用NDVI反演的植被覆盖度与实测值在α=0.05显著水平下进行t检验,结果无显著差异,平均精度达到95%以上,比其他植被指数模型更优秀。研究结论对广西岩溶石漠化地区植被覆盖度的快速、连续监测与评估具有重要参考价值。     

基于遥感技术的退耕还林监测研究——以甘肃省清水县为例

利用1∶5万地形图的DRG(数字栅格图),采用二次多项式法和双线性内插法;对TM图像进行几何校正处理。以TM432为最佳波段组合。在ERDAS遥感数字图像处理系统支持下,对清水县1997年和2008年两期的归一化差异植被指数(NDVI)进行了统计计算,并获得了其植被指数分布图、植被指数差值图及统计表。结果表明:2008年的植被指数相对1979年有了很大程度的提高,植被指数大于0以上的面积增加了13.4%。全县60%土地的NDVI值都有不同程度的增加。     

2000—2020年福州市植被覆盖度时空变化分析

该研究选取福州市2000,2005,2010,2015,2020年5期的Landsat遥感影像数据,运用ENVI5??3与ArcGIS10??2,在对影像预处理后得出其归一化差分植被指数(NDVI),并与像元二分模型相结合得出植被覆盖度,结合差值法、均值法、空间自相关等方法对福州各地区植被状况进行分析,研究2000至2...     

基于无人机影像的城市绿地提取分析

本文通过无人机获取四川省北川县高分辨率影像数据,经过空三加密,正射校正等一系列预处理,利用ENVI软件分别计算研究区可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index),归一化绿红差值指数NGRDI(normalized green-red difference index)、归一化绿蓝差值指数NGBDI(normalized green-blue difference index)。采用面向对象的影像分类方式,分别提取城市绿地并进行精度评价。结果表明:3种植被指数均能较好地提取城市绿地,总体提取精度均在83%以上,其中VDVI提取效果最优,总体精度达到89.5%。因此,利用无人机遥感技术进行城市绿地的提取统计是可行的。基于VDVI统计结果,通过去除小斑块以及目视解译校正城市绿地分类结果,统计得到北川县建成区绿地面积为2.3948 km~2,城市绿化覆盖率为40.04%。     

基于归一化植被指数的西安市域植被变化

利用1995年6月和2009年6月的TM卫星影像数据,计算西安市同期的归一化植被指数(NDVI),并以此为基础,反演植被覆盖度,通过植被覆盖度大于0.1的归一化植被指数的差值分级,量化分析西安市1995-2009年的植被状况.结果表明:西安市NDVI均值从1995年的0.252 2提高到了2009年的0.388 2,山区与前山缓坡带NDVI高,平原区受夏收刚过的耕地裸露的影响,NDVI低;从1995年到2009年,极低覆盖度、低覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,占全市土地面积的比例分别降低了1.05％和22.25％和1.81％,而中覆盖度和极高覆盖度植被的土地面积分别增加了12.68％和12.43％;NDVI差值指数统计结果显示,无论是全市还是各地势分区,均以中度改善和极度改善的面积为主体,市域内二者合计面积占到了全市有植被覆盖土地面积的86.81％,而全市域植被退化面积仅占全市有植被覆盖土地面积的5.57％;生态退化区域主要分布在市区、户县与周至县行政边界交汇区的北部区域和山区太白山主峰一带,生态极度改善区域主要分布在山区与关中平原区的交错带一线、周至县的黑河河谷、地跨临潼区与蓝田县的骊山山区和周至县的平原区等地.     

