基于可见光波段的城市航空影像植被提取

材料不同而有所差异，铁皮屋顶一般是灰色，反射率较低，曲线比较平坦，水泥平顶一般也为灰色，反射率稍高，沥青粘砂屋顶，由于其表面铺着的砂石反射率较高，所以反射率要更高一点，石棉瓦反射率最高，还有一种为绿色塑料棚顶，它和植被有点相似，在绿波段附近有一个反射峰值，但在近红外波段附近没有反射峰值，可以作为区别植被的一个特征[9]。其反射波谱特征曲线如图1（b）所示。

道路的反射波谱特征主要是：城市里主要是水泥地和沥青，少量的土路，水泥地的反色率最高，土路次之，沥青路最低[9]。其反射波谱特征曲线如图1（c）所示。

水体的反射波谱特征主要是：水体在蓝绿光波段反射率较强，在其他波段反射率很弱，特别在近红外、中红外波段吸收率非常强，几乎不反射[9]。但是水体往往会含有一定量的水生植物，其波谱特征曲线也会表现出植被的一些特征。其反射波谱特征曲线如图1（d）所示。

2 波段指数提取植被方法

大多数的植被指数都包含近红外波段，这跟植被波谱特征有关，这样的波段指数现在已经有100多种了[10]。但航空影像一般都只有红、绿、蓝可见光波段，这个时候必须设计一种利用可见光波段的植被指数。现在提出的可见光波段植被指数主要有，归一化绿红差异指数NGRDI[11]、归一化绿蓝差异指数NGBDI[12]、红绿比值指数RGRI[13]、蓝绿比值指数BGRI[14]、过绿指数EXG[15]、植被指数VEG[16]、超绿超红差分指数EXGR[17]、植被颜色指数CIVE[18]、红绿蓝植被指数RGBVI[19]、可见光波段差异植被指数VDVI[15]。

NGRDI= （Green-Red）/（Green+Red）

NGBDI= （Green-Blue）/（Green+Blue）

RGRI= Red/Green

BGRI= Blue/Green

EXG=2×Green-Red-Blue

VEG=Green/（Red^0.67 Blue^0.33 ）

EXGR=EXG-1.4×Red-Green

CIVE=0.44×Red-0.88×Green+0.39×Blue+18.79

RGBVI= （Green^2-（Red×Blue））/（Green^2+（Red×Blue））

VDVI= （2×Green-Red-Blue）/（2×Green+Red+Blue）

E-NGBDI=（Green^2-Blue^2）/（Green^2+Blue^2 ）

当计算得到图像的波段指数灰度图后，可以设定一个阈值来区分出植被和非植被区域。确定阈值的方法有很多，例如全局阈值法、局部自适应阈值法，最大熵自动阈值法[20～26]。

3 试验

笔者先试验比较了8种不同的植被指数用来提取植被，分别是NGBDI、NGRDI、GRRI（RGRI的倒数）、GBRI（BGRI的倒数）、EXG、RGBVI、VDVI、E-NGBDI。

3.1 试验数据

试验图像如图2所示。

此景像图包含城市航空影像的主要地物，包括植被（草地和林地）、道路、水体、建筑（图2）。

3.2 实验步骤与分析

分别求出实验图像的8种植被指数灰度图，如图3所示。

从图3可以看出，首先排除的是GBRI和GRRI，可见单纯的通过绿波段和蓝波段或者红波段的比值来提取植被是不可靠的，其他的提取方法中，E-NGBDI、NGBDI的提取效果最好，其次是RGBVI、VDVI、EXG，最后是NGRDI。据此可以得出结论，使用绿波段和蓝波段的植被指数提取效果最好，而使用绿波段和红波段的植被指数提效果最差，使用3个波段的植被指数提取效果在两者之间。

根据观察上述生成的灰度图，发现植被和水体较相似，这是因为城市水体往往受到一些污染，会有一些水生植物的存在，这样会影响植被和水体的区分。

为了观察不同的植被指数方法的分类效果，通过全局阈值法（阈值统一设置为170）将灰度图像转化为二值图像，白色代表植被，黑色代表非植被，它们的结果图如图4所示。

从二值图可以看出，在这个阈值选择下，只有E-NGBDI、NGBDI、RGBVI的分类效果较好，其中E-NGBDI的分类效果最好。

随机选择500个已知点，求得NGBDI和E-NGBDI的混淆矩阵如表1、表2所示。

从表1和表2可以看出，虽然在将非植被提取为植被的错误率，NGBDI的精度稍稍好一点，但将植被提取为非植被的错误率，NGBDI明显高于E-NGBDI，综合来看，E-NGBDI的分类精度要高于NGBDI。

4 结论

通过可见光波段植被指数来提取城市航空影像植被信息是可取的，主要是通过绿波段和蓝波段的差异来提取。提增强型绿蓝差异植被指数通过增强绿蓝波段值得差异来对植被进行提取，精度较高。

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