本文選題：植被覆蓋度 + 無人機　； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年11期

【摘要】：從分析對植被覆蓋度(FVC)敏感的光譜特性入手,使用Avafield-3光譜儀(測量范圍300~2 500nm),利用人工草坪控制植被覆蓋度的方式研究混合光譜與植被覆蓋度的關(guān)系,通過實驗發(fā)現(xiàn)紅邊區(qū)間(680~760nm)對植被覆蓋度最為敏感,而紅邊區(qū)間光譜的一階導(dǎo)數(shù)與植被覆蓋度的相關(guān)性最高(0.98),且有較強的穩(wěn)定性,因此選擇紅邊斜率k作為估算植被蓋度的參數(shù)。參考混合光譜分解法反演植被覆蓋度的經(jīng)典模型——即以NDVI(normalized difference vegetation index)為參數(shù)的植被覆蓋度反演模型,以紅邊斜率代替NDVI構(gòu)建了2個反演植被覆蓋度FVC的新的紅邊斜率模型,該模型是對經(jīng)典模型的進一步改進。為驗證模型精度,以研究區(qū)內(nèi)無人機(UVA)的高光譜數(shù)據(jù)和研究區(qū)實際測量的植被覆蓋度數(shù)據(jù)進行驗證:對高光譜數(shù)據(jù)計算每個像元680~760nm之間的斜率,利用PPI(pixel purity index)提取純像元,計算純植被像元光譜斜率的最大值和純土壤像元光譜斜率最小值,利用新的紅邊斜率FVC模型求取植被覆蓋度;實測數(shù)據(jù)采用照相方法,經(jīng)過幾何校正、監(jiān)督分類后統(tǒng)計植被覆蓋度,結(jié)果表明:通過實測數(shù)據(jù)與無人機高光譜數(shù)據(jù)獲取的植被覆蓋數(shù)據(jù)進行驗證,新構(gòu)建的基于紅邊斜率的兩個植被覆蓋度模型的精度(R2分別達0.893 3和0.892 7)都略高于以NDVI為參數(shù)的模型(R2分別達0.839 9和0.829 9)。提出使用紅邊斜率計算植被覆蓋度的模型,具有較明確的生物物理意義,具有較高的應(yīng)用潛力和推廣價值。
[Abstract]:Based on the analysis of the spectral characteristics sensitive to vegetation coverage, the relationship between mixed spectrum and vegetation coverage was studied by using Avafield-3 spectrometer (measuring range 300 ~ 2 500 nm) and using artificial lawn to control vegetation coverage. It is found that the red edge interval is most sensitive to vegetation coverage, and the correlation between the first derivative of the red edge spectrum and the vegetation coverage is the highest (0.98) and has strong stability. Therefore, the red edge slope k is chosen as the parameter to estimate the vegetation coverage. Referring to the classical model of vegetation coverage inversion using mixed spectral decomposition method, that is, the vegetation coverage inversion model with NDVI(normalized difference vegetation index) as the parameter, two new red edge slope models for retrieving vegetation coverage FVC are constructed by using red edge slope instead of NDVI. The model is a further improvement on the classical model. In order to verify the accuracy of the model, the hyperspectral data of UAV in the study area and the vegetation coverage data measured in the study area were verified. The slope between each pixel 680~760nm was calculated from the hyperspectral data, and the pure pixel was extracted by using PPI(pixel purity indexs. The maximum value of spectral slope of pure vegetation pixel and the minimum value of spectral slope of pure soil pixel are calculated, and the vegetation coverage is obtained by using a new red edge slope FVC model. The results show that the vegetation coverage is verified by the measured data and the data obtained from the UAV hyperspectral data. The accuracy of the two vegetation coverage models based on the red slope is 0.893 3 and 0.892 7 respectively), which is slightly higher than that of the NDVI model (0.839 9 and 0.829 9). A model for calculating vegetation coverage with red edge slope is presented, which has clear biophysical significance and has high application potential and popularization value.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)精準林業(yè)北京市重點實驗室;山東交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41371001) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)重大項目(2008AA121806)資助
【分類號】：Q948;TP751

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本文編號：1829179