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基于植被覆盖度的植被信息遥感变化检测已成为研究植被及其相关生态系统变化的主要途径,但由于云覆盖等天气条件的影响,很难获得不同年份同一季节覆盖整个研究区的光学遥感影像来进行植被变化检测,而采用季节差异的影像必然会影响植被变化检测的结果.为此,本研究利用中高分辨率遥感数据的空间分辨率优势和MODIS遥感数据的时间分辨率优势,基于二者关系的拟合,提出一种植被信息季节变换的方法,将不同季节影像的植被覆盖度变换到研究所需的季节上.结果表明:将该方法应用到福建敖江流域连江片区发现,植被信息变换的效果较好,经过将覆盖研究区的2007年冬季和2013年春季的中高分辨率影像的植被信息统一变换到夏季后,2007年的植被覆盖度由66.5%上升到79.7%,2013年由58.6%上升到77.9%,有效消除了因季节差异而对植被覆盖度估算产生的误差,提高了结果的准确性.

作者:杨绘婷;徐涵秋;施婷婷;陈善沐

来源:应用生态学报 2019 年 30卷 1期

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作者:
杨绘婷;徐涵秋;施婷婷;陈善沐
来源:
应用生态学报 2019 年 30卷 1期
标签:
植被覆盖度 季节变换 回归分析 归一化植被指数 遥感
基于植被覆盖度的植被信息遥感变化检测已成为研究植被及其相关生态系统变化的主要途径,但由于云覆盖等天气条件的影响,很难获得不同年份同一季节覆盖整个研究区的光学遥感影像来进行植被变化检测,而采用季节差异的影像必然会影响植被变化检测的结果.为此,本研究利用中高分辨率遥感数据的空间分辨率优势和MODIS遥感数据的时间分辨率优势,基于二者关系的拟合,提出一种植被信息季节变换的方法,将不同季节影像的植被覆盖度变换到研究所需的季节上.结果表明:将该方法应用到福建敖江流域连江片区发现,植被信息变换的效果较好,经过将覆盖研究区的2007年冬季和2013年春季的中高分辨率影像的植被信息统一变换到夏季后,2007年的植被覆盖度由66.5%上升到79.7%,2013年由58.6%上升到77.9%,有效消除了因季节差异而对植被覆盖度估算产生的误差,提高了结果的准确性.