Landsat数据植被覆盖度的估算方法与时空连续制图

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植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)是地球生态系统中的重要参数,对生态环境监测、碳循环模拟和气候变化等研究具有重要影响。植被覆盖度的估算除了在小范围区域采用地面测量以外,当前多基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer),Landsat等卫星数据反演获得。但是,目前植被覆盖产品如VGT bio GEOphysical product Version 2(GEOV2)、PROBA-V bio GEOphysical product Version3(GEOV3)和全球陆表特征参量产品(Global LAnd Surface Satellite(GLASS)),这些植被覆盖度产品的空间分辨率从几公里到几百米,虽然它们具有较好的时间和空间连续性,但是低空间分辨率使得它们不能满足区域范围精细尺度的分析和应用需求。因此本研究通过结合高分二号(Gao Fen-2,GF-2)的高空间分辨率影像数据和Landsat卫星数据以及机器学习算法来估算中高分辨率尺度的植被覆盖度。首先我们使用影像预处理后空间分辨率为1米的高分二号数据和对应时间与空间的Landsat数据提取太阳角度信息、影像波段反射率信息等构建30米分辨率的植被覆盖度训练样本,其次将大量的训练样本用于随机森林回归算法以获得模型,最后通过随机选择的未参与训练的样本进行模型精度评价,本文结果显示训练模型的均方根误差小于0.1,R~2大于0.9。同时,由本研究模型获得的植被覆盖度与全球Imagine S实测站点的植被覆盖度测量值在30米尺度上对比,得到均方根误差小于0.2,R~2大于0.8,这表明本文模型反演精度较高;其次,与GLASS植被覆盖度产品在近500米尺度的对比结果显示R~2大于0.9,这表明与GLASS植被覆盖度产品的一致性较高;此外,与超高分辨率的无人机影像通过监督分类算法提取的植被覆盖度在不同尺度的对比显示R~2均大于0.7,这些较高精度的结果都表明本研究采用的提取方法能够应用于较大范围、中高分辨率的植被覆盖度估算。与此同时,针对Landsat卫星数据存在时间分辨率较低并且受云和雪污染的影响导致数据的时空不连续问题,从而影响数据的使用,本文结合辅助数据进行时空连续的Landsat植被覆盖度制图,以此为长时间序列的植被覆盖度分析和变化监测提供更加有效的数据支撑。
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