基于资源三号卫星数据的植被覆盖度估算研究

发布时间：2017-06-24 05:09

  本文关键词：基于资源三号卫星数据的植被覆盖度估算研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：植被覆盖度是表征地表植被覆盖情况的综合性量化指标，是生态气候模型、生态水文模型等的重要组成部分，在水土流失、土地退化动态监测中也扮演着重要的角色。 本文通过对研究区的植被覆盖度进行遥感定量估算，旨在分析和探讨资源三号卫星数据在定量遥感估算上的可行性。在研究过程中，为了保证估算精度，对资源三号卫星数据的预处理过程进行了详细探讨。植被覆盖度估算模型采用的是应用最广、研究最多、估算精度最高的像元二分模型，有效遥感信息选择的是NDVI。估算精度验证采用的目估法与照相法相结合的方法，验证结果达到数据的可行性标准。文中最后得到的研究结果如下： （1）资源三号卫星波段平均太阳辐照度EBMSI的估算。本文通过WRC太阳光谱曲线和ZY-3光谱响应函数曲线，，利用积分公式，完成了对该参数的计算。估算结果，Band-1是2008，Band-2是1852，Band-3是1554，Band-4是1097。 （2） ZY-3适宜的大气校正方法是大气邻近效应校正。对于定量遥感而言，地物反射率的准确性对估算结果的影响是不容忽视的的。本文采用FLAASH、6S、大气邻近效应校正三种方法对ZY-3数据进行了大气校正研究，将校正结果和实测地物光谱数据进行了比较，最终得到最适合ZY-3数据大气校正的方法。 （3）研究区植被覆盖度以中高覆盖和高覆盖为主。研究区总面积828.11km2，除去水域及水利设施用地，面积为827.64km2，其中低覆盖的面积是34.44km2，占总面积的4.16%；中低覆盖的面积是50.3km2，占总面积的6.07%；中覆盖的面积是109.46km2，占总面积的13.22%；中高覆盖的面积是278.21km2，占总面积的33.6%；高覆盖的面积是355.23km2，占总面积的42.9%。 （4）植被覆盖度估算精度达80%。评价植被覆盖度估算精度的标准就是对估算结果进行精度验证。本文利用野外目估法和照相法估算的实测数据对估算结果进行了验证，最后肯定了ZY-3数据的估算精度。 （5） ZY-3数据在定量遥感中的可行性。作为我国首颗国产测绘卫星数据，ZY-3数据的使用和推广还不完善，很多研究方法和应用领域还在积极的探讨开发中。本文通过对资源三数据大气校正结果的评价和植被覆盖度估算精度的研究，从多角度验证了资源三数据的可靠性，以及在定量遥感中的可行性，为ZY-3数据的推广和使用提供了实践支撑。
【关键词】：ZY-3 EBMSI 大气校正 像元二分模型 植被覆盖度
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237;Q948
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究进展10-14
• 1.2.1 资源三号卫星数据的研究进展10-11
• 1.2.2 植被指数的研究进展11-12
• 1.2.3 植被覆盖度的研究进展12-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-16
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 技术路线15-16
• 第二章 研究区概况与研究方法16-19
• 2.1 研究区概况16-17
• 2.2 研究方法概述17-19
• 2.2.1 传感器波段平均太阳辐照度 EBMSI17
• 2.2.2 像元二分模型17-18
• 2.2.3 照相法18-19
• 第三章 数据处理19-36
• 3.1 数据源19-23
• 3.1.1 数据源类型19-22
• 3.1.2 投影坐标系统22-23
• 3.2 ZY-3 辐射校正23-34
• 3.2.1 辐射定标23-25
• 3.2.2 表观反射率25-27
• 3.2.3 大气校正27-34
• 3.3 植被指数计算34-36
• 第四章 植被覆盖度的遥感估算36-43
• 4.1 像元二分模型的构建36
• 4.2 阈值的确定36-41
• 4.2.1 NDVIveg 的确定37-39
• 4.2.2 NDVIsoil 的确定39-41
• 4.3 植被覆盖度估算41-43
• 第五章 精度验证与结果分析43-46
• 5.1 精度验证方法43-44
• 5.2 结果分析44-46
• 第六章 结论与展望46-48
• 6.1 结论46-47
• 6.2 不足与展望47-48
• 6.2.1 不足47
• 6.2.2 展望47-48
• 参考文献48-53
• 致谢53-54

【参考文献】

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