作物理化参数遥感定量反演(黄文江等 著)思维导图
湘教版高考地理一轮总复习第14章 地理信息技术 第一讲 遥感技术
本课结束
全面系统地提供资源状况并 及时更新信息
灾害监测 旱 农情 林、 病水 虫害灾、、森滑林坡火、灾泥等石流、地震、有助于防灾减灾
环境监测 荒 海 植漠 洋 被化 生 变、 态 化土、、壤海全盐上球渍冰气化山候、漂变环流化境等及污其染影、响、有 使利 环于 境人 得们 到了 保解 护环 和境 改变 善化,
考点一
考点二
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考向3.遥感技术系统 (2017·浙江4月选考)2015年2月11日,人类向太空发射了一枚人造天体。该 人造天体定位在地球和太阳之间的连线上。下图为该人造天体的空间位 置示意图。据此完成第3题。
考点一
考点二
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3.该人造天体获取宇宙信息并传回地球,所应用的地理信息技术是( A ) A.遥感技术 B.虚拟现实技术 C.地理信息系统 D.全球定位系统 解析 该人造天体要获取宇宙信息,只能通过获取宇宙空间中的电磁波信 息并传回地球,因此它所应用的地理信息技术最可能是遥感技术,A正确。
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考向2.遥感工作原理 2.(2022·浙江1月选考)下图为遥感平台及传感器信息采集示意图,说法正确 的是( D )
①甲和乙都属航空遥感 ②甲为被动式遥感,可全天候监测地表 ③甲和
乙都可重复监测 ④乙为主动式遥感,可全天候监测地表
A.①②
B.①③
C.②④
D.③④
考点一
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(3)科学家要在四川进行矿产资源的勘探研究,需要借助“3S”技术中的哪些 技术?试具体说明。 答案 利用RS探测资源状况,利用GNSS确定考察队员的位置,利用GIS绘制 资源分布图。 解析 第(1)题,根据遥感工作的原理,垃圾掩埋于地下,因有机物发酵生热会 造成垃圾填埋处温度偏高,地面辐射、反射光谱则明显不同于其他地区。 第(2)题为识记内容,结合所学知识作答。第(3)题,结合“3S”技术的实际应 用,分析地面勘探研究的有关问题。
遥感定量反演农作物叶绿素的现状与发展
遥感定量反演农作物叶绿素的现状与发展黄祥;周蕊;王茜;王克晓;虞豹【摘要】叶绿素是农作物生长过程中重要的生理参数,其含量是评价农作物长势的重要指标.利用定量遥感技术对农作物叶绿素含量进行反演,可辅助大面积农作物长势监测、产量预测等.总结并分析了近几年遥感定量反演叶绿素的主要研究成果,表明物理模型法更具普适性,适宜大面积农作物叶绿素含量反演,是未来定量遥感发展的重要方向,但是有待辐射传输机理的进一步完善;统计模型法是目前应用最广的反演模型,但是无明确物理意义,探索通过不同光谱特征量组合来改善模型普适性,减弱环境因素影响,对提升当前统计模型反演精度有重要意义.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2018(046)032【总页数】4页(P192-194,202)【关键词】农作物;定量遥感;叶绿素含量【作者】黄祥;周蕊;王茜;王克晓;虞豹【作者单位】重庆市农业科学院农业科技信息中心,重庆401329;重庆市农业科学院农业科技信息中心,重庆401329;重庆市农业科学院农业科技信息中心,重庆401329;重庆市农业科学院农业科技信息中心,重庆401329;重庆市农业科学院农业科技信息中心,重庆401329【正文语种】中文【中图分类】S127叶绿素是植物进行光合作用的重要物质，其含量是反映植被生长阶段以及营养状况的重要参数[1]，对于作物长势监测、产量预测、病虫害监测等具有重要的意义。
常用的叶绿素含量测定方法是采用叶绿素速测仪测量叶绿素含量的相对值，如SPAD-502，它针对具体叶片进行测量，是样本点数据，而不是田块尺度的叶绿素面状分布数据，应用受限。
遥感技术以其简便快速、灵敏准确、非破坏性等优点，为区域尺度大范围的作物叶绿素含量监测提供了有效途径，它被广泛应用于农作物生化参数的估算。
当前关于叶绿素含量遥感反演已经取得了较大进展，其反演方法主要包括统计模型法、物理模型法和耦合模型法[2]。
该研究详细介绍了当前遥感反演农作物叶绿素含量的常见模型，比较了不同模型的优缺点，讨论了叶绿素含量估算模型的适用情况和发展趋势。
LAI与FAPAR反演-定量遥感 ppt课件
FAPAR
(
I TOC
I Ground
I Ground
I TOC
)
/
I TOC
