面向航空遥感应用的可调节植被指数研究
遥感技术在农作物遥感监测中的应用
遥感技术在农作物遥感监测中的应用随着科技的不断发展，遥感技术日益成熟并广泛应用于各个领域。
在农业领域中，遥感技术的应用也发挥着重要的作用，特别是在农作物遥感监测方面。
本文将探讨遥感技术在农作物遥感监测中的应用，介绍其原理、优势以及在农业生产中的具体应用。
一、遥感技术的原理和优势遥感技术是通过卫星、航空器等遥感平台获取地球表面的遥感影像，再通过对影像进行处理与分析，以获取地表信息的一种技术手段。
遥感技术的原理主要是利用电磁波在地球与大气之间的相互作用，通过测量传感器接收或反射的电磁波能量，进而推断地物的性质和分布。
相比传统的野外实地调查，遥感技术具有以下优势：1. 面积广：遥感技术可以对大范围地区进行监测，能够覆盖大面积的农田。
2. 高效性：遥感数据的获取速度快，实时性强，能够及时反馈农田的信息。
3. 非接触性：遥感技术无需直接接触农田，降低了对农作物生长的干扰。
4. 多源数据：遥感技术能够提供多源的数据，包括光谱、热红外、雷达等数据，为农作物监测提供多角度的信息。
二、遥感技术在农作物监测中的应用1. 土壤水分监测土壤水分是农作物生长的重要环境因素之一，合理的水分管理对于农田产量的提高至关重要。
遥感技术可以通过获取农田的热红外影像来推断土壤水分的含量，从而及时调整灌溉措施。
此外，利用微波雷达遥感数据也可以对土壤水分进行监测，实现精准的水分管理。
2. 植被指数监测植被指数是评价农作物生长状况的重要指标之一。
通过遥感技术获取的光谱数据，可以计算出植被指数，进而评估农田的植被覆盖率和生长状况。
通过监测植被指数的变化，可以及时发现农作物的病虫害、缺水等问题，并及时采取措施进行防治。
3. 作物类型识别农业生产中，准确识别农田中种植的作物类型对于合理进行农事管理和农产品的产量估计具有重要意义。
遥感技术可以通过获取的光谱数据进行作物类型的分类，实现对农田作物类型的监测与识别。
在作物类型识别的基础上，还可以进一步推断作物的生长发育情况，为农业生产提供决策依据。
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随着工业化和城市化的发展，人类活动对自然环境的影响越来越大，生态环境面临着严峻的挑战。
为了及时监测生态环境的变化，保障生态环境的可持续发展，遥感技术在生态环境监测中得到了广泛的应用。
遥感技术是指利用卫星、飞机等航空器对地球表面进行远距离观测和探测，通过对遥感图像的处理和分析，获取地球表面物质信息的技术手段。
在生态环境监测中，遥感技术主要应用于以下几个方面。
1.植被监测。
植被是生态环境的重要组成部分，其生长状况和植被覆盖率等与生态环境的健康水平密切相关。
利用遥感技术可以获取植被指数等信息，实现对植被生长状态的监测和预测。
例如，在重点保护区的生态环境监测中，可以利用遥感技术对植被覆盖度、植被指数、生物量等进行监测，及时发现植被减少或破坏的情况，为采取保护措施提供科学依据。
2.土地利用监测。
土地利用是生态环境的重要组成部分，它的变化直接影响生态环境的质量和稳定性。
利用遥感技术可以对土地利用类型、分布情况等进行监测和分类，掌握土地利用变化的动态情况和演变趋势。
例如，在城市化进程中，可以利用遥感技术对城市扩张的方向、速度、范围等进行监测，及时发现并预测土地利用变化对生态环境的影响，为土地资源的保护和合理利用提供科学依据。
4.气象灾害监测。
气象灾害是生态环境的重要影响因素之一，其频繁发生不仅会对人类社会造成巨大的损失，还会直接影响生态环境的稳定性。
利用遥感技术可以对气象灾害的发生地点、范围、影响程度等进行监测和预测，实现对气象灾害的快速响应和预警。
例如，在气象灾害多发地区，可以利用遥感技术对风暴、洪涝、干旱等灾害的发生情况进行实时监测，及时采取防灾措施，保护生态环境和人类生命财产安全。
总之，遥感技术在生态环境监测中的应用具有广泛的前景和重要的意义。
随着遥感技术的不断发展和完善，它将为保障生态环境的可持续发展做出更大的贡献。
植被指数
在遥感应用领域，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。
由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应，而且受大气空间—时相变化的影响，因此植被指数没有一个普遍的值，其研究经常表明不同的结果。
研究结果表明，利用在轨卫星的红光和红外波段的不同组合进行植被研究非常好，这些波段在气象卫星和地球观测卫星上都普遍存在，并包含90%以上的植被信息，这些波段间的不同组合方式统被称为植被指数。
