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基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测

李晓松 李增元 高志海 白黎娜 王琫瑜 李世明

李晓松, 李增元, 高志海, 白黎娜, 王琫瑜, 李世明. 基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测[J]. 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 95-100.
引用本文: 李晓松, 李增元, 高志海, 白黎娜, 王琫瑜, 李世明. 基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测[J]. 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 95-100.
LI Xiao-song, LI Zeng-yuan, GAO Zhi-hai, BAI Li-na, WANG Beng-yu, LI Shi-ming. Estimation of sparse vegetation cover in arid regions based on vegetation indices derived from Hyperion data.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2010, 32(3): 95-100.
Citation: LI Xiao-song, LI Zeng-yuan, GAO Zhi-hai, BAI Li-na, WANG Beng-yu, LI Shi-ming. Estimation of sparse vegetation cover in arid regions based on vegetation indices derived from Hyperion data.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2010, 32(3): 95-100.

基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测

Estimation of sparse vegetation cover in arid regions based on vegetation indices derived from Hyperion data.

  • 摘要: 受稀疏植被与明亮土壤背景影响,干旱地区植被覆盖精确遥感估测难度较大。以Hyperion影像为数据源,选取甘肃省民勤绿洲--荒漠过渡带为研究区,系统比较了利用不同类型高光谱及多光谱植被指数估测干旱地区稀疏植被覆盖度的能力,以期确定干旱地区稀疏植被覆盖度估测的最佳植被指数。不同植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力利用线性回归R2及留一交叉验证的均方根误差进行比较,结果表明:高光谱植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力显著优于相应的多光谱植被指数,抗大气植被指数(ARVI)及抗土壤和大气植被指数(SARVI)表现明显优于归一化植被指数(NDVI)与土壤调节植被指数(SAVI),其中以基于833.3 nm/640.5 nm波段组合的ARVI表现最佳,R2可达0.729 4,均方根误差(RMSE)仅为5.548 8。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2010-05-30

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