ppt课件
4
4
在PAR区间叶绿素a、 叶绿素b和类胡萝卜素 的吸收率和总光合作用 效率
55
2. FAPAR野外测量
SUNSCAN冠层分析系统（SUNSCAN Canopy Analysis System）
FAPAR=1.21×NDVI-0.04 FAPAR=1.67×NDVI-0.08
FAPAR=0.105(0.323×NDVI)+(1.168×ND
VI2) FAPAR=3.257×SAVI-0.07
FAPAR=0.846×NDVI-0.08
FAPAR=1.723×MSAVI0.137
FAPAR=2.213×(ΔMSAVI)**
通过遥感方式可以获取植被FAPAR。随着遥感传感器分 辨率的多样化，遥感可以提供更广泛空间区域和时间范围 的FAPAR产品。
ppt课件
3
3
基本概念
PAR（photosynthetically Active Radiation），光合有效辐射，指陆地植 被光合作用所能吸收的从400到700 nm的太阳光谱能量。
算法
R2 取得经验值方法
植被类型
参考文献
FAPAR=1.2×NDVI-0.18
0.974
PAR 测量 春小麦，生长阶段
Hatfield et al.,1984
FAPAR=0.6(2.2×NDVI)+(2.9×NDVI2)
-
PAR 测量
玉米，生长阶段
面向农田生态过程的定量遥感监测关键技术创新与应用
项目名称：面向农田生态过程的定量遥感监测关键技术创新与应用推荐单位：北京大学项目简介：农田生态过程是指以农作物生产为中心的农田生态系统物质循环和能量转换的复杂过程。
本项目瞄准农田生态过程复杂性特征开展定量化、动态化和立体化遥感监测的关键问题，经过十余年持续研究，形成了多项创新成果：（1）依据电磁波与复杂地物相互作用理论，通过植被和土壤二元组分混合光谱观测试验与模拟分析，阐明了农田植被-土壤二元体系在生态过程不同阶段的响应机理，发现农田混合像元不同组分光谱贡献仅与地物组分比例有关，奠定了农田生态过程定量遥感基础。
引入了基于再碰撞概率的植被冠层辐射理论，据此构建了叶面积指数、光合有效辐射比例等农田植被结构参数的反演模型，有效提高了农田生态过程主要参数的反演精度。
（2）面向农田生态过程不同阶段，研究并揭示了作物叶面积指数、叶绿素、氮素等理化参数的冠层光谱吸收、反射及其变化特征，建立了基于神经网络、支持向量机等数据挖掘技术的主要农作物遥感动态监测模型，提出了融合农田遥感反演参数和作物生长模型模拟的一种数学优化方法，通过将遥感观测“面状信息”与地面采样“点状信息”有机融合，实现了农田生态过程动态高精度监测；（3）提出了地表参数与大气参数一体化反演以及地表温度多角度反演新方法。
针对传统遥感只能获取作物冠层上部光谱信息等问题，提出了作物冠层不同层次叶倾角、叶绿素、氮素等理化参数多角度遥感探测方法，明确了不同层次理化参数的多角度光谱响应特征及敏感角度和波段。
建立了运用不同观测敏感角度结合的作物上层、中层和下层叶片叶绿素和氮素垂直分布多角度反演模型。
通过多角度遥感反演结果分析，明确了不同养分、水分、病虫害胁迫下的作物叶面积指数、叶绿素、氮素等理化参数响应特征及光谱响应特征，开拓出农作物健康诊断的新途径。
上述科技成果分别在河北、陕西、浙江、宁夏、河南、山东、江苏、安徽等全国粮食产区和北京等多个省市进行了推广应用，促进了农业增产增效、改善了农业生态环境、保障了农产品质量安全。
西北农林遥感原理与方法课件第9章 高光谱与微波遥感
9.1 高光谱遥感
遥 ② 高光谱遥感的应用
感
●在其它领域中的应用
原 理 与
大气遥感 目前用高光谱研究大气，主要目标是水
蒸气、云和气溶胶研究。
方 法
水温与冰雪 利用高光谱成像仪可以测定沿海、江河、
RS
湖泊中的叶绿素、浮游生物、有机质、悬浮
物和水生植物等以及他们的分布。
第9章 高光谱与微波遥感
9.1 高光谱遥感
提取技术，发展新算法和完善已有的算法，并 向构成标准化应用处理算法软件包方向努力，
特别是发展针对高光谱海量数据和丰富光谱信 RS 息特点的算法和软件，以提高高光谱数据处理
效率及其分析、研究和应用水平。
第9章 高光谱与微波遥感
9.2 多角度遥感
遥
理想光滑表面的反射是镜面反射，理想粗
感 糙表面的反射是漫反射（朗伯反射）。传统的
法 物地球化学过程、大气过程及固体地球过程。
RS
第9章 高光谱与微波遥感
9.1 高光谱遥感
遥 ③ 高光谱遥感的发展前景
感
现有的航空成像光谱仪技术系统的完善。
原 例如，在传感器方面：改善其获取数据的性能，
理 提高图像数据的信噪比，增强机上实时数据处
与 理能力。
方
数据分析处理方面：强调大气订正、信息
法
以上的遥感系统定义为高光谱遥感。
RS
第9章 高光谱与微波遥感
9.1 高光谱遥感
遥 ① 高光谱遥感的基本概念