植被指数有助于增强遥感影像的解译力，并已作为一种遥感手段广泛应用于土地利用覆盖探测、植被覆盖密度评价、作物识别和作物预报等方面，并在专题制图方面增强了分类能力。
植被指数还可用来诊断植被一系列生物物理参量：叶面积指数（LAI）、植被覆盖率、生物量、光合有效辐射吸收系数（APAR）等；反过来又可用来分析植被生长过程：净初级生产力（NPP）和蒸散（蒸腾）等。
为了估算和监测植被覆盖，最早发展了比值植被指数（RVI）。
但RVI对大气影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。
归一化差异植被指数（NDVI）对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。
对低密度植被覆盖，NDVI对于观测和照明几何非常敏感。
但在农作物生长的初始季节，将过高估计植被覆盖的百分比；在农作物生长的结束季节，将产生估计低值。
继之,将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，如遥感器定标、大气、观测和照明几何条件等。
这些线性组合或波段比值的指数发展满足特定的遥感应用，如作物产量、森林开发、植被管理和探测等。
农业植被指数（A VI）针对作物生长阶段测量绿色植被；多时相植被指数（MTVI），将两个不同日期的数值简单相减，是为了观测两个日期植被覆盖条件的变化和作物类型的分类，并用来探测由于火灾和土地流失造成的森林覆盖变化。
无人机遥感技术在植被监测中的应用
无人机遥感技术在植被监测中的应用近几年来，无人机遥感技术已经在植被监测领域得到广泛应用。
相比于传统的卫星遥感技术，无人机遥感技术具有更高的分辨率、更大的灵活性和更低的成本。
无人机可以在低空飞行，通过搭载各种遥感传感器进行高分辨率、高精度的数据采集，具有较大的优势。
本文将从无人机遥感技术的基本概念入手，探讨无人机遥感技术在植被监测中的应用。
一、无人机遥感技术的基本概念无人机遥感技术是一种新兴的遥感技术，它在遥感数据采集、处理和分析上具有比传统遥感更高的分辨率、更大的灵活性和更低的成本优势。
无人机遥感主要通过搭载各种遥感传感器和设备，在飞行中采集多波段、高分辨率的遥感数据。
比如，常见的设备包括光学相机、热红外相机、激光雷达、超声波雷达等。
二、无人机遥感技术在植被监测领域已经开始发挥越来越重要的作用。
通过无人机遥感技术的数据采集，可以对植被进行高分辨率、高精度的测量、分类和分析。
这对于森林、草地等生态系统保护、土地利用规划等方面具有非常重要的意义。
1. 植被指数监测植被指数是指通过遥感技术采集的数据，计算出的反映植被状况的指标。
通过无人机遥感实现高分辨率地表信息的获取，在植被指数监测中可以获取到植被的绿度、覆盖度、净初级生产力等指标，并能够对地表植被进行动态监测和分析。
通过植被指数监测，可以更好地了解植被的生长、分布状况，对植被健康及时进行诊断和治理。
2. 森林火灾监测无人机遥感技术在森林火灾监测中的作用不可忽视。
通过无人机搭载的遥感设备可以高效地获取火灾现场的数据，发现火源、测量火势，及时了解火灾的扩散情况和蔓延预测，对灭火判断和资源调配提供依据。
3. 卫星遥感监测补充无人机遥感技术对于补充卫星遥感监测是非常重要的。
卫星遥感技术具有广域、长时间的监测优势，而无人机遥感技术则可以实现对地表的高精度和高分辨率的监测。
两种技术相结合，可以更全面地了解地表信息，对环境保护和自然资源管理提供更好的支持。
三、未来展望未来，无人机遥感技术在植被监测中的应用会越来越广泛。
基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术研究
基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术研究卫星遥感是一种重要的技术手段，可以通过获取大范围地表信息来监测和分析植被覆盖变化。
基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术在环境保护、气候变化研究、资源管理等领域具有广泛的应用价值。
本文将重点研究这一技术的应用原理、数据处理方法和发展前景。
卫星遥感技术通过接收和记录来自卫星的可见光、红外线、热红外线等电磁波辐射，将其转化为数字数据，再通过相应的算法和模型进行解译和分析。
在植被覆盖变化监测中，卫星遥感可以提供大量高时空分辨率的植被指数数据，用于分析植被生长状态和变化趋势。
