基于植被指数NDVI的遥感信息提取马春林

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车的油耗情况； 二是数据准确， 系统能够真实地记录车辆行驶公里 数 、每 一 时 段 的 油 料 消 耗 ， 以 及 每 次 加 油 情 况 ， 从 而 堵 塞 了 一 些 油 料 管 理 漏 洞 ； 三 是 自 动 化 程 度 高 ， 可 在 线 实 时 形 成 各 类 数 据 表 、数 据 曲 线 ， 直 观 地 显 示 ， 利 于 查 找 、分 析 问 题 ， 从 而 改 变 了 油 料 的 管 理 机 制 ， 提高了工作效率。
（１）使 用 遥 感 处 理 软 件 打 开 遥 感 图 像 。 （２）依 据 植 被 指 数 公 式 ， 对 图 像 不 同 波 段 进 行 波 段 计 算 。 （３）生 成 植 被 指 数 影 像 文 件 。 ３．２ 植被指数提取中存在的问题 在 计 算 归 一 化 植 被 指 数 ＮＤＶＩ 时 ， 此 时 若 采 用 ＮＤＶＩ 公 式 直 接 进 行 波 段 计 算 ， 如 果 ＮＩＲ ＋ＲＥＤ（ 近 红 外 波 段 ＋ 红 波 段 ） 的 值 为 零 时 ， 对 这 些点的计算就会产生结果溢出的现象。此类情况在干旱区植被覆盖 度 较 低 的 遥 感 影 像 处 理 中 较 为 常 见 。生 成 ＮＤＶＩ 植 被 指 数 影 像 图 时 ， 如果不进行适当处理， 在对生成的植被指数影像文件分析判读时， 就会与实测数据产生很大的误差。计算结果的精度就无法保证。 ３． ３ 在 ＥＲ ＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 中 提 取 植 被 指 数 ＮＤＶＩ ＥＲＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 遥 感 软 件 中 的 Ｍｏｄｅｌｅｒ 是 一 个 面 向 目 标 的 图 形 模型语言， 用户可据此设计出高级的空间分析模型， 实现复杂的分 析和处理功能， 整个过程只需用其提供的工具栏在窗口中绘出模型 的 流 程 图 、指 定 流 程 图 的 意 义 、所 用 参 数 等 ， 即 可 完 成 模 型 的 设 计 ， 无 需 进 行 具 体 而 复 杂 的 编 程 过 程 。ＥＲＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 为 用 户 提 供 了 高 层次的设计工具和手段， 同时可使用户将更多的精力集中在专业领 域 的 研 究 （图 １ 就 是 利 用 ＥＲＤＡＳ 的 Ｍｏｄｅｌｅｒ 绘 制 的 ＮＤＶＩ 计 算 的 模 型）。 ＥＲＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 的 模 块 编 辑 器 非 常 适 合 用 户 使 用 ， 只 需 在 工 具 栏上点击所需的功能框， 然后再在模块编辑窗中点击， 便可生成相 应 的 功 能 图 标 。 双 击 功 能 图 标 后 便 可 进 行 流 程 控 制 、 公 式 编 辑 、输 入 ／输出等操作。 利 用 ＥＲＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 的 图 像 处 理 中 的 条 件 判 断 功 能 ， 对 影 像 各 运算波段中的值采取逻辑判断处理， 即对植被指数波段运算公式中 分母值为零的情况特殊处理， 以避免运算结果产生溢出的情况。在 ＥＲＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 的 Ｍｏｄｅｌｅｒ 的 波 段 运 算 中 ， 采 用 以 下 语 句 ： ＥＩＴＨＥＲ＜ ａｒｇｌ ＞ ＩＦ （＜ ｔｅｓｔ ＞ ）ＯＲ ＜ ａｒｇ２＞ ＯＴＨＥＲＷＩＳＥ 此 语 句 的 语 法 描 述 是 ： 如 果 测 试 条 件 ＜ｔｅｓｔ ＞ 成 立 ， 则 返 回 ＜ａｒｇｌ ＞ 的 值 ． 如 果 条 件 ＜ｔｅｓｔ ＞ 不 成 立 ， 则 返 回 ＜ａｒｇ２ ＞ 的 值 。 在 ＥＲＤＡＳ 中 提 取 归 一 化 植 被 指 数 ＮＤＶＩ 的 处 理 过 程 如 下 ： （１ ）打 开 模 块 编 辑 器 （Ｍｏｄｅｌｅｒ Ｍａｋｅｒ）进 行 图 像 模 块 编 辑 。 （２）根 据 图 １ 所 示 的 模 块 ， 点 击 模 块 工 具 栏 绘 制 流 程 图 。
