適于ALOS圖像植被信息提取的新植被指數(shù)

高閃閃，陳仁喜

(1.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京 210098;2.華南理工大學(xué)亞熱帶建筑科學(xué)國家重點實驗室，廣州 510640)

0 引言

ALOS(advanced land observation satellite)衛(wèi)星是日本國家空間發(fā)展局(NASDA)2006年發(fā)射的一顆陸地觀測衛(wèi)星[1]，用于快速獲取高精度的地面數(shù)據(jù)[2]。ALOS衛(wèi)星攜帶了3種傳感器:全色立體測圖傳感器、新型可見光和近紅外輻射計AVNIR-2及相陣型L-波段合成孔徑雷達(dá)。在波段設(shè)置和空間分辨率上，ALOS AVNIR-2與SPOT5 CCD有很大的相似性。何宇華等[3]針對ALOS數(shù)據(jù)圖像質(zhì)量分析了影像紋理特征，評定了平面點位、影像分類和圖斑面積精度，并將其與 SPOT5數(shù)據(jù)對比，發(fā)現(xiàn)ALOS數(shù)據(jù)在紋理特征及面積精度方面均明顯優(yōu)于SPOT5數(shù)據(jù)。這也是近年來ALOS圖像被廣泛應(yīng)用于遙感領(lǐng)域研究的重要原因之一。

目前，關(guān)于利用ALOS衛(wèi)星圖像提取植被信息的研究主要采用紋理輔助、支持向量機(jī)、決策樹和最大似然分類等方法[4-7]，而植被指數(shù)簡單實用的特點使其一直是植被遙感研究的重要內(nèi)容之一[8]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，為了滿足不同的應(yīng)用需求，用于提取植被信息的各種植被指數(shù)應(yīng)運(yùn)而生，如差值植被指數(shù)(difference vegetation index，DVI)[9]、比值植被指數(shù)(ratio vegetation index，RVI)[10]、歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)[11]、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(soil adjusted vegetation index，SAVI)[12]、全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)[13]和三波段梯度差植被指數(shù)[14]等。雖然這些植被指數(shù)具有一定消除土壤背景或大氣影響的能力，但是利用這些植被指數(shù)提取ALOS圖像植被信息時存在將建筑物錯認(rèn)為是植被信息和漏提植被信息的現(xiàn)象，或者植被密度較低的(如農(nóng)田和草地等)不易提取，而且消除土壤背景影響能力較差。

針對上述情況，本文通過分析植被樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)植被的光譜數(shù)據(jù)間存在某種較為固定的關(guān)系，根據(jù)這種關(guān)系提出了適于ALOS圖像的基于植被樣本的植被指數(shù)(vegetation sample-based vegetation index，VSVI)，并通過植被提取實驗證明了VSVI不僅具有很好消除土壤背景影響的能力，而且植被提取效果好于其他植被指數(shù)。

1 研究區(qū)概況與技術(shù)路線

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于南京市浦口區(qū)，地處南京市長江西北岸，E 118°20′～119°13′，N 31°14′～ 32°17′之間;中部有老山山脈，西部丘陵起伏，地貌類型多樣化，集低山、丘陵、平原、崗地、大江和大河為一體。全區(qū)總面積約913 km2(其中丘陵山區(qū)面積632.7 km2，平原區(qū)面積269.3 km2)，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候。區(qū)內(nèi)水系發(fā)達(dá)，植被類型豐富，適合植被信息提取研究。

1.2 技術(shù)路線

選擇2009年10月獲取的ALOS AVNIR-2的level1B2級遙感圖像。該圖像包括紅、綠、藍(lán)和近紅外4個多光譜波段，空間分辨率為10 m。

本文技術(shù)路線為:①對圖像進(jìn)行裁剪、線性拉伸及多尺度分割處理，并計算圖像對象的4個波段的光譜特征均值;②選取100個植被對象為樣本，對其4個波段光譜特征值進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析;③建立模型函數(shù)，根據(jù)對植被樣本的計算分析確定函數(shù)模型參數(shù)l1，l2，l3和l4的值;④通過對研究區(qū)植被信息的提取，檢驗VSVI植被指數(shù)是否可行，并通過與其他植被指數(shù)的提取結(jié)果的比較進(jìn)行分析和評價。

