沙漠腹地綠洲植被覆蓋度提取及植被指數(shù)優(yōu)選

王 寧周明通魏 宣郭玉川

〔1.新疆大學 地理與遙感科學學院,新疆 烏魯木齊830017;2.綠洲生態(tài)教育部重點實驗室(新疆大學),新疆 烏魯木齊830017〕

天然植被是區(qū)域內生態(tài)與環(huán)境因素的綜合反映,能夠維系生態(tài)環(huán)境各項功能的持續(xù)發(fā)揮[1]。在極端干旱區(qū),對天然植被生長狀況開展野外調查工作量大且相對困難,基于遙感數(shù)據(jù)獲取的植被指數(shù)來反演地表植被覆蓋狀況,是開展地面植被研究的重要方法之一。植被指數(shù)(Ⅵ)能夠通過特定的表達方式定量描述植被生長活力,而針對不同的應用環(huán)境,植被指數(shù)又衍生出了多種表現(xiàn)形式[2]。因此,如何選擇植被指數(shù)研究不同環(huán)境下植被覆蓋問題受到廣泛關注。近年來,國內外學者對稀疏植被覆蓋狀況反演開展了一些研究。葉靜蕓等[3]利用地面調查數(shù)據(jù),結合Quick Bird影像,提取樣方地上植被生物量與植被指數(shù)進行回歸分析,認為RVI估算烏蘭布和沙漠東北緣的荒漠—綠洲過渡帶地上生物量效果較好。崔萬新等[4]利用無人機可見光波段荒漠植被的光譜特性,反演多種可見光植被指數(shù),結果表明可見光波段差異植被指數(shù)、過綠減過紅指數(shù)、歸一化綠藍差異指數(shù)提取荒漠灌木植被精度較好。部分學者[5-6]對不同植被指數(shù)模型與實測數(shù)據(jù)進行線性擬合,選取了當?shù)刈钸m宜的植被指數(shù)。唐亮等[7]通過無人機低空遙感獲得樣方植被覆蓋度,與像元二分模型的反演結果(FVCM)進行驗證,結果表明FVCM的精確度達到了83.1%。楊紅艷等[8]針對內蒙古草原分類方法問題,使用無人機高光譜數(shù)據(jù)源對草原植被進行機器學習算法分類,隨機森林分類精度較高。……