开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势.以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取特征波段,并分析典型地物在CHRIS影像原始波段及归一化差值植被指数上的光谱特征,由此构建该影像的归一化阴影植被指数(normalized shaded vegetation index,NS-VI).基于步长法设置合理阈值,对影像予以分类,并从分类精度及光谱差异增强效果两个角度评价NSVI对CHRIS影像阴影的检测能力.结果表明:B9和B15可作为构建CHRIS影像NSVI的特征波段;基于NSVI阈值法对CHRIS多角度影像予以分类,各角度影像3种地物的分类精度均在94％以上,总Kappa均大于0.89,0°影像的分类效果最佳;经掩模获取分类后3种地物的子影像,子影像光谱均值有差异,但考虑标准差后则发现其光谱重叠现象较为明显,表明NSVI可增强典型地物间的光谱差异,提高了光谱混淆像元间的可分性.通过进一步比较NS-VI与归一化阴影指数和阴影指数的阴影检测效果,亦证明了NSVI的阴影检测能力,说明所构建的NSVI能够应用于PROBA/CHRIS高光谱影像的阴影检测,可为该影像的阴影去除及阴影信息修复等工作提供重要支持.
胡新宇;许章华;陈文慧;陈秋霞;王琳;刘辉;刘智才
福州大学环境与资源学院,福州 350108福州大学地理与生态环境研究中心,福州 350108空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350108福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室,福州 3501083S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室,福州 350002福州大学信息与通信工程博士后科研流动站,福州 350108福建农林大学公共管理学院,福州 350002
计算机与自动化
PROBA/CHRIS影像;归一化阴影植被指数NSVI;阴影检测;高光谱遥感;光谱特征
《国土资源遥感》 2021 (002)
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国家自然科学基金项目"毛竹林刚竹毒蛾危害的蔓延机制及模拟研究"(编号:42071300)、"刚竹毒蛾危害下的毛竹林遥感响应机理研究"(编号:41501361)、福建省自然科学基金面上项目"基于XGBoost-CA的毛竹林刚竹毒蛾危害蔓延模拟研究"(编号:2020J01504)、中国博士后面上基金一等资助项目"刚竹毒蛾危害下的毛竹林高光谱数据特征挖掘研究"(编号:2018M630728)、3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室开放课题"森林生态系统健康诊断及其与景观格局的生态效应研究"(编号:fafugeo201901)、晋江市福大科教园区发展中心科研项目"刚竹毒蛾侵染致毛竹林异常的PROBA/CHRIS数据特征挖掘"(编号:2019-JJFDKY-17)、中国科学院战略性先导科技专项"美丽中国生态文明建设科技工程"(编号:XDA23100202)和福建省自然科学基金面上项目"福州新区生态本底遥感调查及控制线划定研究"(编号:2016J01188)共同资助.
10.6046/gtzyyg.2020233
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