基于温度植被干旱指数的黄河源区土壤表层含水量反演

为了对黄河源区的土壤表层含水量进行反演与时空分析,利用黄河源区2006年第65—321天MODIS温度和植被指数产品数据,计算了温度植被干旱指数(TVDI),构建了不同像元尺度窗口的LST/NDVI斜率与实测表层土壤相对含水量之间的线性关系,比较了不同尺度像元窗口的拟合效果。分析结果表明:9×9像元窗口的拟合效果(回归系数R2为0.65)优于其他像元窗口尺度;季节尺度的拟合精度(回归系数R2为0.76)优于长时间序列的拟合精度;夏季模拟值与实测值的均方根误差为0.09,模拟精度满足实验要求,可用于黄河源区短时间序列的土壤表层含水量反演。

一种自动获取端元的RMS误差迭代改进算法

端元提取是混合像元分解算法中的关键技术之一,端元的质量直接影响分解结果的精度。本文对基于均方根(RMS)误差分析迭代提取端元的算法进行了改进,提出在端元选择时,增加像元纯净指数(PPI)、光谱矢量距离以及RMS误差值作为约束条件。利用南京地区2002年TM遥感影像作为试验数据,用本文提出的方法提取各组分丰度图,结合V-I-S模型以及研究区的实际情况,分析所提取的各组分丰度空间分布合理性,参考同期IKONOS影像解译结果,对改进前后的分解算法进行精度比较。试验结果表明:基于改进法得到的各组分结果精度较好,其与实测值的回归曲线在相关系数、斜率以及截距方面均得到了较明显的改善,但对于光谱非线性混合现象较严重的地物仍存在一定局限性。