感 原
传感器：高光谱遥感的传感器是成像光谱
理
仪(Imaging Spectrometer)，它为每个像元提供＜10nm）
方
的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲
遥感反演植被理化参数的光谱和空间尺度效应
遥感反演植被理化参数的光谱和空间尺度效应黄彦;田庆久;耿君;王磊;栾海军【摘要】植被理化参数是生态系统中碳和养分等物质循环与能量交换的重要指标,利用遥感技术反演是获取区域及全球植被理化参数的重要手段,但光谱和空间尺度效应的存在,限制了源自不同遥感传感器植被理化参数产品的统一应用.阐述了遥感反演植被理化参数光谱尺度效应的概念及其产生原因,主要从光谱波段位置和波段宽度两方面对国内外相关研究进行了介绍和评述.同时,从遥感反演植被理化参数的空间尺度效应产生原因、空间异质性描述方法和空间尺度转换方法等方面对其国内外研究现状进行了归纳和评述.最后,总结了遥感反演植被理化参数光谱和空间尺度效应研究的不足之处和发展趋势,并指出光谱和空间耦合效应的研究将是一大趋势,而在生态学等领域形成的尺度效应研究的理论和方法也值得借鉴参考.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】9页(P883-891)【关键词】尺度效应;光谱;空间;植被理化参数【作者】黄彦;田庆久;耿君;王磊;栾海军【作者单位】南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京大学国际地球系统科学研究所,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023【正文语种】中文植被理化参数是生态系统研究的重要指标，例如叶面积指数是定量陆地生态系统中光合作用、呼吸作用、蒸腾、碳和养分循环以及降水截获等过程的物质与能量交换的最重要结构参数之一[1]，也是计算生态系统净初级生产力乃至生态系统碳平衡的基础[2]。
遥感思维导图
遥感
卫星轨道参数 卫星姿态角
卫星相关数值
卫星分类
LandSat
Spot
CCD
其他
特点 分类
微波
各自特点 相互区别
分类
侧视雷达
遥感平台（卫星）
光学
仪器
传感器
雷达
光学 雷达
衡量分辨率
收集、探测遥感影像
遥感是啥
遥感的分类
按投影分 按颜色分
种类
描述方法
数字影像
大气成分
大气结构 大气影响
大气
大气窗口
波的特性
植物
波
岩石土 地物反射波谱特性
水
遥感基础 物理基础
基础知识
遥感
处理遥感影像
模拟图像与数字图像的区别
影像转换（通常是数字化） 图像采样
灰度级量化
标准
变形
几何变形 变形误差
数字图像校正
构像方程
几何变形原因
校正流程（通常是数字影像校正）
几何校正
流程
坐标变换
多项式变换 共线方程法
灰度值重采样
定义 方法
误差产生原因
辐射校正 目的
方法
所需工具
灰度直方图 滤波器
均衡 （规定化）匹配
空间域 卷积运算算子
数字影像增强
方法
频率域
滤波器分类 各自特点
四则运算
彩色增强
不同颜色赋予 流程
植被指数
多源信息复合
目的
流ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 方法
平滑 锐化
反差增强？
图像预处理
建立标志 特征变换？
计算机解译
方法
监督 判别函数 非监督
流程 距离判别准则
原则
遥感反演及遥感数据产品的生产过程课件PPT
消除大气辐射的影响，恢复大气下界的地面反射率或者地面辐射亮度
未知数：７个通道的发射率、昼夜两个地表温度、昼夜两套大气等效辐射温度和水汽含量
大气水汽含量
经验公式、查找表
L L 例子：GLASS叶面积指数产品生产线
数据信息＋已知参数＋先验约束
toa
0
建立440纳米处地表反射率、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、太阳角度、观测角度等自变量与TOA反射率的查找表。
解决病态反演问题的办法，一是扩充信息源，比如综合 使用多源遥感数据或地面观测资料，引入先验知识；二 是控制信息分配，让有限的观测信息尽量分配到目标参 数，抑制反演过程中的误差传播。
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1. 遥感反演概述
1.3 常见的几种遥感反演方法 经验回归
例如逐步多元回归、神经元
公式推导及线性反演
简化、线性化 ；例如大气校正公式、分裂窗
模型 通过地面观测或者较高质量的遥感产品获得统计知识
这里讨论的是狭义的辐射畸变，即传感器自身特点引起的图像缺陷
大气水汽含量
经验公式、查找表
广泛用于大气、地表、叶片
人工抽查的质量检查方法
