《表2 SAVI与NDVI的取值范围及参数L取值比较》

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《基于光谱特征分析的城市建设用地信息提取》

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根据表3和表4可看出，NDBI-NDVI指数组合能够将建筑物的指数均值由0.15提升至0.21，同时植被覆盖区域的指数值从-0.02降至-0.12（表3），这能够有效地增强建筑物信息在植被覆盖背景下的显示，对建筑信息提取的精度提升有关键作用。从表4三类地物的指数差值绝对值的对比中，可以看出，采用NDBI-NDVI指数组合后，建筑物与植被的指数差值的绝对值由0.17提升至0.33，虽然植被与水体的差值的绝对值有所下降，但是MNDWI已经能够有效地将其区分，所以不会此处差值绝对值下降并不会增加水体分类的误差。同理，建筑物与水体差值的绝对值下降也不会对建筑信息提取造成影响。图4为缩放至栅格分辨率（30m）的影像图，包括a.标准假彩合成、b.MNDWI影像图、c.SAVI影像图和d.NDBI-NDVI影像图，其中b、c、d为灰度图，参照a中的地物可以看出，灰度图b中的水体呈高亮度（呈白色），可明显与周围的地物区分开来，因此，可采用阈值法进行区分，同样地，图c中的植被（参照a中的红色区域）也能够被区分出来，而d中的建筑物有一部分与植被区发生重合，难以区分，需要进行进一步的分析。