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基 于 植 被 指 数 ＮＤ要 】 本 文 在 介 绍 了 植 被 指 数 概 念 的 基 础 上 阐 述 了 ＮＤＶＩ 的 特 征 及 优 势 ， 重 点 论 述 了 利 用 遥 感 软 件 ＥＲ － ＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ 提 取 ＮＤＶＩ 的 过 程 ， 并 讨 论 了 在 此 过 程 中 需 要 注 意 的 问 题 。 【关 键 词 】 植 被 指 数 ＮＤＶＩ ＥＲ ＤＡＳ ＩＭＡＧＩＮＥ
总 之 ， 通 过 ＧＰＳ 系 统 的 试 点 ， 实 现 了 实 时 监 控 车 辆 里 程 和 油 料 消耗， 及时准确统计数据， 建立了科学的消耗定额机制， 加强各个油 料管理环节， 杜绝了非正常消耗， 有效地降低运营成本， 提高了企业 经济效益。
（作者单位系大庆油田公共汽车公司）
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多 学 者 在 研 究 中 都 对 使 用 ＮＤＶＩ 估 算 植 被 覆 盖 度 的 方 法 作 了 检 验 。 ３ ＮＤＶＩ 植 被 指 数 信 息 提 取 ３．１ 植被指数提取方法 植被指数提取的方法很多， 最为常用的一种方法是通过遥感影
像处理软件对遥感影像不同波段进行处理， 从而得到各类植被指 数 。本 文 研 究 选 取 的 Ｌａｎｄｓａｔ ／ ＴＭ 遥 感 影 像 ， 共 有 ７ 个 波 段 ， 其 中 ＴＭ３ （波 长 ０ ．６３ ～０ ．６９ｇｍ） 为 红 外 波 谱 段 ， 为 叶 绿 素 主 要 吸 收 波 段 ； ＴＭ４ （ 波 长 ０ ．７６ ～Ｏ．９０ｇｍ） 为 近 红 外 波 谱 段 ， 对 绿 色 植 被 的 差 异 敏 感 ， 为 植 被 通 用 波 段 。 归 一 化 植 被 指 数 ＮＤＶＩ 的 定 义 是 ：
ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ－ Ｒ）／ （ＮＩＲ＋Ｒ） （其 中 ＮＩＲ 代 表 近 红 外 波 段 ， Ｒ 代 表 红 波 段 ）要 计 算 ＮＤＶＩ ， 就 是 在 遥 感 处 理 软 件 中 ， 计 算 近 红 外 波 段 与 红 波 段之差， 再除以两个波段之和。利用遥感影像处理软件提取植被指 数流程一般为：
１ 植被指数概况 植 被 指 数 是 对 地 表 植 被 活 动 的 简 单 、有 效 和 经 验 的 度 量 。 将 两 个（或多个）光谱观测通道组合可得到植被指数， 这一 指 数 在 一 定 程 度上反映着植被的演化信息。通过大量地物光谱波段测量研究分析 发 现 ， 植 被 红 光 波 段 ０ ．５５ － ０ ．６８μｍ 有 一 个 强 烈 的 吸 收 带 ， 它 与 叶 绿 素 密 度 成 反 比 ； 而 近 红 外 波 段 ０ ．７２５ － １ ．１μｍ 有 一 个 较 高 的 反 射 峰 ， 它 与 叶 绿 素 密 度 成 正 比 。 因 此 ， 通 常 使 用 红 色 可 见 光 通 道 （０．６ － ０ ．７μｍ）和 近 红 外 光 谱 通 道 （０ ．７ — １ ．１μｍ）的 组 合 来 设 计 植 被 指 数 。 这 两 个 波 段 的 比 值 和 归 一 组 合 与 植 被 的 叶 绿 素 含 量 、叶 面 积 及 生 物 量 密切相关， 所以植被指数便成为植被生态研究领域的基础。 植被指数按不同的监测方法和计算方法又可分为多种多样的 植 被 指 数 。 常 用 的 有 ： 归 一 化 植 被 指 数 ＮＤＶＩ ； 垂 直 植 被 指 数 ＰＶＩ ； 比 值 植 被 指 数 ＲＶＩ ； 消 除 土 壤 影 响 的 植 被 指 数 ＳＡＶＩ 和 全 球 植 被 指 数 ＧＶＩ 等 。 