摘要：自从提出了归一化植被指数(NDVI),因其具有稳定性,受到了广泛关注,利用NDVI可以准确的反映研究区生态系统参数的变化及理化、生物性质等方面，也可以较好的反映植被生长情况以及像素内部土地覆盖类型的综合情况。通过查询国内外相关文献资料,了解该研究的国内外发展水平与适用方法，国内外的学者们利用各种方法对不同地区和不同尺度下的植被覆盖变化进行了深入的研究，以期成为生态恢复与重建做出重要对策的依据。但在植被指数分析中，学者们对植被指数的时空序列等方面研究较多，而对其像元尺度上的差异或不同卫星之间的比较研究较少。因此，本文以250m分辨率的MODIS数据、30m分辨率的Landsat8数据和10m分辨率的Sentinel-2数据作为数据源，利用ENVI 5.3.1、SNAP、MRT、Sen2cor等软件对三种卫星数据进行预处理。基于覆盖全区的60个250*250m的样方，按照样方范围依次计算并导出三者的归一化植被指数,综合分析,给出三者像元尺度的差异,并进行评价。宏观上研究了2018年7月内蒙古地区不同卫星像元尺度的植被指数反演状况。得出以下结论：在植被高度覆盖的地区,Sentinel-2的NDVI值最高；在植被与裸地混合区和植被极低覆盖区,MODIS的NDVI值最高。然而Landsat-8的NDVI值始终是最低的,随着植被覆盖的减少,三种卫星的植被指数的差值越来越小,趋于0。研究结果对内蒙古可持续发展和生态环境监测与保护等方面具有积极意义。

关键词：归一化植被指数，遥感，像元尺度，空间分辨率，内蒙古

目录

摘要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1-研究背景与研究意义-1

1.2-国内外研究发展现状-2

1.3-研究目标和研究内容-3

1.3.1  研究目标-3

1.3.2 研究内容-3

1.4-技术路线-3

1.5-论文结构-4

第二章  数据来源及处理-6

2.1  研究区概况-6

2.2 数据预处理-7

2.2.1  MODIS数据预处理-7

2.2.2  Landsat8 OLI数据预处理-7

2.2.3  Sentinel-2号数据预处理-9

2.2.4  研究样区预处理-11

2.3 本章小结-12

第三章  像元尺度植被指数评价-13

3.1  像元尺度植被指数评价-13

3.2  本章小结-20

第四章 总结与展望-21

4.1 论文结论-21

4.2论文展望-21

参考文献-22

致    谢-24