李秀瑞
- 作品数：3 被引量：44H指数：3
- 供职机构：山东科技大学测绘科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学杰出青年基金国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术更多>>
- 基于遥感估算方法的干旱区植被覆盖度适应性评价被引量：20
- 2016年
- 与浓密植被覆盖区相比,半干旱、干旱地区因植被覆盖较少、空间分布零散的特点,致使利用遥感手段提取植被覆盖度(vegetation fractional coverage,VFC)的精度较低。针对上述问题,本文首先分别讨论了回归模型法、像元二分法和混合像元分解法3种典型的VFC提取方法在干旱区VFC反演应用中的适应性及限制性因素;然后通过分析干旱区纯土壤端元植被指数值(NDVIs)对植被覆盖度的敏感性,将基于地面光谱测量的NDVIs应用于传统方法进行改进,以新疆大黄山典型干旱区为例,使用Landsat-8 OLI数据,进行植被覆盖度反演实验,最后使用实测VFC数据对反演结果进行精度验证。验证结果表明:基于混合像元分解理论的全约束最小二乘法在干旱区植被覆盖度的反演精度最高,反演值与实测值间的相关性(R^2)达到0.989,其次为改进的像元二分法(R^2=0.848)和回归模型法(R^2=0.827)。
- 谢秋霞孙林韦晶李秀瑞
- 关键词：干旱区植被覆盖度
- 多尺度遥感数据协同的干旱地区植被覆盖度提取被引量：14
- 2016年
- 纯植被像元获取是植被覆盖信息遥感反演的必要环节。干旱地区植被分布零散稀疏,使用中、低分辨率遥感数据提取植被覆盖度时,难以获取纯植被像元,致使植被覆盖度提取精度较低。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度遥感数据协同的干旱区植被覆盖度反演方法。该方法利用空间分辨率较高的Landsat-8 OLI数据确定纯植被像元,考虑到不同传感器之间的光谱差异,使用实测地物光谱数据进行光谱转换,代替中等分辨率MODIS数据的纯植被像元,应用于像元二分模型,选择典型的干旱区新疆阜康市为研究区,进行植被覆盖度反演实验,最后使用无人机航拍影像对反演结果进行精度验证。结果表明,植被覆盖度反演结果精度较高,与实测值间存在较高的相关性(R2=0.75),均方根误差较低(RMSE=0.10)。该方法能够有效提高干旱区植被覆盖度反演精度,可为利用中低分辨率数据研究干旱地区生态环境变化提供一种新思路。
- 李秀瑞孙林朱金山韦晶
- 关键词：干旱地区植被覆盖度
