植被覆盖度的提取方法研究汇总

植被覆盖度具有以下两个特点:
(1)测算植被覆盖度必须将植被地上部分对植被生长 区域的地面进行垂直投影。如在山坡上测算植被覆盖度 时,要求将植被对坡面垂直投影,而不是铅垂投影;
(2)同样面积的植被,对不同的研究范围而言,会有不 同的覆盖度。如一个流域内一定面积的森林,研究区为整 个流域计算的植被覆盖度通常小于研究区为整个林区计 算的植被覆盖度。
4 植被覆盖度的提取方法
ＶＦＣ的估算方法主要分为地面测量和遥感监测。地面测 量主要包括目估法、采样法、仪器法和模型法等。这种方法主 要受野外作业，受时间、区域等的限制，精度不高且需要花费 巨大人力、财力，一般情况下特定的模型只适用于特定的区域 或特定的植被类型，不易推广。遥感监测是利用遥感技术获取 研究区的植被光谱信息，然 后 建 立 其 与ＶＦＣ的 关 系， 进 而 获 得ＶＦＣ，主要有统计模型法（分为回归模型法和植 被指 数 法）、物 理 模 型 法、像 元 分 解 模 型法、ＦＣＤ（Ｆ ｏｒｅｓｔ Ｃａ-ｎｏｐｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｍａｐｐｉｎｇ）模型法和基于数 据挖掘技术的方法等。统计模型法应用简单，易于计算，
研究意义
植被覆盖度是反映植被基本情况的客观指标,在许 多研究中常将其作为基本的参数或因子。植被覆盖度 及其精准测算研究主要具有以下重要意义: (1)作为科学研究必要的基础数据,为生态、水保、土 壤、水利、植物等领域的定量研究提供基础数据,确保 相关研究结果、模型理论更加科学可信; (2)作为生态系统变化的重要标志,为区域或全球性地 表覆盖变化、景观分异等前沿问题的研究提供指示作 用,促进自然环境研究不断深入发展。
其变化信息，在像元分解模型的基础上，采用Ｇቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｔｍａ
ｎ等提出的混合像元二分模型和改进的ＮＤＶＩ参数确定
方法定量估算了三江源区２０００～２００９年的ＶＦＣ， 计算精度表明该方法适应于区域植被覆盖信息的提取。
李向婷等（2013年）为探寻一种 满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信 息的提取方法，以新疆荒漠区为例, 对比和分析现有的遥感方法在干旱荒 漠区的应用效果，利用MODIS遥感影像 和野外植被覆盖度实测数据,对常用的 6种遥感植被覆盖度提取方法(改进的 三波段梯度差法、像元二分法、线型 混合像元分解法、归一化植被指数法、 增强型植被指数法和修正型土壤调整 植被指数法)的结果进行精度验证和对 比分析。
3.1 国外研究进展
植被覆盖度是描述生态系统的重要参数之一。完 全依靠实测地面样方来估算植被覆盖度的方法,不但花 费大量人力、物力,精度也不高;利用遥感数据通过回 归获取研究区植被覆盖度,是当前区域生态建设、监测 等的重要手段。通过遥感影像的不同波段构造的各种 植被指数来反演植被覆盖度是最主要的手段,其中归一 化植被指数(NDVI)应用最为广泛。目前,地面监测中己 广泛的运用NDVI,Timothy等用NDVI对美国新墨西哥州 的草场产量进行了定量评价，Isaev等运用火灾前后 NDVI的变化评估森林火灾造成的损失,Wang等运用洪水 前后的NDVI变化,研究了中国1998年长江流域的洪涝灾 害。Tucker等利用NOAA-AVHRR数据对非洲大陆的干旱 与沙漠化等植被覆盖变化进行了监测分析。
贾坤等（2013年）在植被覆盖度遥感估算研究进 展中综合分析了用于植被覆盖度估算的遥感数据源， 包括高光谱数据、多光谱数据、微波数据和激光雷达 数据。而且分析了各种常用的植被覆盖度遥感估算方 法及其优缺点。
程红芳等（2008年）在植被覆盖度遥感估算方法 研究进展中综合分析讨论了目前常用的关于遥感影像 的植被覆盖度常用估算方法,对比分析了它们的优缺点 。
植被覆盖度（ＶＦＣ, Fractional Vegetation Cover）指包括乔、灌、草和农作物在内所有植被的冠 层、枝叶在生长区域地面的垂直投影面积占研究统计 区域面积的百分比, 是衡量地表植被状况的一个最重 要的指标,其动态是全球及区域生态变化的热点研究领 域，因此建立快速、准确的ＶＦＣ估算方法成为当前 建立全球及区域气候生态模型的基础工作之一。
在小范围内具有较高的精度，但需要大量的实测数据，而且 易受观测时大气状况、土壤状况等的影响，不易推广；物理模 型估算的ＶＦＣ虽与野外实测结果较为一致，但物理模型涉及 的物理几何参数较多，而且计算复杂，现实中很少用到；ＦＣ Ｄ、基于数据挖掘技术的方法也存在类似的问题。像元分解模 型是最常用的估算模型，Ｇｕｔｍａｎ等在像元分解模型的基 础上提出的均一亚像元模型和混合亚像元（等密度、非密度和 混合密度）模型，已成为相关研究领域的趋势。植被指数是单 位像元内的植被类型、覆盖形态、生长状况等的综合反映，其 大小取决于ＶＦＣ等要素，从而可以利用植被指数估算ＶＦＣ。 到目前为止，已经发展了多种植被指数，如归一化植被指数Ｎ ＤＶＩ、土壤调整植被指数ＳＡＶＩ、大气阻抗植被指数ＡＲ ＶＩ等。归一化植被指数ＮＤＶＩ是目前应用最广泛的植被指 数，与植被的分布呈线性相关，是植被生长状态和空间分布的 最佳指示因子，也是遥感估算ＶＦＣ最常用的植被指数。以下 将试对植被覆盖度的提取方法进行评述。
崔天翔等（2013年）以华北内陆典型的淡水湿 地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象，以 中等分辨率的 Landsat TM 影像为数据源，基于线性光 谱混合模型( LSMM) 对研究区的植被覆盖度进行了估 算。
于秀娟等(2013年)在三江源区植被覆盖度的定量估 算与动态变化研究中为了有效提取和定量评价ＶＦＣ及
学院：城环学院 专业：自然地理学 姓名：王文静 学号：201320746
引言 植被覆盖度的定义与研究意义 国内外研究进展 植被覆盖度的提取方法 总结 文献翻译
植被是生态系统存在的基础，不论在生物化学循 环还是在水循中，都扮演着重要的角色。植被依据生 态系统中水、热、气等状况,调控其内部与外部的物 质、能量交换,植被覆盖度的变化是地球内部作用(土 壤母质、土壤类型等)与外部作用(气温、降水等)的 综合结果,是区域生态系统环境变化的重要指示。全 球变化与陆地生态系统响应(GCTE)是当前全球变化研 究的重要内容,而有关地表植被覆盖与环境演变关系 的研究是其中最复杂和最具活力的研究内容。