多光谱影像的NDVI阴影影响去除模型

• 作者: 徐念旭 焦俊男 田庆久 石静 高林
• 来源期刊: 遥感学报
• 关键词: 遥感 植被阴影冠层 NDVI NDPI 阴影 Landsat 8 OLI 多光谱遥感
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 53-66
• 页数: 14页
• 字数: 10366字
• 语种: 中文

摘要

归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值.本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异,模拟出同一植被在光照区和阴影区的辐亮度,分析阴影对NDVI的影响机理;利用植被固有反射率谱间关系,引入对阴影极敏感的且与植被信息相关性小的归一化暗像元指数NDPI(Normalized Dark Pixel Index),分析同一植被处于光照区与阴影区的NDVI关系,构建以光照区植被NDVI为基准的NDVI阴影影响去除模型NSEE (NDVI Shadow-Effect-Eliminating),并应用于Landsat 80LI影像进行验证.结果 表明:NDVI阴影影响基本去除,阴影区NDVI接近正常值,且光照区NDVI保持稳定;有效解决了阴影导致NDVI统计直方图的偏态问题,使其更接近正态分布;与验证影像NDVI沿剖面线逐像元比对发现,植被NDVI阴影影响基本去除;均方根误差RMSE为0.067.本模型能够将本身NDVI值很低的像元与阴影导致NDVI降低的植被像元区分开,符合实际地物情况;模型基于影像自身信息,去除NDVI阴影影响的同时,有效保持了NDVI的相对空间关系;本文基于物理机理构建模型,模型表达简洁、易于应用,且仅依赖于影像自身信息,无需异源数据,计算方便且高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田庆久	南京大学国际地球系统科学研究所	121	3427	34.0	54.0
5	焦俊男	南京大学国际地球系统科学研究所	3	3	1.0	1.0
7	徐念旭	南京大学国际地球系统科学研究所	4	14	1.0	3.0
8	高林	南京大学国际地球系统科学研究所	3	0	0.0	0.0
10	石静	南京大学国际地球系统科学研究所	3	7	1.0	2.0