其 中 ， ＮＤＶＩ 则 是 使 用 最 广 泛 ， 效 果 也 较 好 的 一 种 。 ２ 植 被 指 数 ＮＤＶＩ 的 优 势 ＮＤＶＩ （Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ） 归 一 化 植 被 指 数 ， 又称标准化植被指数， 在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候 研究中得到广泛应用， 它是植物生长状态以及植被空间分布密度的 最 佳 指 示 因 子 ， 与 植 被 分 布 密 度 呈 线 性 相 关 。 实 验 表 明 ， ＮＤＶＩ 对 土 壤 背 景 的 变 化 较 为 敏 感 ； 它 是 单 位 像 元 内 的 植 被 类 型 、覆 盖 形 态 、生 长状况等的综合反映， 其大小取决于植被覆盖度和叶面积指数等要 素 ； ＮＤＶＩ 对 植 被 盖 度 的 检 测 幅 度 较 宽 ， 有 较 好 的 时 相 和 空 间 适 应 性， 因此应用较广。 ＮＤＶＩ 长 期 以 来 被 用 来 监 测 植 被 变 化 情 况 ， 也 是 遥 感 估 算 植 被 覆 盖 度 研 究 中 最 常 用 的 植 被 指 数 。如 Ｄｙｍｏｎｄ 等 使 用 ＮＤＶＩ 植 被 指 数 研 究 新 西 兰 退 化 草 地 的 植 被 覆 盖 度 ， （Ｄｙｍｏｎｄ ， ｅｔａｌ ， １９９２ ）； Ｗｉｔｔｉｃｈ 和 Ｈａｎｓｉｎｇ 的 研 究 成 果 肯 定 了 ＮＤＶＩ 对 植 被 覆 盖 度 的 指 示 作 用 （Ｗｉｔ－ ｔｉｃｈ ， Ｈａｎｓｉｎｇ，１９９５ ）； Ｐｕｒｅｖｄｏｒｊ 等 通 过 各 植 被 指 数 与 植 被 覆 盖 度 进 行 二 次 多 项 式 回 归 ， 表 明 ＴＳＡＶＩ 与 ＮＤＶＩ 可 以 最 好 的 估 算 大 范 围 的 草 地 植 被 覆 盖 度 （ Ｐｕｒｅｖｄｏｒｊ ，ｅｔａｌ ，１９９８ ）； Ｌｅｐｒｉｅｕｒ 等 检 验 了 ＮＤＶＩ， ＭＳＡＶＩ 与 ＧＥＭＩ 在 估 算 植 被 覆 盖 度 方 面 的 能 力 ， 结 果 表 明 在 监 测 低 植 被 覆 盖 度 时 ＮＤＶＩ 与 ＧＥＭＩ 的 效 果 比 较 好 ， 随 着 植 被 覆 盖 度 的 增 加 ， ＮＤＶＩ 与 ＭＳＡＶＩ 对 于 植 被 覆 盖 度 的 测 量 要 优 于 ＧＥＭＩ （ Ｌｅｐｒｉｅｕｒ ， ｅｔａｌ ，２０００ ）； Ｂｒａｄｌｅｙ 为 测 量 高 草 草 原 的 植 被 覆 盖 度 ， 分 别 研 究 了 ＮＤＶＩ， Ｎ＊２ ， ＳＡＶＩ 三 个 植 被 指 数 与 植 被 覆 盖 度 的 关 系 ， 结 果 表 明 ＮＤＶＩ 与 Ｎ＊ｚ 都 与 植 被 覆 盖 度 有 良 好 的 相 关 性 （Ｂｒａｄｌｅｙ， ２００２ ）； Ｑｉ Ｊ 等 建 立 了 ＮＤＶＩ 估 算 植 被 覆 盖 度 的 模 型 ， 并 使 用 了 三 种 数 据 ：Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ，ＳＰＯＴ４ ＶＥＧＥＴＡＴＩＯＮ 与 机 载 数 据 对 该 模 型 进 行 了 检 验 ， 认 为 该 模 型 适 用 于 不 同 分 辨 率 遥 感 数 据 对 植 被 覆 盖 度 的 估 算 （Ｑｉ Ｊ，ｅｔａｌ ， ２０００ ）； Ｚｅｎｇ 等 用 ＮＤＶＩ 估 测 了 全 球 的 植 被 覆 盖 度 （Ｚｅｎｇ，ｅｔａｌ ，２０００ ）。 综 上 所 述 ， ＮＤＶＩ 在 植 被 指 数 中 所 占 居 着 非 常 重 要 的 位 置 ， 它 主 要 具 有 以 下 几 方 面 的 优 势 （罗 修 岳 等 ， １９９４ ）： １） 植被检测灵敏度较高； ２） 植被覆盖度的检测范围较宽； ３） 能消除地形和群落结构的阴影和辐射干扰； ４） 削弱太阳高度角和大气所带来的噪音。 ＮＤＶＩ 是 用 于 监 测 植 被 变 化 的 最 经 典 植 被 指 数 （ＱｉＪ， ２０００ ）， 有 许