基于Landsat 8 OLI数据的植被覆盖度反演方法研究

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目 录

1 引言 3

2 研究区及数据概况 6

2.1 研究区概况 6

2.2 数据概况及软件 6

3 植被覆盖度反演 7

3.1 影像预处理 7

3.1.1 辐射定标 7

3.2.2 影像裁剪 8

3.2.3 大气校正 8

3.3 植被覆盖度的估算 9

3.3.1 计算归一化差分植被指数NDVI 9

3.3.2 土地覆盖类型分类 9

3.3.3 估算植被覆盖度 11

4 结果与分析 16

5 总结与讨论 17

参考文献 18

致谢 20

基于Landsat 8 OLI数据的植被覆盖度反演研究

史建博

，China

Abstract：Fractional Vegetation Cover (FVC) is an important reference factor to measure the vegetation condition in the area. With the development of remote sensing technology in surface detection, the measurement of vegetation coverage has shifted from the traditional method of estimating vegetation coverage based on ground surface measurements to a more convenient and accurate method for estimating vegetation coverage using multi-band and multi-temporal remote sensing image data. . Landsat8 remote sensing images of Nanjing region in 2017 were used to perform preprocessing of remote sensing images to obtain NDVI values (normalized differential vegetation indices) in Nanjing. According to the decision tree classification method based on the CART algorithm, the land classification and utilization map of Nanjing area was obtained. Then the vegetation coverage in Nanjing area was inverted by using the improved pixel binary model, and the obtained vegetation coverage status was combined with the actual data. Through analysis, it is found that the obtained inversion results are basically in line with the real situation and can reflect the vegetation coverage of the monitored area.

Key words: Vegetation Coverage; Pixel Dichotomy; Decision Tree Classification; NDVI

1 引言：

探究可持续化发展已逐渐成为全球范围内共同关注的领域，全球气候的变化也已严重影响人们生活质量，甚至威胁人类的生命健康。水土流失、温室效应、荒漠化、臭氧层空洞等等环境问题的治理也被各国提上了日程。而这与一切都与生态环境的变化紧密相连。植被，作为地表生态链组成的重要的一环，对于它的研究成为了重要的基础研究。植被，指覆盖在地表上的所有的植物群落的总称，包含森林，草地，农作物等^[1]。植被具有涵养水土、改善生态环境的作用，是环境研究不可或缺的一部分。植被覆盖度是指地表植被在地面上的垂直投影面积占所测地面面积的比例 ^[2]。它能够较为准确的反映出地区植被的占地比例，是研究区域植被覆盖状况的主要参数之一，在各类相关理论和模型中得到了广泛应用。

南京市作为江苏省省会城市，在经济飞速发展的同时，热岛效应、空气污染等环境问题也愈发突出。绿地具有净化空气，调节气候的作用，在改善城市生态环境中发挥着举足轻重的作用，所以监测南京植被覆盖度对南京地区的生态保护及维持可持续化发展意义深远。

测量植被覆盖度的方法可以分为两种方法： 地表测量方法和遥感监测^[3]。 相对于地面实测法，遥感监测除了更加适用于大范围、大尺度的研究区域植被覆盖度测量，也有着不受天气条件限制、成本低、周期短等优点，所以这种方法已逐渐被人们所接受，并广泛用于各类地表数据的监测。

因为遥感具有大区域的遥感影像获取和持续监测能力，是估算全球或区域范围内植被覆盖度的实用方法。遥感影像更是有着高空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率的特性，可以得到地表上各区域范围内的植被覆盖信息，凭借这一得天独厚的优势使得它成为了监测植被覆盖度的新的方法。国内外学者总结了很多根据遥感数据估算植被覆盖度的方法，各有优劣。各种方法所使用的数据种类、植被指数以及其他相关数据相去甚远，如今还没有一种通行的方式来估算植被覆盖度。在本文中，我们将通过介绍几种现阶段常用的遥感数据源和估算方式来一窥遥感估算植被覆盖度的研究现状。

贾坤等^[4]总结了现阶段各类用于估算植被覆盖度的遥感数据源和各类遥感估算方法，并对它们各自的特点进行了详细的阐述，总结如下：

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