城市地物光谱分析的指数有哪些？

对城市典型地物光谱进行分析时，可以选取若千个和城市有关的指数:

(1)植被指数。由于植被的叶绿素在可见光波长范围内(400～700m)对阳光具有较强的吸收作用、反射率很低，特别是在红光波段。而在近红外波长范围内(700～1300nm)植被几乎不发生吸收作用，所以达到最大的反射率。在中红外波长范围内(1300～2500nm)，植物由于受到叶片内水分吸收阳光的影响，其反射强度再次降低，但仍然高于可见光波长范围内的反射率。因此，采用近红外波段与红光波段的比值运算就可以大大增强植被信息的亮度，构成最基本的植被指数RVI= NIR/Red。其他各种植被指数大体上都是以此原理构建起来的，如归一化差值植被指数NDVI= (NIR -Red)/(NIR+ Red)，其中NIR为近红外波段，Red为红光波段。

NDVI指数的一个假设是研究区域内的所有土壤类型都是相同的，但实际上并非如此，NDVI指数往往会受到土壤背景噪声的影响。因此，Huete 提出了土壤调节植被指数SAVI (soil adjusted vegetation index) (Huete, 1988)。 通过反复试验，Huete 引入了土壤调节因子l，使得无论是什么样的土壤背景中求得的植被指数都完全相等，从而消除了土壤背景的干扰。SAVI指数可以通过SAVI=[ (NIR- Red) (1+ l)]/(NIR+Red+l)获得。其中，l即为土壤调节因子，其值介于0～1之间。“O”和“1”分别代表植被覆盖率极高和极低的两种情况。通常选择0.5可以较好地减弱土壤的背景差异，清除土壤的噪声影响(Huete and Lin, 1994)。 由于土壤调节因子的引入，SAVI被认为最适于研究低植被覆盖区，如城市建成区。

 (2)水体指数。归- 化差值水体指数(NDWI)是MeFeeters于1996年创建用于水体的提取，可通过NDWI= (Green NIR)/(Green+ NIR)计算获得，其中，Green代表绿波段(McFeeters, 1996)。 由于水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长范围内(740～ 2500nm)吸收性最强，几乎无反射。因此用可见光波段和近红外波段的反差构成的NDWI可以快速地提取水体信息。

(3)建筑指数。在NDBI指数(查勇等，2003) 提出前，杨山(2000) 首先提出了仿归一化植被指数，后来才被改称为归一化建筑指数。NDBI指数主要是基于城市建筑用地(多为不透水面)在TM5波长范围的反射率高于TM4波长范围的特点而创建。但是，由于建筑用地在TM5和TM4波段之间的差异远不如构建水和植被指数的波段之间的差异来得明显，而且许多其他地物也具有在5波段的反射率大于4波段的特性，单靠NDBI一种指数，提取建筑用地是极不可靠的，因此查勇等采用了NDBI-NDVI的两种指数结合的方法来提取城市建筑用地。