ENDSI增强型雪指数提取积雪研究

• 作者: 孔祥生 庞海洋 汪丽丽 钱永刚
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: ENDSI NDSI 积雪 Landsat8OLI
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 63-71
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 字数: 8937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.01.09

摘要

快速、准确、客观地提取积雪覆盖信息,获得积雪覆盖时空分布资料,是资源生态环境变化研究中的基本问题,卫星遥感技术为有效解决这个问题提供了技术支持.归一化差值雪指数(normalized difference snow index,ND-SI)法利用积雪在绿光波段(0.53~0.59 μm)高反射和短波红外波段(1.57~1.65 μm)强吸收特征,可实现遥感自动提取积雪区.以Landsat8 OLI影像为数据源根据积雪的光谱特征,在加入波段 B1(0.433 ~0.453 μm)和 B2 (0.450~0.515 μm)特征的基础上,运用提出的增强型雪指数(enhanced normalized difference snow index,ENDSI),从OLI影像上进行积雪自动提取.研究结果表明,对积雪厚度变化ENDSI敏感度强于NDSI;在裸土、薄雪及厚雪区,随着积雪厚度的增加,ENDSI值变化幅度强于NDSI,能有效增大雪与非雪的差异;当ENDSI阈值取0.3时,可以有效区分雪与非雪,提高积雪提取精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔祥生	鲁东大学资源与环境工程学院	11	66	4.0	7.0
2	庞海洋	鲁东大学资源与环境工程学院	3	8	2.0	2.0
3	汪丽丽	鲁东大学资源与环境工程学院	3	8	2.0	2.0
4	钱永刚	中国科学院光电研究院定量遥感信息技术重点实验室	8	57	5.0	7.0