首先，基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术可以通过植被指数来评估植被的生长状态和空间分布。
植被指数是衡量植被生长状况的重要指标，常用的指数包括归一化植被指数（NDVI）、植被指数（EVI）等。
这些指数可以通过卫星遥感数据计算得到，可以反映出不同地区植被覆盖的差异和演变过程。
利用这些指数，可以识别出植被覆盖的增长或减少，提供给决策者和研究者一个全面的植被生态环境状况评估。
其次，基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术还可以用于监测植被覆盖的变化趋势和变化原因分析。
通过比较不同时间的卫星遥感影像，可以观察到植被覆盖的变化趋势，发现生态环境中的问题，为资源保护和土地利用规划提供参考。
此外，通过结合气象、土壤等其他数据，可以进一步分析植被覆盖变化原因，例如气候变化、人类活动等因素对植被的影响。
这些分析结果有助于制定相应的生态修复和保护措施，提高生态系统的健康水平。
基于卫星遥感的植被覆盖变化监测技术的数据处理方法包括：预处理、特征提取和分类识别等步骤。
预处理主要包括对卫星影像进行大气校正、几何校正、辐射定标等处理，消除影像中的各种噪声和偏差，确保数据的准确性和可比性。
特征提取则是将遥感数据转化为所需的植被指标，根据植被指数的计算公式和参数，提取出与植被相关的特征信息。
最后，通过分类识别方法将特征数据与不同类型的植被进行分类和识别，得到植被覆盖的空间分布图。
基于遥感的中国北部植被NDVI和物候变化研究
基于遥感的中国北部植被NDVI和物候变化研究一、概述随着全球气候变化和环境问题的日益突出，对植被生长状况和物候变化的研究显得尤为重要。
遥感技术作为一种高效、宏观且非接触式的观测手段，在植被动态监测和物候变化分析方面发挥着不可替代的作用。
本文旨在利用遥感技术，对中国北部地区的植被归一化植被指数（NDVI）和物候变化进行深入研究，以揭示该区域植被生长状况和物候特征的时空变化规律，为生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
中国北部地区地域辽阔，气候类型多样，植被类型丰富，是研究植被NDVI和物候变化的理想区域。
通过遥感技术获取该区域的植被数据，可以实现对大范围植被生长状况的实时监测和动态分析。
同时，结合气象、土壤等辅助数据，可以进一步探讨植被生长与气候因子之间的关系，揭示植被物候变化的驱动机制。
本研究将重点关注以下几个方面：利用遥感影像提取中国北部地区的植被NDVI数据，分析NDVI的空间分布特征和时序变化规律结合物候提取方法，提取植被的物候参数，如生长季开始和结束时间、生长季长度等，并分析其时空变化特征探讨植被NDVI和物候变化与气候因子之间的关系，以及人类活动对植被生长和物候变化的影响。
通过本研究，我们期望能够深入了解中国北部地区植被的生长状况和物候变化规律，为生态环境保护和可持续发展提供有力的数据支持和科学依据。
同时，本研究也将为遥感技术在植被动态监测和物候变化分析方面的应用提供有益的参考和借鉴。
1. 研究背景与意义植被作为地球生态系统的重要组成部分，其生长状况与空间分布对维持生态平衡、促进气候稳定以及保障人类生存与发展具有至关重要的作用。
中国北部地区，作为我国的重要生态屏障和农业产区，其植被状况直接关系到区域乃至全国的生态环境安全和粮食安全。
受气候变化和人类活动等多重因素的影响，中国北部地区的植被状况正面临着严峻的挑战。
遥感技术作为一种高效、快速获取地表信息的手段，已成为植被动态监测与评估的重要工具。
植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤
植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤植被指数是研究地表植被覆盖状况的重要指标，可以通过遥感技术获取高空间分辨率的植被信息。
植被指数的计算方法与遥感图像处理步骤是确定植被指数数值的关键环节。
一、什么是植被指数？植被指数是通过遥感技术获取的图像数据来计算植被覆盖状况的指标。
常见的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、植被指数（Vegetation Index, VI）等。
这些指标利用遥感图像中红、近红外波段的反射光谱信息来反映植被生长情况，指数数值越高，代表植被覆盖程度越高。
二、植被指数的计算方法1. 归一化植被指数（NDVI）NDVI是最常用的植被指数之一，计算公式为（NIR-RED）/（NIR+RED），其中NIR是近红外波段的反射值，RED是红波段的反射值。