无人机影像红边波段K-L变换火烧迹地提取方法

基于2020年5月9日云南省安宁市青云街道森林火灾多光谱无人机多波段高分辨率影像,分别采用最大似然法监督分类和第3主成分分析阈值法进行火烧迹地提取,并进行精度验证分析。结果表明,融合红边波段后的图像用2种方法提取火烧迹地的效果均优于普通Red图像,而第3主成分分析法的效果好于监督分类,融合红边波段且采用第3主成分分析的图像更适合于火烧迹地的提取。     

基于TM遥感影像图的鞍山市千山植被变化研究

以1993年、2001年和2006年的TM遥感影像图为信息源,基于NDVI和植被覆盖度定量模型,利用ENVI4．2、ARCGIS等软件获取了鞍山市千山风景区归一化植被指数差值变化图及覆盖度等级图,并进行了定量对比分析．结果表明：2001年与1993年相比,低覆盖与高覆盖面积均有增加,而中高覆盖地区其质量有所下降,局部生态退化．2006年与2001年相比,大部分地区高覆盖增加,质量上升,生态环境向良好方向发展．     

安太堡露天矿区复垦地植被覆盖度反演估算研究

长期露天开采造成了植被大面积破坏、土地压占损毁等环境问题。利用遥感技术准确、快速监测矿区植被覆盖度,对植被恢复和土地复垦监管具有重要意义。以山西平朔安太堡露天煤矿为研究对象,利用多时相TM数据结合实地调查数据,采用主成分分析法,从19个植被指数因子中提取主成分,建立植被覆盖度反演模型。结果表明:(1)前两个主成分PC1和PC2的累积贡献率为91.508%,建立复垦植被覆盖度反演模型,经检验R2=0.742,达到显著相关水平。(2)1990~2010年,南、西排土场植被覆盖度分别增加了20.88%和12.89%,西扩排土场和内排土场植被覆盖度分别降低了18.23%和7.59%,南、西排土场植被覆盖度和植被覆盖增加量都大于西扩排土场和内排土场的。(3)南、西排土场植被复垦时间都超过了10年,而西扩排土场和内排土场的复垦时间少于10年,说明复垦周期长有利于植被恢复,进行复垦工程对矿区生态环境的修复具有直接作用和重要意义。     

结合Sentinel-1B和Landsat8数据的针叶林叶片含水量反演研究

为研究SAR影像结合光学影像反演叶片含水量的可行性,本文以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,以Sentinel-1B、Landsat8 OLI遥感影像和通过外业调查获取的叶片含水量为数据源,通过相关性分析,选取出与叶片含水量相关性较大的波段组合和植被指数,并对其进行主成分提取,建立主成分与叶片含水量之间的线性、二次多项式、三次多项式和指数模型,并利用精度最高的模型反演出净月潭国家森林公园的叶片含水量。结果表明:(1) Sentinel-1B的VV极化、VH/VV极化比和OLI传感器的短波红外1波段、短波红外2波段、归一化水分指数(NDWI)、比值植被指数(RVI)与叶片含水量相关性较大;(2) Sentinel-1B和Landsat8 OLI数据结合相较于仅使用Landsat8 OLI数据、提取出的主成分与叶片含水量相关性较高;(3)利用提取出的主成分与叶片含水量建立的反演模型中三次多项式模型的拟合精度最高(R2=0.629 9,RMSE=0.035 8)。表明Sentinel-1B结合Landsat8 OLI数据能较好得反演出针叶林的叶片含水量。     

国家生态区漳州市龙文区植被恢复评价

为了准确客观地评价龙文区确立为国家级生态区前后植被的恢复情况,有助于该区域更有效、更有针对性地进行生态环境的改善工作,该文利用2014和2019年Landsat OLI遥感影像以及土地利用数据,基于ENVI软件提取归一化植被指数(NDVI),在此基础上,采用ArcGIS分析了龙文区植被指数的时空变化格局以及对不同土地利...     

