本文選題：植被覆蓋度 + 多尺度�。� 參考：《紅外與毫米波學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：以Landsat 7 ETM+、SPOT 5和IKONOS遙感影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用格網(wǎng)法從1∶500地形圖提取的不同空間分辨率的植被覆蓋度為參考依據(jù),通過對(duì)不同輻射校正水平的遙感影像獲得的植被覆蓋度進(jìn)行精度比較分析,對(duì)多源多尺度和多源同尺度城市植被覆蓋度估算的相關(guān)問題進(jìn)行研究.研究表明,在城市區(qū)域進(jìn)行植被覆蓋度估算時(shí),ICM模型為較佳輻射校正模型;對(duì)于高分辨遙感影像,NDVI為植被覆蓋度估算的較佳植被指數(shù);對(duì)于中分辨率影像,植被覆蓋度估算的較佳植被指數(shù)則為RVI和MSAVI;就研究區(qū)而言GI模型比CR模型估算的植被覆蓋度更準(zhǔn)確.
[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.
【作者單位】： 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;福州大學(xué)遙感信息工程研究所;福州大學(xué)福建省水土流失遙感監(jiān)測評(píng)估與災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;地質(zhì)工程福建省高校工程研究中心;
【基金】：福建省測繪局局校合作項(xiàng)目(2016JX01) 福建省教育廳科技項(xiàng)目(JA15064、JA15044) 國家自然科學(xué)基金(51508100) 福建省自然科學(xué)基金(2012J01171) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAC08B01-05) 福州大學(xué)科研啟動(dòng)基金(XRC-1426)~~
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1917035