基于NDVI的植被覆盖管理措施因子C的遥感定量估算毕业论文_林学毕业论文

基于NDVI的植被覆盖管理措施因子C的遥感定量估算毕业论文

2021-04-21更新

摘 要

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index),即植被归一化指数,它能够反应植被覆盖程度和植物生长状态,因此在使用遥感图像对植被覆盖度的研究中被广泛应用。

在USLE方程中,植被管理措施因子C是指在一定条件下,农作物和牧草、天然植被覆盖以及实施残茬覆盖等水土保持耕作措施的土地上的土壤流失量与同等条件下实施清耕的连续休闲地土壤流失量的比值。

本文基于植被指数NDVI,通过像元二分法模型,运用NDVI估算植被覆盖度,并依据植被覆盖管理因子C与植被覆盖度的关系以及句容市的遥感影像资料,对句容市的植被覆盖管理措施因子C进行了定量遥感测量,并对其精度进行了一定程度上的验证,证明了运用NDVI及像元二分法来对植被覆盖管理因子进行估算是可行的,并将测量的C因子数值运用于USLE方程中,得到句容市的土壤侵蚀量。结果表明:基于NDVI的句容市有林地植被覆盖管理措施因子C均值为0.061,土壤侵蚀模数为1219.42t/,属于轻度侵蚀。

关键词:NDVI;植被覆盖管理措施因子;像元二分法

Quantitative Assessment of Vegetation Coverage and Management Factor Based on NDVI and Remote Sensing

Abstract

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is the normalization index of vegetation, which can reflect the degree of vegetation cover and plant growth status. And it is widely used in the study of vegetation coverage by using remote sensing images.

In the USLE equation, the vegetation coverage and management factor refers to the ratio of continuous reduction of soil loss on land which covered by natural vegetation or crops and forages and soil loss in leisure land.

Based on the vegetation index NDVI and the method of dimidiate pixel model to calculated vegetation coverage and management factor. Based on the relationship between vegetation cover management factor and vegetation coverage , and according to the remote sensing image data of Jurong City, we assessed the vegetation coverage and management of Jurong City. and the accuracy of the vegetation cover management factor is proved by NDVI and Pixel dichotomy. It is proved that it is feasible to estimate the vegetation cover management factor by NDVI and Pixel dichotomy. The results shows that the vegetation coverage and management Factor is 0.061 and the soil erosion modulus is 1219.42t/, which is consistent with the field observation data.

Key words: NDVI; vegetation cover and management measures factor; dimidiate pixel model

