發(fā)布時(shí)間：2018-01-22 23:00

  本文關(guān)鍵詞： 地形 植被 光譜分析 地形影響 植被指數(shù) 組合算法　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為消除山區(qū)植被遙感監(jiān)測(cè)中的地形影響,該文根據(jù)山區(qū)主要地物波譜曲線特征和波段比模型等基本原理,構(gòu)建地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)(topography-adjusted vegetation index,TAVI)組合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山區(qū)Landsat8多光譜遙感影像分析山區(qū)主要地物波譜曲線特征,闡釋TAVI光譜原理。接著,用紅光波段數(shù)據(jù)構(gòu)建新的陰影植被指數(shù)(shady vegetation index,SVI),并優(yōu)選比值植被指數(shù)(ratio vegetation index,RVI)與SVI形成TAVI組合算法,再結(jié)合地形調(diào)節(jié)因子"極值優(yōu)化"算法計(jì)算TAVI結(jié)果。最后,采用目視比較、統(tǒng)計(jì)分析和差值分析證明TAVI組合算法達(dá)到經(jīng)大氣加地形校正后遙感影像計(jì)算的NDVI的削減地形影響的效果,其與太陽(yáng)入射角余弦值一元線性回歸方程斜率降至0.035,相關(guān)系數(shù)降至0.075。TAVI組合算法可應(yīng)用于山區(qū)植被信息和有關(guān)參數(shù)的遙感監(jiān)測(cè)與估算。
[Abstract]:In order to eliminate the topographic influence in remote sensing monitoring of vegetation in mountainous areas, this paper bases on the basic principles of spectral curve characteristics and wave band ratio model of main features in mountainous areas. A topography-adjusted vegetation vegetation TAVI (topography-adjusted vegetation index) combination algorithm is constructed. Put forward the idea of TAVI research. Secondly, using Landsat8 multispectral remote sensing image of mountain area to analyze the characteristics of spectral curve of main features in mountain area, explain the principle of TAVI spectrum. A new shady vegetation index (SVI) was constructed from the red light band data. The ratio of vegetation index and vegetation index (RVI) and SVI were selected to form a combination algorithm of TAVI. Combined with the terrain adjustment factor "extremum optimization" algorithm to calculate the TAVI results. Finally, visual comparison. Statistical analysis and difference analysis show that the combined TAVI algorithm can reduce the topographic effect of NDVI calculated by atmospheric and topographic correction. The slope of the linear regression equation with the cosine value of the solar incident angle decreases to 0.035. The correlation coefficient is reduced to 0.075. TAVI combined algorithm can be applied to the remote sensing monitoring and estimation of vegetation information and related parameters in mountainous areas.
【作者單位】： 福州大學(xué)地理空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室海西政務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心;中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAC08B00) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401488) 福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2017J01658)
【分類(lèi)號(hào)】：TP79
【正文快照】： 江洪,何國(guó)金,黃海明,曹小杰,汪小欽,張兆明.基于波段比模型的地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)組合算法構(gòu)建與驗(yàn)證[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2017,33(5):156-161.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.05.023 http://www.tcsae.orgJiang Hong,He Guojin,Huang Haiming,Cao Xiaojie,Wang Xiaoqin,Zhang

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本文編號(hào)：1455967