Page 149 - 测绘新技术的理论与实践研究

第四章 矿山环境遥感动态监测处理研究

可知：采用传统的经验可以提取化信息，变化信息的边界确定需要通过多次

尝试、实验确定，且不同地理位置、不同类型遥感影像均直接影响实际工作研究；
通过对不同阈值分级算法原理研究，对不同研究区、不同类型的遥感影像确立相
应的分级模型，对应不同的阈值分级方法可以有效提高变化信息提取的准确度和
效率。

四、专题要素提取与分析

遥感影像基于卫星传感器获取，而传感器成像获取的是地面实时状况，不同
的成像季节、成像时间、天气情况会导致同一区域的遥感影像存在差异。对任何

一景遥感影像来说，均有不同程度分布的植被、阴影、居民地、云雪等要素，此
类要素在不同工作用途发挥的作用不同：植被是进行复绿程度或者土地利用调查
的主要依据，居民地可以用来进行调查城市化发展进程，雪被覆盖是研究雪线变

化的主要特征。针对这部分的矿山遥感变化检测研究，当研究区地表目标背景复
杂、不能明显区分时，植被信息可以辅助确定矿业活动区，居民地、阴影以及云
雪分布可以辅助剔除与监测目标无关的变化信息。
（一）植被
不同地区不同季节的植被覆盖率变化很大，且植被覆盖有利于发现矿业活动

区，辅助进行矿山地物占地遥感解译工作。但如果工作区两期遥感影像季节差异
较大导致植被覆盖存在很大差别时，进行变化检测会产生干扰变化信息，这种情
况下即需要削弱植被信息对整个变化检测的影响。

由于叶绿素对绿光的反射，形成一个小的峰值；在近红外波段，辐射能大都
被散射掉，形成高反射率，表现在反射曲线上从 0.7μm 处反射率迅速增大，至
1.1μm 附近有一峰值，形成植被的独有特征。无植被或少植被区反差最小，中
等植被区反差是红色和近红外波段的变化结果，而高植被区只有近红外波段对反
差有贡献，红色波段趋于饱和，不再变化。因此，将红光和近红外光谱观测通道

组合得到植被指数在一定程度上反映着植被的演化信息。
针对植被研究比较多，得出的方法也较多，主要包括比值植被指数、差值植
被指数、权重差异植被指数等，其原理都是通过近红外和红光波段的光谱特征进
行提取。目前在遥感影像中应用最广泛的植被信息提取方法即由 Rouse 等在 1973

年提出的归一化植被指数 NDVI，NDVI 被定义为近红外波段（0.725~1.10μm）
与可见光红波段（0.58~0.68μm）数值之差和这两个波段数值之和的比值，取值

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