Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (4): 48-52    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.04.08
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
适于ALOS图像植被信息提取的新植被指数
高闪闪1,2, 陈仁喜1,2
1. 河海大学地球科学与工程学院, 南京 210098;
2. 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室, 广州 510640
New vegetation index for extracting vegetation information from ALOS image
GAO Shanshan1,2, CHEN Renxi1,2
1. School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China;
2. State Key Laboratory of Subtropical Building Science, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
全文: PDF(1325 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对现有植被指数不适用于ALOS图像植被信息提取的问题,从分析植被的光谱特征入手,提出了一种基于植被样本的植被指数(vegetation sample-based vegetation index,VSVI),并通过数学公式推导证明了VSVI仅与植被的光谱信息有关,与土壤背景无关,具有一定的消除土壤背景影响的能力。利用该植被指数和采用阈值分割方法提取了南京市某区域ALOS图像中的植被信息,并与差值植被指数,比值植被指数、归一化差值植被指数及土壤调节植被指数等其他植被指数的植被信息提取结果进行了比较。研究结果表明,该文提出的VSVI植被指数能够克服其他植被指数的缺点,植被信息提取精度分别提高了21.7%,27.5%,14%和9.5%。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
朱俊凤
王耿明
张金兰
黄铁兰
关键词 珠江三角洲遥感调查海岸线演变分析    
Abstract

In view of the phenomenon that the existing vegetation indexes are not suitable for vegetation extraction of ALOS image, this paper, starting with an analysis of the spectral characteristics of the vegetation, puts forward a new vegetation index(vegetation sample-based vegetation index,VSVI) based on the analysis of vegetation samples and proves that this vegetation index is only associated with the spectral information of vegetation but not related to the soil background, thus having a certain capability of eliminating the soil background image with mathematical derivation. The vegetation of ALOS image is extracted by the vegetation index with the method of threshold segmentation and compared with the vegetation indexes(DVI, RVI, NDVI and SAVI). The results show that the vegetation index is capable of overcoming the shortcomings of other vegetation indexes, and the vegetation extraction accuracy can be raised by 21.7%, 27.5%, 14% and 9.5% respectively.

Key wordsPearl River Delta    remote sensing survey    coastline    evolution analysis
收稿日期: 2012-11-20      出版日期: 2013-10-21
:  TP75  
基金资助:

华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室开放研究项目(编号: 2011KB11)和国家自然科学基金项目(编号: 40701103)共同资助。

