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摘 要：针对高分一号WFV传感器的参数特点，选取归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和土壤调整植被指数（SAVI）3种植被指数，采用不同时期的数据对四川省茂县地区进行植被信息提取，计算分析不同植被指数提取植被信息的差异性。结果表明：高分一号数据提取的NDVI植被效果最好，其中2013年分类总精度为94.55%，Kappa系数为0.88；2015年分类总精度为90.47%，Kappa系数为0.85。根据统计指标分析表明：在高原山区地形环境下，利用植被指数提取植被信息，高分一号卫星采用NDVI比较合适。
关键词：植被指数；高分一号；差异性
中图分类号：Q948.15 6 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170332016
引言
植被信息是生态环境领域中重要的组成因子，在气候、水文和生化循环中起着重要的作用，也是反映区域生态环境质量的重要标志。因此，对植被分布及其时空演化规律的研究一直是各国政府和科研机构的关注热点[1]。遥感技术是植被生态调查的重要手段，相比常规的调查方法，遥感具有感测范围大、获取速度快、花费成本低、干扰因素少等优点，利用遥感技术进行植被信息提取可以为环境监测、生物多样性保护及农业、林业等相关部门提供数据支持和信息服务[2，3]。
1 研究区与数据源
1.1 研究区概况
茂县位于四川省西北部，地势西北高、东南低。所处经纬度为E10256’～ 10410’，N3125’～ 3216’，岷江、涪江上游贯穿其间，东西全程116.62km，南北横跨93.73km，所辖面积3903.28km2。地形表现主要为高山沟谷，平均海拔约2000m，相对高度1500～2500m。截至2012年，茂县国土总面积3903.28km2，其中耕地占2.61%，林地占67.5%，草地21.6%，森林覆盖率为31.3%。
1.2 数据源简介
高分一号卫星于2013年4月 26日在酒泉卫星发射中心成功发射，搭载2台2m全色/8m多光谱PMS相机，4台16m分辨率多光谱WFV相机。卫星侧摆条件下重访周期4d，其中2/8m分辨率PMS相机覆盖周期需要41d，而16m分辨率多光谱WFV相机覆盖周期4d，幅宽800km [4]。由于高分一号影像数据可免费获取，因此在生态环境领域应用前景广泛。
2 植被信息提取
2.1 植被指数选取
利用植被指数来反演植被信息是一种广泛应用的方法，结合前人研究成果和研究区植被分布特点选用3种植被指数，分别是：归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、和土壤调整植被指数（SAVI）。
对各植被指数影像进行统计分析，获得它们的直方图和相关统计参数，然后在直方图上通过目视判读和人工调试获得最佳阈值。对各植被增强影像进行阈值分割提取，获得植被信息的二值影像。其中，植被像元赋值为1，非植被像元赋值为0。研究区植被提取的二值影像如图1和图2所示。
3 结果分析
对所提取的植被信息做进一步精度验证。将同期的SPOT 2.5m全色影像与多光谱影像进行融合，获得的2.5m彩色融合影像作为参考影像进行精度验证。应用随机采样法，在研究区选取200～300个验证点，建立各指数影像的混淆矩阵，获取3种不同植被指数植被提取的总精度和Kappa系数。
从表2的统计结果可知，高分一号的总体精度都在80%以上，提取效果理想。其中高分一号数据，2013年5种植被指数的提取精度依次为NDVI>SAVI>EVI，2015年5种植被指数的提取精度依次为NDVI >EVI> SAVI，分析原因是茂县地处川西高原，加上实验采用的数据获取时间是12月份，植被覆盖度不高，植被指数未达到饱和值，所以NDVI的提取效果最好。综合研究对比得出，高原山区地形环境下利用5种植被指数提取植被信息，高分一号数据的提取精度差别较大，高分一号数据提取精度2013年NDVI比EVI高5.37%，2015年NDVI比SAVI高8.65%。
4 结论
针对茂县地区，利用5种植被指数进行植被信息提取，高分一号采用NDVI的提取效果最好，分类总精度分别为94.55%（2013年数据）、90.47%（2015年数据），对应的Kappa系數分别为0.88、0.85。
植被指数作为一种简单实用的植被信息提取方法，在茂县地区的提取精度较高，因此适用于茂县地区的植被信息提取。但是提取时分割阈值的选取是个难题，其置信度选择不够明确，人工干扰较大。在下一步的研究中将结合地理地形、影像采集时间等背景信息，充分考虑区域地形、采集时间等背景因子对植被指数的影响，以此提高植被提取的精度。
参考文献
[1]贾海峰， 刘雪华. 环境遥感原理与应用[M]. 北京：清华大学出版社，2006：169-181.
[2]王文杰， 蒋卫国， 王维， 侯鹏. 环境遥感监测与应用[M]. 北京：中国环境科学出版社，2011：163-173.
[3]Jensen，J.R.Remote Sensing of the Environment： An Earth Resource Perspective[M].2E， Prentice Hall， 2011：355-400.
[4]陆春玲，王瑞，尹欢. “高分一号”卫星遥感成像特性[J]. 航天返回与遥感， 2014， 35（4）：67-73.
