遥感应用专题报告
遥感应用实验报告
遥感应用实验报告
引言
遥感技术是一种利用遥感卫星或其他设备获取地球表面信息的技术。
在科研、农业、城市规划等领域都有着广泛的应用。
本次实验旨在通
过遥感技术获取地表信息,分析实验结果,探索其在不同领域中的应用。
实验方法
本次实验选取了一片城市区域为研究对象,使用遥感卫星获取该区
域的影像数据,包括多光谱影像、高分辨率影像等。
利用遥感软件对
影像数据进行处理,提取城市区域的土地利用类型、植被覆盖情况等
信息。
进一步分析影像数据,得出城市区域的发展状况和环境质量等
数据。
实验结果
经过处理分析,我们得出了以下结论:
1. 城市区域的土地利用类型主要包括居住区、公园绿地、工业区等;
2. 植被覆盖率较高的地方主要集中在公园绿地和一些住宅区;
3. 部分工业区存在着环境污染问题,需要加强治理。
实验讨论
根据实验结果,我们可以得出一些启示:
1. 遥感技术在城市规划中的应用能够帮助我们更好地了解城市发展现状,指导城市规划工作;
2. 通过监测城市区域的植被覆盖情况,可以及时发现环境问题,保护城市生态环境;
3. 遥感技术在环境保护和资源管理方面有着重要的作用,需要进一步推广应用。
结论
本次实验通过遥感技术获得了城市区域的地表信息,分析了土地利用类型、植被覆盖情况等数据,对城市规划和环境保护具有一定的参考意义。
遥感技术作为一种高效的信息获取手段,将在未来有更广泛的应用前景。
希望通过本次实验能够加深对遥感技术的理解,促进其在各个领域的发展和应用。
遥感原理及应用实验报告-V1
遥感原理及应用实验报告-V1遥感原理及应用实验报告遥感是指通过对地球表面的遥感器获取数据,对地球资源和环境进行监测和研究的一种技术。
在遥感中,主要采用遥感仪器和卫星发射器等装置,并通过遥感技术对获取的数据进行处理和分析,以实现对地球表面的监控和感知。
本实验中我们通过学习遥感原理,并运用相关仪器进行实验,以更深入地了解遥感技术的基本原理和应用。
实验过程实验步骤如下:1.准备工作首先,我们需要进行一些准备工作,包括将遥感仪器和其他相关设备准备好,同时还需要校准测量设备,以确保实验数据的准确度。
2.选择实验区域接下来,我们需要选择一个适合的实验区域,以便进行实验。
在这一步中,我们可以通过查阅相关资料和地图来选择一个地点,并记录其经纬度信息。
3.数据采集在实验区域确定之后,我们开始进行数据采集。
这一步需要使用遥感仪器,并通过其收集特定范围内的地表数据。
我们需要测量并记录数据,以便后续分析。
4.数据处理和分析一旦完成了数据采集,我们需要对其进行处理和分析,以提取出对应的信息。
在处理和分析过程中,我们可以使用一些常用的遥感软件和算法,如NDVI算法,来实现数据处理和分析。
我们可以通过查看结果图像,了解地表状况,如地表覆盖情况、土地利用状态、植被生长情况等信息。
实验结果通过本次实验,我们了解了遥感技术的基本原理,并掌握了遥感仪器和软件的使用方法。
通过数据采集和分析,我们可以得到该实验区域的地表信息,如地表覆盖情况、土地利用状态、植被分布情况等。
结论综上所述,遥感技术是一种重要的地球监测和研究技术,可以通过遥感仪器和软件等工具对地表进行监测和分析,为环境保护、农业生产、城市规划、自然资源管理等提供重要支持。
本次实验通过学习遥感原理和仪器的使用方法,为我们了解遥感技术及其应用提供了重要基础。
遥感实验课总结与反思报告
遥感实验课总结与反思报告一、实验概述遥感实验课是为了加深对遥感原理和技术的理解,提高遥感数据的处理和分析能力所设计的一门实践性课程。
通过此次实验课,我对遥感技术有了更深入的了解,在实践中不断积累经验,也收获了一些收获。
二、实验内容本次实验课主要包括遥感数据获取、遥感影像处理和遥感应用三个方面的实验内容。
其中,遥感数据获取实验是通过收集卫星影像数据,探究遥感数据的获取方式;遥感影像处理实验是通过对影像进行预处理、分类和解译等操作,学习遥感数据的处理技术;遥感应用实验是通过选取一个具体的应用场景,利用遥感数据进行应用分析。
三、实验收获1. 对遥感原理和技术的理解通过实验课,我不仅深入了解了遥感的原理和技术,还学习到了很多遥感数据处理的方法。
在数据获取实验中,我了解到不同遥感平台对应不同的数据类型和空间分辨率,以及如何选择适合的数据源;在遥感影像处理实验中,我学会了如何对影像进行预处理、分类和解译,并使用软件进行操作;在遥感应用实验中,我掌握了如何将遥感数据应用于具体问题分析中。
2. 实践能力的提升通过实验课的实践操作,我逐渐掌握了一些遥感数据处理的技巧和方法,并具备了一定的数据分析和处理能力。
在数据获取实验中,我学会了利用卫星数据下载工具获取遥感数据;在遥感影像处理实验中,我熟悉了遥感图像的处理流程,并能够独立完成影像的预处理和解译工作;在遥感应用实验中,我学会了将遥感数据应用于实际问题的分析与解决。
3. 团队协作意识的培养在实验过程中,我与同学们共同合作,相互交流,共同面对问题,解决问题。
通过与同学们的合作,我体会到了团队协作的重要性,也学会了如何与他人合作,互相支持和帮助,共同完成实验任务。
在这个过程中,我不仅提高了自己的实践能力,还培养了团队合作和沟通的能力。
四、实验反思1. 实验准备不充分在实验中,我发现自己的实验准备工作不够充分,对实验的背景知识了解不够深入,导致在实验中出现了一些困惑和困难,需要花费更多的时间去学习和掌握。
遥感实验报告四
Envi qq截图word文档
实验内容:
【实验方案设计】
1.打开并显示TM影像文件
2.选择影像到地图的配准并恢复控制点坐标
3.使用矢量显示的数字线划图(DLGs)来添加地图控制点
4.RST和三次卷积校正
【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析)
实验数据:
Zone:13像素大小:30m
指导教师评语及成绩:
评语:
成绩:指导教师签名:
批阅日期:
3.使用矢量显示的数字线划图(DLGs)来添加地图控制点
在主菜单中,选择file—open vector file—USGS DLG;
打开bldr_rd.dlg文件;
在inport optional DLG file parameters对话框中,选择Memory单选按钮,点击OK,读入数字线划图(DLG)数据;
在新的display中观察校正结果。
【结论】(结果)
【小结】
