【英文题名】
Quantitative Evaluation of Vegetation Fraction and C-Factor in Three Gorges Reservoir Area Based on Pixel Unmixing
【作者】
黄子杰 ;
【导师】
周志翔 ;
【学位授予单位】
华中农业大学 ;
【学科专业名称】
林学
【学位年度】
2011
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
华中农业大学
【网络出版投稿时间】
2011-12-29
【关键词】
植被覆盖度 ;
MODIS ;
混合像元 ;
端元 ;
C因子 ;
【英文关键词】
Vegetation coverage Degree ;
MODIS ;
Mixed pixels ;
Endmember ;
C factor ;
【中文摘要】
近年来,随着遥感技术的发展,多/高光谱数据广泛应用于土地利用、生态、环境领域,并取得了相当的成就。MODIS数据以其多光谱信息、中分辨率、更新快和长时间序列的特点被广泛应用于区域土地覆被和利用研究。植被覆被变化及土壤侵蚀研究是当前研究的重点,如何在大尺度通过遥感定量估算植被覆盖度,估算植被覆盖管理因子值,在植被覆被变化和土壤侵蚀研究中尤为重要。由于MODIS分辨率较低,混合像元较为严重,为了提取植被覆盖度,必须解决混合像元分解问题。本文利用MODIS数据,基于混合像元分解理论,选用线性像元分解模型,对三峡库区MODIS影像进行混合像元分解,得到植被、裸土、阴影的丰度,实现了大尺度上植被覆盖度的遥感监测。在此基础上分析了三峡库区2000-2009年10年间最大植被覆盖度的空间分布、年际动态变化及其与水热因子的关系。最后运用像元分解的各组分丰度图定量估算植被覆盖管理C因子值,并建立了C因子与NDVI之间的简易模型。得到以下结论：
(1)MODIS数据的波谱信息,能较好的测量地物的光谱特征。由于分辨率过大,像元中普遍存在混合情况,混合像元分解能很好的解决这一问题。另外,其良好的时间分辨率和空间分辨率,能应用...
【英文摘要】
With the development of remote sensing technology, multi and hyper spectral data has made considerable achievements in the fields of land use, ecology and environment in recent years. MODIS data are widely used in the research of regional land cover and use with the characteristics of multi-spectral information, the resolution and fast and long time series. Changes in vegetation cover and soil erosion is the current focus of the study. And how to estimate vegetation cover and vegetation cover management fac...
【更新日期】
2012-02-29
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