本文關(guān)鍵詞：植被覆蓋度遙感估算及其真實(shí)性檢驗(yàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：植被覆蓋度不僅是表征植被冠層結(jié)構(gòu)最基本的物理參數(shù),也是量化植物群落覆蓋地表狀況的一個(gè)綜合指標(biāo),也是開(kāi)展定量遙感物理模型研究的基本參數(shù),已成為全球氣候變化、生態(tài)、水文、植物、土壤等研究的重要參數(shù),并被廣泛地應(yīng)用于陸表各種參量的變化過(guò)程研究。植被覆蓋度產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)研究是提高其產(chǎn)品質(zhì)量與可靠性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用可信度的重要保障。植被覆蓋度估算方法的改進(jìn)以及產(chǎn)品精度的提高是各研究領(lǐng)域的需求。論文在國(guó)家863項(xiàng)目“遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的資助下,依托中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春凈月潭遙感實(shí)驗(yàn)站開(kāi)展研究工作。通過(guò)開(kāi)展農(nóng)田區(qū)域(2km′2km)內(nèi)的植被覆蓋度時(shí)間序列星地同步實(shí)驗(yàn),進(jìn)行農(nóng)田植被覆蓋度遙感估算方法及其產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)的研究。主要研究成果如下:(1)根據(jù)植被覆蓋度的定義,研制了基于照相法的植被覆蓋度自動(dòng)提取系統(tǒng),為論文的研究工作奠定了基礎(chǔ)。(2)利用地面植被覆蓋度數(shù)據(jù)和Landsat 8 OLI影像,構(gòu)建了估算植被覆蓋度的植被指數(shù)回歸模型;同時(shí),對(duì)多種植被覆蓋度模型進(jìn)行了評(píng)價(jià)。Por SAIL模型模擬數(shù)據(jù)顯示Gutman、Carlson、Baret和SDVI模型的估算精度依次是BaretCarlsonSDVIGutman;Baret模型中的k_p/K_VI參數(shù)隨植被類(lèi)型和植被生長(zhǎng)狀況發(fā)生變化,通過(guò)修改該參數(shù),Baret模型精度提高到0.04。(3)利用植被指數(shù)回歸模型估算植被覆蓋度,得出HJ-1B CCD估算的植被覆蓋的精度低于Landsat 8 OLI的結(jié)論;利用Landsat OLI,MODIS和SPOT-VGT的光譜響應(yīng)函數(shù)和EO-1Hyperion影像模擬了三種傳感器的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)VGT模擬的NDVI小于MODIS模擬的NDVI;在植被生長(zhǎng)后期,VGT模擬的NDVI大于MODIS模擬的NDVI。VGT模擬數(shù)據(jù)計(jì)算的植被覆蓋度低于MODIS和OLI,VGT的FVC與OLI的FVC的相對(duì)偏差達(dá)到-17.8%。(4)利用時(shí)間序列Landsat 8 OLI影像和變異函數(shù),分析了基于NDVI、NIR和紅波段反射率的變異函數(shù)描述空間異質(zhì)性的特性,提出了平均長(zhǎng)度變異的概念,量化了不同量綱變量對(duì)空間異質(zhì)程度的表達(dá)。結(jié)論如下:紅波段對(duì)土壤敏感,近紅外波段對(duì)植被敏感。隨著植被的生長(zhǎng),紅波段描述的農(nóng)田空間異質(zhì)性降低,近紅外描述的空間異質(zhì)性增強(qiáng);植被生長(zhǎng)初期,NDVI描述的空間異質(zhì)性最強(qiáng)�？臻g異質(zhì)性具有尺度效應(yīng),在中低分辨率遙感影像上,NDVI、NIR和Red波段具有相同的空間異質(zhì)性探測(cè)能力。(5)汲取空間采樣理論和空間優(yōu)化方法,將非均質(zhì)像元均值估計(jì)模型(MSN)應(yīng)用到異質(zhì)性像元的空間采樣。結(jié)果表明,MSN模型對(duì)異質(zhì)性像元的均值估計(jì)精度高于空間隨機(jī)采樣和塊克里格。結(jié)合空間模擬退火,得到給定采樣精度下的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)及其空間分布。以均值估計(jì)方差為目標(biāo)函數(shù),得到250m2不同異質(zhì)程度像元的空間采樣方案和基本采樣單元內(nèi)采樣點(diǎn)的布設(shè)方案。