作者简介: 高闪闪(1987- ),女,硕士研究生,主要从事遥感图像处理与分析方面的研究。E-mail: gss1127@sina.cn。
引用本文:   
高闪闪, 陈仁喜. 适于ALOS图像植被信息提取的新植被指数[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4): 48-52.
GAO Shanshan, CHEN Renxi. New vegetation index for extracting vegetation information from ALOS image. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(4): 48-52.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.04.08      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I4/48
[1] 王树根.日本ALOS卫星简介[J].测绘信息与工程,2000(1):45-46. Wang S G.The profile of Japans ALOS satellite[J].Journal of Geomatics,2000(1):45-46.
[2] 熊金国,王世新,周艺.不同指数模型提取ALOS AVNIR-2影像中水体的敏感性和精度分析[J].国土资源遥感,2010,22(4):46-50. Xiong J G,Wang S X,Zhou Y.A sensitivity analysis and accuracy assessment of different water extraction index models based on ALOS AVNIR - 2 data[J].Remote Sensing for Land and Resources,2010,22(4):46-50.
[3] 何宇华,谢俊奇,刘顺喜.ALOS卫星遥感数据影像特征分析及应用精度评价[J].地理与地理信息科学,2008,24(2):23-26. He Y H,Xie J Q,Liu S X.Image characteristics analysis and application accuracy assessment of ALOS data[J].Geography and Geo-Information Science,2008,24(2):23-26.
[4] 邵晓敏,刘勇.基于纹理的乌兰布和沙漠地区植被信息提取[J].遥感技术与应用,2010,25(5):687-693. Shao X M,Liu Y.Deriving vegetation information in Ulan Buh desert based on texture[J].Remote Sensing Technology and Application,2010,25(5):687-693.
[5] 李玲,王红,刘庆生,等.基于纹理特征和支持向量机的ALOS图像土地覆被分类[J].国土资源遥感,2011,23(4):58-63. Li L,Wang H,Liu Q S,et al.Land cover classification using ALOS image based on textural features and support vector machine[J].Remote Sensing for Land and Resources,2011,23(4):58-63.
[6] 伍蓝.基于ALOS等数据的盐城湿地植被分类及土地覆盖时 空变化研究[D].南京:南京师范大学,2008. Wu L.Fine classification of vegetation and land-cover change analysis of wetlands based on ALOS and other image data in Yancheng[D].Nanjing:Nanjing Normal University,2008.
[7] 黄铁栏,苏华,王云鹏.NDVI/NDWI/DEM决策树方法在东 莞ALOS影像土地利用分类中的应用[J].华南师范大学学报:自然科学版,2012,44(1):134-139. Huang T L,Su H,Wang Y P.Decision tree method on NDVI/NDWI/DEM for land use classification of ALOS image in Dongguan City[J].Journal of South China Normal University: Natural Science Edition,2012,44(1):134-139.
[8] 徐爽,沈润平,杨晓月.利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究[J].国土资源遥感,2012,24(4):95-100. Xu S,Shen R P,Yang X Y.A comparative study of different vegetation indices for estimating vegetation coverage based on the dimidiate pixel model[J].Remote Sensing for Land and Resources,2012,24(4):95-100.
[9] Richardson A J,Wiegand C L.Distinguishing vegetation from soil background information[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1977,43(12):1541-1552.
[10] Jordan C F.Derivation of leaf area index from quality of light on the foresr floor[J].Ecology,1969,50(4):663-666.
[11] Rouse J W,Haas R H,Schell J A,et al.Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C]//Proceedings of third earth resources technology satellite-1 symposium,Greenbelt NASASP - 351,1974:310-317.
[12] Huete A R.A soil-adjusted vegetation index(SAVI)[J].Remote Sensing of Environment,1988,25(3):295- 309.
[13] Pinty B,Verstraete M M.GEMI:A non-linear index to monitor global vegetation from satellites[J].Vegetation,1992,101(1):15-20.
[14] 唐世浩,朱启疆,王锦地,等.三波段梯度差植被指数的理论基础及其应用[J].中国科学:D缉,2003,33(11):1094-1102. Tang S H,Zhu Q J,Wang J D,et al.Theoretical basis of the tri-band gradient difference vegetation index and its application[J].Science in China:Series D,2003,33(11):1094-1102.
[1] 郝固状, 甘甫平, 闫柏琨, 李贤庆, 胡辉东. 红崖山水库近20年面积变化遥感调查及驱动力分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 192-201.
[2] 陈超, 陈慧欣, 陈东, 张自力, 张旭锋, 庄悦, 褚衍丽, 陈建裕, 郑红. 舟山群岛海岸线遥感信息提取及时空演变分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 141-152.
[3] 杨立娟. 基于两层随机森林模型估算中国东部沿海地区的PM2.5浓度[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 137-144.
[4] 张瑜, 赵晓丽, 左丽君, 张增祥, 徐进勇. 黄土高原土地利用变化对生态系统服务价值的影响[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 132-139.
[5] 赵玉灵. 粤港澳大湾区自然资源遥感调查与保护建议[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 139-147.
[6] 罗昆, 丁波, 龙根元. 基于多源遥感影像的宁远河口海岸线变迁分析[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 187-192.
[7] 蒙永辉, 王集宁, 张丽霞, 罗梅. 1979—2012年莱州湾南岸海水入侵与区域海岸线变动时空耦合分析[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 189-195.
[8] 高慧, 张景华, 张建龙. 基于资源一号02C卫星的县域生态环境遥感调查——以普格县为例[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 144-150.
[9] 赵玉灵. 广东省海岸线与红树林现状遥感调查与保护建议[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 114-120.
[10] 贺丽琴, 杨鹏, 景欣, 晏磊, 苏琳琳. 基于MODIS影像及不透水面积的珠江三角洲热岛效应时空分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 140-146.
[11] 王集宁, 蒙永辉, 张丽霞. 近42年黄河口海岸线遥感监测与变迁分析[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3): 188-193.
[12] 张焜, 李晓民, 马世斌, 刘世英, 李生辉. GF-1图像在中印边境楚鲁松杰村地质灾害调查中的应用[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(2): 139-148.
[13] 王瑞国. 基于WorldView-2数据的乌东煤矿地质灾害遥感调查及成因分析[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(2): 132-138.
[14] 杨长坤, 刘召芹, 王崇倡, 刘斌, 彭嫚. 2001—2013年辽东湾海岸带空间变化分析[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 150-157.
[15] 刘鹏程. 基于水平集理论的海岸线轮廓特征提取[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(2): 75-79.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发