| 多光谱影像NDVI阴影影响去除模型 |
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| 引用本文： | 焦俊男,石静,田庆久,高林,徐念旭.多光谱影像NDVI阴影影响去除模型[J].遥感学报,2020,24(1):53-66. |
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| 作者姓名： | 焦俊男 石静 田庆久 高林 徐念旭 |
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| 作者单位： | 1.南京大学 国际地球系统科学研究所， 南京 210023;2.江苏省地理信息技术重点实验室， 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项（编号：03-Y20A04-9001 -17/18,30-Y20A07-9003-17/18）；国家自然科学基金（编号：41771370）；国家重点研发计划（编号：2017YFD0600903）；民用航天技术预先研究项目(编号：Y7K00100KJ) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 遥感 植被阴影冠层 NDVI NDPI 阴影 Landsat 8 OLI 多光谱遥感 |
| 收稿时间： | 2018/5/17 0:00:00 |
Research on multispectral-image-based NDVI shadow-effect-eliminating model |
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| JIAO Junnan,SHI Jing,TIAN Qingjiu,GAO Lin,XU Nianxu.Research on multispectral-image-based NDVI shadow-effect-eliminating model[J].Journal of Remote Sensing,2020,24(1):53-66. |
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| Authors: | JIAO Junnan SHI Jing TIAN Qingjiu GAO Lin XU Nianxu |
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| Institution: | 1.International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;2.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, Nanjing 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing shaded vegetation canopy NDVI NDPI shadow effects Landsat 8 OLI multispectral remote sensing |
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