基于直方图与像元分解模型的森林覆盖度遥感估算

摘要

森林覆盖度是能够勾描出林分边界的森林覆盖率,定量化的覆盖度信息可体现其水平尺度的时空分异特性。像元分解模型在覆盖度遥感估算中得到了广泛应用,但仍然有很多问题,如很难找到一种树冠覆盖度的纯光谱端元,从而难以高精度地估算树冠覆盖度。为此,基于像元分解模型,结合使用土地利用和土壤类型数据,提出利用直方图法确定模型中不同类型植被——土壤端元参数,对区域尺度森林覆盖度进行估算,并利用三峡库区的历史野外161个样点的实测覆盖度数据进行验证,发现R^2达到0.74～0.85,计算结果比较满意。该方法将为区域尺度高分辨率森林覆盖度的遥感估算提供借鉴。