目 录

1.前言 1

1.1 研究目的与意义 1

1.2 研究进展 2

1.2.1 基于遥感分类的植被覆盖管理因子估算 2

1.2.2 基于NDVI的植被覆盖管理因子估算 2

1.2.3 地理统计学方法结合遥感影像进行 C 因子插值 4

1.2.4 基于光谱混合分析(SMA)的植被覆盖管理措施因子估算 4

1.2.5 基于叶面积指数的植被覆盖管理措施因子估算 5

1.3 研究内容与方法 5

1.4 技术路线 6

1.5 研究区概况 8

2. 句容市植被覆盖管理措施因子的提取 9

2.1 数据来源 9

2.1.1 遥感数据 9

2.1.2 土地利用图 10

2.1.3 土壤分类图 10

2.2 遥感数据处理 10

2.2.2 几何校正 10

2.2.1 大气校正 10

2.3 C因子的提取过程 13

2.3.1 计算NDVI 13

2.3.2 制作NDVI的概率分布 14

2.3.3 确定NDVImax与NDVImin 15

2.3.4 计算植被覆盖度 15

2.3.5 根据植被覆盖度提取研究区植被管理措施覆盖因子 16

3.基于NDVI的植被覆盖管理因子C的遥感定量估算的验证及应用 18

3.1 不同土地类型C因子的变化规律 18

3.2 NDVI的植被覆盖管理因子C的应用 18

3.2.1 降雨侵蚀力因子R 18

3.2.2 地形因子LS 20

3.2.3 土壤可蚀性K因子 21

3.2.4 水土保持措施P因子 22

3.2.5 土壤侵蚀量的计算 23

4.结果与分析 25

致 谢 27

参考文献 28

1.前言

水土资源与人类的发展息息相关,是人们赖以生存的宝贵财富,严重的水土流失给人类生活和生产发展带来了诸多不利。研究植被覆盖管理措施因子的提取方式是为了提高对区域水土流失程度的测量精度,从而为建立水土流失防治措施的规划和设计提供依据,为水土保持科研提供基础资料,为水土保持监督提供技术保障,为水土流失的预测提供分析材料,以期更合理的布置工程措施、农业措施和生物措施,形成完善的小流域综合治理措施体系,为更好的保护、改善、与合理利用水土资源而服务,对提高土地生产力,改善不合理的土地利用结构,调整农业生产结构,建设良好生态环境,提高人民生活与生产水平,发展区域经济有重大意义。研究植物覆盖管理措施因子是水土保持科学研究及生产发展的迫切需要。当前,遥感技术的高速发展极大的丰富了测量植被覆盖管理措施因子的方法,为进一步提高水土保持调查以及土壤侵蚀调查的精度奠定了基础,为更好的治理水土流失及土壤侵蚀,改善生态环境,发展区域经济,提高人民生活质量提供了前提,是进一步发展水土保持科学研究的必由之路。但就目前形势来看,每种方法都存在着一定的局限,不能较为完善的反映当地的具体情况,且基于NDVI的C因子估算的主要问题在于植被覆盖度较高的地区运用NDVI进行植被覆盖度的估算时,其数值容易发生饱和,不能够精确地反映当地的现实情况,容易受到土壤类型的影响,尤其是容易受到枯枝落叶的干扰,因此在今后的研究中,还应该引进能够反映枯枝落叶特征点的参数。本课题致力于探讨研究一种对定量估算植被覆盖管理措施因子C贡献最大的方式,更好的反映当地的水土流失量,为日后治理打下基础。

1.1 研究目的与意义

土壤侵蚀是全球范围最大,危害最为严重的环境问题之一。土壤侵蚀不仅造成生态恶化,土地退化,还造成气候异常,水文条件恶化,以及由此引发的一系列经济和生产问题,造成地区贫困等。为了进一步改善生态环境,控制水土流失,在USLE方程中,C因子是影响土壤侵蚀因子中变化范围最大的,因此提高USLE方程中的植被措施管理覆盖因子的精度至关重要,对于土壤侵蚀预测有着重大意义。当前,遥感技术的高速发展极大的丰富了测量植被覆盖管理措施因子的方法,为进一步提高水土保持调查以及土壤侵蚀调查的精度奠定了基础,为更好的治理水土流失及土壤侵蚀,改善生态环境,发展区域经济,提高人民生活质量提供了前提,是进一步发展水土保持科学研究的必由之路。但就目前形势来看,每种方法都存在着一定的局限,不能较为完善的反映当地的具体情况,且基于NDVI的C因子估算的主要问题在于NDVI在植被覆盖度较高的地区,其数值容易发生饱和,不能够精确地反映当地的现实情况,容易受到土壤类型的影响,尤其是容易受到枯枝落叶的干扰,因此在今后的研究中,还应该引进能够反映枯枝落叶特征点的参数。本课题利用植被指数NDVI与植被覆盖度的关系,通过像元二分模型,致力于探讨研究一种对定量估算植被覆盖管理措施因子C贡献最大的方式,更好的反映句容市的水土流失量,为句容市日后治理打下基础。

1.2 研究进展

1.2.1 基于遥感分类的植被覆盖管理因子估算

传统大尺度的 C 因子估算方法,是利用遥感影像数据解译获取区域土地覆盖类型分布图,再根据文献记载的经验值或个别样地实测数据对不同土地覆盖类型的 C 因子进行赋值[1]。但是这种方法忽略了时空特征的变化。

1.2.2 基于NDVI的植被覆盖管理因子估算

NDVI是在研究植被覆盖度中被最为广泛使用的一种植被指数,因其可以在一定程度上反映植被覆盖程度和植被生长状况。

1992年,Dymond[2]基于NDVI植被指数,对新西兰退化草地的植被覆盖度进行了研究,从此在国际上确定了此方法的可行性。

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