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基于可见光波段的城市航空影像植被提取

一、引言

随着城市化进程的加快，城市植被覆盖变化已成为研究热点之一。城市植被不仅对城市生态环境、气候调节以及居民生活质量具有重要意义，而且对于城市规划和可持续发展战略的制定具有关键作用。近年来，遥感技术凭借其大范围、快速、连续获取地表信息的能力，在植被监测领域得到了广泛应用。其中，航空遥感以其高分辨率、高精度和可灵活调整观测角度等优势，成为城市植被监测的重要手段。

据相关数据显示，全球城市面积正以惊人的速度增长，预计到2050年，全球超过70%的人口将居住在城市。城市植被覆盖率的降低不仅导致城市热岛效应加剧，还可能引发城市生态系统服务功能退化等问题。因此，准确、高效地提取城市航空影像中的植被信息，对于了解城市植被覆盖变化趋势、评估城市生态环境状况以及制定科学合理的城市发展规划具有重要意义。

以我国为例，近年来，我国政府高度重视城市生态环境建设，大力推广城市绿化工程。然而，由于城市地形复杂、建筑物遮挡等因素，传统的人工植被识别方法难以满足大规模、高精度植被监测的需求。随着航空遥感技术的发展，基于航空影像的植被提取技术逐渐成为我国城市植被监测的重要手段。例如，在北京市的绿化工程监测中，通过航空遥感技术提取的植被信息为城市规划提供了科学依据，有效提升了城市绿化效果。

二、可见光波段城市航空影像的特点

(1)可见光波段城市航空影像具有高空间分辨率、高时间分辨率和较高的光谱分辨率的特点。高空间分辨率能够清晰地捕捉到城市地表的细节信息，为植被提取提供精确的数据基础；高时间分辨率则有助于动态监测城市植被的变化，满足城市规划和管理的需求；而较高的光谱分辨率则能够区分不同类型的植被和地表覆盖物，为植被分类提供可靠的依据。

(2)可见光波段城市航空影像在获取过程中，能够克服地面观测的局限性，如建筑物遮挡、地形复杂等。航空平台可以灵活调整观测角度，对城市不同区域进行多角度、多时相的观测，从而提高植被提取的准确性和可靠性。此外，航空影像覆盖范围广，可以同时获取大范围城市植被信息，满足大规模城市植被监测的需求。

(3)可见光波段城市航空影像在数据处理方面具有较好的成熟度。现有的遥感图像处理软件和技术能够有效处理航空影像数据，包括图像校正、辐射定标、地理配准等预处理步骤，以及植被指数计算、分类和变化分析等后处理步骤。这些技术的应用，使得基于可见光波段城市航空影像的植被提取成为可能，并逐渐成为城市植被监测领域的主流技术之一。

三、植被提取方法概述

(1)植被提取是遥感技术在植被监测、生态环境评估和城市规划等领域的重要应用。目前，植被提取方法主要分为两大类：基于物理模型的方法和基于统计模型的方法。

基于物理模型的方法主要利用遥感影像的光谱特性，通过建立植被与光谱之间的关系来提取植被信息。该方法包括植被指数计算、光谱曲线拟合和物理模型反演等步骤。其中，植被指数是植被提取中最常用的参数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。这些指数能够反映植被的生理状态和生物量，从而为植被提取提供依据。光谱曲线拟合则是通过分析植被光谱曲线的形状和特征，确定植被的类型和覆盖度。物理模型反演则是基于植被的光谱特性，建立植被与光谱参数之间的定量关系，从而实现植被的精确提取。

(2)基于统计模型的方法主要利用遥感影像的光谱和纹理特征，通过统计方法对植被进行分类和提取。该方法包括主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。主成分分析是一种降维技术，可以将遥感影像的多维信息压缩到少数几个主成分上，从而降低计算复杂度。支持向量机是一种分类方法，通过寻找最佳的超平面将不同类别的样本分开。随机森林则是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行集成，提高分类和预测的准确性。基于统计模型的方法在植被提取中具有较好的泛化能力，但需要大量的训练样本和较复杂的计算过程。

(3)近年来，随着遥感技术的不断发展，出现了许多结合多种方法的优势的植被提取方法。例如，基于深度学习的植被提取方法，利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从遥感影像中自动提取植被信息。深度学习方法在植被提取中具有较好的性能，能够有效处理复杂的地表覆盖和光照条件。此外，一些研究还将遥感影像与地面调查数据进行融合，通过多源数据融合技术提高植被提取的精度和可靠性。这些综合性的植被提取方法为城市航空影像植被提取提供了新的思路和途径，有助于推动该领域的发展。

四、基于可见光波段的城市航空影像植被提取算法设计

(1)在设计基于可见光波段的城市航空影像植被提取算法时，首先需要对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。以某城市为例，其航空影像数据经过预处理后，空间分辨率为0.5米，时间分辨率为30天。预处理后的影像数据为后续