本文采用Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)、Google Earth影像高分辨率數(shù)據(jù)及地面數(shù)碼相機(jī)采集的影像數(shù)據(jù),依據(jù)像元二分理論模型、圖像融合技術(shù)及回歸分析模型在實(shí)驗(yàn)區(qū)域建立了地面植被覆蓋度與遙感影像植被指數(shù)變量的估算模型(OLI-G-RS)。并通過實(shí)驗(yàn)區(qū)的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。最后根據(jù)驗(yàn)證過的模型在大連沙河口區(qū)和金州區(qū)進(jìn)行植被覆蓋度提取應(yīng)用。根據(jù)研究得出以下結(jié)論:(1)利用地面數(shù)碼相機(jī)采集的地面植被覆蓋度通過遙感估算得到的植被覆蓋度進(jìn)行回歸分析,各模型擬合度在0.7054-0.8808之間,利用4組地面植被覆蓋度數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,地面植被覆蓋度與不同時(shí)期利用OLI-G-RS模型估算結(jié)果之間均方根誤差對(duì)應(yīng)為0.102042689,0.135219726,0.160497321,模型結(jié)果較好。(2)利用得到的OLI-G-RS模型,在研究區(qū)選取小范圍區(qū)域,對(duì)融合后的遙感影像,依據(jù)像元二分理論模型計(jì)算植被覆蓋度,對(duì)比分析通過OLI-G-RS模型計(jì)算出的影像的植被覆蓋度,兩組數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.995046907,相關(guān)性較好。(3)依據(jù)OLI-G-RS模型和像元二分模型分別對(duì)分別對(duì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1植被覆蓋度估算方法分類圖

圖1.1植被覆蓋度估算方法分類圖Fig.1.1Classificationofvegetationcoverageestimationmethod在地面測(cè)量方面，目估法采用目視的方法憑借經(jīng)驗(yàn)直接判斷或利用相片、網(wǎng)格等他參照物來(lái)估算植被覆蓋度（章文波等,200....

圖1.2技術(shù)路線圖

6圖1.2技術(shù)路線圖Fig.1.2ThisLineofTechniques

圖2.1沙河口區(qū)在大連市位置

遼寧師范大學(xué)碩士學(xué)位論文研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取.1研究區(qū)概況.1.1地理位置遼寧省大連市地處遼東半島南端，經(jīng)緯度范圍為東經(jīng)120°53′～123°34′，北緯8°39′～40°12′，本研究選取大連局部地區(qū)沙河口和金州作為研究區(qū)，對(duì)區(qū)域內(nèi)植覆蓋度進(jìn)行估算分析。沙河口和金州區(qū)....

圖2.2金州區(qū)在大連市位置

遼寧師范大學(xué)碩士學(xué)位論文研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取.1研究區(qū)概況.1.1地理位置遼寧省大連市地處遼東半島南端，經(jīng)緯度范圍為東經(jīng)120°53′～123°34′，北緯8°39′～40°12′，本研究選取大連局部地區(qū)沙河口和金州作為研究區(qū)，對(duì)區(qū)域內(nèi)植覆蓋度進(jìn)行估算分析。沙河口和金州區(qū)....

本文編號(hào)：3998044