基于SPOT5影像的植被类型识别及叶面积指数定量估算研究

【摘要】森林生态系统是面积最大,且最重要的陆地生态系统,相比其他生态系统具有最高的生产力和最强的生态效应,是生物圈的能量基地,在维持全球生态平衡和改善生态环境方面起着极为重要的作用,同时也是国家经济可持续发展的重要物质基础。通过先进的遥感技术,实时、准确、高效的获取森林资源信息,监测其动态变化,科学估算森林的生态价值,在森林资源快速减少环境不断恶化的今天显得尤为重要。山区地形地貌比较复杂,地面植被覆盖茂密且光谱信息差异不大,地物受地形影响多以点状形式分散分布,利用传统的基于像元的信息提取方法,会造成较严重的“椒盐现象”,且提取的精度不高,难以将提取的结果用于森林植被的生态参数遥感定量估算研究。基于此本文在前人研究的基础上围绕影像中地物特征的构建和选取,尝试构建基于知识和特征权重的信息提取模型,采用面向对象分类方法解决山区植被信息遥感提取困难的问题,探寻中、高空间分辨率的影像用于定量反演的可行性。本文以安徽省金寨县为研究区,以单时相的SPOT5影像为数据源,基于构建的信息提取模型完成了样区森林植被信息的提取,同时结合野外观测数据建立了适合研究区SPOT5影像反演森林植被LAI的最佳模型。本研究主要研究结论如下：(1)以影像信息提取的四个步骤为主线,侧重于特征信息的构建和选取,通过不同的采样方法建立地物特征信息样本库,采用数据挖掘技术确立特定地物的特征信息,将特征信息用于影像的分割及信息提取规则的建立。基于此尝试构建了基于知识和特征权重的信息提取模型。(2)以研究区单时相的SPOT5影像为数据源,选取了可有效提高SPOT5影像中地物特征信息的波段计算方法：植被指数(NDVI2=RNIR-RGREEN/RNIR+RGREEN);两种融合方法：改进型Brovey变换融合及Andorre融合方法。结合野外观测的样点及部分乡镇林相图的矢量化结果,构建了样本信息库。采用文中所构建的模型完成影像信息的提取。研究区土地覆盖分类的总体精度达83%,且除园地的使用精度低于80%外,其他地物类型的精度都能达到80%以上,其中道路及旱地的使用精度高达87%。针叶、阔叶的用户精度分别为83%、86%。(3)构建了7种植被指数作为遥感因子,提取DEM上的高程信息作为地理因子。展开因子与叶面积指数之间的相关性分析,选取相关性较高的NDVI、GNDVI、RVI、SAVI、OSAVI、MSAVI作为自变量,以LAI为因变量构建了线性、指数、对数、幂函数四种估算模型,挑选四种一元模型中拟合程度最佳的模型开展预测精度检验工作,同时将所有因子作为自变量,LAI为因变量开展多元逐步回归分析,对分析后所构建的模型开展精度检验工作,最终确立RDVI\RVI与叶面积指数的多元线性模型(LAI=3.4196-0.1241*RDVI+1.0386*RVI)为研究区SPOT5影像反演LAI的最佳模型,并完成研究区森林植被的LAI反演制图。
【作者】罗桑扎西；
【导师】潘剑君；
【作者基本信息】南京农业大学，地图学与地理信息系统，2013，硕士
【关键词】山区植被；信息提取；叶面积指数；定量估算；SPOT5；

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