NDVI范围在-1到1之间，数值越接近1代表植被覆盖越高，数值越接近-1代表植被覆盖越低，数值接近0则代表无植被。
2. 植被指数（VI）植被指数是根据遥感图像中的红、蓝、绿波段的反射值计算得到的，常见的植被指数有绿光波段（Green）、蓝光波段（Blue）和红边波段（Red-edge）等。
植被指数的计算公式根据研究的需要而定，比如Normalized Green-Blue Vegetation Index（NGB）、Green-Blue Vegetation Index（GBVI）等。
三、遥感图像处理步骤1. 遥感图像获取遥感图像可以通过卫星、飞机等载体获取，一般包括多个波段的光谱信息。
从遥感图像中选取合适的波段进行植被指数的计算。
2. 数据预处理遥感图像预处理包括大气校正、几何纠正和辐射辐射校正等步骤，以消除由于大气、地表地貌等因素引起的图像噪声。
3. 波段选择根据研究需要和相关指数的计算公式选择合适的波段进行植被指数的计算。
常用的波段有红、近红外、绿、蓝等。
植被指数在遥感领域中的应用
植被指数在遥感领域中的应用植被指数在遥感领域的应用发表时间：2010-11-30 来源：3S人才网编辑：3slearner 阅读:198次在遥感应用领域，植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。
由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应，而且受大气空间—时相变化的影响，因此植被指数没有一个普遍的值，其研究经常表明不同的结果。
研究结果表明，利用在轨卫星的红光和红外波段的不同组合进行植被研究非常好，这些波段在气象卫星和地球观测卫星上都普遍存在，并包含90%以上的植被信息，这些波段间的不同组合方式统被称为植被指数。
植被指数有助于增强遥感影像的解译力，并已作为一种遥感手段广泛应用于土地利用覆盖探测、植被覆盖密度评价、作物识别和作物预报等方面，并在专题制图方面增强了分类能力。
植被指数还可用来诊断植被一系列生物物理参量：叶面积指数（LAI）、植被覆盖率、生物量、光合有效辐射吸收系数（APAR）等；反过来又可用来分析植被生长过程：净初级生产力（NPP）和蒸散（蒸腾）等。
为了估算和监测植被覆盖，最早发展了比值植被指数（RVI）。
但RVI对大气影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于50%），它的分辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。
归一化差异植被指数（NDVI）对绿色植被表现敏感，它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测，该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。
对低密度植被覆盖，NDVI对于观测和照明几何非常敏感。
但在农作物生长的初始季节，将过高估计植被覆盖的百分比；在农作物生长的结束季节，将产生估计低值。
继之,将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素，如遥感器定标、大气、观测和照明几何条件等。
这些线性组合或波段比值的指数发展满足特定的遥感应用，如作物产量、森林开发、植被管理和探测等。
农业植被指数（AVI ）针对作物生长阶段测量绿色植被；多时相植被指数（MTVI），将两个不同日期的数值简单相减，是为了观测两个日期植被覆盖条件的变化和作物类型的分类，并用来探测由于火灾和土地流失造成的森林覆盖变化。
遥感毕业论文
遥感毕业论文遥感技术是一门利用航空或卫星遥感器获取地物信息的技术。
在当今社会，遥感技术的应用十分广泛，包括地质勘探、环境监测、农业预测、城市规划等领域。
本篇论文主要就遥感技术在农业领域的应用进行研究，并提出具体的案例分析。
农业是国民经济的基础，而遥感技术作为一项强大的工具，可以提供大量的地理信息，为农业生产提供科学依据。
通过遥感技术，可以监测农作物的生长状况、病虫害的分布情况，及时发现问题并采取措施，提高农业生产的效率和质量。
此外，遥感技术还可以对土地利用进行监测，为农田的规划和管理提供支持。
因此，研究遥感技术在农业领域的应用具有重要的意义。
本文选取了某地的农田为研究对象，通过分析卫星图像和地面调查数据，对农田的土壤质量和植被生长状况进行评估。
