基于像元二分模型的植被覆盖动态监测——以北京市密云、延庆、怀柔为例-论文.pdf

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1、2013年第8期信息通信2013(总第130期)INFORMAT10N&C0MMUNICAT10NS(Sum．No130)基于像元二分模型的植被覆盖动态监测——以北京市密云、延庆、怀柔为例罗雷(中国地质大学(北京)信息工程学院，北京100083摘要：以北京市密云、延庆、怀柔三地区为研究区域，利用该区域2001年及2010年的遥感影像对两年的植被覆盖度进行反演及对比。综合运用图像预处理、NDV1计算及像元二分法确定土壤与植被NDVI阈值等方法对植被覆盖度信息提取，最终比较不同年份不同植被覆盖度的面积百分比。关键词：辐射校正；NDVI

2、；像元二分法；植被覆盖度中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1673-l131(2013)08—0017—02以2010年的数据位基准对2001年的影像进行几何校正。l研究区概况3．1．2辐射定标一怀柔区、延庆县、密云县位于北京市郊区，境内地势北高图像上的像素值为灰度级，实际上的电磁波辐射强度为南低，分为深山区，浅山区，丘陵和平原四种地形；其中山区面辐亮度。在图像数字化的时候，电磁波辐亮度被量化为灰度积88．7％。地貌类型由于受山脉阻隔影响，使全区地貌类型多级。在实践应用中，特别是不同13期图像对比和遥感定量反样，主要有平

3、原、丘陵、低山、中山、河谷、盆地等地貌类型。地演时，需要将图像灰度级转换为辐亮度，这个过程叫辐射定标。势由南向北逐渐升高，海坨山为境内最高峰，海拔2241米，中由于Ll级产品的DN值是由辐射亮度经线性变换得到的，因北部汤河口盆地海拔264米，南部平原梭草村最低海拔只有此从DN值计算辐射亮度只需利用相关参数进行线性反变换，34米。具体过程分两步。2实验数据(1)计算辐射亮度LV。。×V。+V(1)2001年5月19日的Landsat7ETM+，2010年6月5日(2)计算行星反射率pa-xLaxd~(2)Landsat5TM数据，北

4、京市矢量数据。式中，L为辐射亮度，单位W·rn。·sr’·tim；vDN为3实验流程图像的像元灰度值，无量纲，取值范围0-255；V。为增益，单位W·m。·st-·um～，VG；=(L～．L⋯)／255，L和Li分别是波段最大和最小光谱辐射值，单位与增益相同；V，为偏置，单位W·nl·sr·um。。；Vb_越=Lp为行星反射率，无量纲；d为日地天文距离，无量纲；A为太阳光谱辐射量，单位W·rl。·Sl'-·um一；A为太阳天顶角，单位为度。所需的参数可以在图像的元文件中找到，也可在USGS网站中根据卫星类型及其他信息查询。本实验借

5、助EVNI里的LandsatCalibration模块完成辐射定标。3．1．3大气校正消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程成为大气校图1实验流程图正，经过大气校正后可以获得更加精确的地物辐射值，特别是3．1图像预处理对于定量遥感。本实验采用ENVI的Flaash大气校正模块，3．1．1几何校正相关参数可以通过USGS网站查询得到。·—⋯■一一+“+一+”—+一””—■一一+n—-·卜一—+一-+-+·3数字信号调制方式的自动识别分量检测值大于7时可判定数字信号的调制方式为BPSK调制等等。在接收到调制信号后，首先对其进行滤波处理

6、，然后对滤波信号进行特征提取。按照所提取特征参数的值逐步进行判参考文献：断与分类可以获得信号识别结果。[1]范海波，杨志俊，曹志刚．卫星通信常用调制方式的自动识具体的识别流程为：①对信号的单频分量检测值进行判别[J]．通信学报，2004，25(1)断，通过该判断区分出CW信号、ASK信号或AM信号与其[2]万峻，韩仿仿．短波信号调制方式自动识别方法研究[J]．中他信号；②根据零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值与四阶国无线电，2010(6)矩、信号包络谱单频分量检测值等参数值判断出信号的具体[3】何楚斌，许林，傅汝霖．信号调制方式自动

7、识别的谱相关方调制类型，如零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值小于5、信法[J]_物探化探计算技术，2005，27(1)号包络谱单频分量检测值小于6时可判定该数字信号调制[4】张志民，欧建平，皇甫堪，王春雷．数字和模拟通信信号调制方式为OQPSK调制；零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值方式的自动识别[J]_国防科技大学学报，2010，32(4)小于5、信号包络谱单频分量检测值大于6、信号平方谱单频17