基于RDVI的尉犁绿洲植被覆盖动态变化研究

植被覆盖度是绿洲生态环境变化的最重要标志之一。本文在尉犁地区地形图数字数据和土地利用图数字数据的基础上 ,通过遥感技术 ,使用不同年份同一季相的 TM图像数据为基础底料编制重规一化植被指数图 ( RDVI) ,根据尉犁绿洲的生态环境特征 ,并结合实地调查分析的结果 ,研究植被指数灰度级与盖度级的对应函数关系 ,将其转换成植被覆盖度图。最终利用植被覆盖度度度图像所提供的各盖度级的数量和空间分配状况来评价图像所包括时段 ,即 1 991年至 2 0 0 0年期间植被环境质量的变化 ,并阐明原因 ,为该区域的生态环境综合治理提供科学方法和依据。

基于“北京一号”小卫星数据的密云水库流域植被覆盖度估算方法比较

"北京一号"小卫星(BJ-1)是一颗拥有高时频、覆盖宽度大等优势的对地观测小卫星。运用BJ-1遥感数据,以密云水库流域为研究区域,通过NDVI像元二分法、三波段梯度差法估算其植被覆盖度,并尝试利用重归一化植被指数(RDVI)法进行植被覆盖度估算。通过对3种方法估算结果的比较发现:RDVI法的估算结果与实测值的吻合度较高,而三波段梯度差法则出现较大误差,NDVI像元二分法的估算结果精度居中。结果表明:运用BJ-1数据,采用RDVI法可以有效地进行连续的、大范围的植被覆盖度估算。

基于植被指数的喀斯特流域赋水动态变化遥感监测研究——以贵州省为例

喀斯特流域具有特殊的双重含水介质,形成独特的地表—地下水系结构。因此,喀斯特流域水资源影响因素复杂多样,除气候、地貌、岩性等因素外,流域植被覆盖率也起到决定性的作用。本文在贵州省内选择20个流域作为研究样区,根据Landsat TM的植被光谱特征,流域赋水光谱特征,利用遥感技术,对TM影像进行光谱辐射亮度计算处理、表观反射率计算处理,并构建TVI、RDVI、EVI。根据现代数学分析方法的原理,借助Spss、MATLAB软件,探讨、建立喀斯特流域水资源监测、预测模型,并通过方差分析和样区检验,得出很好的预测效果。

龙口市污水灌区与清水灌区冬小麦植被指数变化差异分析

为了研究污水灌溉对农田土壤环境和作物生长的影响,利用2008—2009年10期中国环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A)CCD1影像数据,结合龙口市冬小麦物候期的变化特征提取出单一冬小麦种植区,反演了冬小麦生长期内的归一化植被指数(NDVI),并对污水灌区和清水灌区的冬小麦植被指数进行比对分析,最后结合相应的重归一化植被指数(RDVI)和叶面积指数(LAI)进行验证。结果显示,研究区内污水灌溉已经对灌区的作物生长产生了一定的影响,污水灌溉区作物的生长状况明显不及清水灌溉区作物长势。说明污水灌溉会导致冬小麦的长势变差,对污水排放的控制和污水无污化处理势在必行。

利用植被指数(Ⅵ)提取遥感影像荒漠林覆盖度信息的差异性研究

本研究针对荒漠林在遥感影像中的表现特征,选用归一化植被指数(NDVI)、重归一化植被指数(RDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),比较分析通过遥感影像灰度图的判读和植被指数分析荒漠林的覆盖度。结果表明:3种植被指数在探测干旱区稀疏植被覆盖度的能力方面存在差异。RDVI探测稀疏植被覆盖度的能力明显劣于NDVI和SAVI。NDVI和SAVI表现基本一致;由于土壤因素的影响,在估测稀疏植被覆盖度方面,NDVI的能力较SAVI强。

基于GF-1影像的内蒙开鲁县玉米虫害程度划分及成因分析

为监测2018年内蒙古开鲁县玉米虫害发生程度,利用虫害爆发一周后的GF-1遥感影像提取玉米种植范围,结合对植被茂密稀疏变化敏感的重归一化植被指数(RDVI),采用RDVI均值和标准差来反映玉米受虫害胁迫后生长变化情况,通过设置标准化阈值,利用决策树方法对玉米所受虫害胁迫程度进行划分。结果表明,基于RDVI划分玉米受害程度总体精度可达75%,说明RDVI可作为监测玉米受虫害迫害程度的指标。此外,通过分析开鲁地区生境因素,发现高温干旱的气象条件及较大的虫源基数是该地区玉米受虫害严重的重要原因。

基于指数图像的城镇建设用地信息识别与提取——以岳阳市为例

以岳阳市Landsat ETM+影像为信息源,分析了典型地物的光谱特征及可分性,将地物种类归并为建设用地、植被、水体三大类,分别选用归一化裸露指数(NDBI)、重归一植被指数(RDVI)和改进的归一化水体指数(修改后的NDWI)作为三种地类的指示因子,通过阈值分割、掩膜处理去除了非建设用地区域的噪音信息,得到了比较准确的城镇建设用地专题信息。综合运用三种指数提取建设用地比直接对各波段作复杂的逻辑判断思路更清晰,目的更明确,也弥补了单一指数识别建设用地的不足,精度检验结果表明其有较高的提取精度,是一种兼具自动与半自动、行之有效的城镇建设用地识别与提取方法。