在分析水体和山区背景地物反射与地形坡度特性的基础上,提出了一种坡度调节水体指数(slope adjusted water index,SAWI)。针对水体与阴影在短波红外的反射率都很低的问题,通过坡度信息对位于不同地形条件下地物的短波红外波段进行不同...在分析水体和山区背景地物反射与地形坡度特性的基础上,提出了一种坡度调节水体指数(slope adjusted water index,SAWI)。针对水体与阴影在短波红外的反射率都很低的问题,通过坡度信息对位于不同地形条件下地物的短波红外波段进行不同程度的拉伸,使得水体与山区阴影得到区分。试验利用SAWI提取了OLI(operational land imager)影像位于不同地形条件下的水体信息。结果表明,在山区起伏区域,SAWI比改进的归一化差异水体指数(modified NDWI,MNDWI)能够更有效地抑制阴影效应;在平坦区域,SAWI比归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI),具有更高的水体信息敏感性,从而有利于细小水体的提取。这表明在山区的复杂地形条件下,SAWI是一种可选的水体指数提取方法。展开更多
以单株树木为研究对象,实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量过程,以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。首先,借助支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现单株树木地面激光点...以单株树木为研究对象,实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量过程,以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。首先,借助支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现单株树木地面激光点云数据树枝与树叶的分类。然后,基于间隙率模型利用分类后得到的树叶点云数据计算得到叶面积指数。最后,以直接测量方法获取得到的LAI测量值作为真实值进行精度验证和评价,基于未分类点云数据得到的LAI相对误差为115.93%,而基于分类后的树叶点云得到的LAI相对误差为16.3%。实验结果表明,该方法可有效减小冠层木质组分带来的LAI测量误差。展开更多
文摘在分析水体和山区背景地物反射与地形坡度特性的基础上,提出了一种坡度调节水体指数(slope adjusted water index,SAWI)。针对水体与阴影在短波红外的反射率都很低的问题,通过坡度信息对位于不同地形条件下地物的短波红外波段进行不同程度的拉伸,使得水体与山区阴影得到区分。试验利用SAWI提取了OLI(operational land imager)影像位于不同地形条件下的水体信息。结果表明,在山区起伏区域,SAWI比改进的归一化差异水体指数(modified NDWI,MNDWI)能够更有效地抑制阴影效应;在平坦区域,SAWI比归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI),具有更高的水体信息敏感性,从而有利于细小水体的提取。这表明在山区的复杂地形条件下,SAWI是一种可选的水体指数提取方法。
文摘以单株树木为研究对象,实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量过程,以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。首先,借助支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现单株树木地面激光点云数据树枝与树叶的分类。然后,基于间隙率模型利用分类后得到的树叶点云数据计算得到叶面积指数。最后,以直接测量方法获取得到的LAI测量值作为真实值进行精度验证和评价,基于未分类点云数据得到的LAI相对误差为115.93%,而基于分类后的树叶点云得到的LAI相对误差为16.3%。实验结果表明,该方法可有效减小冠层木质组分带来的LAI测量误差。
