多尺度遥感数据协同的干旱地区植被覆盖度提取

摘要：

纯植被像元获取是植被覆盖信息遥感反演的必要环节.干旱地区植被分布零散稀疏,使用中、低分辨率遥感数据提取植被覆盖度时,难以获取纯植被像元,致使植被覆盖度提取精度较低.针对上述问题,本文提出一种基于多尺度遥感数据协同的干旱区植被覆盖度反演方法.该方法利用空间分辨率较高的Landsat-8 OLI数据确定纯植被像元,考虑到不同传感器之间的光谱差异,使用实测地物光谱数据进行光谱转换,代替中等分辨率MODIS数据的纯植被像元,应用于像元二分模型,选择典型的干旱区新疆阜康市为研究区,进行植被覆盖度反演实验,最后使用无人机航拍影像对反演结果进行精度验证.结果表明,植被覆盖度反演结果精度较高,与实测值间存在较高的相关性(R2=0.75),均方根误差较低(RMSE=0.10).该方法能够有效提高干旱区植被覆盖度反演精度,可为利用中低分辨率数据研究干旱地区生态环境变化提供一种新思路.

关键词：干旱地区、多尺度遥感数据、光谱转换、植被覆盖度、像元二分模型

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资助基金：国家科技支撑计划课题2012BAH27B04和山东省杰出青年基金JQ201211资助.

在线出版日期：2016-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1394-1402