在这次实验中,我进行了影像到地图的配准。我感觉到遥感在实际应用中的重要作用。我认为选取地貌控制点比较有用,选取地貌控制点以前不会,现在基本上可以熟练操作了,以前没有注意到每个地方的地貌特征,现在看遥感图片就会注意观察它的地貌特征。选取地貌控制点需要耐心和细心。我还感觉选取控制点的技巧有待提高。希望老师以后多讲一些具体操作的技巧。
在可用矢量列表中,选择ROADS AND TRAILS:BOULDER,CO文件,点击load selected;
在load vector对话框中,点击New vector window,把该矢量加载到一个矢量显示窗口中
在vector window#1中,点击并拖曳鼠标左键,激活一个十字形光标,光标处的地图坐标会在窗口的底部列出。
遥感实验报告实验成果
一、实验背景随着遥感技术的不断发展,遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过遥感技术,对某地区进行地表覆盖分类,为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件的基本操作;2. 掌握遥感图像分类方法;3. 对某地区进行地表覆盖分类,为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
三、实验内容1. 数据准备本实验选用某地区Landsat 8卫星影像作为实验数据,该影像覆盖范围约为1000平方公里,分辨率为30米。
实验过程中,首先对影像进行预处理,包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分类(1)选择合适的分类器本实验选用支持向量机(SVM)作为分类器,因为SVM在处理小样本数据时具有较好的性能。
(2)训练样本选择为提高分类精度,需要选择具有代表性的训练样本。
本实验采用随机抽样方法,从预处理后的影像中随机选取1000个样本作为训练样本。
(3)分类结果分析将训练样本输入SVM分类器进行训练,得到分类模型。
然后,将测试样本输入分类模型进行分类,得到分类结果。
3. 分类结果验证为验证分类结果的准确性,采用混淆矩阵对分类结果进行评价。
混淆矩阵是一种用于评估分类结果的方法,它能够直观地反映分类精度、召回率和F1值等指标。
四、实验结果与分析1. 分类精度通过计算混淆矩阵,得到分类精度为90.5%。
这说明本实验采用SVM分类器对某地区进行地表覆盖分类的效果较好。
2. 分类结果分析(1)地表覆盖类型分布通过分析分类结果,可以看出该地区地表覆盖类型主要有耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地等。
(2)地表覆盖变化分析与历史影像对比,可以看出该地区耕地面积有所增加,林地和草地面积有所减少,建筑用地面积显著增加。
这可能与当地经济发展和城市化进程有关。
3. 分类结果应用(1)环境监测通过地表覆盖分类结果,可以监测该地区土地利用变化,为环境监测提供数据支持。
遥感分析报告
遥感分析报告1. 引言遥感技术是通过感知地球上不同波段的电磁辐射,获取地表信息并分析地表特征的技术手段。
随着现代遥感技术的不断发展,人们可以利用多源、多时相的遥感数据进行地表特征的分析和研究。
本报告将通过遥感分析的方法和技术,对某区域的地表特征进行分析和评估。
2. 目标本次遥感分析的目标是对某区域的地表特征进行全面的评估和分析。
具体目标包括:确定目标区域的地物类型分布情况、监测目标区域的土地利用变化、分析目标区域的植被状况等。
3. 数据采集和处理为了完成遥感分析,需要获取目标区域的遥感数据,并对其进行预处理和处理。
数据采集包括获取卫星遥感影像和地面观测数据。
数据预处理主要包括图像配准、大气校正、辐射定标等。
数据处理则是通过图像分类、变化检测等方法进行对目标区域的地表特征分析。
4. 地物类型分布利用遥感数据进行地物类型分布分析是遥感分析的常见任务之一。
本次分析使用了多光谱影像数据,并采用了最常见的监督分类方法,如最大似然分类和支持向量机(SVM)分类。
根据分类结果,可以生成地物类型分布图,并评估分类结果的精度。
分类结果显示,目标区域主要包含了农田、森林、水体和城市等地物类型。
其中,农田占据了目标区域的40%,森林占据了30%,水体占据了20%,城市占据了10%。
这些结果可以为农业生产、森林保护和城市规划等提供重要的参考。
5. 土地利用变化遥感技术可以对土地利用变化进行监测和分析。
通过对多期遥感影像进行比对和分析,可以确定土地利用变化的情况及其原因。
本次分析使用了两期遥感影像数据,分别为2000年和2010年的影像数据。
通过比对两期影像数据,可以发现目标区域的土地利用发生了显著变化。
农田的面积减少了10%,而森林的面积增加了15%。
这种变化可能与农业政策的调整和森林保护工作的加强有关。
对土地利用变化的监测和分析可以为土地管理和决策提供重要的科学依据。
6. 植被状况分析植被状况是评估生态环境质量和植物生长状况的重要指标。
遥感应用与技术实验报告
遥感科学与技术实验报告专业班级:土地资源管理1801班学号:2018114020118姓名:李向新2020年 6 月 10 日实验二遥感图像几何校正扫描地形图的几何校正第一步:打开ENVI Classic,选择主菜单>File>Open Image File,将taian-drg.tif文件打开,并显示在Display中。
第二步:启动几何校正模块主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to map,打开几何校正模块。
在Image to Map Registration面板中,选择Beijing_1954_GK_Zone_20,X/Y Pixel Size分别输入4,单击OK,第三步:在Displsy视图中,定位到左上角第一个公里网交互处,从图上读取X:20501000,Y:4003000,填入在Image to Map Registration面板中的E和N,单击Add Point按钮,增加第一个控制点。
在Displsy视图中,向右平移10个公里网,即到X:20511000处,在Image to Map Registration面板中E:20511000和N:4003000。
单击Add Point按钮,增加一个控制点。
当选择3个点时候,Pretict按钮亮起,可以在E和N中输入坐标,单击Pretict按钮自动在图上大致定位,或者选择Options>Auto Pretict,可以自动根据坐标值在图上定位。
同样的方法,在图上均匀添加9个控制点。
