刘昕,杨光*,林群,张龙英,陈昊宇,王宁,刘峰,刘晨

(1.内蒙古农业大学沙漠治理学院，呼和浩特 010018；2.山西大学计算机与信息技术学院，太原 030006)

遥感技术的发展为植被覆盖度提取提供了极大便利，可以快速、准确地获取某一区域的植被覆盖度，已被广泛应用于生态学。目前，国内外学者在监测植被各项指标等方面做了较多研究。就植被覆盖度而言，有学者提出了一种新的估算方法，利用红边斜率反演植被覆盖度代替传统的归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)反演植被覆盖度模型[2]；以红边参数、蓝边参数以及吸收特征参数为输入量来估算植被覆盖度达到了良好的效果[3]；高永平等[4]采用无人机获取可见光影像，用差异植被指数、归一化绿化差异指数、归一化绿蓝差异指数等建立植被覆盖度回归模型，结果表明，利用无人机获取数据提取出指数所建立的模型精度更高、更准确；上述研究都利用光谱特征参数作为自变量来反演植被覆盖度的精度。近年来，由于小波变换具有多尺度、可以由粗到细逐步观察信号的变化、丰富的小波基函数等优点[5]，在血压、心电图、气象学、通用信号处理、语言识别、计算机图形学等多领域都得到了广泛应用。目前，小波变换大多数用于预测土壤有机质、植物叶绿素、植物冠层含量等方面，但未对植被覆盖度进行深入研究。

本文以固沙植被蒺藜(TribulusterrestrisL.)为研究对象，探讨了研究植被覆盖度与两波段原始光谱植被指数之间的关系，采用连……