论文摘要
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,能应用于大尺度上长期遥感监测与土地利用分类等。（2）混合像元分解能有效的提取地物的信息,在土地覆被遥感监测中是一种有效的方法。本次研究使用纯净像元指数法从MODIS影像中提取了三种端元组分,植被、裸土、阴影。代入线性光谱混合模型,对三峡库区MODIS影像进行混合像元分解,最终得到了植被、裸土、阴影的丰度图。利用NDVI与植被覆盖度良好的线性关系对分解的植被覆盖度进行定性验证,利用同期高分辨率ETM+影像进行定量验证。结果证明了像元分解所得的植被覆盖度是符合实际的。（3）三峡库区植被覆盖度处于较高水平,年最大植被覆盖度大于60%的区域占库区92.35%；近10年来,三峡库区植被覆盖度总体上是面积增加的,但呈显著增加或降低的像元只占总体的7.16%；降水是三峡库区植被覆盖度年际波动的主导因子,其中5-8月的降雨量与植被覆盖度的相关性最大,达到0.805（p<0.01）,但相关性程度在空间上有所差异,呈显著正相关的像元仅占总像元数的13.81%,主要分布在库区西部低山丘陵人为耕作区。（4）根据像元分解各组分丰度图计算出三峡库区植被覆盖管理因子值,经检验结果合理,说明了运用像元分解估算三峡库区植被覆盖管理因子是可行的。在此基础上建立C因子与MODIS-NDVI数据的简易算法,分析2007年内C因子的变化,通过降雨侵蚀力加权平均求得2007年C因子年值。