2 VSVI及其原理

本文從分析植被光譜的特點入手，提出一種基于植被樣本光譜特征值數(shù)理統(tǒng)計分析的植被指數(shù)VSVI;通過數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)證明該植被指數(shù)具有一定消除土壤背景影響的能力，并通過利用VSVI從ALOS圖像中提取植被信息的實驗予以驗證;最后采用其他典型植被指數(shù)，即DVI，RVI，NDVI和SAVI(表1)[9-12]，分別從ALOS圖像中提取了植被信息，并與利用VSVI提取的效果進(jìn)行了比較。

表1 典型植被指數(shù)一覽表Tab.1 List of typical vegetation indexes

2.1 植被樣本選取與分析

研究發(fā)現(xiàn)，植被在不同波段的反射率以不同形式組合一個函數(shù)時，該函數(shù)與植被指數(shù)有著密切關(guān)系。為了研究這種關(guān)系，本文統(tǒng)計分析了ALOS圖像中植被在藍(lán)光B、綠光G、紅光波段R和近紅外波段NIR的光譜特征值范圍，分別為ρB∈[121，135]，ρG∈[92，115]，ρR∈[66，100]和 ρNIR∈[84，120]。當(dāng)2個波段的光譜特征值存在交叉范圍時，該2個波段比值的分布范圍表現(xiàn)為比較零散或者差值正負(fù)交替變化。表2列出隨機(jī)選取的100個較為純凈的植被樣本的光譜特征值和比值。

表2 植被樣本光譜特征值與比值Tab.2 Ratio and spectral values of vegetation samples

由表2可以看出，可見光藍(lán)、綠和紅波段的植被光譜特征值的標(biāo)準(zhǔn)差較小，內(nèi)部變化穩(wěn)定;而近紅外波段的植被光譜特征值的標(biāo)準(zhǔn)差較大，與其他波段的比值較為零散，并且與綠光和紅光波段的差值運(yùn)算正負(fù)交替，導(dǎo)致統(tǒng)計參數(shù)時不穩(wěn)定。因此，不適合選為統(tǒng)計計算VSVI參數(shù)的波段。為了避免這種情況并使植被指數(shù)比較穩(wěn)定，本文只對可見光藍(lán)、綠和紅波段的植被光譜特征值進(jìn)行統(tǒng)計分析。通過對表2中植被樣本光譜特征值的計算分析發(fā)現(xiàn):不同波段的植被反射率以一定形式可以組合成一個比較穩(wěn)定的參數(shù)，并且這個參數(shù)與植被特性有密切關(guān)系。

2.2 VSVI理論

葉綠素在 0.55μm(綠)波長處為反射峰，在0.45μm(藍(lán))和 0.67μm(紅)為吸收帶，在近紅外0.7μm，0.8μm，1.1μm 處為反射陡坡，4 個波段的光譜信息都能一定程度上反映植被信息。假設(shè)VSVI與不同波段呈線性關(guān)系，建立四元一次方程，即

式中l(wèi)1，l2，l3和l4為待確定的參數(shù)。

通過計算分析，發(fā)現(xiàn) ρR/ρG，(ρR-ρB)/ρR，(ρG-ρR)/ρG和(ρB-ρG)/ρB能夠組合成一個比較穩(wěn)定的參數(shù)。因此，經(jīng)多次從ALOS圖像中提取植被信息的實驗，表明 l1，l2，l3，和 l4分別為 ρR/ρG，(ρR- ρB)/ρR，(ρG- ρR)/ρG和(ρB- ρG)/ρB時，植被提取效果最佳。因此，

VSVI具有消除土壤背景影響的能力。假設(shè)在可見光藍(lán)、綠、紅和近紅外4個波段，植被和土壤面積的比值不隨波段變化(盡管該假設(shè)比較粗糙，但一些通用的植被指數(shù)在一定程度上也隱含了該假設(shè))，像元的反射率為像元內(nèi)植被和土壤的面積加權(quán)和[7]。若忽略誤差項，則4個波段的反射率分別為

