【摘 要】
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植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,在水文、气象和生态等方面的研究中具有重要作用。以Landsat8为数据源,采用Gram-Schmidt变换的光谱锐化融合方法提高热红外波段的空
【机 构】
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郑州大学水利与环境学院,河南省基础地理信息中心
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究项目“缺资料地区小流域山洪灾害预警及评估研究”(编号:152300410044);河南省农业气象保障与应用技术重点实验室开放基金项目“基于多源遥感的冬小麦全生育期墒情监测”(编号:AMF201407)共同资助
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植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,在水文、气象和生态等方面的研究中具有重要作用。以Landsat8为数据源,采用Gram-Schmidt变换的光谱锐化融合方法提高热红外波段的空间分辨率,计算热量指数,对传统FCD模型（forest canopy density mapping model）进行改进,根据4种指数的关系计算植被覆盖度。通过与传统FCD模型方法计算结果比较,改进后的植被覆盖度计算方法具有更高的精度。
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