【摘 要】
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植被覆盖度是研究地球表面植被生态系统动态过程的重要参数之一,对生态环境监测,碳循环模拟和气候变化研究等具有重要影响.当前低空间分辨率植被覆盖产品较多,如GEOV2,GEOV3和全球陆表特征参量产品(GLASS),空间分辨率从几公里到几百米.虽然其具有较好的时间和空间连续性,但它们不能满足精细的区域尺度分析.因此,通过结合高分二号的高空间分辨率影像数据和机器学习算法来估算Landsat尺度的植被覆盖
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院 湖北武汉430079 华中师范大学城市与环境科学学院 湖北武汉43007
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植被覆盖度是研究地球表面植被生态系统动态过程的重要参数之一,对生态环境监测,碳循环模拟和气候变化研究等具有重要影响.当前低空间分辨率植被覆盖产品较多,如GEOV2,GEOV3和全球陆表特征参量产品(GLASS),空间分辨率从几公里到几百米.虽然其具有较好的时间和空间连续性,但它们不能满足精细的区域尺度分析.因此,通过结合高分二号的高空间分辨率影像数据和机器学习算法来估算Landsat尺度的植被覆盖度.使用空间分辨率为1m的高分二号数据构建30米分辨率的植被覆盖度训练样本,将其用于训练随机森林模型,通过训练样本的随机选择进行模型精度评价,训练的模型均方根误差小于0.1.同时,通过与全球ImagineS站点的植被覆盖度测量值对比,得到均方根误差小于0.2,与GLASS FVC产品的比较结果显示R2大于0.9,结果证明所提出的方法能够应用于大范围、中高分辨率的植被覆盖度估算,并为长时序的植被覆盖变化分析提供更加精细的数据支撑.
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