首先，利用遥感数据进行植被指数计算，评估农田的植被覆盖情况，进一步分析农作物生长状况。
然后，结合地面调查数据，建立土壤质量评估模型，通过遥感数据预测农田的土壤质量。
最后，根据研究结果，提出相应的农业管理措施，以提高农田的产量和质量。
通过对研究区的遥感数据分析，发现农田的植被覆盖情况较好，生长状况良好。
但是，土壤质量方面存在一定的问题，主要表现为土壤的肥力较低。
因此，应采取相应的措施，如增施有机肥料、调节灌溉量等，以改善土壤质量，并提高农田的产量和质量。
综上所述，遥感技术在农业领域的应用具有重要的意义。
通过遥感技术，可以对农田的植被覆盖情况和土壤质量进行评估，为农业生产提供科学依据。
本文以某地农田为例，通过分析遥感数据和地面调查数据，对农田的植被生长和土壤质量进行了评估，并提出了相应的管理措施。
本研究为农田管理提供了参考，同时也为遥感技术在农业领域的应用提供了借鉴。
植被指数综述
植被指数综述植被指数（Vegetation Index）是用于定量描述和监测植被生长状态的一种指标。
它是通过光谱特性来反映植被状况的指标，可以帮助我们对植被生态系统进行评估和分析，从而更好地了解植被的生长变化以及植被覆盖的情况。
在遥感学中，植被指数的计算是基于不同波段的反射率或辐射度量值。
常用的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index, DVI）以及简化植被指数（Simple Ratio, SR）等。
归一化植被指数（NDVI）是最常用的一种指数，它可以通过计算红光波段和近红外波段的反射率之差与反射率之和的比值来得到。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖越密集，数值越低则表示植被覆盖越稀疏。
植被指数的应用非常广泛。
它可以用于监测农田的植被生长情况，判断作物的生长状况，有助于农业生产的管理和决策。
此外，植被指数还能用于监测森林覆盖率和森林生态系统的恢复情况，对于保护生态环境和生物多样性的研究也有着重要作用。
除了以上的应用之外，植被指数还可以用于监测荒漠化、城市植被覆盖和湿地生态系统等方面。
在这些场景下，植被指数的变化可以提供重要的参考信息，帮助人们了解和评估不同地区的植被状况，以及对环境的影响。
总的来说，植被指数是一种重要的植被监测指标，它通过遥感技术与地理信息系统相结合，为我们提供了更全面、准确的植被信息。
在不同的应用领域中，植被指数具有广泛的应用前景，有助于我们更好地保护和管理地球上的植被资源，实现可持续发展的目标。
本文简要介绍了植被指数的概念和应用，并列举了一些常用的植被指数。
通过对植被指数的深入了解，我们可以更好地理解植被生长状态，为植被资源的保护和管理提供科学依据。
希望本文对读者对植被指数有所了解和启发，促进植被科学研究的发展和应用的推广。
智慧农业中的植被覆盖度遥感监测研究
智慧农业中的植被覆盖度遥感监测研究随着社会的发展，人们对于环保和可持续发展的重视程度逐渐提高。
其中，农业作为重要的经济产业，也需要应对环境变化和社会需求的变化。
智慧农业的出现，正在助力农业生产方式的转型升级。
而植被覆盖度遥感监测，作为智慧农业中的重要技术手段，由此而受到广泛关注和研究。
植被覆盖度遥感监测是什么？植被覆盖度遥感监测是一种通过遥感技术对植被覆盖度进行监测的方法。
植被覆盖度是指在特定的时间和空间范围内，植物在地表上所占据的面积的比例，它是评价生态环境质量的重要指标之一。
在智慧农业中，正确测量植被覆盖度可以帮助农民更好地判断作物生长状态、投入化肥和农药的量，以及预测作物的产量和品质，从而实现智能化生产和高效利用资源的目标。
植被覆盖度遥感监测的优势相比于传统的人工监测方式，植被覆盖度遥感监测具有以下优势：1. 非接触式监测：植被覆盖度遥感监测不需要采样，也不需要人工观测，避免了人为干扰和不准确的风险。
2. 高精度性：植被覆盖度遥感监测可以通过遥感技术对地表进行高精度的监测，避免了人误差。
3. 高效性：植被覆盖度遥感监测可以在短时间内对较大的范围进行监测，高效快捷。
4. 信息可视化：植被覆盖度遥感监测可以将数据可视化呈现成各种图表和地图，使得农民和决策者更容易理解和处理数据。
目前，植被覆盖度遥感监测已经成为现代农业技术的重要组成部分，应用愈发广泛，那么它的实现和方法是怎样的呢？下面将着重介绍。
植被覆盖度遥感监测的实现方法植被覆盖度的遥感监测主要分为两类：基于植被指数的监测和基于遥感分割的监测。
1. 基于植被指数的监测植被指数是利用遥感图像进行植被监测的一种指标。
