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基于无人机和Sentinel-2数据的高寒草地植被覆盖度评估
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作者 徐干君 吴胜义 +3 位作者 牛阅川 闫文德 康晓明 张骁栋 《草地学报》 北大核心 2025年第10期3362-3371,共10页
遥感多光谱指数常用于反演青藏高原草地植被覆盖度(Fractional vegetation cover,FVC),然而由于缺乏像元匹配的地面验证,不同遥感模型反演效果难以评估。本研究基于Sentinel-2多光谱数据和无人机近地面可见光影像,构建像元二分模型(Pixe... 遥感多光谱指数常用于反演青藏高原草地植被覆盖度(Fractional vegetation cover,FVC),然而由于缺乏像元匹配的地面验证,不同遥感模型反演效果难以评估。本研究基于Sentinel-2多光谱数据和无人机近地面可见光影像,构建像元二分模型(Pixel dichotomy model,PD模型)和随机森林模型(Random forest model,RF模型)并反演黄河源地区玛沁县2023年区域FVC,比较两种模型的精度和区域差异。结果表明:PD模型和RF模型的拟合度分别为0.68和0.78,总体上RF模型精度优于PD模型。两种模型反演玛沁县FVC的整体空间格局一致,表现为东部和南部较高,而北部和西部较低。两种模型在极值区域反演差异较大,尤其在海拔高于4800 m或FVC低于0.2区域RF模型的估值高于PD模型。本研究能为高寒草地生态恢复项目及区域精细化评估提供方法学支撑。 展开更多
关键词 青藏高原 植被指数 像元二分模型 随机森林 二值化
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