不同地形条件下植被盖度信息提取技术研究

？为系统地研究特定区域的植被盖度信息提取技术,在不同的地形条件下,比较了目前流行的多种高光谱遥感植被盖度提取方法。结果表明:最优高光谱归一化植被指数(NDVI1)的建模和验证精度均高于其他两种归一化植被指数(NDVI),直接采用NDVI建立的回归模型对研究区植被盖度的估测能力低于像元二分模型;阴坡的最佳模型为基于一阶微分的偏最小二乘回归模型(PLSR模型),其建模决定系数(R2)为0.810,均方根误差(RMSE)为6.29,验证R2为0.773,RMSE为8.85;阳坡的最佳模型为基于二阶微分的PLSR模型,其建模R2为0.823,RMSE为6.04,验证R2为0.801,RMSE为7.35;平原的最佳模型为全受限的线性光谱混合分解模型(FCLS),其验证R2为0.852,RMSE为5.86。