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IKONOS影像在城市绿地提取中的应用IV

2011-12-29 11:59:55来源:《地理研究》 编辑:wenzi浏览:

  3.2、绿地信息的提取

  (1)NDVI 提取

  植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力, 国内外学者的研究证实了植被指数法在遥感影像植被提取和植被分类中比较有效, 可以达到较高精度。常用的植被指数有归一化植被指数(NDVI),差值植被指数(DVI),比值植被指数(RVI)和垂直植被指数(PVI)等等,这些指数法主要是通过将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素, 这些线性组合或波段比值的指数满足特定的遥感应用 。

  DVI 绿地研究一般适用于Landsat MSS 影像。RVI 对大气影响敏感, 而且当植被覆盖不够浓密时, RVI 方法的分辨能力很弱。对于PVI , 由于土壤背景的作用, 当植被覆盖稀疏时, 红波段辐射增加,近红外辐射减小, 使得PVI 不能很好地提取植被信息, 这一点同于RVI。NDVI 对绿色植被表现敏感, 该指数常用来进行区域和全球植被状态研究, 对低密度植被覆盖, NDVI 也较敏感。

  NDVI 利用了植被在红波段的吸收峰及近红外的高反射特征, 对红和近红外波段的反射率进行一定的数学计算。其定义的表达式为: NDVI = ( IR2R)/ ( IR + R)。对本研究的IKONOS 影像来说,因缺少相关参数,难以进行辐射校正得到地物反射率, IR 和R 分别为影像近红外和红波段的灰度值。由于植被光谱表现为植被、阴影、土壤颜色、环境影响和湿度等复杂混合反应,而且受传感器光谱响应,大气条件和时相变化的影响,基于灰度值计算的植被指数通常不一致,没有一个普遍的值。

  分析图3 的波谱特征可知,绿化草地(绿地1)的NDVI 值最大,通过NDVI 可较好地提取,而较暗色调绿地(绿地2)的NDVI 值偏小。当绿地被高大地物遮挡具有阴影时,NDVI 值也偏小,信息很弱,绿地信息难提取。阴影区绿地同部分建筑物和沥青路面的NDVI 值接近,但在红波段,绿地的灰度值小于建筑物和路面且与阴影和水体的差别较大。因此,调整阴影区绿地在红波段的灰度值,非线性增强阴影区绿地NDVI 值,将红波段位于415 至435之间的灰度值减少20 后进行NDVI 分析,可更好地提取绿地信息。

  分析试验区NDVI 值,水体NDVI 值最低,NDVI 图中呈黑色。绿地的值相对较高,呈灰至白色。建筑物和道路较复杂,呈灰至灰黑色。IKONOS 影像中暗色调绿地及分布稀疏绿地的NDVI 值较低,通过植被指数阈值不能全部提取,只能提取部分绿地。通过分析,设定NDVI 的阈值为0.18 ,大于此值为绿地,小于此值为部分绿地和背景地物。将提取出的部分绿地与原图像进行逻辑运算,从原始图像中剔除绿地像元,下一步采用其它方法对剔除了部分像元的图像进一步提取绿地信息。

  (2)基于地物光谱响应知识及ISODATA 绿地提取

  水体在4 个波段的灰度值接近并较低, 均低于4.0 , 利用这一特征将水体提取并从图像中剔除。

  对于与较暗色调绿地的NDVI 值接近的红色建筑, 可依据它们在某一或两个波段的特性将其区分并剔除。红色建筑在红外波段灰度值高且IKONOS 4 > IKONOS 2 , 而暗色调绿地为IKONOS 4 < IKONOS 2 , 利用第四和第二波段间的逻辑关系将红色建筑物与绿地区分提取并从图像中剔除。

  沥青路面和色调较暗绿地的光谱曲线与NDVI 值接近, 分析图3 的光谱曲线, 沥青路面除在第二波段与绿地2 的灰度值接近, 其余三个波段的灰度值均大于绿地2 的灰度值,但差值不大。可利用它们在4 个波段的灰度值总和区分并提取绿地。沥青路面在4 个波段的总和为1824 , 绿地2 在4 个波段总和为1755。因此, 可通过关系表达式提取信息, 4 个波段灰度值总和大于1780 为沥青路面, 位于1760 和1740 之间为绿地, 将两类信息提取并从图像中剔除。

  把以上已剔除了大部分像元的图像作为新的原始图像, 通过灰度拉伸进行最后的分类提取。目视解译并选择绿地样本点, 利用非监督ISODATA 聚类技术, 最后一次提取出绿地信息。

图4 分级分类提取结果

  通过代数运算复合上述不同层次上提取的绿地信息, 由于IKONOS 影像的高分辨率性使提取的绿地有时比较零碎, 从土地利用角度来说, 植被分布稀疏的绿地区域既包括绿地覆盖区,也应包括相关的空隙地, 采用3 ×3 的上下文填补法统计绿地信息占整个窗口的比例, 当比例超过50 %时, 将空隙填补为绿地信息, 可在一定程度上提高了信息提取精度。如 图4 为绿地提取的最终结果。

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