【摘 要】
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该文利用了新型的、多角度、多波段、高空间分辨率(15m)ASTER数据,通过AMBRALS模型进行方向信息提取与模拟,采用SGM二向性反射模型反演内蒙古半干旱草场的植被方向覆盖度,并
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该文利用了新型的、多角度、多波段、高空间分辨率(15m)ASTER数据,通过AMBRALS模型进行方向信息提取与模拟,采用SGM二向性反射模型反演内蒙古半干旱草场的植被方向覆盖度,并与多波段遥感的植被指数法、线性光谱分解方法所提取的植被覆盖度进行比较分析.研究内容主要涉及多角度数据预处理、遥感方法提取植被覆盖度、结果分析与评价等几个部分.在数据预处理部分,该文根据ASTER数据实际情况,进行了大气纠正、几何纠正和空间配准,并且对图像中的云和阴影部分采用了基于先验知识的处理方法,取得较好结果.在利用遥感方法提取植被覆盖度的研究过程中,该文分别采用了NDVI植被指数法(像元尺度)、线性光谱分解方法(亚像元尺度)和基于二向性反射的SGM方法(三维空间)提取研究区的植被覆盖度,其中通过AMBRALS模型参数的外推可以获得不同方向反射率数据,经验证反演精度较高可以作为SGM模型的输入波段.最后使用地面实测数据对三种方法的结果进行定量分析与评价.
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