Landsat-7 ETM+归一化差分植被指数影像真实性检验

Landsat-7 ETM+归一化差分植被指数影像真实性检验

栾海军;章欣欣;田庆久;朱晓玲;聂芹

【摘要】作为一种常用的地表参数产品,ETM+NDVI的真实性检验具有重要意义,但是目前对其研究较少.本文提出结合GeoEye-1高分辨率遥感影像及其NDVI尺度转换模型的方法进行该产品的真实性检验.基于分形理论及5指标评价体系(r＞=0.8、p＜0.05、rlo＞=r＜=rup及Max_of_abs(Error) ＜=0.05)构建GeoEye-1影像的NDVI连续空间尺度转换模型,同时结合GeoEye-1、ETM+光谱参数归一化技术,实现ETM+NDVI影像的真实性检验.通过多个样区影像的真实性检验表明,由于ETM+影像条带缺失及补偿处理的有限作用,致使ETM+样区影像的NDVI结果普遍存在较大误差,其中整幅影像的NDVI相对于“真值”存在约25％的误差,故该产品不适宜直接应用于实际中.同时,这证明了基于分形理论的NDVI尺度转换方法在真实性检验中的应用潜力.

【期刊名称】《遥感信息》

【年(卷),期】2016(031)006

【总页数】9页(P138-146)

【关键词】NDVI;真实性检验;ETM+;空间尺度转换;分形理论;GeoEye-1

【作者】栾海军;章欣欣;田庆久;朱晓玲;聂芹

【作者单位】厦门理工学院计算机与信息工程学院,厦门361024;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;厦门理工学院计算机与信息工程学院,厦门361024;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;江苏省地理信息技术重

点实验室,南京210093;厦门理工学院计算机与信息工程学院,厦门361024;厦门理

工学院计算机与信息工程学院,厦门361024

【正文语种】中文

【中图分类】TP701

尺度问题是遥感科学的核心问题[1]。尺度转换即是研究不同分辨率尺度上地表参

数之间的联系与规律。其中，空间升尺度转换研究因可用于解决如反演产品真实性检验[2]等重要的问题，受到广泛关注。然而，目前的升尺度转换研究尚存在如下

的问题：1)基于统计方法获取的反演量空间升尺度转换关系[3-5]，无明确的物理

意义，在研究区、传感器类型等变化时不再适用；2)基于反演量物理模型进行的空间升尺度转换[6-8]，囿于物理模型数量及精度发展的限制，其研究无法满足需求。分形作为一种经典的尺度转换研究方法，可以对研究对象连续尺度上的演化规律予以定量描述。然而，该方法在定量遥感空间升尺度转换领域应用不充分。Kim等[9]曾基于分形理论建立土壤水分降尺度转换模型。国内亦有学者[10]利用直方变

量图分形计算方法建立遥感土地利用地类面积的降尺度转换关系。继而，Zhang

等[11]首次基于分形理论构建了叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)的空间升尺度

转换模型，具有重要意义，这是分形方法在升尺度转换研究中的重要尝试。进一步，栾海军等[12-14]基于分形理论进行归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)连续空间尺度转换模型(Continuous Spatial Scaling Model，CSSM)构建的系列研究，对方法适用的地表参数类型、模型的构建策略、模型构建时最合理尺度层级的确定等问题进行了探讨，获得了一些有价值的结果。上述CSSM模型在地表参数真实性检验中的适应性虽已得到理论论证[12]，却尚

未得到实际应用验证。Landsat-7增强型专题制图仪(Enhanced Thematic Mapper Plus，ETM+)影像得到广泛应用，但是影像的条带缺失对于产品的应用

制约很大，对其常用产品(如NDVI)的真实性进行检验与定量评价具有重要意义。

故本文将在已有研究的基础上，基于高空间分辨率GeoEye-1影像，利用NDVI

连续空间尺度转换模型进行ETM+NDVI影像的真实性检验。

实验区位于广西北海市合浦县东部的沙田半岛。实验区所处的地理范围为

109°42′3″E～109°45′36″E，21°29′0″N～21°33′25″N，其中的地物类型主要包

括桉树、陆生天然林、红树林、木薯、水稻、宜林地、人工设施以及水体等。研究区内地类丰富、下垫面空间异质性强，具备研究NDVI尺度转换分形特性的基础，利于彰显分形方法在定量遥感尺度转换模型构建方面的优势。

所选用的实验影像为沙田半岛GeoEye-1与Landsat-7 ETM+影像。其中，GeoEye-1影像于2009年10月16日获取，大小为4 112像元×3 036像元，空间分辨率为2 m，如图1(a)所示。Landsat-7 ETM+影像为2009年10月23日

对研究区成像所得，如图1(b)所示。

根据研究需要对原始影像进行预处理，处理过程如下。

利用ENVI快视线大气超立方体分析模块(Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes，FLAASH)对GeoEye-1原始影像进行大气校正，得到

地表反射率影像。进一步利用6S软件提取对应于影像的地表入射辐照度，并根据地表辐亮度与地表反射率关系模型(地表辐亮度=地表入射辐照度 * 地表半球-方向反射率)[15]计算得到预处理后的影像地表辐亮度数据。考虑到GeoEye-1传感器

自身定位精度较高，实验区内地势起伏相对较小；同时影像不用于地类识别、专题信息提取等方面，而是侧重于本文方法适用性的研究上，故在未获取足量的地面控制点及高空间分辨率数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的条件下，

未对实验影像进行几何校正与正射校正。预处理后的实验影像如图2(a)所示。

利用ENVI软件对原始ETM+影像进行坏条带去除。由于GeoEye-1影像与

ETM+影像皆为1984世界大地坐标系(world geodetic system 1984，WGS-84)、