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国土资源遥感  2011, Vol. 23 Issue (3): 88-94    DOI: 10.6046/gtzyyg.2011.03.16
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 ̄基于混合像元分解的南方地区植被覆盖度遥感监测——以广州市为例
张志新1, 邓孺孺1, 李灏1, 陈蕾1,2, 陈启东1, 何颖清1
1. 中山大学地理科学与规划学院,广州 510275;
2. 国家海洋局南海海洋工程勘察与环境研究院,广州 510300
Remote Sensing Monitoring of Vegetation Coverage in Southern China Based on Pixel Unmixing: A Case Study of Guangzhou City
ZHANG Zhi-xin1, DENG Ru-ru1, LI Hao1, CHEN Lei1,2, CHEN Qi-dong1, HE Ying-qing1
1. School of Geographic Science and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China;
2. South China Sea Marine Engineering and Environment Institute, SOA, Guangzhou 510300, China
全文: PDF(2483 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

通过测量图像端元的地表反射率,对遥感图像进行精确大气校正; 在对混合像元分解模型进行改进的基础上,建立了基于地表反射率的线性混合像元分解(Liner Spectral Unmixing,LSU)模型,有效地避免了因大气时间、空间差异所造成的多时相误差,实现了多时相对比; 通过增加土壤湿度因子,消除了土壤湿度差异造成的误差,建立了适用于南方地区的植被覆盖度遥感监测模型。实地验证结果表明,该模型具有较高的精度。将该模型运用于广州市1998~2009年植被覆盖度时空变化监测,认为城市化、大型工程建设与陡坡开荒是造成广州市植被覆盖度变化的主要原因。

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罗杨洁
朱俊
关键词 偏振多角度油污染地物识别    
Abstract

Based on the measurement of the ground spectral reflectance of basal land covers and the accurate atmospheric correction for Landsat TM data,the authors improved the linear spectral mixture model (LSU)and developed a vegetation coverage retrieval model suitable for southern China. The effects of the atmospheric environment and the imaging time of remote sensing data were both reduced,contributing to the multi-temporal comparison,by the utilization of the ground spectral reflectance from field survey. The soil moisture factor was considered to eliminate its remarkable spatial differentiation error in southern China. The vegetation coverage retrieval model was proved to be efficient with high precision over the in situ field verification and was applied to extract the vegetation coverage information in Guangzhou from 1998 to 2009. It is inferred that the urbanization, the large-scale architectural engineering and the reclamation activities constitute the main factors responsible for the formation of the spatio-temporal vegetation change in this area.

Key wordsPolarization    Multi-angle    Oil pollution monitoring    Object identification
收稿日期: 2010-12-13      出版日期: 2011-09-07
: 

TP 79

 
基金资助:

国家自然科学基金项目(编号: 40671144)和水利部948项目(编号: 200820)共同资助。

通讯作者: 邓孺孺(1963-),男,博士,教授,主要从事环境遥感和GIS应用研究。E-mail: eesdrr@mail.sysu.edu.cn。
作者简介: 张志新(1985-),女,硕士研究生,主要从事水质遥感和微波遥感研究。
引用本文:   
张志新, 邓孺孺, 李灏, 陈蕾, 陈启东, 何颖清.  ̄基于混合像元分解的南方地区植被覆盖度遥感监测——以广州市为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(3): 88-94.
ZHANG Zhi-xin, DENG Ru-ru, LI Hao, CHEN Lei, CHEN Qi-dong, HE Ying-qing. Remote Sensing Monitoring of Vegetation Coverage in Southern China Based on Pixel Unmixing: A Case Study of Guangzhou City. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(3): 88-94.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.03.16      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I3/88


[1] 程红芳,章文波,陈锋.植被覆盖度遥感估算方法研究进展
[J].国土资源遥感,2008(1):13-18.

[2] 秦伟,朱清科,张学霞,等.植被覆盖度及其测算方法研究进展
[J].西北农林科技大学学报:自然科学版,2006,34(9):163-170.

[3] 但尚铭,但玻.若尔盖地区典型湿地NDVI动态特点分析
[J].四川气象,2006,26(3):115-117.

[4] Busetto L,Meroni M,Colombo R.Combining Medium and Coarse Spatial Resolution Satellite Data to Improve the Estimation of Sub-pixel NDVI Time Series
[J].Remote Sensing of Environment,2008,112(1):118-131.

[5] 阳小琼,朱文泉,潘耀忠,等.基于修正的亚像元模型的植被覆盖度估算
[J].应用生态学报,2008,19(8):1860-1864.

[6] 陈效逑,王恒.1982~2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化
[J].地理学报,2009,64(1):84-94.

[7] 董印,焦黎,杨光华,等.基于SPOT-VGT数据的新疆1998~2007年植被覆盖变化监测
[J].水土保持通报,2009,29(2):125-129.