在Ground Control Points Selection上,选择Options>Warp File,选择校正文件taian-drg.tif,点击OK。
第四步:在校正参数面板中,校正方法选择多项式(2次)。
重采样选择Bilinear,背景(Background)为0。
Landsat5影像几何校正第一步:打开并显示图像文件打开ENVI Classic,主菜单>File>Open Image File,将SPOT(bldr_sp.img)和TM图像(bldr_tm.img)文件打开,并分别在Display中显示两个影像。
最新《遥感技术》实验报告
最新《遥感技术》实验报告实验目的:本实验旨在通过实际操作,加深对遥感技术基本原理的理解,并掌握遥感数据的获取、处理与分析方法。
通过实验,学习如何利用遥感技术进行地表覆盖分类、资源评估和环境监测。
实验内容:1. 遥感数据的获取与预处理- 从国家遥感中心或其他数据平台下载适用于实验的遥感影像数据。
- 对下载的遥感影像进行必要的预处理,包括辐射校正、大气校正和几何校正。
2. 遥感影像的解译与分类- 利用遥感影像解译软件,如ENVI或ERDAS IMAGINE,对预处理后的影像进行目视解译。
- 采用非监督分类和监督分类方法,对遥感影像中的地表覆盖类型进行分类。
3. 分类结果的精度评估- 通过实地调查或其他高精度数据,收集地面真实情况作为参考。
- 利用混淆矩阵等统计工具,对遥感分类结果进行精度评估。
4. 遥感技术在资源评估和环境监测中的应用- 选取特定区域,运用遥感技术进行植被覆盖度、土壤湿度等环境因子的监测。
- 分析遥感监测数据,评估资源状况和环境变化趋势。
实验结果:通过本次实验,成功获取并预处理了所需遥感影像数据。
在解译与分类阶段,非监督分类结果显示了地表覆盖的大致分布,而监督分类则提供了更为精确的分类结果。
精度评估表明,监督分类的总体精度达到了85%。
在资源评估和环境监测应用中,遥感技术能够有效地监测到植被覆盖度的季节性变化和土壤湿度的空间分布情况。
结论:实验验证了遥感技术在地表覆盖分类、资源评估和环境监测中的有效性和实用性。
通过本次实验,不仅提高了对遥感技术操作的熟练度,也为后续相关研究提供了实验基础和技术支持。
未来的工作可以进一步探索更先进的分类算法和数据分析方法,以提高遥感应用的精度和效率。
遥感实验报告(总24页)
遥感实验报告(总24页)一、背景近年来,遥感技术的发展为人们研究地表环境提供了可靠的信息和丰富的空间数据,深化了人们对地表环境的理解。
近年来,有关耕地变化的空间数据分析研究得到了越来越多的关注。
使用遥感技术可以更加迅速、准确和有效地统计分析相关的数据,并能够从多个方面反映土地使用变化。
为了探索耕地变化的规律,对哈尔滨市某农村耕地变化进行遥感实验,利用遥感技术提取准确的空间数据,分析耕地变化的规律,评估农村耕地变化的影响因素,以维护农业的可持续发展。
二、实验目的就哈尔滨市某乡镇山区耕地变化进行遥感科学研究,包括遥感影像的处理、对耕地的提取、耕地变化的分析处理、影响因素分析等,以查找此区域耕地变化的一般规律和空间分布规律,研究该区域耕地变化的影响因素,为农业可持续发展提供参考意见。
三、实验材料本次实验使用的哈尔滨市某乡镇山区的遥感影像,已经完成影像的处理工作,影像的一致性检验完成,根据遥感原理和方法,利用遥感软件确定区域内植被覆盖率,用栅格数据处理技术提取耕地空间分布数据,运用面积、角点和中心点分析技术,进行耕地变化的空间分析,并根据时序差异更新岛,此外,还对耕地变化影响因素进行相关分析,以获得耕地变化的规律和机理。
四、实验方法(1)首先,利用遥感影像处理技术,对哈尔滨市某乡镇的遥感影像进行处理,包括图像校正、去燥、充色等处理。
(2)利用遥感原理和方法,结合多媒体航摄影图像,确定区域内植被覆盖率,并计算实时植被覆盖率,以识别土地利用情况;(3)采用栅格数据处理技术,提取区域内的耕地空间分布数据,采用面积、角点和中心点分析技术,进行耕地变化的空间分析,画出耕地变化图;(4)运用拟合技术,对耕地变化的时序差异进行检验,更新耕地空间分布,利用ArcGIS工具箱进行属性数据叠加,分析耕地变化影响因素;(5)最后分析耕地变化幅度,统计出耕地变换情况,绘制耕地变化临时图,分析出耕地变化规律和空间规律,找出耕地变化影响因素,从多个角度对耕地变化进行评价,以反映耕地变化的情况。
遥感实验报告
遥感实验报告引言:遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析,遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译,了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取:1. 数据来源:本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像,通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型:本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像,包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析,可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译:1. 图像预处理:图像预处理是遥感图像解译的基础工作,包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量,减少噪声和失真。
2. 地物分类:地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类,可以将地表物体分为不同的类别,如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取:特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征,可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用:1. 土地利用与覆盖变化研究:通过遥感图像的获取和解译,可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析,可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测:遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译,可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测,为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估:遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译,可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度,为灾害应对和救援提供决策支持。
