在分析绿色健康植被光谱特性及5种典型地物在高分六号影像中可见光波段光谱特征的基础上, 提出一种基于红、 绿、 蓝波段的可见光植被指数——高区分型红绿蓝植被指数(HDRGBVI), 利用该指数与其他8种常见可见光植被指数提取研究区绿色植被覆盖效果进行对比研究, 并采用基于SVM的监督分类方法进行对不同种可见光植被指数所提取的研究区绿色植被进行精度量化评价并将精度进行对比。 结果表明： 由HDRGBVI计算的植被指数灰度影像能够有效提取试验区植被, 对大面积水体、 狭长水体、 细小水体具有抑制作用; 相比其他8种常见可见光植被指数在应用于卫星影像时出现的植被与其他地类区分度低的问题, HDRGBVI增强了植被与其他地类的区分度, 使得可见光植被指数应用于卫星影像时也拥有较好的提取效果; 利用HDRGBVI与其他8种常见可见光植被指数分别对长桥海试验区植被覆盖区域进行提取, HDRGBVI总体精度为90.23%, Kappa系数为0.804 5, 精度高于其余8种常见可见光植被指数, 能够准确对长桥海试验区的植被覆盖区域进行提取; 为验证HDRGBVI是否具有良好的可适用性及可靠性, 分别从3景高分六号影像中选择3个研究区进行验证, 分别计算三个研究区的HDRGBVI, 并利用对应试验区的基于SVM的监督分类结果进行精度验证, 结果表明： 三个研究区的绿色植被提取精度均维持在90%左右, 均可对植被覆盖区域进行有效提取提取精度受不同地类分布差异影响的波动性较小, 且能够较好的削弱影像中阴影等因素的影响。 综上, 所提出的高区分型红绿蓝植被指数——HDRGBVI能够有效、 快速、 高精度、 大范围提取高分六号可见光波段影像中绿色植被信息, 且具有较好的适用性, 为可见光植被指数与卫星影像的结合应用提供了一种可行性方法。

成像光谱技术能够同时获取目标的图像特征和光谱特征, 很容易识别与背景环境光谱特征区别较大的传统伪装材料。 近年来, 成像光谱得到了迅速发展, 经历了多光谱技术到高光谱技术的跨越, 传感器的探测波段数、 光谱分辨率、 空间分辨率的显著提高。 得益于各国ISR无人机技术的应用, 高光谱传感器由星载拓展到机载, 可以在更近距离对**伪装目标进行识别, 对具有重要价值的**目标的生存能力构成巨大挑战。 目前, 应对高光谱的伪装材料主要设计思路是, 选择材料或材料体系具有与环境背景相似的颜色和光谱反射特征（传感器探测范围内）进行复合, 目的是与环境背景达到“同色同谱”来躲避高光谱侦察。 绿色植被是最常见的伪装背景, 也是本领域绝大部分研究的光谱模拟对象, 其反射光谱曲线在可见近红外波段具有: “绿峰”、 “红边”、 “近红外高原”和“水吸收带”四个主要特征, 分别由叶片的组织结构以及叶绿素和水分产生。 离体叶绿素光热稳定性较差, 不能直接用作伪装材料, 所以寻找和合成稳定性好、 具有类叶绿素结构及光谱特征的分子是当前的研究热点之一。 此外, 铬绿和钴绿是常用的伪装颜料, 具有类似绿色植被“绿峰”、 “红边”和“近红外高原”光谱反射特性, 研究者将其与高吸水填料复合来引入“水吸收峰”, 大致模拟出绿色植被反射光谱, 但是想要实现精确模拟, 仍存在一些难以解决的问题。 从绿色植被光谱特征出发, 分别阐述了模拟绿色植被可见光区和近红外光区光谱特征的材料选择依据及体系; 同时介绍了它们在精确模拟植被光谱时存在的问题, 以及通过改性和复合来提升光谱相似度和耐候性的相关研究工作, 总结并展望了绿色植被光谱模拟材料要解决的重难点问题和发展方向。