Evaluation of Vegetation Indices and a Modified Simple Ratio for Boreal Applications

林业 物理 地理
作者
Jing M. Chen
出处
期刊:Canadian Journal of Remote Sensing [Taylor & Francis]
卷期号:22 (3): 229-242 被引量:843
标识
DOI:10.1080/07038992.1996.10855178
摘要

RÉSUMÉRÉSUMÉUn ratio simple modifié (MSR) est proposé pour extraire les paramètres biophysiques des forêts boréales à l'aide de données de télédétection. Cet indice de végétation est formulé en fonction de l'évaluation de plusieurs indices de végétation dérivés de la combinaison de deux bandes spectrales, dont les suivants : indice de végétation par différence normalisée ou indice d'activité végétale (NDVI), ratio simple (SR), indice de végétation ajusté en fonction des sols (SAVI, SAVI1, SAVI2), indice de végétation par différence pondérée (WDVI), indice de végétation zonale (GEMI), indice de végétation non linéaire (NLI) et indice de végétation par différence renormalisée (RDVI). Le ratio simple modifié est une version améliorée des indices de végétation par différence renormalisée et sert à délimiter les relations de ces derniers avec les paramètres biophysiques. Tous les indices ont été obtenus à partir d'images acquises par le capteur thématique de Landsat-5 dans les bandes 3 (visible) et 4 (proche infrarouge) après correction des effets de l'atmosphère (à l'exception de l'indice de végétation zonale). De plus, ils ont été corrélés avec des données de terrain obtenues dans vingt peuplements de pins de Banks (Pinus Banksiana) et d'épinettes noires (Picea mariana) au cours de l'expérience BOREAS menée en 1994. Ces mesures comprennent l'indice de surface foliaire (LAI) et la fraction du rayonnement photosynthétiquement utilisable (FPAR) absorbée par le couvert forestier. Parmi ces indices de végétation, les indices SR, MSR et NDVI présentaient la meilleure corrélation avec les indices LAI et FPAR, tant au printemps qu'en été. Tous les autres indices ont donné de piètres résultats. Les indices NDVI et MSR peuvent être exprimés comme une fonction de SR.Des erreurs de mesure se produisent souvent avec les données de télédétection en raison des variations de l'angle zénithal du soleil, des effets de recouvrement partiel des pixels par des nuages, des caractéristiques de surface dissemblables, des variations de la topographie, ainsi que d'autres facteurs environnementaux. Ces erreurs entraînent généralement un accroissement ou une diminution simultanées des réflectances dans le rouge et le proche infrarouge; leurs effets peuvent être largement atténués en effectuant des rapports de bandes. Pour tous les autres indices impliquant des opérations mathématiques autres que des rapports de bandes, les erreurs peuvent être maintenues ou même amplifiées.Le principal problème que pose l'utilisation des indices de végétation obtenus à partir de données acquises dans les bandes rouges et infrarouges réside dans leur faible sensibilité aux conditions de végétation de l'étage dominant. Bien qu'un bon nombre des indices de végétation, tels que les indices SAVI, SAVI1 et SAVI2, soient développés afin de réduire au minimum les effets de l'arrière-plan sur l'extraction de l'information relative à la végétation, la sensibilité de ces indices aux changements de conditions de l'étage dominant est également réduite.SUMMARYA Modified Simple Ratio (MSR) Is proposed for retrieving biophysical parameters of boreal forests using remote sensing data. This vegetation index is formulated based on an evaluation of several two-band vegetation indices, including the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio (SR), Soil Adjusted Vegetation Indices (SAVI, SAVI1, SAVI2), Weighted Difference Vegetation Index (WDVI), Global Environment Monitoring Index (GEMI), Non-Linear Index (NLI), and Renormalized Difference Vegetation Index (RDVI). MSR is an improved version of RDVI for the purpose of linearizing their relationships with biophysical parameters. All indices were obtained from Landsat-5 TM band 3 (visible) and band 4 (near infrared) images after atmospheric corrections (except for GEMI) and were correlated with ground-based measurements made in 20 Jack Pine (Pinus banksiana) and Black Spruce (Picea mariana) stands during the BOREAS field experiment in 1994. The measurements include Leaf Area Index (LAI) and the Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) absorbed by the forest canopies. Among these vegetation indices, SR, MSR, and NDVI were found to be best correlated with LAI and FPAR in both spring and summer. All other indices performed poorly. Both NDVI and MSR can be expressed as a function of SR.Measurement errors in remote sensing data often occur due to changes in solar zenith angle, subpixel contamination of clouds, or dissimilar surface features and the variation in the local topography and other environmental factors. These errors generally cause simultaneous increases or decreases in the red and near infrared reflectances, and their effects can be greatly reduced by taking the ratio. All other indices involving mathematical operations other than ratioing could retain the errors or even amplify them.The major problem in using the vegetation indices obtained from red and near infrared bands is the small sensitivity to the overstorey vegetation conditions. Although many of the vegetation indices such as SAVI, SAVI1, and SAVI2 are developed to minimize the effect of the background on retrieving the vegetation information, they also reduce their sensitivity to the changes in the overstorey conditions.Key words:: vegetation indexLAIFPARboreal forests Additional informationNotes on contributorsJing M. Chen• Jing M. Chen is with the Canada Centre for Remote Sensing, #419–588 Booth Street, Ottawa, Ontario K1A OY7.
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