地形调节植被指数(TAVI)抗地形纹理效果分析与评价

地形调节植被指数(TAVI)抗地形纹理效果分析与评价

论文摘要

地形调节植被指数因其不需要异源数据的支持以及可操作性强的特点,为复杂地形山区植被信息监测提供了一种新的有效方法。本文研究基于地形调节植被指数的基本原理,利用不同区域、不同平台的多光谱遥感影像,开展地形调节植被指数的抗地形纹理效果分析,丰富了地形调节植被指数的理论基础。并对地形调节植被指数与传统的地形辐射校正算法后的植被指数进行了抗地形纹理效果的对比分析,本文的主要内容包括:(1)地形调节植被指数的抗地形纹理效果分析。分别选取4个地形地貌差异较大的研究区域(福建样区、吉林样区、云南样区和西藏样区),利用不同传感器的多光谱遥感数据(Landsat5/TM、Alos/AVNIR-2、IRS-P6/LISS3 和 HJ-1A/CCD1),开展地形调节植被指数(TAVI)抗地形纹理性能的实验。地形调节植被指数与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)相比,其数值的动态范围更宽,能够识别更丰富的植被信息,并且,TAVI影像阴阳坡的植被指数值差异更小,更能反映实际的植被信息。根据目视效果、统计指标的对比分析以及与太阳入射角余弦值的线性拟合发现:地形调节植被指数的抗地形纹理效果十分显著,实现了地形调节植被指数的抗地形纹理效果分析。(2)四种地形辐射校正算法的实现与对比。基于交互式数据编程语言(interactive data language, IDL)实现了常规的四种地形辐射校正算法(余弦校正,C校正,SCS校正,SCS+C校正),并对四种校正算法进行了试验对比,选出了最优的SCS+C校正算法。SCS+C校正后的影像进行NDVI计算并与TAVI进行抗地形纹理效果的比较,结果表明:TAVI的抗地形纹理效果在不同的坡度都优于SCS+C校正算法后的NDVI。(3)地形调节植被指数抗地形纹理能力分析。地形调节植被指数具有较强的消除复杂地形影响的能力,其抗地形纹理的性能和遥感数据源、空间分辨率、太阳入射角等无关,只与不同区域的地形起伏程度有关。地形调节植被指数在各种地形条件下有不同程度的抗地形纹理效果,在地形起伏相对较为平缓的区域(平均坡度小于30°时)效果十分明显,而在地形高差处在300-400米之间且平均坡度大于30度以上的高山区域抗地形纹理效果明显减弱。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 植被指数发展
  • 1.2.2 地形校正方法进展
  • 1.3 主要研究内容
  • 1.4 技术路线和关键技术
  • 1.4.1 技术路线
  • 1.4.2 关键技术
  • 1.5 章节安排
  • 第二章 数据预处理
  • 2.1 研究区域
  • 2.2 DEM数据处理与分析
  • 2.3 研究区多光谱数据的收集
  • 2.3.1 TM数据获取
  • 2.3.2 ALOS AVNIR-2数据获取
  • 2.3.3 IRS-P6 LISS3数据获取
  • 2.3.4 HJ-1A CCD1数据获取
  • 2.4 多光谱数据预处理
  • 2.5 小结
  • 第三章 基于多源遥感数据的TAVI抗地形效果分析
  • 3.1 TAVI的理论基础
  • 3.1.1 TAVI的原理与构建
  • 3.1.2 f(△)的计算过程
  • 3.2 TAVI的抗地形效果分析
  • 3.2.1 目视分析比较
  • 3.2.2 统计特征分析
  • 3.2.3 与cosi之间的关系拟合
  • 3.2.4 典型局部区域分析
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 TAVI与基于地形辐射校正NDVI的抗地形效果比较
  • 4.1 四种地形辐射校正模型
  • 4.1.1 余弦校正模型
  • 4.1.2 C校正模型
  • 4.1.3 SCS校正模型
  • 4.1.4 SCS+C校正模型
  • 4.2 四种校正算法比较
  • 4.2.1 目视分析比较
  • 4.2.2 定量参数比较
  • 4.2.3 校正后影像的DN值与cosi线性拟合结果比较
  • 4.3 TAVI与SCS+C校正后NDVI的抗地形效果比较
  • 4.3.1 目视分析比较
  • 4.3.2 统计特征分析
  • 4.3.3 与cosi的关系拟合
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 结论与展望
  • 5.1 结论
  • 5.1.1 主要结论
  • 5.1.2 创新与特色
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历及在学期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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