從而,發(fā)展了不同尺度的異質(zhì)性像元空間采樣方案。(6)比較并驗(yàn)證了CYCLOPES、GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品在澳大利亞地區(qū)的時(shí)空一致性和精度。得出以下結(jié)論:GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品具有很好的一致性;Australian MODIS FVC的估計(jì)值高于GEOV1,CYCLOPES產(chǎn)品的估計(jì)值最小。利用2011年-2012年的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)GEOV1和Australian MODIS產(chǎn)品的驗(yàn)證結(jié)果是GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品的精度(RMSE)在0.08-0.14之間。
【關(guān)鍵詞】：植被覆蓋度 真實(shí)性檢驗(yàn) 空間異質(zhì)性 空間采樣 光譜響應(yīng)函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院（東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：Q948;P237
【目錄】：

• 中文摘要9-11
• Abstract11-14
• 第一章 緒論14-30
• 第一節(jié) 選題依據(jù)、目的及意義14-17
• 一、選題背景與依據(jù)14-16
• 二、研究目的與意義16-17
• 第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展17-26
• 一、植被覆蓋度估算研究進(jìn)展17-23
• 二、遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)研究進(jìn)展23-26
• 第三節(jié) 研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線與創(chuàng)新點(diǎn)26-30
• 一、研究?jī)?nèi)容與方法26-28
• 二、論文創(chuàng)新點(diǎn)28-29
• 三、論文技術(shù)路線29-30
• 第二章 基照相法的植被覆蓋度提取系統(tǒng)30-46
• 第一節(jié) 植被覆蓋度星-地同步實(shí)驗(yàn)30-34
• 一、實(shí)驗(yàn)區(qū)概況30-31
• 二、植被覆蓋度真實(shí)性檢驗(yàn)地面測(cè)量實(shí)驗(yàn)31-34
• 第二節(jié) 基于改進(jìn)過(guò)綠特征指數(shù)提取植被覆蓋度34-39
• 一、數(shù)字圖像幾何畸變校正34-35
• 二、植被覆蓋度自動(dòng)提取算法35-38
• 三、植被覆蓋度提取結(jié)果與精度評(píng)價(jià)38-39
• 第三節(jié) 植被覆蓋度自動(dòng)計(jì)算系統(tǒng)39-44
• 一、系統(tǒng)簡(jiǎn)介39-41
• 二、植被覆蓋度提取界面41-43
• 三、數(shù)據(jù)處理與結(jié)果顯示43-44
• 本章小結(jié)44-46
• 第三章 植被覆蓋度遙感估算及模型的比較與改進(jìn)46-76
• 第一節(jié) 基于植被指數(shù)回歸模型的FVC估算及評(píng)價(jià)46-58
• 一、常用植被指數(shù)46-48
• 二、植被覆蓋度的遙感估算48-52
• 三、植被指數(shù)回歸模型的適用性評(píng)價(jià)52-58
• 第二節(jié) 基于混合像元分解模型的FVC估算58-70
• 一、混合像元分解模型估算FVC的精度驗(yàn)證58-63
• 二、Baret模型的改進(jìn)63-65
• 三、土壤反射率對(duì)FVC模型估算精度的影響65-70
• 第三節(jié) 陰影土壤對(duì)FVC估算的影響70-74
• 一、不同組分光譜反射率的測(cè)量70-71
• 二、陰影土壤比例的提取與建模71-72
• 三、基于像元二分模型的陰影土壤對(duì)植被覆蓋度估算的影響72-74
• 本章小結(jié)74-76
• 第四章 傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)對(duì)植被覆蓋度估算一致性影響76-96
• 第一節(jié) 不同傳感器的光譜響應(yīng)函數(shù)76-79
• 一、HJ-1B CCD與Landsat 8 OLI光譜響應(yīng)函數(shù)76-78
