植被指数纹理特征信息估测稀疏植被生物量

发布时间：2018-04-24 18:47

  本文选题：RapidEye + 植被指数　； 参考：《遥感信息》2016年01期

【摘要】：针对基于反射率及植被指数的统计模型在估测荒漠化地区稀疏植被生物量时往往无法满足要求的问题,该文以RapidEye多光谱影像为数据源,尝试通过植被指数与纹理信息相结合的方法对甘肃省民勤县绿洲边缘稀疏植被区的生物量进行估测。选取4种典型植被指数,按照不同参数分别提取植被指数的灰度共生矩阵纹理特征值。将植被指数与实测生物量数据进行线性回归,同时,将纹理特征与生物量构建多元逐步回归模型。比较了单一的光谱信息与纹理信息估测荒漠化地区生物量的能力。研究结果表明,利用植被指数的纹理特征估测生物量的能力较高于单一的植被指数。
[Abstract]:In order to solve the problem that the statistical model based on reflectivity and vegetation index is unable to meet the requirements in estimating sparse vegetation biomass in desertification areas, the RapidEye multispectral image is used as the data source in this paper. This paper attempts to estimate the biomass of the sparse vegetation area on the edge of the oasis in Minqin County Gansu Province by combining the vegetation index and texture information. Four typical vegetation indices were selected and the gray-scale co-occurrence matrix texture eigenvalues of vegetation indices were extracted according to different parameters. The vegetation index and the measured biomass data were regressed linearly. At the same time, the multiple stepwise regression model was constructed based on the texture characteristics and biomass. The ability of single spectral information and texture information to estimate the biomass of desertification area was compared. The results show that the ability of estimating biomass using texture features of vegetation index is higher than that of single vegetation index.
【作者单位】： 内蒙古师范大学地理科学学院;中国林业科学研究院资源信息研究所;
【基金】：国防科工委重大专项(21-Y30B05-9001-13/15)
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1797794