ZY1-02DAHSI影像归一化阴影植被指数NSVI的波段选择及其构建

高光谱影像具有连续的地物光谱信息,在阴影检测方面具有巨大的潜力,而波段冗余度高需进行波段优选。归一化阴影植被指数(NSVI)能够扩大光谱差异,在高光谱影像中应用NSVI将更有效地识别阴影。资源一号02D卫星是我国首颗自主研发并成功运行的高光谱业务卫星,数据信噪比大、覆盖能力强,对该高光谱影像进行准确的阴影检测具有重要意义。以ZY1-02DAHSI影像为试验数据,提取并分析明亮区植被、阴影区植被及水体的光谱反射率;结合竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)筛选能够有效区分典型地物的主要波段,综合考虑算法的特性进一步选出特征波段构建NSVI;通过步长法确定最佳阈值对影像进行分类,从像元值分布情况、分类精度和光谱增强效果等对比出构建NSVI的最佳波段,并结合不同的阴影指数、波段和影像进行综合评价,验证该方法的意义及普适性。结果表明:波段32和波段73是构建NSVI的最佳波段,分别对应红光波段和近红外波段;不同波段构建的NSVI分类精度均高于90%,由最佳波段构建的NSVI分类精度为94.33%,Kappa系数为0.8328,分类效果最优;NSVI能够增强典型地物间的光谱差异并缓解归一化植被指数的“易饱和”现象,在该影像中因水体累积产生的小波峰有助于提取水体;在ZY1-02DAHSI影像中NSVI的分类效果优于归一化阴影指数和阴影指数,于另一景影像的分类精度也达到93.55%,Kappa系数为0.8167。由算法筛选出的波段具有一定的代表性,最佳波段构建的NSVI在ZY1-02DAHSI影像中具有较好的阴影检测能力,对高光谱影像阴影检测及构建植被指数具有一定的借鉴和参考意义。

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.

基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果

开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势。以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取特征波段,并分析典型地物在CHRIS影像原始波段及归一化差值植被指数上的光谱特征,由此构建该影像的归一化阴影植被指数(normalized shaded vegetation index,NSVI)。基于步长法设置合理阈值,对影像予以分类,并从分类精度及光谱差异增强效果两个角度评价NSVI对CHRIS影像阴影的检测能力。结果表明:B9和B15可作为构建CHRIS影像NSVI的特征波段;基于NSVI阈值法对CHRIS多角度影像予以分类,各角度影像3种地物的分类精度均在94%以上,总Kappa均大于0.89,0°影像的分类效果最佳;经掩模获取分类后3种地物的子影像,子影像光谱均值有差异,但考虑标准差后则发现其光谱重叠现象较为明显,表明NSVI可增强典型地物间的光谱差异,提高了光谱混淆像元间的可分性。通过进一步比较NSVI与归一化阴影指数和阴影指数的阴影检测效果,亦证明了NSVI的阴影检测能力,说明所构建的NSVI能够应用于PROBA/CHRIS高光谱影像的阴影检测,可为该影像的阴影去除及阴影信息修复等工作提供重要支持。