改进NDBI指数法：遥感影像城镇用地自动提取

"这篇论文是2010年由杨智翔和何秀凤发表于《河海大学学报(自然科学版)》第38卷第2期，属于工程技术类论文，探讨了如何通过改进的归一化建筑指数(NDBI)来自动提取遥感影像中的城镇用地信息，以提高提取精度和客观性。文章指出，传统的NDBI方法在处理稀疏植被时会影响城镇用地的提取精度，而改进后的算法则成功解决了这一问题。" 在当前的遥感影像分析中，城镇用地信息的提取是一项关键任务，因为这些信息对于城市规划、土地管理和环境保护至关重要。然而，传统的遥感影像分析方法，如监督分类和非监督分类，往往在城镇用地信息提取上的精度不足，通常不超过80%。为了解决这个问题，研究人员一直在寻找更高效、更精确的方法。 本文提出的改进NDBI指数法是一种针对Landsat ETM遥感影像的自动化提取方法。NDBI（归一化建筑指数）是用于识别建筑物和硬化表面的一种光谱指数，但原始的NDBI在处理稀疏植被区域时可能会引入误判。作者通过对NDBI进行改进，旨在消除稀疏植被对城镇用地提取精度的影响。 实验在南京市主城区的Landsat ETM影像上进行，结果显示，改进后的NDBI方法能有效地提取城镇用地信息，并且在精度上有显著提升，相比常规NDBI方法，它减少了稀疏植被的干扰，提高了提取的客观性和准确性。这种方法不仅提高了城镇用地信息提取的精度，还具有操作快速、结果客观等优点，为城镇用地动态监测提供了更为可靠的技术支持。 关键词涉及城镇用地、NDBI、遥感影像、信息提取以及稀疏植被，表明该研究的核心是利用遥感技术和特定的光谱指数，来优化城镇用地信息的自动化提取，尤其是在有稀疏植被存在的复杂环境中。 此研究的贡献在于提供了一种改进的算法，该算法提高了城镇用地信息提取的自动化水平，降低了人工干预的需求，从而提升了工作效率，同时确保了数据的精度和可靠性，对于城市规划和管理具有实际应用价值。