植被指数的应用研究综述

目前,归一化植被指数NDVI作为一种遥感手段已经广泛应用于社会生产生活的多个方面．在综合大量国内外文献的基础上,总结了从遥感影像中提取NDVI的方法以及在提取过程中要注意的问题;气温、降水等气候因素对NDVI的影响以及NDVI自身合成计算、与气候因子相关系数计算的分析方法;列举了NDVI在植被监测、土地覆盖变化、荒漠化研究、净第一性植被生产力等几个方面的应用现状,并列出了NDVI在研究应用中的优势、存在的缺陷及改进NDVI缺陷的研究．     

杭州市余杭区土地利用类型动态变化检测技术研究

以浙江省余杭区土地利用类型变化为研究对象,利用1994年与2008年2期TM影像,通过光谱直接比较法获取7种变化差异图像,并采用基于Kappa系数的双阈值搜寻算法和双窗口变步长阈值搜寻算法分别计算变化阈值,从而得到变化/未变化二值图。最后采用精度检验法表明,利用主成分差值法获得的差异图像并采用双窗口阈值法确定其变化阈值可以比较地提取变化信息。     

大气校正前后植被指数与森林蓄积量关系研究

利用FIAASH对中山陵风景区的ETM+影像进行大气校正,然后利用ETM+原始DN值、大气表观反射率、地面反射率计算归一化植被指数,并分别建立不同方法计算的归一化植被指数与单位蓄积量的函数关系。研究结果表明,地面反射率计算的归一化植被指数更能反映地面植被覆盖的真实情况,同蓄积量有更强的相关关系。     

长株潭城市群1997—2017年森林植被变化分析

通过1997、2007、2017年长株潭3市土地利用矢量数据、Landsant卫星影像数据以及湖南省森林资源调查数据的收集,运用归一化植被指数(NDVI)、植被覆盖度和差值植被指数(DVI)等三个参数的计算和统计结果来揭示长株潭城市群1997—2017年的森林植被生长状况变化、植被覆盖度变化以及植被主导发展趋势变化情况。结果表明:1997—2007年间,长株潭城市群的植被生长状态下降,植被覆盖度降低,植被主导表现为退化趋势。2008—2017年间,该区域的植被生长状态回升并超过上一时段,植被覆盖度升高,植被主导表现为明显的改善趋势。基于此,以建设长株潭国家森林城市群为契机,本文提出了优先保护现有森林资源,重点建设城区绿化,加强城市绿线和生态红线保护,平衡保护与发展关系的对策。     

森林调查因子与植被指数关系的研究

本文通过对南方林区植被指数与林分平均直径、林分郁闭度的相关分析表明,阳坡的林分平均直径、林分郁闭度与植被指数有着显著相关关系,特别是松树林的林分平均直径与植被指数的关系,可以用线性关系来模拟。通过对植被指数的单因素方差分析,应用归一化差值植被指数NDVI1（L4—L3）／（L4＋L3）和比值植被指数RVI2（L4/L2）有助于南方林区地类的辨别。     

基于MODIS NDVI数据的广西植被覆盖时空变化遥感诊断

【目的】对广西2006—2016年植被覆盖变化特征及其变化关键因素进行遥感诊断,为掌握广西地区植被覆盖的时空变化提供科学监测结果和诊断依据。【方法】基于250 m分辨率16天合成的MOD13Q1产品,利用趋势分析法获得11年间广西植被覆盖整体变化情况;结合气象数据,运用回归因子分析法得到植被覆盖变化与温度和降水之间的关系;采用遥感影像差异法对不同时期MODIS土地覆盖类型数据进行分析,探讨人类活动对植被覆盖变化的影响。【结果】2006—2016年11年间广西植被覆盖在波动中呈上升趋势;归一化差值植被指数(NDVI) 2—3月呈最低状态,9月最高。全区植被增加面积大于退化面积,其中面积增加最大的区域包括河池、百色、南宁东南部和桂林东部,退化面积最大的区域包括崇左、百色中部、南宁西部和桂林中部,退化程度最高的北海区域退化面积占全区面积的28. 9%。11年间,广西植被覆盖类型变化巨大,林地面积显著上升,农用地面积下降明显。【结论】温度和降水与植被覆盖呈正相关关系,二者与植被覆盖在月尺度上的正相关性较年尺度更为显著,且降水对植被的影响高于温度对植被的影响; MODIS土地覆盖类型数据反映出的人类活动表明,林地面积显著增加是广西NDVI上升的主要原因。