發(fā)布時間：2024-09-17 17:07

　　 為準確快速獲取喀斯特石漠化地區(qū)植被和植被覆蓋度信息,本研究利用四旋翼無人機采集喀斯特石漠化區(qū)域的可見光影像,選擇過綠指數(shù)（EXG,excess green）、可見光波段差異植被指數(shù)（VDVI,visible-band difference vegetation indx）、紅綠藍植被指數(shù)（RGBRI,red green and blue vegetation index）、過綠減過紅指數(shù)（ExG-ExR,excess green-excess red）,利用植被指數(shù)時序圖交點法和樣本統(tǒng)計法思想,運用閾值分割法進行植被和植被覆蓋度的信息提取,并以監(jiān)督分類得到的植被和植被覆蓋度信息為真實值,進行精度驗證。結果表明,在貴州省關嶺貞豐花江喀斯特石漠化地區(qū),對于植被信息提取,ExG-ExR的精度最高,總體精度為95.56%,Kappa系數(shù)為0.919;ExG-ExR得到的植被覆蓋度精度最好,為99.174%,均方根誤差RMSE為0.097,R²為0.977。由此可見,在喀斯特地區(qū)利用植被指數(shù)時序圖交點法和樣本統(tǒng)計法思想,適合該地區(qū)的植被信息提取和植被覆蓋度的提取,具有較高的...

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1研究區(qū)

研究區(qū)位于貴州省關嶺貞豐花江石漠化生態(tài)綜合治理示范區(qū)內(nèi)的南岸(圖1),示范區(qū)地理范圍為105°35′00″E～105°43′05″E,25°37′20″N～25°42′36″N,年均降水量1100mm。由于其特殊的地質(zhì)構造,使得降雨快速下滲為地下水,且地下水埋藏深(>....

圖2各植被指數(shù)計算結果

由圖2中可知,EXG,ExG-ExR和VDVI指數(shù)的植被與非植被差異較為明顯,植被區(qū)域顏色較深,而非植被區(qū)域顏色較淺。而在RGBRI指數(shù)中其整體色調(diào)較為淺顯,裸土與草地和灌木的灰度值較為接近,植被和非植被不易區(qū)分。為了更好的比較各地物在不同指數(shù)上的特征,從計算的各指數(shù)中,結合可見....

圖3各植被指數(shù)統(tǒng)計直方圖

表2RGBRI,EXG,ExG-ExR和VDVI的統(tǒng)計特征值Table2StatisticalcharacteristicvaluesofRGBRI,EXG,ExG-ExRandVDVI地物類型LandcoverclassesRGBRIEXGExG-....

圖4各指數(shù)植被與非植被統(tǒng)計直方圖

植被與非植被的提取結果如圖5所示。從提取結果來看,4種指數(shù)都將植被信息較為完整的提取了出來。但通過對比發(fā)現(xiàn),相對于其他3個指數(shù)的提取結果來看,RGBRI提取的結果相對較差,在連片的植被覆蓋區(qū),存在大量的空洞,即漏提現(xiàn)象,這與其閾值的選取存在直接關系。圖5基于不同指數(shù)的植被信息提....

本文編號：4005768