（毕业论文）植被覆盖度的遥感估算方法研究—以南阳市为例

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1、植被覆盖度的遥感估算方法研究一以南阳市为例摘要：植被覆盖度是重要的生态环境参数之一，是衡量地表植被状况的一个重要指标，对区域环境变化和监测研究具有重要意义。本文介绍了目前常用的遥感监测植被覆盖度的三种方法，即回归模型法、植被指数法和像元分解法。然后利用基于NDVI的像元二分模型，对南阳市植被覆盖度进行估算研究。关键词：植被覆盖度；遥感；NDVI；像元二分模型；南阳市0引言植被覆盖度是指观测区域内植被垂直投影面积占地表面积的百分比。它不仅能反映出观测区域内的地表植被覆盖状况，而且是控制土壤侵蚀与水土流失的关键因素，同时是描述生态系统的熏要基础数据，也是区域生态系

2、统环境变化的重要指标［1］。而城市植被是城市生态系统的重要组成部分，对保护城市生态环境具有重要作用。随着城市化进程的加快而引起的城市植被覆盖的减少，是造成城市问题的熏要原因之一，因此对植被覆盖度的研宄具有非常重大的意义。植被覆盖度传统的测量方法是地面测量，它只能进行小区域的植被覆盖度测量，局限性大，不易推广。遥感监测可以说是一种研究植被覆盖度的相对精确和重要的方法，在科技越来越发达的今天，遥感在很多地物研宄中都有很广泛的应用。遥感图像通过遥感平台上的传感器获取。在遥感应用中，根据传感器的分辨率指标选择遥感图像数据。传感器的分辨率指标主要杳辐射分辨率、光谱分辨率

3、、空间分辨率和时间分辨率。辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力；光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量；空间分辨率指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小；时间分辨率是对同一H标重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。正是它们各自不同的特点可以获得不同空间尺度的遥感图像，从而得出更精确的探测和研宄数据。目前常用的遥感监测植被覆盖度的方法主要有：回归模型法、植被指数法，像元分解模型法。其中回归模型法主要是通过建立实测植被覆盖度数据与植被指数的回归模型来求取植被覆盖度。它依赖于对特定区域的实测数据，虽在小范围内具有一定的精度

4、，但在推广应用方面却右诸多方面的限制。植被指数法则通过各像元中植被类型与植被特征的分析，建立植被指数与植被覆盖度的转换关系，来直接提取植被覆盖度信息。而其中植被指数指根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量能够提取植被的算法。像元分解法是根据植被和土壤在不同波谱段的反射情况，一般选择植被与土壤光谱反射差别较大的红光波段和近红外波段作为植被覆盖度信息提取的信息源。植被指数法和像元分解法都不依赖于实测数据。而基于归一化植被指数和像元分解模型的植被覆盖度的遥感监测方法是一种比较新的研宄植被覆盖度的方法。以下是以南阳市为

5、例对植被覆盖度的遥感估算方法进行探讨和分析，选取了1987年、1997年和2008年的TM数据，利用基于植被指数的像元分解法来求取植被覆盖度数据，计算不同时期的植被覆盖度。H的在于研宄随着城市的发展而导致的城市地表植被覆盖度的变化，为进行城市生态环境质量评估提供参考数据。1国内研究现状1.1样本统计测算法样本统计测算法是按照统计学要求，在研宄区内抽取一定数量的样本区域，通过测算样本区域的植被覆盖度，利用部分推算总体的统计学原理，估算整个研宄区域的植被覆盖度。1.1.1目测估算法目测估算法采用肉眼凭借经验立接判别或利用相片、网络等参照物估算植被覆盖度。而不同人对

6、同一研究区域的目测估计结果有显著的差别。所以此方法会产生很大的误差。1.1.2概率测算法概率测算法是借助一定测量工具和手段获得的研究区内植被出现的概率，视为估算该研宄区域的植被覆盖度的一种方法，目前国内很少有人采用此法研究植被覆盖度。1.1.3仪器测量法仪器测量法是指利用传感器测量光通过植被层的状况来估算植被覆盖度的一种方法。但并不能达到较高的精度。1.2整体直接测算法整体直接测算法是通过将研宄区内植被生长环境要素、时空要素与植被覆盖度地面测量数据进行耦合，在一定尺度内建立植被覆盖度的经验模型；或利用遥感技术提取研究区内植被光谱信息，再与植被覆盖度建立相关关系

7、；或对影像像元进行分解的方法，计算植被覆盖度。引言中提到的常用遥感监测估算植被覆盖度的三种方法便是整体直接测算法［8］。2植被覆盖度研究中的问题及其意义2.1植被覆盖度研究中的问题南阳市三面环山，在估算植被覆盖度的时候，必须将研宂区域内植被地上部分对植被生长区域的地面进行垂直投影。如果在山坡上进行植被覆盖度的估算，就需要注意将植被对山坡进行垂直投影。另外,同样面积的植被相对不同的研宄区域范围，会得出不同的植被覆盖度。2.2植被覆盖度研究的意义植被覆盖度是反应植被基本情况的客观指标，在许多研究中具有很重要的作用。当前环境问题成为全球极为关注的焦点，而植被覆盖度与

8、环境变化的研究有着密不可分的联系。另外