归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果

• 作 者: 许章华 林璐 王前锋 黄旭影 刘健 余坤勇 陈崇成
• 机 构: 福州大学环境与资源学院,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室,福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室
• 出 处: 红外与毫米波学报
• 发表日期: 2018年2期
• 关键词: 归一化阴影植被指数 明亮区植被 阴影区植被 水体区 阴影检测 normalized shaded vegetation index(NSVI)bright ve
• 基金项目: Supported by National Natural Science Foundation of China(41501361,41401385,30871965),Open Fund of Fujian Provincial Key Laboratory of Resources and Environment Monitoring&Sustainable Management a

以ALOS AVNIR-2、CBERS-2BCCD、HJ1A-CCD2、Landst7 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N DVI’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0.9 6以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总