《表2 不同地物类型在红、绿、蓝波段的像元统计值》

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《基于无人机影像的可见光波段植被信息识别》

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根据上述3个原则，将图1中的地物分为树木、草地、农田、水泥路、裸土和建筑物6种类型，并进行植被与非植被区域在可见光波段的光谱特性分析；然后，根据分析获得的各地类在不同波段间像元值差异性构建一种新的基于可见光的植被指数。本研究运用人机交互的方式通过ENVI软件人工勾画出200个代表样区并进行野外实地调查检验，其中树木30、草地30、农田50、水泥地30、裸土30、建筑物30。利用均值作为各类地物在可见光波段之间像元值总体差异的评价指标，以标准差对各类地物在各波段中像元值波动范围进行评价（表2）；并以1倍标准差区间范围评价各地类之间的信息是否存在重叠交叉的现象（图2）。