例子：GLASS叶面积指数产品生产线
传感器缺陷、地形和光照条件的变化、大气的吸收和散射
遥感反演信息量缺乏问题的解决方法
2
1. 遥感反演概述
1.1 什么是遥感反演
正演
物理参数 遥感信号
3
反演
1. 遥感反演概述
1.2 遥感反演问题的本质和科学问题
遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究 所针对的首先是数学模型。……，首先要解决的问题是对 地表遥感像元信息的地学描述。
但陆地遥感反演的根本问题在于定量遥感往往需要用少 量观测数据估计非常复杂的地表系统的当前状态，本质 上是一个病态反演问题。
七讲农业遥感ppt课件
核心模块
核心模块工作流程
例子：原方法所做CWSI合成图2005年3月下旬
例子：2005年3月下旬降水量分布图
3月下旬旱情监测结果与当旬降雨量的比较
干旱
降雨较多
四、原因分析和可能的改进
方法本身问题：作物供水指数法 参数计算问题：NDVI和TS的计算
现有的方法主要是作物供水指数法，热惯量法由于技术复杂还没有实际应 用。NDVI和Ts两个基本参数的计算还有待进一步提高精度。目前所用Ts是 简单算法的温度，与真正的地表温度还有较大误差。
农业遥感
2021/4/23
农业遥感研究内容
农用地资源的监测 遥感农作物估产 农业灾害监测与预测
2021/4/23
一、农用地资源的监测
遥感信息因其覆盖面大、实时性和现势性强、速度快、周期性和准确 可靠以及省时、省力、费用低等优点，被广泛用于测定农用地的数量 与质量的动态变化。 常用的农用地遥感监测方法基本上分为两种：逐个像元比较法和分类 后比较法。前者首先是对同一区域不同年份同一时相影像的光谱特征 差异进行比较，确定农用地发生变化的位置，在此基础上，再采用分 类的法来确定农用地变化信息 。该方法优点是先确定农用地变化的 位置，缩小分类范围，提高监测速度。后者是针对整个监测区域的逐 影像系列同一位置分类结果确定土地利用类型变化的位置和所属类型， 其优点是可以回避前一种方法所要求的影像系列一致的条件，以及影 像间辐射纠正、匹配等问题，但需要选择合适的分类方法来改善精度。
(3)作物面积提取及精度评价
2021/4/23
2)作物长势分析及估产
植被指数（VI：Vegetation Index）：基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸 收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实 现对植被信息状态的表达。 比值植被指数RVI(Ratio VI) 归一化植被指数NDVI（Normalized VI） 差值植被指数DVI（Difference VI) 正交植被指数PVI（Perpendicular VI)
实验课1-定量遥感--植被覆盖度反演PPT优秀课件
实验一 植被覆盖度的遥感反演
三、实习仪器与数据
（1）Landsat 8数据：LC81290392013110LGN01 仁寿县的县界*.shp文件
（2）根据自己的兴趣选择研究区，遥感影像以及矢量数据可以从网上获取。 数据来源：从网站下载免费数据，如：
◦ /data/ ◦ ◦ / 数据源请从（1）和（2）中任意选择一个。
7
实验一 植被覆盖度的遥感反演
◦ 3、计算植被覆盖度 方法一：(两种方法都要做)
根据公式（1），我们可以将整个地区分为三个部 分：
• 当NDVI小于NDVI0 ， fv取值为0； • NDVI大于NDVIv ， fv取值为1； • 介于两者之间的像元使用公式（1）计算。 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式 输入栏中输入进行计算. 请回顾ENVI中公式的写法
1
实验一 植被覆盖度的遥感反演
在线性像元分解模型中，最简单的模型假设像元只有植被 和非植被两部分构成。所得的光谱信息也只有这两个组分因子 线性合成。他们各自的面积在像元中所占的比率即为各因子的 权重，其中植被覆盖部分所占像元的百分比即为该像元的植 被覆盖度。
NDVI = fv*NDVIv + (1- fv)* NDVI0
(公式1）
NDVI为像元NDVI值，fv为像元的植被覆盖度，NDVIv和NDVI0分别 为植被覆盖部分和非植被覆盖部分的NDVI值。NDVIv和NDVI0这两个 参数值的确定是关键，将直接影响到植被覆盖度估算结果。
在实际工作中因缺少大面积地表实测数据作参考，以及不可避 免存在噪声，所以通常对NDVI 统计直方图给定置信区间，求该区间 内的最小和最大值来作为NDVI0和NDVIv值，或者取5%和95%频率的 NDVI 值作为NDVI0和NDVIv值。本实验中采取后一种取值方法。