结论:本次实验通过遥感图像的获取和解译,了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
生态遥感分析报告
生态遥感分析报告1. 引言生态遥感分析是一种利用遥感技术对地球表层的生态环境进行监测和评估的方法。
本报告旨在通过生态遥感分析来探究某个地区的生态环境现状,并提供相应的建议和措施,以促进生态环境的保护与改善。
2. 数据收集与处理2.1 数据收集本次分析使用的遥感数据包括卫星遥感图像、植被指数数据以及地形地貌数据。
通过卫星遥感技术,获取了目标地区的高分辨率影像,并结合植被指数和地形地貌数据进行综合分析。
2.2 数据处理在数据处理过程中,首先进行了辐射校正,以消除光照条件对图像的影响。
接着,对植被指数数据进行了预处理,包括归一化处理和滤波处理,以获得更准确的植被信息。
最后,将地形地貌数据与遥感图像进行融合,以获取更全面的生态环境信息。
3. 生态环境现状分析根据遥感数据的分析结果,可以对目标地区的生态环境现状进行评估和分析。
以下是对几个关键指标的分析结果:3.1 植被覆盖度通过植被指数数据的分析,可以得出目标地区的植被覆盖度情况。
根据分析结果显示,目标地区的植被覆盖度较高,表明该地区生态环境相对较好。
3.2 城市扩张通过对遥感图像的分析,发现目标地区的城市扩张速度较快,大量土地被用于房地产开发。
这种大规模的城市扩张对生态环境造成了一定的压力。
3.3 水体污染遥感数据还显示,目标地区的水体污染情况较为严重。
通过遥感图像的分析,发现水体颜色异常,且水体周边植被覆盖度较低,这可能意味着水体受到了污染的影响。
4. 建议与措施基于对生态环境现状的分析,我们提出以下建议和措施以促进生态环境的保护和改善:4.1 加强生态保护针对目标地区的较高植被覆盖度,建议加强对自然保护区的管理和保护力度,防止不合理的开发和破坏。
4.2 控制城市扩张为了控制城市扩张对生态环境的负面影响,建议制定相关政策,限制土地的开发和建设,鼓励城市绿化和生态建设。
4.3 水体治理针对水体污染情况,建议加强对排污口的监管,制定更为严格的水环境保护政策,加大对水体的治理力度,以保护水资源的可持续利用。
遥感实验报告
遥感实验报告遥感实验报告引言:遥感技术是一种通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表特征的技术。
遥感技术的应用范围广泛,可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
本次实验旨在通过遥感技术获取卫星图像,并对图像进行解译和分析,从而深入了解遥感技术的原理和应用。
实验步骤:1. 数据获取在实验开始前,我们首先需要获取卫星图像数据。
通过合法渠道,我们从国家遥感中心获取了一组高分辨率的遥感图像。
这些图像涵盖了不同地区的城市和农田,以及一些自然景观。
2. 图像预处理获取到的卫星图像需要进行预处理,以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、边缘增强和色彩校正等步骤。
通过这些预处理步骤,我们可以得到更清晰、更准确的图像数据。
3. 图像解译在预处理完成后,我们开始对图像进行解译。
解译是指根据图像的特征和上下文信息,识别出图像中的不同地物和地貌。
在解译过程中,我们需要借助地理信息系统(GIS)软件和遥感图像解译原理,对图像中的各个区域进行分类和标注。
4. 图像分析解译完成后,我们对图像进行进一步的分析。
通过分析图像中的不同地物和地貌,我们可以得出一些有关该地区的信息。
例如,通过对城市区域的分析,我们可以了解到该地区的人口密度和城市发展情况;通过对农田的分析,我们可以了解到该地区的农作物类型和农业生产状况。
实验结果:通过对卫星图像的解译和分析,我们得出了一些有关地表特征的结论。
例如,在城市区域,我们观察到高密度的建筑群和道路网络,表明该地区经济发展迅速;在农田中,我们观察到不同类型的农作物,如水稻、小麦和玉米,表明该地区的农业生产多样化。
讨论与展望:遥感技术在地球科学和环境科学领域具有广泛的应用前景。
通过遥感技术,我们可以实时监测地球表面的变化,了解自然灾害的发生和演变过程,从而采取相应的措施进行预防和救援。
此外,遥感技术还可以用于环境保护和资源管理,帮助我们更好地理解和保护地球。
结论:本次实验通过遥感技术获取卫星图像,并对图像进行解译和分析,深入了解了遥感技术的原理和应用。
遥感实验报告
遥感实验报告一、实验目的。
本实验旨在通过遥感技术对地球表面进行观测和数据获取,以探究遥感技术在环境监测、资源调查和自然灾害预警等方面的应用。
二、实验原理。
遥感技术是利用卫星、飞机等远距离传感器获取地球表面信息的一种技术手段。
通过接收地面反射、辐射或散射的电磁波,可以获取地表地貌、植被覆盖、土地利用等信息。
三、实验步骤。
1. 选择合适的遥感影像数据,包括多光谱影像、高光谱影像等。
2. 对影像数据进行预处理,包括辐射定标、大气校正等。
3. 利用遥感软件进行影像解译,提取地表信息。
4. 对提取的地表信息进行分析和应用,如环境监测、资源调查等。
四、实验结果与分析。
通过实验,我们成功获取了地表的多光谱影像数据,并对其进行了预处理和解译。
最终得到了地表的植被覆盖、土地利用等信息。
这些信息对于环境监测、资源调查等方面具有重要意义。
五、实验结论。
遥感技术在地球科学领域具有重要的应用价值,能够为环境保护、资源管理等提供有力支持。
通过本次实验,我们深入了解了遥感技术的原理和应用,对其在实际工作中的应用有了更深刻的认识。
六、实验总结。
本次实验不仅让我们掌握了遥感技术的基本原理和操作方法,还加深了我们对地球表面信息获取和分析的认识。
未来,我们将进一步学习遥感技术,探索其更广泛的应用领域,为地球科学研究和环境保护做出更大的贡献。