式中:ρB，ρG，ρR及 ρNIR分別為藍(lán)光、綠光、紅光及近紅外波段的反射率;ρVi和ρSi分別為i波段的植被及土壤反射率(i=B，G，R，NIR);A為植被覆蓋度。

式(3)—(6)代入式(2)，化簡后得到

式中:

可見在上述假設(shè)條件下，VSVI僅與植被的光譜信息有關(guān)，與土壤背景無關(guān)。

2.3 實驗結(jié)果與分析

植被提取實驗中涉及到圖像裁剪、波段組合、多尺度分割、波段運(yùn)算和構(gòu)造植被提取函數(shù)模型等技術(shù)。為了證明VSVI具有消除土壤背景影響的能力，本文采用多閾值分割方法提取植被信息。圖1為利用不同植被指數(shù)提取植被的結(jié)果。

圖1 不同植被指數(shù)的植被提取結(jié)果Fig.1 Results of vegetation extracted by different vegetation indexes

實驗結(jié)果表明，利用 NDVI，DVI，RVI和 SAVI等植被指數(shù)均能將植被輪廓提取出來，但存在一定的漏提或誤提等缺點;只有利用VSVI提取植被克服了其他植被指數(shù)的上述缺點。

從圖1中可以看出:①與對原始ALOS圖像(圖1(a))的植被(紅色區(qū)域)目視解譯結(jié)果對比，圖1(b)—(e)中都存在植被信息的漏提和誤提現(xiàn)象(藍(lán)色橢圓內(nèi)為植被信息漏提，紅色橢圓內(nèi)表示建筑物錯提為植被信息，黃色橢圓內(nèi)的顏色表示植被密度比較低的植被信息);②植被提取的實驗結(jié)果與閾值的選取有關(guān)，在構(gòu)造模型時閾值的選取要經(jīng)過多次實驗才能確定，在圖1(b)—(e)中，要么植被密度比較低的農(nóng)田和草地不易被分割出來，要么植被與道路和裸地的交叉現(xiàn)象比較嚴(yán)重;③為了驗證VSVI指數(shù)的精度，多尺度分割后統(tǒng)計了植被信息的總對象數(shù)為18 769，并計算了 NDVI，DVI，RVI，SAVI和VSVI的提取精度(表3)。與其他植被指數(shù)相比，VSVI指數(shù)的分類精度大幅提高。

表3 不同植被指數(shù)分類精度Tab.3 Classification accuracy of different vegetation indexes

通過分析發(fā)現(xiàn):NDVI，DVI，RVI及 SAVI雖然一定程度上能夠消除土壤背景的影響，但是在植被密度較低的情況下植被提取效果不太理想，并且DVI和RVI存在漏提和錯提、NDVI和SAVI有錯提現(xiàn)象;從圖1(f)來看，VSVI植被指數(shù)克服了其他植被指數(shù)的上述缺點，并且能夠較好地消除土壤背景和薄云的影響。實驗證明:本文提出的VSVI植被指數(shù)與其他植被指數(shù)相比，從ALOS圖像中提取植被的效果更為理想。

3 結(jié)論

1)從植被光譜特征出發(fā)，通過分析ALOS衛(wèi)星AVNIR-2的4個多光譜波段之間植被樣本特征值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，提出基于植被樣本的植被指數(shù)(VSVI)，并通過公式推導(dǎo)證明其具有消除土壤背景影響的一定能力。

2)與其他典型植被指數(shù)相比，使用VSVI的植被信息提取效果最好。研究發(fā)現(xiàn)，參數(shù)l1，l2，l3和l4的值只要在一定范圍內(nèi)變化，就不存在對植被信息提取效果的影響。

3)VSVI也有一定的缺陷，如由于植被樣本選取的差異會導(dǎo)致參數(shù)值的上下波動，但總體上并不影響植被信息的提取效果;由于本文提出植被指數(shù)僅局限于對ALOS圖像的植被提取，如何把該植被指數(shù)應(yīng)用于其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)是今后研究的重點。另外，植被的提取受閾值選擇的影響，如何更準(zhǔn)更快地確定閾值也是今后研究的問題之一。

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