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以ALOS AVNIR-2、CBERS-2BCCD、HJ1A-CCD2、Landst7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数N DVI’构建归一化阴影植被指数NSVI’并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明’NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%’总Kappa在0.9 6以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.9 6.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI“易饱和”问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.
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红外与毫米波学报
ISSN： 1001-9014
CN： 31-1577/O4
Year： 2018
Issue： 2
Volume： 37
Page： 154-162
0 . 3 8 4
JCR@2018
0 . 7 0 0
JCR@2022
ESI Discipline： PHYSICS;
ESI HC Threshold：145
JCR Journal Grade：4
CAS Journal Grade：4
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