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基于改进像元三分模型的植被覆盖度提取及时空变化分析
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作者 张凡 仇天昊 +3 位作者 李欣悦 张姝茵 徐超 谢治国 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期13-26,共14页
【目的】引入DBSCAN聚类算法和QuickHull凸包检测算法,提出一种自适应端元特征值提取(AEEE)算法,解决像元三分模型中纯净像元指数结合二维散点图(PPI-2DSP)算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题,利用AEEE算法评估神木市的光合植被覆盖... 【目的】引入DBSCAN聚类算法和QuickHull凸包检测算法,提出一种自适应端元特征值提取(AEEE)算法,解决像元三分模型中纯净像元指数结合二维散点图(PPI-2DSP)算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题,利用AEEE算法评估神木市的光合植被覆盖度(f_(PV))、非光合植被覆盖度(f_(NPV))和裸土覆盖度(f_(BS)),并分析其时空变化,验证算法的有效性,为该地区生态环境评价和植被覆盖度变化规律研究提供参考。【方法】以Landsat系列卫星遥感影像为数据源,首先对遥感数据进行预处理,然后计算像元的归一化植被指数(NDVI)和干枯燃料指数(DFI),通过以下4个步骤获取特征像元候选区:1)应用随机采样模块减少数据规模;2)采用DBSCAN算法聚类,去除离群数据,得到最大簇;3)利用QuickHull算法计算凸包,构建特征三角形边界;4)计算由凸包点集中3个点所构成的最大面积三角形顶点,分别以3个顶点为中心,取端点阈值(θ)范围内区域作为特征像元候选区。预处理的影像经最小噪声分离变换减少计算量后,采用PPI算法计算纯净像元指数,利用特征像元候选区提取纯净像元指数大于5的纯净像元,将这些像元的NDVI和DFI算术平均值作为端元特征值代入像元三分模型计算f_(PV)、f_(NPV)和f_(BS),并分析其时空变化。【结果】AEEE算法提取的神木市2000—2022年端元特征值与PPI-2DSP算法选取的端元特征值相近,相对误差平均值约7.35%;将其应用于像元三分模型,估算得到神木市的f_(PV)和f_(NPV),与传统方法相比年平均误差分别为4.79%和5.05%,符合精度要求。在时间层面上,2000—2022年神木市的f_(PV)和f_(NPV)总体呈波动增长趋势,分别以年平均0.52%和0.22%的速率增长;在空间层面上,2000—2022年神木市的f_(PV)和f_(NPV)呈东南增长快速、西北增长缓慢的趋势,其中f_(PV)主要以增加(39.8%)和基本不变(28.0%)2种变化强度等级为主。【结论】AEEE算法适用于对光合植被、非光合植被和裸土3种端元特征值的自适应提取,能够解决PPI-2DSP算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题。 展开更多
关键词 像元三分模型 植被覆盖度 LandSAT 自适应端元特征值提取算法 陕西省神木市
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