基于植被指数的高光谱遥感水陆识别方法初探.pdf

基于植被指数的高光谱遥感 水陆识别方法初探 ! ! 1 1 2 1 2 付 军 !张 杰 !马 毅 ( 国家海洋局第一海洋研究所9山东青岛 ; 海洋环境科学与数值模拟国家海洋局重点实验室9 1. 266061 2. 山东青岛 266061 摘 要!提出了一种判别两类地物分类效果的依据 显著性度量!并采用植被指数的形式!给出了应用高光谱图 像进行水陆识别的方法# 以滩涂为例进行水陆识别实验!结果表明!基于显著性度量遴选得到的最佳植被指数类 型及其最佳波段组合!适合于解决以高光谱图像为数据源的水陆识别问题# 关键词!植被指数$水陆识别$高光谱图像$显著性度量 中图分类号! 文献标识码! 文章编号! ( TP753 A 1671-6647 2005 01-0076-06 光学遥感影像中包含着丰富的信息9水体是其中重要的一种o将遥感图像中有关的水体信息从其他信 [ ] 1 息中区分出来和实现水陆识别是遥感监测海岸侵蚀和洪涝等灾害的前提 o 随着遥感基础研究的进展9对水体本身的光谱特性有了深入研究9利用卫星遥感数据提取水体的各种方 法也已不断完善9但这些方法大多是针对多光谱遥感的o常规的水陆识别方法有目视解译法和阈值法D9其 中目视解译法是最为准确的办法9但在水体信息分布状态的描述和时效上存在问题9难以在计算机上自动实 现o实际应用处理时多用阈值法9该方法可以简单有效地进行水陆识别9但其往往只注意目标地物在某些波 段的光谱特征而忽略了其它波段的信息o 高光谱遥感技术是遥感发展的前沿9其原因是成像光谱数据具有很高的光谱分辨率9适用于细分光谱的 [ ] 遥感定量分析 2 o另外9高光谱图像信息量冗余也高9有效的波段压缩和波段选择将会提高定量分析的精 度o针对高光谱图像的这种特点9本文选取滩涂作为试验区9应用本文提出的判别两类地物分类效果的依据 111 显著性度量9尝试采用植被指数的形式9通过波段运算的方法进行水陆识别探测试验o 1 水陆识别方法介绍 植被指数是通过 2 3个波段的图像9按照一定的波段组合运算方式定义的o根据组合方式的不同9植 ~ [ ] 被指数的类型有 余种 3 o注意到不同植被指数类型对滩涂地物的敏感响应程度不同9需要找到一种最佳 40 植被指数类型对滩涂进行水陆识别探测o 选用不同波段计算的同一类型植被指数的结果也会有所不同o只有确定了每种植被指数的最佳波段组 合9才能进行指数间敏感响应程度的比较o而成像光谱仪提供了上百个几乎连续的谱段9使最佳波段的遴选 成为可能o 为实现植被指数最佳波段组合的遴选9本文提出一种判别两类地物分类效果的依据111 显著性度量9其 收稿日期! 2004-06-02 资助项目!国家高技术研究发展计划项目111 航空遥感多传感器集成与应用技术系统( 和渤海海洋生态环境海空准实 2001AA633080 时综合监测示范系统(