作者简介：高桂胜（1979-），男，西南科技大学环境与资源学院在读研究生，研究方向为遥感技术与应用；杨斌（1979-），男，博士，副教授，硕士研究生导师，主要从事遥感科学技术与应用。
关键词：植被指数；高分一号；差异性
中图分类号：Q948.15 6 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170332016
引言
植被信息是生态环境领域中重要的组成因子，在气候、水文和生化循环中起着重要的作用，也是反映区域生态环境质量的重要标志。因此，对植被分布及其时空演化规律的研究一直是各国政府和科研机构的关注热点[1]。遥感技术是植被生态调查的重要手段，相比常规的调查方法，遥感具有感测范围大、获取速度快、花费成本低、干扰因素少等优点，利用遥感技术进行植被信息提取可以为环境监测、生物多样性保护及农业、林业等相关部门提供数据支持和信息服务[2，3]。
1 研究区与数据源
1.1 研究区概况
茂县位于四川省西北部，地势西北高、东南低。所处经纬度为E10256’～ 10410’，N3125’～ 3216’，岷江、涪江上游贯穿其间，东西全程116.62km，南北横跨93.73km，所辖面积3903.28km2。地形表现主要为高山沟谷，平均海拔约2000m，相对高度1500～2500m。截至2012年，茂县国土总面积3903.28km2，其中耕地占2.61%，林地占67.5%，草地21.6%，森林覆盖率为31.3%。
1.2 数据源简介
高分一号卫星于2013年4月 26日在酒泉卫星发射中心成功发射，搭载2台2m全色/8m多光谱PMS相机，4台16m分辨率多光谱WFV相机。卫星侧摆条件下重访周期4d，其中2/8m分辨率PMS相机覆盖周期需要41d，而16m分辨率多光谱WFV相机覆盖周期4d，幅宽800km [4]。由于高分一号影像数据可免费获取，因此在生态环境领域应用前景广泛。
2 植被信息提取
2.1 植被指数选取
利用植被指数来反演植被信息是一种广泛应用的方法，结合前人研究成果和研究区植被分布特点选用3种植被指数，分别是：归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、和土壤调整植被指数（SAVI）。
对各植被指数影像进行统计分析，获得它们的直方图和相关统计参数，然后在直方图上通过目视判读和人工调试获得最佳阈值。对各植被增强影像进行阈值分割提取，获得植被信息的二值影像。其中，植被像元赋值为1，非植被像元赋值为0。研究区植被提取的二值影像如图1和图2所示。
3 结果分析
对所提取的植被信息做进一步精度验证。将同期的SPOT 2.5m全色影像与多光谱影像进行融合，获得的2.5m彩色融合影像作为参考影像进行精度验证。应用随机采样法，在研究区选取200～300个验证点，建立各指数影像的混淆矩阵，获取3种不同植被指数植被提取的总精度和Kappa系数。
从表2的统计结果可知，高分一号的总体精度都在80%以上，提取效果理想。其中高分一号数据，2013年5种植被指数的提取精度依次为NDVI>SAVI>EVI，2015年5种植被指数的提取精度依次为NDVI >EVI> SAVI，分析原因是茂县地处川西高原，加上实验采用的数据获取时间是12月份，植被覆盖度不高，植被指数未达到饱和值，所以NDVI的提取效果最好。综合研究对比得出，高原山区地形环境下利用5种植被指数提取植被信息，高分一号数据的提取精度差别较大，高分一号数据提取精度2013年NDVI比EVI高5.37%，2015年NDVI比SAVI高8.65%。
4 结论
针对茂县地区，利用5种植被指数进行植被信息提取，高分一号采用NDVI的提取效果最好，分类总精度分别为94.55%（2013年数据）、90.47%（2015年数据），对应的Kappa系數分别为0.88、0.85。
植被指数作为一种简单实用的植被信息提取方法，在茂县地区的提取精度较高，因此适用于茂县地区的植被信息提取。但是提取时分割阈值的选取是个难题，其置信度选择不够明确，人工干扰较大。在下一步的研究中将结合地理地形、影像采集时间等背景信息，充分考虑区域地形、采集时间等背景因子对植被指数的影响，以此提高植被提取的精度。
参考文献
[1]贾海峰， 刘雪华. 环境遥感原理与应用[M]. 北京：清华大学出版社，2006：169-181.
[2]王文杰， 蒋卫国， 王维， 侯鹏. 环境遥感监测与应用[M]. 北京：中国环境科学出版社，2011：163-173.
[3]Jensen，J.R.Remote Sensing of the Environment： An Earth Resource Perspective[M].2E， Prentice Hall， 2011：355-400.
[4]陆春玲，王瑞，尹欢. “高分一号”卫星遥感成像特性[J]. 航天返回与遥感， 2014， 35（4）：67-73.
作者简介：高桂胜（1979-），男，西南科技大学环境与资源学院在读研究生，研究方向为遥感技术与应用；杨斌（1979-），男，博士，副教授，硕士研究生导师，主要从事遥感科学技术与应用。