植被覆盖度(植被的垂直投影面积与单位面积之比)是一个十分重要的生态气候参数,是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标。研究植被覆盖度的估算及其变化,对生态系统环境变化起重要作用,也对水文、生态、全球变化等领域都具有重要意义。 本文介绍了植被覆盖度遥感测量方法的基本理论、研究现状和发展趋势。为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,在像元二分模型的基础上,结合植被覆盖度的亚象元分解模型法,对已有模型进行了改进,建立了用NDVI归一化植被指数估算植被覆盖度的模型。改进方法主要是基于原有模型的两个重要参数,进行重新推导得到。改进后模型有利于提高植被覆盖度的估算精度,并且适用于各种植被覆盖类型,同时适用于不同分辨率的遥感数据。 在改进模型的基础上,以鄱阳湖区为研究实例,设计了一套实现模型的技术路线,按照此技术路线对鄱阳湖区1989和2003年的植被覆盖度进行了估算,得到1989年和2003年的鄱阳湖区植被覆盖度图像。通过鄱阳湖部分地区的实地考察,对2003年的植被覆盖度估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是有效可行的。 本文在两年植被覆盖度估算结果的基础上,对1989年和2003年的平均植被覆盖度进行统计分析,得到了鄱阳湖区14年来植被覆盖等级变化的空间过程和变化趋势。总体上,该地区的植被覆盖度变化不大,但对于不同的区域,其变化较大,表明了鄱阳湖区存在经济发达地区和欠发达地区植被覆盖度变化不平衡的现象,进一步说明人类活动对自然生态环境变化影响是巨大的,人地关系的协调发展是至关重要的。 通过对鄱阳湖区的植被覆盖度遥感估算结果分析,可以认为该模型方法为大面积植被覆盖度估算提供了一种有效的途径,基本能够满足生态环境及气候变化研究的要求。由于该模型无需估算叶面积指数等需要复杂推导的参数,并且原理简单、易懂,可操作性强,可进一步达到运行化程度,是地表植被覆盖变化监测的一种有效手段。