多光谱影像NDVI阴影影响去除模型

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 8 OLI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。     

SSM／I微波辐射计数据中国陆地覆盖特征季节变化分析

利用星载微波辐射计SSM／I多通道、多时相亮温数据开展了中国陆地覆盖特征的季节变化研究。通过对国内外星载微波辐射应用研究分析，提出了归一化极化指数(NDPI)的概念。处理了1997年4月、7月、10月和1998年1月的(每月的20、24日各两天)多通道SSM／I数据，在此基础上计算形成了第一幅中国陆地区域的归一化微波极化指数图，开展了中国陆地区域覆盖特征随季节变化的研究。研究结果表明，不同的陆地覆盖特征有特征的NDPI值，NDPI随季节而变化，植被、水分是引起NDPI变化的主要因子。