發(fā)布時間：2018-04-24 18:47

  本文選題：RapidEye + 植被指數(shù)��； 參考：《遙感信息》2016年01期

【摘要】：針對基于反射率及植被指數(shù)的統(tǒng)計模型在估測荒漠化地區(qū)稀疏植被生物量時往往無法滿足要求的問題,該文以RapidEye多光譜影像為數(shù)據(jù)源,嘗試通過植被指數(shù)與紋理信息相結(jié)合的方法對甘肅省民勤縣綠洲邊緣稀疏植被區(qū)的生物量進(jìn)行估測。選取4種典型植被指數(shù),按照不同參數(shù)分別提取植被指數(shù)的灰度共生矩陣紋理特征值。將植被指數(shù)與實測生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸,同時,將紋理特征與生物量構(gòu)建多元逐步回歸模型。比較了單一的光譜信息與紋理信息估測荒漠化地區(qū)生物量的能力。研究結(jié)果表明,利用植被指數(shù)的紋理特征估測生物量的能力較高于單一的植被指數(shù)。
[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.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所;
【基金】：國防科工委重大專項(21-Y30B05-9001-13/15)
【分類號】：TP751

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1797794