基于多源遥感影像的多尺度城市植被覆盖度估算

发布时间：2018-05-21 01:05

  本文选题：植被覆盖度 + 多尺度　； 参考：《红外与毫米波学报》2017年02期

【摘要】：以Landsat 7 ETM+、SPOT 5和IKONOS遥感影像数据为数据源,利用格网法从1∶500地形图提取的不同空间分辨率的植被覆盖度为参考依据,通过对不同辐射校正水平的遥感影像获得的植被覆盖度进行精度比较分析,对多源多尺度和多源同尺度城市植被覆盖度估算的相关问题进行研究.研究表明,在城市区域进行植被覆盖度估算时,ICM模型为较佳辐射校正模型;对于高分辨遥感影像,NDVI为植被覆盖度估算的较佳植被指数;对于中分辨率影像,植被覆盖度估算的较佳植被指数则为RVI和MSAVI;就研究区而言GI模型比CR模型估算的植被覆盖度更准确.
[Abstract]:Based on the data of Landsat 7 ETM spot 5 and IKONOS remote sensing images, the vegetation coverage of different spatial resolutions extracted from 1: 500 topographic map by grid method is used as the reference basis. By comparing and analyzing the accuracy of vegetation coverage obtained from remote sensing images with different radiometric correction levels, the problems related to the estimation of urban vegetation coverage of multi-source, multi-scale and multi-source scale are studied. The results show that the ICM model is a better radiometric correction model for estimating vegetation coverage in urban areas; NDVI is a better vegetation index for estimating vegetation coverage for high-resolution remote sensing images; and for medium-resolution images, The best vegetation index for vegetation coverage estimation is RVI and MSAVI, and GI model is more accurate than CR model in estimating vegetation coverage in the study area.
【作者单位】： 福州大学环境与资源学院;福州大学遥感信息工程研究所;福州大学福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室;地质工程福建省高校工程研究中心;
【基金】：福建省测绘局局校合作项目(2016JX01) 福建省教育厅科技项目(JA15064、JA15044) 国家自然科学基金(51508100) 福建省自然科学基金(2012J01171) 国家科技支撑计划项目(2013BAC08B01-05) 福州大学科研启动基金(XRC-1426)~~
【分类号】：P237

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本文编号：1917035