七、参考文献。
1. 《遥感原理与应用》,XXX,XXX出版社,2018年。
2. 《遥感技术在环境监测中的应用》,XXX,XXX期刊,2020年。
以上为本次遥感实验的报告内容,希望对大家有所帮助。
感谢各位的阅读和支持!。
遥感监测情况汇报
遥感监测情况汇报近期,我们对XX地区进行了遥感监测工作,以下是我们的汇报情况:一、监测区域范围。
本次遥感监测的区域主要包括XX市及其周边地区,总面积约XXXX平方公里。
该区域是一个典型的城市及其周边农田、森林、水域等多样化地貌的区域。
二、监测时间范围。
本次遥感监测工作主要覆盖了最近三个月的时间范围,以全面了解该地区的自然环境变化情况。
三、监测内容。
1. 土地利用变化。
通过遥感技术,我们对该地区的土地利用情况进行了详细的监测和分析。
结果显示,城市扩张对周边农田和森林的影响较大,部分农田被城市化,部分森林被砍伐用于城市建设。
这种土地利用变化对生态环境产生了一定的影响。
2. 水体变化。
我们还对该地区的水体进行了监测,发现部分湖泊和河流水位有所下降,尤其是在城市化较为严重的区域。
这种水体变化可能与城市化、工业化等人类活动有一定的关联,需要引起重视。
3. 自然灾害监测。
在本次遥感监测中,我们还发现了一些自然灾害的迹象,包括山体滑坡、泥石流等。
这些自然灾害的监测对于地方政府的应急预案制定和灾害防范具有重要的意义。
四、监测结果分析。
综合以上监测内容,我们认为该地区的城市化进程较为迅速,对周边的自然环境产生了一定的影响。
土地利用变化和水体变化需要引起地方政府的高度重视,制定相应的保护措施和规划。
同时,自然灾害的监测也需要加强,以减少灾害对人民生命财产的损失。
五、建议。
基于以上监测结果分析,我们建议地方政府加大对土地利用和水体变化的监测力度,加强对自然灾害的预警和防范工作。
同时,也希望政府能够加强对城市化进程的规划和管理,促进城市与自然环境的和谐发展。
六、结语。
遥感监测是一项重要的环境监测手段,通过对自然环境的全面监测和分析,可以为地方政府的决策提供科学依据。
我们将继续加强对该地区的监测工作,为地方政府的环境保护工作提供更多的支持和帮助。
以上就是我们对XX地区遥感监测情况的汇报,请领导和同事们审阅并提出宝贵意见,谢谢!。
遥感技术在生态环境监测中的应用研究
遥感技术在生态环境监测中的应用研究1. 对生态系统进行全方位监测生态系统的构成非常复杂,包括生物、土壤、水体等多个要素。
传统的生态环境监测方式往往需要耗费大量的人力物力,而且监测结果也难以及时反映生态系统变化。
而遥感技术可以通过航空遥感、卫星遥感等手段,实现对生态系统进行全方位、连续性的监测,不仅可以监测到大面积的地区,还可以实现对微观细节的监测,为生态环境的评估与管理提供了重要的数据支持。
2. 针对性强,结果准确遥感技术可以通过对地表反射、吸收、辐射等特征的探测,对生态环境中的植被覆盖、土壤湿度、水体质量等进行定量分析。
这种方法可以大大提高监测结果的准确性,避免了人为因素对监测结果的影响,为环境保护决策提供了更加可靠的数据支持。
3. 实现大范围动态监测生态环境是一个动态系统,其变化往往是在长时间尺度上进行的。
而遥感技术可以实现对大范围地区的动态监测,从而及时掌握环境变化的情况,为环境风险评估、环境修复规划等提供科学依据。
1. 植被覆盖监测植被覆盖是生态系统的重要组成部分,对环境的稳定和生态平衡起着至关重要的作用。
遥感技术可以通过对多光谱遥感影像的分析,实现对植被覆盖的定量监测,掌握植被分布、覆盖面积、叶面积指数等信息,从而对生态系统的健康状况进行评估。
2. 水体质量监测水质问题是当前生态环境中的一个重要难题,而遥感技术可以通过对水体反射特征的探测,实现对水体的监测。
可以利用多光谱遥感影像对水体中的蓝藻、悬浮物等进行监测,实现对水质的定量评估,为水质改善提供科学依据。
3. 土壤湿度监测土壤湿度是农业生产、生态系统健康等方面的重要指标,遥感技术可以通过对热红外遥感影像的分析,实现对土壤湿度的监测。
利用这种方法,可以及时了解土壤湿度的变化情况,为农业生产的合理安排、生态系统的健康评估提供重要数据支持。
4. 环境变化监测遥感技术还可以通过对多期遥感影像的比对,实现对环境变化的监测。
可以利用遥感技术对城市扩张、森林砍伐、湿地退化等情况进行监测,为环境保护决策提供科学依据。
毕业设计开题报告遥感
毕业设计开题报告遥感遥感技术在毕业设计中的应用引言:遥感技术是一种通过获取和分析地球表面的电磁波辐射信息来研究地球表面特征的技术。
随着科技的不断发展,遥感技术在各个领域得到了广泛的应用,其中包括环境保护、农业、城市规划等。
本文将探讨遥感技术在毕业设计中的应用,以及它的优势和挑战。
一、遥感技术在毕业设计中的应用1. 地形测量和地图制作遥感技术可以通过获取地表高程数据来进行地形测量,从而制作出精确的地图。
这对于城市规划、交通规划等方面的毕业设计非常重要。
2. 环境监测遥感技术可以通过获取地表的影像数据来监测环境的变化。
例如,可以通过遥感图像来监测森林覆盖率的变化,从而评估森林资源的状况。
这对于环境保护相关的毕业设计项目非常有帮助。
3. 农业生产遥感技术可以通过获取农田的影像数据来监测作物的生长情况,从而提高农业生产的效率。
例如,可以通过遥感图像来监测作物的叶面积指数,从而评估作物的生长状况。
这对于农业相关的毕业设计项目非常有帮助。
二、遥感技术的优势1. 高效性遥感技术可以通过获取大范围的影像数据来进行分析,从而提高工作效率。
相比于传统的野外调查方法,遥感技术可以在短时间内获取大量的数据,从而节省了时间和人力成本。
2. 高精度遥感技术可以通过获取高分辨率的影像数据来进行分析,从而提高数据的精度。
相比于传统的地面测量方法,遥感技术可以获取更为详细和准确的数据。
3. 实时性遥感技术可以通过获取连续的影像数据来进行监测,从而提供实时的信息。
这对于一些需要及时响应的毕业设计项目非常有帮助。
例如,可以通过遥感图像来监测城市的土地利用变化,从而及时调整城市规划。
三、遥感技术的挑战1. 数据获取难度遥感技术需要获取大量的影像数据,而这些数据的获取并不容易。
例如,需要卫星或无人机等设备来获取高分辨率的影像数据,而这些设备的成本较高。
2. 数据处理复杂性遥感技术获取的影像数据需要经过复杂的处理才能得到有用的信息。
例如,需要进行图像分类、特征提取等步骤来分析影像数据,而这些处理过程需要专业的知识和技术。
海洋遥感的实验报告
一、实验目的1. 了解海洋遥感的基本原理和实验方法。
