多指数决策融合的MODIS浒苔提取方法

针对MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）影像浒苔提取中存在的植被指数自适应阈值不普适等问题,本文提出了多指数决策融合的MODIS浒苔提取算法（multi-index decision fusion,MIDF）。计算影像的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、增强型植被指数（enhanced vegetation index,EVI）、差值植被指数（difference vegetation index,DVI）和比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）,采用局部阈值法对4个指数灰度图进行自适应阈值分割得到初始浒苔覆盖范围,通过“绝对多数投票法”对上述初始浒苔覆盖范围投票表决得到最终提取结果。实验结果表明,MIDF可适应不同密度的浒苔覆盖区域,且精度优于传统的NDVI、EVI、DVI和RVI自适应阈值法。本算法为无监督法,自动化程度较高,可应用于浒苔灾害遥感业务化监测。