摘要
在绿潮遥感业务化监测中,250 m分辨率的MODIS卫星数据是主要数据源,归一化差值植被指数(NDVI)是绿潮卫星遥感信息提取的主要方法。研究发现,由于MODIS空间分辨率较低,存在大量的混合像元,导致提取的绿潮覆盖面积明显偏大。针对该问题,本文在MODIS绿潮NDVI计算的基础上,首先对大于NDVI阈值的像元进行混合像元分解,得到MODIS NDVI混合像元分解后的绿潮面积,然后以准同步的30 m分辨率HJ-1CCD影像提取的绿潮覆盖面积为真值,建立了MODIS NDVI混合像元分解得到的绿潮面积与HJ-1提取的绿潮面积之间的关系模型,以实现绿潮面积的精细化提取。与传统的NDVI阈值法和混合像元分解法相比,该方法提取的绿潮覆盖面积更接近于"真值",面积约为"真值"的96%,而传统的NDVI阈值法和混合像元分解方法提取的面积分别为"真值"的2.96倍和45%。另外,与传统的NDVI阈值法相比,新方法对NDVI阈值变化不敏感,在相同的NDVI阈值变化区间内,前者提取的绿潮覆盖面积变化了41%,而新方法的变化仅为11%。本文的工作在很大程度上解决了MODIS空间分辨率低导致的绿潮监测结果不准确的问题,为精细化的绿潮卫星遥感业务监测提供了参考。
In the green tide operational remote sensing monitoring,MODIS data with 250 m spatial resolution is the commonly adopted satellite data.Normalized difference vegetation index （NDVI）is the primary method used for extrac-tion of green tide information.However,it has been found that,because the MODIS spatial resolution is low,there are a lot of mixed pixels,resulting in severe overestimation of the extracted green tide area.To addressthis issue,we ap-pliedthe mixed pixel decomposition methodto the MODIS NDVI image,and the derived green tide area was then calibra-ted with thatextracted from the quasi-synchronous 30 m resolution HJ-1 CCD image.The validation shows thatcompared with the traditional methods,the new model provides more accurate result andis less sensitive to the uncertainty of NDVI threshold.
出处
《激光生物学报》
CAS
CSCD
2014年第6期585-589,共5页
Acta Laser Biology Sinica
基金
国家自然科学基金(41306028
41476159)
海洋公益性行业科研专项(2013418025-2)
