基于Landsat 8-OLI的荒漠化地区植被覆盖度反演模型研究

摘要：

基于Landsat 8-OLI影像数据，利用植被指数逐步回归分析和线性混合像元分解的方法，结合134个野外样地调查数据，将线性混合像元分解结果（植被丰度）导入影像植被指数逐步回归模型，建立康保县荒漠化地区植被覆盖度反演混合模型，并进行精度检验。结果表明：（1）在所选16种影像植被指数中，采用单一植被指数进行荒漠化地区植被覆盖度反演建模，与植被覆盖度拟合优度最高的是归一化植被指数（NDVI）和土壤调节植被指数（SAVI），利用植被指数逐步回归分析建模，筛选出的3种最佳影像植被指数是土壤调节植被指数（SAVI0.5），比值植被指数（SRN-R）和增强型植被指数（EVI）；（2）通过线性混合像元分解建立的植被覆盖度反演模型，分解所得植被丰度与植被覆盖度的决定系数为0.673，模型精度低于利用植被指数逐步回归分析法反演的模型精度，但高于单一植被指数与植被覆盖度反演模型的精度；（3）精度检验显示植被指数逐步回归分析法反演的植被覆盖度模型的决定系数（R2）和精度分别为0.719和86.70%，而混合像元分解和植被指数逐步回归分析综合所建的混合模型的决定系数（R2）和精度分别为0.807和92.37%，表明植被指数逐步回归分析与混合像元分解相结合能较好地提高荒漠化地区植被覆盖度反演精度。

关键词：荒漠化、植被覆盖度反演、影像植被指数、逐步回归分析、线性混合像元分解

所属期刊栏目：36

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家林业局荒漠化监测项目;湖南省百人计划特聘教授基金项目;中国博士后科学基金

在线出版日期：2016-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：12-18