• 二、MODIS和SPOT-VEGETATION的光譜響應(yīng)函數(shù)78-79
• 第二節(jié) HJ-1B CCD與Landsat 8 OLI監(jiān)測(cè)農(nóng)田FVC的一致性評(píng)價(jià)79-85
• 一、HJ-1B CCD和OLI遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理79-80
• 二、HJ-1B CCD和Landsat 8 OLI的NDVI、OSAVI一致性評(píng)價(jià)80-83
• 三、HJ-1B CCD和Landsat 8 OLI估算FVC的一致性評(píng)價(jià)83-85
• 第三節(jié) 基于EO-1 Hyperion高光譜影像的光譜響應(yīng)函數(shù)對(duì)FVC估算一致性影響分析85-93
• 一、EO-1 Hyperion高光譜影像數(shù)據(jù)85-87
• 二、OLI、MODIS和SPOT-VGT遙感模擬數(shù)據(jù)的比較87-91
• 三、MODIS和SPOT-VGT模擬數(shù)據(jù)的植被覆蓋度估算91-93
• 本章小結(jié)93-96
• 第五章 基于時(shí)間序列影像的多變量農(nóng)田空間異質(zhì)性分析96-110
• 第一節(jié) 變異函數(shù)理論與方法96-100
• 一、實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)96-98
• 二、理論變異函數(shù)98-100
• 第二節(jié) 農(nóng)田空間異質(zhì)性的多變量表達(dá)100-108
• 一、研究區(qū)與遙感數(shù)據(jù)100-101
• 二、平均長(zhǎng)度變異101-103
• 三、基于平均長(zhǎng)度的多變量農(nóng)田空間異質(zhì)性的量化103-108
• 本章小結(jié)108-110
• 第六章 不同像元尺度空間采樣方法及對(duì)GEOV1植被覆蓋度產(chǎn)品的驗(yàn)證110-140
• 第一節(jié) 全球FVC地面數(shù)據(jù)與空間采樣方法概述110-116
• 一、空間采樣方法概述110-112
• 二、遙感真實(shí)性檢驗(yàn)地面測(cè)量概述112-116
• 第二節(jié) 不同像元尺度的空間采樣方法116-128
• 一、1 km×1 km異質(zhì)性像元的空間采樣116-124
• 二、250m×250m像元的空間采樣124-127
• 三、基本采樣單元內(nèi)的采樣點(diǎn)的布設(shè)方案評(píng)價(jià)127-128
• 第三節(jié) 利用不同空間采樣方法驗(yàn)證GEOV1 FVC產(chǎn)品128-138
• 一、研究區(qū)及遙感數(shù)據(jù)128-132
• 二、空間采樣和像元均值估計(jì)方法132-135
• 三、GEOV1 FVC產(chǎn)品的驗(yàn)證135-138
• 本章小結(jié)138-140
• 第七章 CYCLOPES、GEOV1和Australian MODIS植被覆蓋度遙感產(chǎn)品的真實(shí)性檢驗(yàn)140-160
• 第一節(jié) 現(xiàn)有FVC遙感產(chǎn)品140-148
• 一、CYCLOPES和GEOV1全球FVC產(chǎn)品141-145
• 二、Australian MODIS區(qū)域FVC產(chǎn)品145-146
• 三、其他FVC產(chǎn)品146-148
• 第二節(jié) CYCLOPES、GEOV1和Australian MODIS FVC的比較與驗(yàn)證148-158
• 一、數(shù)據(jù)與方法149-150
• 二、CYCLOPES、GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品的空間連續(xù)性150-153
• 三、CYCLOPES、GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品的時(shí)間連續(xù)性153-156
• 四、GEOV1和Australian MODIS FVC產(chǎn)品的直接驗(yàn)證156-158
• 本章小結(jié)158-160
• 第八章 結(jié)論與展望160-164
• 第一節(jié) 主要結(jié)論160-161
• 第二節(jié) 展望161-164
• 參考文獻(xiàn)164-176
• 在讀期間發(fā)表論文情況176-178
• 致謝178-179

  本文關(guān)鍵詞：植被覆蓋度遙感估算及其真實(shí)性檢驗(yàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：460432