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QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究

陈巧 ,  陈永富

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文章导航 > 林业科学研究  > 2005 >  18(4): 375-380
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shu
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shu

QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究

  • 1.

    中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091

  • 基金项目:

    “国家重点林业生态工程监测与评价技术研究”项目(项目编号:2003DLA6N014)

  • 中图分类号: S771.8

A Study on Estimation of Vegetation Fraction by Using QuickBird Imagery

  • 1.

    Research Institute of Forest Resource Information Techniques, CAF, Beijing 100091, China

  • CLC number: S771.8

  • 摘要: 利用QuickBird高分辨率遥感数据,运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度,并对3种方法的计算结果进行比较和检验,结果表明:3种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高(均达到了0.84以上),其中NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大,精度能达到92%以上。经系统性检验,NDVI像元二分法和综合法的拟合精度较高,模型的整体性较好,可用于QuickBird数据估算植被覆盖度。
    Abstract: Using 3-bands method, NDVI method for dimidiate pixel model and integration method by QuickBird image to estimate the vegetation fraction of study area, and the estimating values of the three methods were compared and validated. The results were as follows: all the relativities of the three method were high between the estimating values and the actual values (they were all more than 0.84), and the average relative error of NDVI method for dimidiate pixel model and integration method were not high and the average estimated accuracy of all land cover type of NDVI method for dimidiate pixel model and integration method was more than 92% in the study area. The result of systematic nature validation suggested that the estimating precision of NDVI method for dimidiate pixel model and integration method was relatively high, and they had good unitary nature, so they both could be used in estimating of vegetation fraction from QuickBird image data.
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-02-26

QuickBird遥感数据监测植被覆盖度的研究

  • 1. 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091
  • 收稿日期: 2005-02-26
基金项目:  “国家重点林业生态工程监测与评价技术研究”项目(项目编号:2003DLA6N014)

摘要: 利用QuickBird高分辨率遥感数据,运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度,并对3种方法的计算结果进行比较和检验,结果表明:3种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高(均达到了0.84以上),其中NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大,精度能达到92%以上。经系统性检验,NDVI像元二分法和综合法的拟合精度较高,模型的整体性较好,可用于QuickBird数据估算植被覆盖度。

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