国内外城市植被覆盖遥感监测发展

植被覆盖度经常被用于监测植被变化情况，因为它是植被研究的指示因子，国内遥感技术虽然起步较晚，但是发展很快，国内利用遥感方法研究植被覆盖的学者越来越多。刘小驰等^[1]人利用ETM/TM2001年和2010年两期影像数据，依据混合像元二分模型及NDVI估计植被覆盖度的理论方法，设计了模型应用技术路线，生成北部三区县两期植被覆盖度分级图及其统计数据，并对研究区植被覆盖状况进行时空动态变化分析。依据1994年和1999年的两期Landsat TM数据，在FCD Mappingmodel原理和方法的基础上，得到北京北部山区昌平区、怀柔区、密云区和平谷区的植被覆盖率图，并利用FRAGSTATS软件对所得的植被覆盖等级图从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度等角度进行了空间格局变化的剖析，等到了详细的植被覆盖分级数据。另外采用植被指数法建立相关模型，对重庆市植被覆盖进行研究．以不同时期的TM 和 SPOT 遥感影像为数据源，应用模型生成植被覆盖度和植被覆盖等级图，从而对重庆市1988-2007年植被覆盖格局变化进行分析，试图研究植被覆盖动态变化过程中的规律，并为城市环境评价、植被规划、管理、景观设计和政府相关部门提供科学的决策依据。王大鹏^[4]等人根据陆地卫星1991年 7月TM和2002年7月ETM+影像，通过对植被的光谱分析，结合地形图和已有植被分布图等资料进行纠正和解译，计算归一化差异植被指数(NDVI)，采取混合像元二分模型，生成植被覆盖度由低至高5级分类图像。研究黄土高原1977～2010年近33年的植被覆盖变化过程，以黄土高原典型植被区马莲河流域为例，将其划分为董志塬农业区、子午岭林业区和北部半农半牧区3个生态功能区进行研究。利用1977、1987、2000和2010年共4期陆地卫星影像，采用监督分类和非监督分类相结合的方法获得植被结果。研究选择2001年3月和7月上海地区的陆地卫星ETM+影像，利用ETM+热红外亮温计算模式将6波段影像灰度值转换成像元亮温，由此直接表征地表温度(LST)分布，对城市热岛的空间分布特征、强度变化及其相关影响因素进行了概括.通过3、4波段影像融合提取出归一化植被指数(NDVI)，并基于统计方法对城市不同尺度、不同区域的亮温和NDVI进行回归分析。以MODIS遥感影像数据为数据源,应用遥感和GIS技术对泾河流域植被覆盖格局进行分析，详细阐述了河流区域植被覆盖研究。基于目前常用的遥感数据，从植被指数、数据挖掘技术两方面分类归纳了植被的估算方法及遥感数据源，对比分析了其优缺点及存在问题，并对基于遥感的植被覆盖度今后的研究方向及发展趋势进行了展望。植被覆盖度的重要作用及研究意义，叙述了其遥感监测方法的研究现状及常用遥感数据源，主要从统计、物理、FCD等模型入手讨论植被覆盖度的遥感估算方法及其优缺点，并对今后研究方向及发展趋势进行了展望。在以综合区域匹配算法为图像相似度度量的前提下，提出了以空间绿颜色特征值降序排序的遥感图像数据库植被区域检索方法。

相比之下，国外由于遥感技术起步早，所以发展更为迅速。利用高光谱遥感技术测量美国加利福尼亚州南部半干旱地区灌木草地的植被覆盖度，定量计算了稀疏草地的植被覆盖度，研究结果表明用高光谱数据的线性混合模型得到的结果比用标准植被植被指数更为合理。分别以空间分辨率为3m的航片、TM影像和SPOT4 VEGETATION等影像为数据，通过对植被指数的计算，测量了圣地亚哥流域灌木草地的植被覆盖度，结果表明，对特定研究区域用TM和SPOT4 VEGETATION影像测量数据与用航片测量出的植被覆盖度具有很好的相关性。对NDVI数据进行了主成分分析，对非洲大陆土地覆盖分类进行研究中，提取了能够反映植被划分的主要因子，并作为植被覆盖度的分类依据，同时还减少了计算的工作量。植被覆盖度研究并不是单一问题研究，它与遥感、地学、环境科学、农业、林业等各个领域的关系越来越密切，总体来说，目前的研究角度都是从气候因子、土地利用等因素出发，并使用了不同分辨率的影像，发展出了多种多样的研究方法。广西善图科技有限公司