青藏高原数字照片植被覆盖度自动算法与应用

摘要：

覆盖度是植被评价的重要指标,也是遥感反演的关键参数.估算植被覆盖度的常用方法是目测法,但这种方法受观测人员的主观影响.近年来有研究人员利用冬小麦垂直数字照片的HLS颜色空间的色度特征,设计了自动提取覆盖度算法,具有较高的计算精度.但青藏高原植被颜色丰富多样,下垫面背景色彩差异很大,这种常规覆盖度自动提取算法存在困难.论文分析了青藏高原地表垂直数字照片的图像颜色特征,发现超绿色算法对绿色植被比较敏感,能够增强植被和背景的灰度差异,有效抑制土壤背景干扰.并采用K均值聚类算法,设计了青藏高原植被覆盖度的自动提取软件.通过将覆盖度自动提取结果和人工监督分类进行比较,两者误差在5%以内.此外,通过分析分类后的结果图像,提出了进一步改进的方法.

关键词：覆盖度、k均值聚类、数字图像处理、自动分类

所属期刊栏目：12

分类号：P2(测绘学)

资助基金："973"项目"空间观测全球变化敏感因子的机理与方法"2009CB723902

在线出版日期：2011-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：880-885