【摘 要】
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定量估算沙地光合/非光合植被覆盖度(Fractional cover of photosynthetic/non-photosynthetic vegetation,fPV/fNPV)对于沙地生态系统监测、沙地形成与气候及水文变化相关性研究具有重要意义.本研究以中国北方典型沙地—浑善达克沙地为研究区,分别选取一景生长季和非生长季Hyperion高光谱影像及相近时相的Landsat8多光谱影像为数据
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101
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定量估算沙地光合/非光合植被覆盖度(Fractional cover of photosynthetic/non-photosynthetic vegetation,fPV/fNPV)对于沙地生态系统监测、沙地形成与气候及水文变化相关性研究具有重要意义.本研究以中国北方典型沙地—浑善达克沙地为研究区,分别选取一景生长季和非生长季Hyperion高光谱影像及相近时相的Landsat8多光谱影像为数据源,通过分析纤维素吸收指数(Cellulose absorption index,CAI)与9种常用基于多光谱数据建立的非光合植被指数(Non-photosyntheticvegetation index,NPVI)之间的相关性,同时借助PV、NPV和BS(Bared s oil)实测端元光谱数据进行NDVI-NPVI特征空间分析,选择相关性较高且满足特征空间假设的NPVI指数构建NDVI-NPVI特征空间对Landsat8多光谱数据进行分解估算研究区光合/非光合植被覆盖度,并以实测数据对估算结果进行验证.结果 表明：(1)在非生长季,BI、DFI、NDTI、SR、STI与CAI均具有较高的相关性(|r|＞0.7),其中DFI与CAI相关性最高(r=0.80),NDSVI、NDRI、NDI5、NDI7与CAI相关性不明显；在生长季,BI、NDSVI、NDTI、SR与CAI均具有较高的相关性(|r|＞0.6),其中BI与CAI相关性最高(r=-0.71),其余指数与CAI相关性不明显；(2)PV、NPV及BS实测端元光谱分析表明,BI、NDI5、NDI7、NDSVI、DFI、NDRI与NDVI构成的特征空间满足NDVI-CAI特征空间的假设(近似三角形),而NDTI、SR、STI则无法区分NPV和BS；(3)综上所述,对于浑善达克沙地来说,BI是替代NDVI-CAI特征空间中CAI的最佳指数,基于N DVI-BI构建的多光谱指数特征空间可以较好地对浑善达克沙地fPV和fNPV进行估算,其中fPV估算的RMSE=0.18,fNPV估算的RMSE=0.24(n=126).
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