国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

编号 zgly0001606840

文献类型 期刊论文

文献题名 国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

作者 蔡宗磊  包妮沙  刘善军 

作者单位 东北大学测绘遥感与数字矿山研究所 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2017年02期

年份 2017 

分类号 TP79 

关键词 GF-1卫星  SPOT6卫星  草地植被覆盖度  像元二分模型  PLS回归  SVM回归 

文摘内容 为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于PLS回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。