[8] 李娟.兰州市南北两山植被覆盖度动态变化遥感监测
[J].矿山测量,2010(1):34-38.

[9] 田庆久,闵祥军.植被指数研究进展
[J].地球科学进展,1998,13(4):327-333.

[10] Iehoku C,Karnieli A.A Review of Mixture Modeling Techniques for Sub-pixel Land Cover Estimation
[J].Remote Sensing Reviews,1996,13(3-4):161-186.

[11] Gutman G,Ignatov A.The Derivation of the Green Vegetation Fraction from NOAA/AVHRR Data for Use in Numerical Weather Prediction Models
[J].International Journal of Remote Sensing,1998,19(8):1533-1543.

[12] Qi J,Marsett R C,Moran M S,et al.Spatial and Temporal Dynamics of Vegetation in the San Pedro River Basin Area
[J].Agricultural and Forest Meteororology,2000,105(1-3):55-68.

[13] 陈晋,陈云浩,何春阳,等.基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用
[J].遥感学报,2001,5(6):416-422.

[14] 唐世浩,朱启疆,王锦地,等.三波段梯度差植被指数的理论基础及其应用
[J].中国科学(D辑),2003,33(11):1094-1102.

[15] 阳小琼,朱文泉,潘耀忠,等.基于修正的亚像元模型的植被覆盖度估算
[J].应用生态学报,2008,19(8):1860-1864.

[16] Jasinski M F.Estimation of Subpixel Vegetation Density of Natural Regions Using Satellite Multispectral Imagery
[J].IEEE Transaction on Genscience and Remote Sensing,1996,34(3):804-813.

[17] Gilabert M A,García-Haro F J,Meli J.A Mixture Modeling Approach to Estimate Vegetation Parameters for Heterogeneous Canopies in Remote Sensing
[J].Remote Sens Environ,2000,72(3):328-345.

[18] Paringit E C,Nadaoka K.Using Spectral Mixture Modeling Techniques to Derive Land-cover Parameters for Distributed Ediment Yield Estimation
[C]//Proceedings of the 21st Asian Conference on Remote Sensing.Taipei,Taiwan,2000:52-57.

[19] 王天星,陈松林,马娅.基于改进线性光谱分离模型的植被覆盖度反演
[J].地球信息科学,2008,10(1):114-120.

[20] Metternicht G I,Fermont A.Estimating Erosion Surface Features by Linear Mixture Modeling
[J].Remote Sensing of Environment,1998,64(3):254-265.

[21] Lobell D B,Asner G P.Cropland Distributions from Temporal Unmixing of MODIS Data
[J].Remote Sensing of Environment,2004,93(3):412-422.

[22] Bannari A,Pacheco A,Staenz K,et al.Estimating and Mapping Crop Residues Cover on Agricultural Lands Using Hyperspectral and IKONOS Data
[J].Remote Sensing of Environment,2006,104(4):447-459.

[23] 赵英时,杨立明,陈冬梅,等.遥感应用分析原理与方法
[M].北京:科学出版社,2003.

[24] 蔡薇,郭洪海,隋学艳,等.基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究
[J].山东农业科学,2009(5):12-16.

[25] 陶雪涛.线性模型下多通道遥感图像混合像元分解方法研究
[D].上海:复旦大学,2008:10.

[26] 邓孺孺.青藏高原地表反照率反演及冷热源分析
[D].北京:中国科学院研究生院遥感应用研究所,2002:16-19.

[27] 邓孺孺,田国良,柳钦火,等.粗糙地表土壤含水量遥感模型研究
[J].遥感学报,2004,8(1):75-80.

[28] 齐志新,邓孺孺.多暗像元大气校正方法
[J].国土资源遥感,2007(2):16-19.

[1] 杨雪峰, 叶茂, 毛东雷. 基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 48-54.
[2] 吴军超, 李利伟, 胡圣武. 基于多分类器集成的GF-1影像围填海地物识别[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 143-148.
[3] 罗杨洁, 朱俊. 多角度偏振遥感在水体油污染监测中的优势分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(3): 32-36.
[4] 田静, 苏红波, 孙晓敏, 陈少辉. 基于地面试验的植被覆盖率估算模型及其影响因素研究[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(3): 1-6.
[5] 周宇宇, 唐世浩, 朱启疆, 阎广建. 基于新型机载多角度传感器AMTIS的LAI反演[J]. 国土资源遥感, 2003, 15(4): 9-12,21.
[6] 庄家礼, 徐希孺. 遗传算法在组分温度反演中的应用[J]. 国土资源遥感, 2000, 12(1): 28-33.
[7] 高峰. GPS引导下的多角度遥感图像自动匹配[J]. 国土资源遥感, 1997, 9(4): 47-53.
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