林龄（龄组）是划分林分结构的主要指标之一, 其对监测森林健康, 推进森林可持续发展具有重要意义。 本文提出一种基于遥感数据的龄组植被指数（AGVI）, 并对其可行性进行验证。 以福建省三明市、 将乐县、 沙县、 南平市、 华安县、 云霄县、 南安市、 安溪县、 莆田市、 长汀县、 建阳市、 宁德市及福清市等13个县（市）518组松林龄组数据及同时相HJ-1 CCD多光谱影像为基础, 对各龄组松林冠层的蓝光、 绿光、 红光、 近红外及NDVI的光谱差异性进行分析, 各龄组在近红外波段表现为幼龄林＞中龄林＞过熟林＞成熟林＞近熟林的特征, NDVI则表现为成熟林＞近熟林＞过熟林＞幼龄林＞中龄林的特征, 由此构建龄组植被指数AGVI; 该指数可以扩大各龄组松林的绝对及相对光谱差异。 采用K-均值法对松林AGVI进行聚类分析, 结果显示, 松林龄组的划分精度为80.45%, 准确率为90.41%。 由此证实本文所构建的龄组植被指数具备有效性。

阴影是遥感影像中普遍存在的干扰因素, 如何有效去除阴影已成为共识, 寻找一个有效的阴影检测指标是实现影像阴影去除的基础工作。 以Landsat TM, ALOS AVNIR-2, CBERS-02B CCD及HJ-1 CCD影像为试验数据, 立足于进一步增大阴影区植被与明亮区植被、 水体间的差异, 实现影像阴影的有效检测, 构建了一个新的植被指数--阴影植被指数SVI, 该指数既可保证明亮区植被、 阴影区植被、 水体区在近红外波段的绝对差异, 又能对NDVI进行放大, 消除可能存在的混淆现象, 改变NDVI直方图的“偏态”现象, 使植被指数值更接近于正态分布, 更符合地面实际; 该指数适用于近红外波段辐射特征差异较大的地物。 采用精度评估法验证SVI对明亮区植被、 阴影区植被、 水体区三类地物的识别效果, 结果显示, 四幅影像总分类精度依次高达98.89%, 100%, 97.78%, 97.78%, 总Kappa系数依次为0.983 3, 1, 0.966 7, 0.966 7, 说明SVI对明亮区植被、 阴影区植被及水体区具有极好的检测效果; 对子影像、 SVI与NDVI的统计指标对比亦说明, SVI可靠、 有效, 可以将其应用于影像阴影去除。

水体大气校正问题是开展我国环境一号卫星水色遥感定量化应用的关键。 针对环境卫星CCD相机的特点, 以水气耦合的辐射传输模型构建大气校正参数查找表, 研究以地面气象数据辅助的逐像元水体大气校正方法, 实现水体离水反射率和遥感反射比的反演。 以现场测量数据和MODIS数据为参考进行水体大气校正效果验证, 研究发现CCD相机的反演结果在蓝、 绿波段的精度较高而红、 近红的反演结果系统偏大。 研究结果还表明气溶胶模型是影响水体大气校正精度的重要因素。

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD) 30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势， 然而由于缺少短波红外通道， 利用暗像元法反演地表反射率较为困难。 基于北京与珠三角地区的地物光谱试验， 获得暗像元的植被指数与红、 蓝波段反射率比值， 构建基于辐射传输模型的大气校正算法。 为了验证算法精度， 将北京地区卫星反演值与实测的草坪、 水体、 沥青、 水泥等光谱数据， 以及居民区、 建筑物等模拟数据进行对比分析， 表明红、 蓝波段反演的相对误差分别控制在38.7%和37.2%以内。 通过与MODIS地表反射率标准产品对比， 当反射率较小时红、 蓝波段的相关性R2分别达到0.809 4和0.723 9； 环境星CCD数据能有效减弱混合像元影响， 对水泥、 建筑物等亮目标的反演精度高于MODIS产品。