2. 掌握海洋遥感数据的采集、处理和分析技术。
3. 通过实验,加深对海洋遥感技术的认识,提高实际操作能力。
二、实验原理海洋遥感是利用遥感技术对海洋进行探测、监测和评估的方法。
通过搭载在卫星、飞机或船舶上的传感器,对海洋表面和海洋大气进行探测,获取海洋环境、海洋资源、海洋灾害等信息。
实验原理主要包括以下内容:1. 电磁波辐射与反射:海洋表面、海洋大气以及海洋内部均会对电磁波产生辐射和反射,这些信息可以通过遥感传感器进行探测。
2. 传感器原理:遥感传感器根据不同的探测目标和工作波段,采用不同的探测原理,如可见光、红外、微波等。
3. 数据处理与分析:通过遥感数据处理软件,对采集到的数据进行预处理、校正、分析和解译,提取海洋环境、海洋资源、海洋灾害等信息。
三、实验内容1. 实验一:海洋遥感数据采集(1)实验目的:了解海洋遥感数据采集的基本方法。
(2)实验内容:使用卫星遥感数据采集软件,下载海洋遥感数据,包括海洋表面温度、海面高度、海面风速等。
(3)实验步骤:a. 打开遥感数据采集软件,输入卫星名称、轨道、时间等信息。
b. 选择所需数据产品,如海洋表面温度、海面高度、海面风速等。
c. 点击下载,等待数据下载完成。
d. 查看下载的数据,了解数据格式和内容。
2. 实验二:海洋遥感数据处理(1)实验目的:掌握海洋遥感数据处理的基本方法。
(2)实验内容:对采集到的海洋遥感数据进行预处理、校正和分析。
(3)实验步骤:a. 使用遥感数据处理软件,打开下载的数据文件。
b. 对数据进行预处理,包括数据压缩、滤波、去噪等。
c. 对数据进行校正,包括几何校正、辐射校正等。
d. 分析数据,提取海洋环境、海洋资源、海洋灾害等信息。
3. 实验三:海洋遥感数据应用(1)实验目的:了解海洋遥感数据在海洋环境监测、海洋资源开发、海洋灾害预警等方面的应用。
(2)实验内容:利用处理后的海洋遥感数据,进行海洋环境监测、海洋资源开发、海洋灾害预警等方面的应用。
遥感的主要功能及应用情况
遥感的主要功能及应用情况ERDAS IMAGINE软件主要功能.图像处理1、方便和直观的操作步骤使用户操作非常灵活:ERDAS IMAGINE具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。
不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其它与多个窗口有关的功能,IMAGINE都将相关的多个窗口非常方便地组织起来,免去了用户开关窗口、排列窗口、组织窗口的麻烦,应用方便因而加快了产品的生产速度。
IMAGINE的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透明度以及根据坐标进行窗口联接的功能,为多个相关图像的比较提供了方便的工具。
IMAGINE的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游戏式漫游等工具,方便对图像进行各种形式的观看与比较。
2、ERDAS IMAGINE为不同的应用提供了250多种地图投影系统。
支持用户添加自己定义的坐标系统。
支持不同投影间的实时转换、不同投影图像的同时显示对不同投影图像直接进行操作等。
支持相对坐标的应用。
另外有非常方便的坐标转换工具,经纬度到大地坐标,反之亦然。
3、常用的图像处理算法都可用图形菜单驱动,用户也可指定批处理方式(batch),使图像处理操作在用户指定的时刻开始执行;4、图像的处理过程可以由图像的属性信息控制,而上层属性信息可存在于本层或任何其他数据层次;5、图像处理过程可以用于具有不同分辨率的图像数据上,输出结果的分辨率可由用户指定;6、支持对不同图像数据源的交集、并集和补集的图像处理;7、图解空间建模语言,EML和C语言开发包的应用使得解决应用问题的客户化更加容易与简单。
用户可以对IMAGINE本身应用的功能进行客户化的编辑,满足自己专业的独特需求。
还可以将自己多年探索、研究的成果及工作流程以模型的形式表现出来。
模型既可以单独运行也可以和界面结合像其它功能一样运行。
更可以利用C Toolkit进行新型算法及功能的开发。
8、独一无二的专家工程师及专家分类器工具,为高光谱、高分辨率图像的快速高精度分类提供了可能。
(完整版)遥感应用
干旱等灾害的监测干旱及监测由于从植被指数反演出的地表绿度与植物的生长状态及其密度密切相关,因此,植被指数可用于监测对作物生长不利的环境条件,尤其是对在干旱环境的监测。
植物冠层温度升高是植物受到水分胁迫和干旱发生的最初表征。
因此,土地表面温度可用于干旱监测。
距平植被指数A VI :分析NDVI 的变化与短期的气候变化之间的关系A VI 作为监测干旱的一种方法,它以某一地点某一时期多年的NDVI 平均值为背景值,用当年该时期的NDVI 值减去背景值,即可计算出A VI 的变化范围,即NDVI 的正、负距平值。
正距平反映植被生长较一般年份好,负距平表示植被生长较一般年份差。
一般而言,距平植被指数为-0.1~-0.2表示旱情出现,-0.3~-0.6表示旱情严重。
条件植被指数 VCIVCI 的缺点是未考虑白天的气象条件如净辐射、风速、湿度等对热红外遥感的影响及土地表面温度的季节性变化 条件温度指数TCI 强调了温度与植物生长的关系,即高温对植物生长不利归一化温度指数 条件植被温度指数雷达土壤水探测水的介电常数和干土介电常数有很大的差别,水的介电常数大约为80,而干土介电常数仅为3左右。
一般土壤可以看成是水和干土的混合,因而土壤的介电常数会随着土壤含水量的增大而增大。
并且,电磁波散射模型已表明雷达回波的后向散射系数直接受土壤介电常数的影响。
这就构成了微波遥感探测土壤湿度的物理基础。
雷达土壤水探测的优势:(1)雷达土壤水探测的优势主要体现在微波遥感不受光照、云雾等天气条件的影响,具有全天时、全天候工作的特点。
(2)特别是长波段微波能够穿透植被,并对土壤具有一定的穿透能力。
土壤水反演通过统计后向散射系数与土壤水分之间的关系,确定土壤水分预测的经验方程。
水平、垂直同极化后向散射系数有很高的相关性,相关系数达到0.904;同时,从两个极化数据的回归线来看,整体上裸土的水平同极化后向散射系数略小于垂直同极化后向散射系数20cm 深土壤含水量和后向散射系数的散点图,裸土后向散射系数与土壤含水量正相关,后向散射系数对土壤含水量较敏感。
科学遥感地理实验报告
一、实验背景随着遥感技术的飞速发展,其在地理学、环境科学、农业等领域中的应用越来越广泛。
