發(fā)布時間：2023-07-01 12:45

　　土壤侵蝕是我國主要的生態(tài)環(huán)境問題之一,植被覆蓋度是影響土壤侵蝕的關鍵因子,如何準確獲取植被蓋度成為土壤侵蝕定量估算的重要問題。本文對影響土壤侵蝕的植被覆蓋度的提取技術展開研究,基于遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)空間上植被覆蓋度的提取。有研究發(fā)現(xiàn),植被覆蓋度與葉面積指數(shù)(Leaf AreaIndex,LAI)有很好的相關性,很多學者通過徑流小區(qū)實驗研究和比較了植被指數(shù)與LAI定量表征真實植被覆蓋度時的差異。因此,從LAI表征植被覆蓋度這一角度出發(fā),探究影響土壤侵蝕時的植被覆蓋度的提取技術�；诖�,為探究以LAI表征植被覆蓋的情況,將研究區(qū)定為河北省石家莊市平山縣,選取同一時期分辨率為16米的GF1 WFV和分辨率為30米的Landsat 8 OLI的遙感影像,提取NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、ARVI和PVI六種常見植被指數(shù),將植被類型劃分為農(nóng)田類、闊葉林及混交林類、針葉林以及灌草類,用提取的植被指數(shù)與地面實測LAI進行回歸分析,得到最優(yōu)反演LAI模型,并結合實測數(shù)據(jù)和影像采樣驗證模型精度,最后驗證反演得到的LAI與無人機拍攝的實際指被蓋度的關系。研究結果表明,在建立的248個LAI-VI[模型...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 以LAI估算植被覆蓋的方法
        1.2.2 反演葉面積指數(shù)的方法
    1.3 研究目的與意義
2 研究內(nèi)容與技術路線
    2.1 研究內(nèi)容及方法
        2.1.1 研究內(nèi)容
        2.1.2 研究方法
    2.2 遙感數(shù)據(jù)的選擇
        2.2.1 GF-1WFV
        2.2.2 Landsat 8 OLI
    2.3 技術路線
    2.4 研究區(qū)概況
        2.4.1 位置和地貌
        2.4.2 氣候特征
        2.4.3 植被特征
        2.4.4 土壤特征
        2.4.5 水土流失
    2.5 地面實測數(shù)據(jù)
        2.5.1 地面實測LAI數(shù)據(jù)
        2.5.2 無人機數(shù)據(jù)
3 建立葉面積指數(shù)反演模型
    3.1 植被指數(shù)選擇
        3.1.1 比值植被指數(shù)
        3.1.2 歸一化植被指數(shù)
        3.1.3 土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)
        3.1.4 修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)
        3.1.5 大氣抵抗植被指數(shù)
        3.1.6 垂直植被指數(shù)
    3.2 GF-1 WFV植被指數(shù)的提取
    3.3 基于GF-1 WFV影像的LAI-VI建模
        3.3.1 農(nóng)田類LAI反演模型
        3.3.2 闊葉林、混交林LAI反演模型
        3.3.3 針葉林LAI反演模型
        3.3.4 灌草類LAI反演模型
        3.3.5 建立多元回歸模型反演LAI
    3.4 Landsat 8 OLI植被指數(shù)的提取
    3.5 基于Landsat 8 OLI影像的LAI-VI建模
        3.5.1 農(nóng)田類LAI反演模型
        3.5.2 闊葉林、混交林類LAI反演模型
        3.5.3 針葉林類LAI反演模型
        3.5.4 灌草類LAI反演模型
        3.5.5 建立多元回歸模型反演LAI
    3.6 最優(yōu)模型以及模型精度驗證
    3.7 使用不同數(shù)據(jù)源結論分析
    3.8 不同植被指數(shù)與LAI各統(tǒng)計模型結論分析
4 研究區(qū)葉面積指數(shù)反演
    4.1 不同植被類型遙感采樣
    4.2 研究區(qū)LAI反演
5 LAI與植被蓋度的相關性研究
    5.1 解譯無人機照片植被覆蓋度
    5.2 研究區(qū)植被覆蓋度計算
6 結論
7 展望
參考文獻
個人簡介
第一導師簡介
第二導師簡介
致謝



本文編號：3836274