黄花植被检测光谱指数的开发,Remote Sensing
黄花植被检测光谱指数的开发
Remote Sensing ( IF 4.2 ) Pub Date : 2023-03-23 , DOI: 10.3390/rs15071725
Congying Shao 1 , Yanmin Shuai 2, 3, 4 , Hao Wu 5 , Xiaolian Deng 6 , Xuecong Zhang 7 , Aigong Xu 1
花物候作为气候变化和植被动态的特殊指标越来越受到关注。对散落地面地点采集的开花事件的长期观察为了解花物候学积累了宝贵的优先权，但对区域尺度时空动态的研究不足，这主要是由于缺乏有效的捕获方法所致来自遥感图像的基于像素的花卉事件。现有的黄度指数是针对油菜（Brassica napus L.）构建的，对明亮背景和深绿色植被的抑制较少，而且对所调查植被的生理特征和时间光谱特征的考虑不足。在本文中，我们检测了油菜和其他几种具有代表性的植被类型，以确定生长季节内黄花期的光谱特征，然后选择可见光和近红外波段构建一个增强植物生理机制的新黄度指数 (NYI) . 所提出的 NYI 讨论了具有代表性实例的数学属性的变化，并与三种典型的黄度指数——比率黄度指数 (RYI)、归一化差异黄度指数 (NDYI) 和 Ashourloo 油菜指数 (ACI)——在各种黄色上进行了交叉比较- 多尺度的开花植被物种，并通过三个可用的 PhenoCam 网络站的地面观测和在格尔利茨、萨克森和德国的野外物候观测进行了验证。此外，我们应用 NYI 在 Görlitz 使用 Sentinel-2 图像检测油菜田，以典型的油菜区域作为案例研究。结果表明，所提出的 NYI 具有捕捉黄色开花事件的潜力，对花朵密度变化的敏感性增加，并减少了不同尺度下多种植被物种的明亮背景或深绿色植被引入的噪声。随着花密度从 33% 增加到 78%，捕获的 NYI 的相对差异可达 74%，而其他三个指标的相对差异不超过 57%。交叉比较表明，NYI在捕捉黄花密度变化方面表现优于其他黄度指标，与PhenoCam观测和Deutscher Wetterdienst物候站的一致性更高。以NYI在油菜田识别中的应用实例显示出良好的准确率，总体准确率高达97.5%，Kappa系数为0.94，F得分为0.96。因此，卫星衍生的黄度指数将成为研究油菜等黄色开花植物的开花动态和种植范围的潜在手段。
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