本实验旨在探讨利用遥感技术监测农作物生长状况,预测作物产量,并分析不同遥感观测时期对产量预测精度的影响。
二、实验目的1. 研究不同遥感观测时期对作物产量预测精度的影响。
2. 确定作物产量预测的最佳遥感观测时期。
3. 探索高频次遥感观测在作物产量预测中的应用潜力。
三、实验材料与方法1. 实验材料- 玉米种植区:实验地点位于我国某玉米种植区,面积为10平方公里。
- 无人机:采用多光谱无人机进行遥感观测。
- 遥感数据处理软件:ENVI、ArcGIS等。
2. 实验方法(1)高频次无人机遥感观测在玉米生长的关键时期,进行9次无人机多光谱观测,每次观测覆盖整个玉米种植区。
观测参数包括:波段、分辨率、飞行高度等。
(2)遥感数据处理- 生成正射影像图:对无人机获取的多光谱影像进行几何校正、辐射校正等预处理,生成正射影像图。
- 计算遥感指标:根据遥感影像,计算用于随机森林产量预测模型建模的遥感指标,如光谱指数、纹理指数等。
(3)产量预测模型建立- 建立随机森林产量预测模型:利用ENVI软件,将遥感指标输入随机森林模型,进行作物产量预测。
- 模型参数优化:通过交叉验证等方法,优化模型参数,提高预测精度。
四、实验结果与分析1. 不同遥感观测时期对产量预测精度的影响实验结果表明,与单一生长阶段的观测相比,多个发育阶段的观测组合能显著提高玉米产量预测的精度。
具体表现为:- 第3次观测(拔节期)的预测精度最高,达到85.3%。
- 第6次观测(抽雄期)的预测精度次之,为82.7%。
- 第1次观测(播种期)和第9次观测(成熟期)的预测精度相对较低。
2. 高频次遥感观测在作物产量预测中的应用潜力本实验结果表明,高频次遥感观测在作物产量预测中具有以下优势:- 提高预测精度:通过多个发育阶段的观测组合,可提高作物产量预测的精度。
- 及时获取信息:高频次遥感观测可及时获取作物生长状况信息,为农业生产提供决策支持。
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遥感应用专题植被遥感应用学生姓名:叶应辉任课老师:邢立新学号:2010622028遥感应用专题之植被遥感应用植被是生长于地球表层的各种植物类型的总称,在地球系统中扮演着重要的角色,它是地球表层内重要的再生资源。
植被是全球变化中最活跃、最有价值的影响要素和指示因子。
植被影响地气系统的能量平衡,在气候、水文和生化循环中起着重要作用,是气候和人文因素对环境影响的敏感指标。
因此,地球植被及其变化一直被各国科学家和政府所关注。
卫星遥感是监测全球植被的有效手段,卫星从太空遥视地球,不受自然和社会条件的限制,迅速获取大范围观测资料,为人类提供了监测、量化和研究人类有序活动和气候变化对区域或全球植被变化影响的可能。
植被遥感研究的主要内容:(1)通过遥感影像从土壤背景中区分出植被覆盖区域,并对植被类型进行划分,区分是森林还是草场或者农田,进而可以问是什么类型的森林,什么类型的草场,什么样的农作物,如此等等。
(2)能否从遥感数据中反演出植被的各种重要参数,例如叶面积指数(LAI)、叶子宽度、平均叶倾角、植被层平均高度、树冠形状等等,这一类问题属于更深层次的遥感数据定量分析方法与反演技术。
(3)能否准确的估算出与植被光合作用有关的若干物理量,例如植被表面水分蒸腾量、光合作用强度(干物资生产率)、叶表面温度等。
一、植物的光谱特征植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别。
同时,不同的植物各有其自身的波谱特征,从而成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。
1、健康植物的反射光谱特征健康植物的波谱曲线有明显的特点(图1),在可见光的0.55µm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。
在0.45µm和0.65µm附近有两个明显的吸收谷。
在0.7~0.8µm是一个陡坡,反射率急剧增高。
在近红外波段0.8~1.3µm之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。
在1.45µm,1.95µm和2.6~2.7µm处有三个吸收谷。
图1 绿色植物有效光谱响应特征2、影响植物光谱的因素响植物光谱的因素除了植物本身的结构特征,同时也受到外界的影响。
外界影响主要包括季节的变化,植被的健康状况,植物的含水量的变化,植株营养物质的缺乏与否等等。
但外界的影响总是通过植物本身生长发育的特点在有机体的结构特征反映出来的。
从植物的典型波谱曲线来看,控制植物反射率的主要因素有植物叶子的颜色、叶子的细胞构造和植物的水分等。
植物的生长发育、植物的不向种类、灌溉、施肥、气候、土壤、地形等因素都对有机物的光谱特征发生影响,使其光谱曲线的形态发生变化。
叶子的多孔薄壁细胞组织(海绵组织)对0.8µm~1.3µm的近红外光强烈地反射,形成光谱曲线上的最高峰区。
其反射率可达40%,甚至高达60%,吸收率不到15%。
叶子的含水量叶子在1.45µm~1.95µm和2.6~2.7µm处各有一个吸收谷,这主要由叶子的细胞液、细胞膜及吸收水分所形成。
植物叶子含水量的增加,将使整个光谱反射率降低(图2),反射光谱曲线的波状形态变得更为明显,特别足在近红外波段,几个吸收谷更为突出。
图2水分含量对玉米叶子反射率的影响二、植被生态参数的估算植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖,生长状况的一个简单,有效的度量参数。
随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、农业等领域有了广泛的应用。
在环境领域,通过植被指数来反演土地利用和土地覆盖的变化,逐渐成为实现对全球环境变化的研究重要手段;生态领域,随着斑块水平的生态系统研究成果拓展到区域乃至全球的空间尺度上,植被指数成了空间尺度拓展的连接点;在农业领域,植被指数广泛应用在农作物分布及长势监测、产量估算、农田灾害监测及预警、区域环境评价以及各种生物参数的提取。
总之,随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为令人关注的问题。
1、植被指数与植被覆盖度的关系植被覆盖度指植被冠层的垂直投影面积与土壤总面积之比。
即植/土比。
