植被指数研究

植被指数研究
摘要目前,通过卫星遥感资料确定区域面上植被分布、类型的研究受到许多实用领域的普遍重视,并由此提出许多形式不同的植被指数。

由于土壤背景噪声是造成植被指数不确定的重要原因之一,为此不同学者在标准化差值植被指数的基础上提出了多种旨在能消弱土壤背景噪声的土壤调整植被指数,如权重差值植被指数、土壤调整植被指数和转化土壤调整植被指数等等。

主要是阐述植被指数的发展现状和探讨植被指数的各类模型及其特征。

关键词植被指数;土壤背景噪音;植被
1主要研究内容、途径及技术路线
主要研究内容是研究植被指数的各类模型,通过进行对MODIS原始影像数据进行计算,由ERDAS进行处理得到各类植被指数的图像。

通过对输出影像的非监督分类计算其植被覆盖度,讨论各种植被指数的特征并比较。

主要原理是在多光谱图像的地物识别中,多光谱数据是最直接的知识源。

与视觉判读者识别图像过程带有的主观性以及低效率相比,多光谱模式分类技术把识别问题转化为光谱特征空间的定量求解而具有客观和高效的优势。

遥感应用中大量数据的处理,不可能对所有影响进行监督分类等处理,同时多种不同的应用目的使得选择单一的分类方案是不可能的,例如不同的目的的专题信息提取多种不同的要素。

所以遥感数据要求建立能快速反映和实用性强的模型。

研究植被指数也应该建立模型,诸如NDVI、RVI,SA VI等各种植被指数的参数模型。

2植被指数的分类
植被指数按发展阶段可分为三类:第一类植被指数基于波段的线性组合(差或和)或原始波段的比值,由经验方法发展的,没有考虑大气影响、土壤亮度和土壤颜色,也没有考虑土壤、植被间的相互作用(如RVI等)。

它们表现了严重的应用限制性,这是由于它们是针对特定的遥感器(Landsat MSS)并为明确特定应用而设计的。

第二类植被指数大都基于物理知识,将电磁波辐射、大气、植被覆盖和土壤背景的相互作用结合在一起考虑,并通过数学和物理及逻辑经验以及通过模拟将原植被指数不断改进而发展的(如PVI、SA VI、MSA VI、TSA VI、ARVI、GEMI、A VI、NDVI等)。

它们普遍基于反射率值、遥感器定标和大气影响并形成理论方法,解决与植被指数相关的但仍末解决的一系列问题。

第三类植被指数是针对高光谱遥感及热红外遥感而发展的植被指数(如DVI、Ts-VI、PRI等)。

这些植被指数是近几年来基于遥感技术的发展和应用的深入而产生的新的表现形式。

尽管许多新的植被指数考虑了土壤、大气等多种因素并得到发展,但是应用最广的还是NDVI,并经常用NDVI作参考来评价基于遥感影像和地面测量或模拟的新的植被指数,NDVI在植被指数中仍占有重要的位置。

MODIS的NDVI产品是对当前NOAAA VHRR NDVI产品的改进产品,既是一起设计和一起特性改进的结果,也是过去10年植被指数研究成果的结晶。

已经有许多人提出了旨在提高NDVI对植被生物物理学参数的估计能力的新的植被指数定义。

有一些新的植被指数与植物生物物理学参数的关系更接近线性,没有那么快地饱和,与fAPAR的关系也更加密切。

其在浓度植被区拓展的线性敏感性是由于近红外波段可穿透叶冠层的敏感性。

对已有的植被指数定义进行比较是确定改进植被指数之可行性的第一步。

研究计划将比较下列对近红外波段敏感的植被指数:
加权差分植被指数(WDVI);
土壤调节植被指数(SA VI);
垂直植被指数(PVI);
全球环境监测指数(GEMI)。

另外,也将比较使用绿色和红色波段的几种植被指数:
绿通道植被指数(NDVIg);
大气修正植被指数(ARVI);
增强的土壤、大气修正植被指数(MSA VI)。

3植被指数研究的两种数据应用的比较
在世界各国发射的卫星所获得的数据中,目前应用最广的是NOAA-A VHRR 数据。

据不完全统计,目前我国大约有百余个单位安装了NOAA-A VHRR数据接收站。

自1999年起,美国开始了第二阶段对地观测系统(EOS)计划,TERRA-MODIS数据将逐步取代NOAA-A VHRR数据。

NOAA-A VHRR系列卫星有20多年的全球NDVI数据,MODIS-NDVI的加入可以为业务监测研究提供时间更长的序列资料。

A VHRR-NDVI主要用于干旱的预警、土地覆盖分类、干旱监测、土地退化、森林开采和大范围的年度植被变化等。

若MODIS-NDVI可以完全替代A VHRR-NDVI进行变化监测,则对将来的研究工作非常有利。

因为在进行植被指数研究时,往往需要进行很长时间的序列资料的比较和平均,这就涉及到大量的历史资料。

由于MODIS数据是新的数据源,目前只积累了3、4年的数据远远满足不了需要。

在这种情况下,有几十年历史的A VHRR数据便可以发挥其替代作用,原有的A VHRR用户也会逐步转向使用MODIS。

相对于A VHRR传感器来说,MODIS数据在保留了A VHRR功能的同时,在数据波段数目和数据应用范围、数据分辨率、数据接收和数据格式等方面都作了相
当大的改进。

MODIS简介。

美国TERRA/EOS卫星的升空和业务运营,为对地遥感观测的进一步发展提供了新的机会。

TERRA/EOS星上搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)是我们能够有机会同时获得36个覆盖可见光、近红外和远红外波段的百米量级的遥感资料,从而为把大气-陆地-海洋作为一个整体来综合探讨地球环境演化变迁的内在科学机理提供了新的数据来源。

新型遥感信息带来的不仅仅是新的科学课题,也带来了新的思路和新的方法。

MODIS(中分辨率成像光谱仪)是EOS-AMI系列卫星的主要探测仪器,也是EOS TERRA平台上唯一进行直接广播的对地观测仪器。

MODIS是当前世界新一代“图谱合一”的光学遥感仪器,具有36个光谱通道,分布在0.4～14μm的电磁波谱范围内,MODIS数据的空间分辨率在可见光部分为250m(1、2波段),在近红外和热红外部分为500m(3～7波段)和1000m(8～36波段),扫描宽度为2330KM,在对地观测过程中,每秒可同时获得6.1兆比特的来自大气、海洋和陆地表面的信息,每日或每两日可获取一次全球观测数据。

多波段数据可以同时反映陆地、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水气、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特性,用于对地表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。

每一个MODIS仪器的设计寿命为5年,将计划发射4颗卫星。

由此估计,利用MODIS仪器至少将获得15年、36个光谱波段的地球综合消息,这些数据对于开展自然灾害与生态环境监测、全球环境和气候变化研究以及进行全球变化的综合性研究等将是非常有意义的。

20世纪90年代中期,国家卫星气象中心从事遥感信息提取及综合应用技术研究的科研人员就开始关注国际上对EOS(MODIS)资料处理以及信息提取技术的发展,在863国家高科技项目的支持下,充分利用网络通信,系统地开展了MODIS资料处理和信息提取技术的方法预研及方案设计等工作。

近几年来,在课题组全体研究人员的共同努力下,已经解决了许多技术难点。

然而,中国的遥感事业任重道远,新型的遥感技术迫切需要在全国范围内得到普及和发展,这也就是要求我们新一带的遥感人赶快行动起来,加深对MODIS的了解,接过这个重任。