《表2 2014年9月8日各植被指数阈值提取翅碱蓬统计结果》

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《GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建》

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基于翅碱蓬实地勘测数据，辅助采用目视解译方法，获取翅碱蓬空间分布数据，以此对各植被指数提取的翅碱蓬进行精度评估，并统计错分像元数及所占研究区像元数比例，计算结果如表2所示。可以看出，SAVI提取翅碱蓬的精度高达93.6%，其次分别为RVI(92.7%）、SSVI(92.1%）、NDVI(90.7%）、MSAVI(89.7%），虽然SSVI提取翅碱蓬的精度位于第3，但其错分像元占研究区比例仅为0.6%，而SAVI和RVI却分别高达15.2%和17.7%。通过对比发现，只有NDVI在提取精度和错分像元占研究区比例略逊于SSVI，综合来看，SSVI综合提取效果最佳。为进一步研究SSVI的翅碱蓬提取效果与适用性，利用5个植被指数分别提取2015-08-15、2015-09-20、2016-09-28、2017-09-24 GF-1 WFV影像中的翅碱蓬（图5）。从提取翅碱蓬效果来看，2015-09-20及2017-09-24影像中的SSVI提取效果最好，错分像元数较少，而其他4个植被指数虽然也提取了大部分翅碱蓬，但错分像元较多，结果不理想；在2015-08-15和2016-09-28影像中，SSVI和其他植被指数的错分像元都较多，提取效果相对较差；从错分地物类型来看，SSVI区分了翅碱蓬与芦苇，但会错分光滩和人工建筑，这可能由异物同谱现象造成。NDVI、RVI、SAVI、MSAVI等指数错分类型较多，且区分翅碱蓬与芦苇效果不理想，同时也会错分光滩、裸土等地物，说明其提取效果劣于SSVI。