传感器所测得的反射辐射R可表示为:其中,RV为植被的总反射辐射,RS为土壤的总反射辐射,C为植被覆盖度,则:式中,ρ为植被与土壤混合光谱反射率;ρV、ρS分别为纯植被和纯土壤宽波段反射率。
据理论推导,RVI、NDVI与植土比分别呈指数和幂函数关系,当LAI较小时,它们与植土比的变化反应不敏感。
PVI与植土比呈直线相关,其对植土比的感应能力也随LAI减小而降低。
就估测作物而言,PVI较为优越,但应选LAI较大的时期。
实际上,植土比和叶面积指数同时随空间而变化,因此,需综合考虑植被指数与两者的关系。
对同一地区来说,作物品种特性差异较小,作物长势越好,叶面积指数越大作物产量就越高。
也就是说,作物(主指冬小麦)的理论产量与抽穗期叶面积指数呈很好的直线相关关系。
因此,可以将一个地区的平均叶面积指数(LAI)与该地区植土比(KW)的乘积(LK)作为该地区作物总产的线性相关因子。
2、植被指数与生物量的关系生物量指的是植物组织的重量。
它是由植物光合作用的干物质积累所致。
显然,叶面积指数LAI与植被覆盖度均是生物量的重要指标,它们都与植被指数相关。
关于植被指数与生物理的定量关系,将在下面的“作物估产”部分作详细论述。
这里仅讨论植被条件指数与植被覆盖度、生物量的关系。
由NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数VCI被定义为:式中,NDVI、NDVI max、NDVI med、NDVI min分别为平滑化后每周(7天)的NDVI以及它的多年最大值、中值、最小值(以象元为计算单元)。
Anatoly等(1990)曾对干湿两种气候条件和不同生态区(高程与NDVI值不同),运用NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数VCI来估算植被覆盖度以及草场与作物生产力,并通过大量地面实测数据来验证遥感估算的结果。
研究结果表明,用植被条件指数VCI对植被覆盖度的估算误差<16%,低覆盖区误差更小;且VCI与实测的植被覆盖度相关性较高(相关系数约0.76)。
因此,用遥感卫星数据所获得的植被条件指数VCI方法,来定量估算大面积植被覆盖度和生物量是有效的。
3、植被指数与地表生态环境参数的关系植被指数如NDVI常被认为是气候、地形、植被/生态系统和土壤/水文变量的函数。
从概念上讲,可以用这些环境因子建立NDVI模型:式中,C为气候子模型,V为植被/生态子模型,P为地形子模型,S为土壤/水文子模型。
这些子模型又可表示为各自主因子的数:上述的E1、E2、 E3、E4为由未考虑的环境变量或潜在的测量误差引起的模型误差。
可以看出上述模型涉及的因子很多,许多因子也难以具体化。
但是由于其中一些环境变量并非完全独立,具有相关性,如日照与气温常高度相关、土壤持水性与透水性呈负相关。
因此,模型可以被简化,有些变量可以由其它变量描述,则用有限的环境变量建立NDVI模型是可能的。
很显然,描述NDVI的这些环境变量均随时间/空间变化,则可以认为NDVI是个三维变量。
但是对于一个特定的地理位置和一定时间尺度(如年或10年),地形子模型可认为是常量,植被/生态系统子模型及土壤/水文子模型也变化不大或基本倾向于常量。
那么,应该说变化较大的是气候子模型,或者说,对一个具体时间(t),一个具体地点的NDVI主要成为相关气候变量的函数:3、植被指数与植物蒸发量、土壤水分的关系一般说来,NDVI能反映植被状况,而植被状况与植被蒸发量、土壤水分有关的。
对某一站点的绿色植被连续测定表明,累计的蒸发量与累计的植被指数间高度相关。
研究发现,不同的植被/土壤组合显示不同的NDVI变化轨迹,它与潜在的蒸发量(PE)曲线的趋势密切相关。
实际蒸发量(AE)与相应的NDVI间相关系数为0.77;NDVI与前15天的潜在蒸发量间相关系数为0.86;整个生长季节的累计NDVI与累计蒸发量高度相关,相关系数达0.96。
研究表明,用NDVI和潜在蒸发量(PE)可以估算15天为周期的实际蒸发量(AE),估算误差约10~15%。
这个结果说明NDVI的变化轨迹可提供植物季相变化的重要信息,并能较好的估算实际蒸发量(AE)。
不少学者研究了不同的干旱—半干旱地区植被指数与土壤水分的关系,发现植被指数与各种测量所得的土壤水分有效性(availability)之间有密切的经验关系。
Singh等(1988)的研究发现,植被指数与土壤水分受胁迫(Stress)的关系,依赖于植被的类型,许多研究表明,NDVI可以作为一种有用的土壤含水量指标。
三、灾害监测1、病虫害监测遥感病虫害调查已有一些成功的例子。
许多经验告诉我们,用近红外光谱段的彩红外片或热探测,调查病虫害的危害效果较好。
其道理,一种可能的解释是:健康叶片海绵状的叶肉组织,在其全部空间都充满了水分而膨胀时,对任何辐射能都是一种良好的反射体,对近红外波段的辐射能力也如此,间插在其间的栅状柔软网胞组织。
吸收可见光中的蓝光和红光,反射绿光;当水分代谢受到妨碍,植物开始衰蔽时,叶内就逐渐毁坏,接着植物逐渐枯死,从而导致叶片对近红外辐射的反射能力减小。
这种变化,在可见光部分的反射率发生改变之前的相当长一段时间内就发生了。
这是因为在这段时间内,在栅状柔软网胞组织中,叶绿素的数量或质量还没有发生改变。
红外波段的像片上,可以早于人的肉眼观测到病虫的危害,这对于病虫害调查和测报极其重要。
此外,树和人一样,有病的树温度升高,有时比正常温度高2.2℃。
病越重的树,红外辐射越多。
美国林业局有个林场试验站,在直升飞机上用红外探测装置根据树温探测病树,还研究利用这种技术在人造卫星上进行探测的可能性。
试验表明:在凌晨,用8~14μm波段的红外探测装置能发现病树和健康树之间的显著温度差别。
红外探测器把红外辐射送入数字计数器,后者与电视摄像机及录像带连在一起,可在电视屏幕上显示树顶的图像和树的温度。
录像带可用于研究。
作物长势差的区域从遥感图像上能够识别出来。
果园中,绝大部分果树都有大小一致的冠幅,如果其中一片的冠幅从周围向中心逐渐变小、肯定就有某种病害发生了。
造成近红外波段反射减少的危害因子很多,有病虫害、日灼、冻害、矿物质营养缺乏、毒害、早、涝等。
判读像片时,要结合地面情况校核。
2森林火灾监测随着社会的发展,人们日益关注森林、草场火灾及季节性燃烧对气候和经济的影响,迫切需要对其进行监测。
1998年,全球火灾监测中心(Global Fire Monitoring Center,简称GFMC)成立,其主要目的是让世界各国通过Internet分享其火灾监测的成果,发展和规范全球火灾监测的方法,并为其它科学组织提供各种火灾监测产品。