【摘 要】
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植被覆盖度是生态环境变化的重要指标,也是遥感反演的关键参数。盐碱地植被覆盖度的准确测量对研究地表植被蒸腾、土壤水分蒸发及土壤退化、盐碱化等具有重要意义。过绿指数(
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院大学,长春净月潭遥感实验站,
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植被覆盖度是生态环境变化的重要指标,也是遥感反演的关键参数。盐碱地植被覆盖度的准确测量对研究地表植被蒸腾、土壤水分蒸发及土壤退化、盐碱化等具有重要意义。过绿指数(Excess Green index,ExG)对绿色植被比较敏感,能突显植被信息,去除土壤、阴影的干扰。通过对吉林西部盐碱地玉米、高粱、绿豆、杂草、土壤数字图像特征分析,利用改进过绿指数(Modified Excess Green index,MExG)算法计算植被和土壤的MExG值;并确定区分植被和土壤的MExG阈值为40,进而计算植被覆盖度。本文采用监督分类的最大似然法对比验证MExG自动提取结果,并对两种方法计算的玉米、高粱、绿豆和杂草的覆盖度,分别进行目视判读和t检验。研究表明,MExG自动提取方法具有客观性强,处理时间短,分类精度高等优点,是计算不同植被类型覆盖度的有效方法。
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