在实际应用中，目前最广泛使用的指标是归一化植被指数（NDVI），即采用近红外波段和红光波段的信息计算植被覆盖度指数的一种方法。
NDVI的计算公式为：NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)，其中NIR代表近红外波段，Red代表红光波段的亮度。
使用遥感数据进行城市绿化覆盖度分析的方法
使用遥感数据进行城市绿化覆盖度分析的方法随着城市化进程的不断推进，城市的绿化问题日益成为人们关注的焦点。
而要全面了解城市绿化状况，遥感技术成为一种重要的手段。
本文将介绍使用遥感数据进行城市绿化覆盖度分析的方法，以帮助研究者更好地了解城市绿化状况。
首先，我们需要明确什么是遥感数据。
遥感数据是利用航空器、卫星等获取地球表面信息的技术手段。
它可以提供大范围、高准确度的地表信息，为城市绿化分析提供了有力的数据支持。
在进行城市绿化覆盖度分析之前，我们需要选择合适的遥感影像。
常见的遥感影像包括航空影像和卫星影像。
航空影像分辨率较高，适合用于小区域的精细绿化分析；而卫星影像分辨率较低，适合用于大范围的绿化分布状况分析。
根据研究需求，选择合适的影像。
第二步是对遥感影像进行预处理。
预处理的目的是去除影像的噪点和干扰，提高影像的质量和准确性。
预处理的步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
通过预处理，可以得到更准确的城市绿化信息。
在进行城市绿化覆盖度分析时，我们需要借助遥感图像分类技术。
遥感图像分类是将遥感图像中的像元划分为不同的类别，如建筑、水域、绿地等。
常用的分类方法包括基于阈值的分类、基于光谱特征的分类和基于纹理特征的分类等。
研究者可以根据需求选择合适的分类方法。
在进行分类之前，可以通过人工标注一些样本数据，用于监督分类模型的训练。
完成图像分类后，我们可以计算城市绿化覆盖度。
绿化覆盖度是指城市中绿地所占总面积的比例。
计算方法可以采用像元法或面积法。
像元法是指对每个像元进行分类，然后统计绿地像元的数量；面积法是指将分类后的绿地面积累加求和。
通过计算可以得到城市绿化覆盖度的具体数值。
除了计算绿化覆盖度，还可以通过遥感数据进一步分析城市绿化状况。
例如，可以分析绿化空间的分布格局，评估不同区域的绿化质量。
还可以分析不同季节、不同时间段的绿化变化情况，以及绿化对城市环境的影响等。
这些分析结果可以为城市规划、绿化管理等提供科学依据。
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析概述：随着科技的不断发展和进步，遥感技术在农作物生长监测中的应用也得到了广泛的推广和应用。
本文将通过几个具体的案例，来探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析其在农业领域中的意义以及未来的发展前景。
案例一：作物叶面积指数遥感监测作物叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是反映作物叶面积状况的重要指标。
通过遥感技术，可以实时、动态地获取作物叶面积指数数据，实现对作物生长的实时监测。
例如，利用卫星遥感图像和无人机航拍图像，结合相关算法模型，可以获取不同农作物的植被指数数据，从而反映作物叶面积的大小和变化。
这为农作物的生长情况提供了可靠的监测手段，帮助农民科学管理农田，及时采取措施，提高作物产量。
案例二：农作物病虫害监测农作物病虫害是农业生产中常见的问题，病虫害的发生对农田的生产和经济效益造成重大影响。
通过遥感技术，可以实现对农作物病虫害的监测和预警。
通过利用多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，结合病虫害的光谱特征，可以快速检测和判断病虫害的发生及其程度。
同时，通过时序遥感图像的对比分析，可以及时掌握农田病虫害的动态变化，为农民提供科学的病虫害防治策略，减少农作物损失。
案例三：土壤水分监测土壤水分是农作物生长的关键因素之一。
利用遥感技术，可以实现对农田土壤水分的监测和评估。
通过利用雷达遥感图像和热红外遥感图像，结合相关水分指标和模型算法，可以定量地反演土壤水分含量及其分布状况。
这对于农田的灌溉管理、农作物的生长调控具有重要意义。
同时，通过不同时期的遥感图像对比分析，可以研究土壤水分的变化趋势和季节变化规律，为农业的水资源管理提供科学依据。
结论：遥感技术在农作物生长监测中的应用可以提供重要的决策支持和科学依据。
通过遥感技术的应用，可以实现对作物生长状况、病虫害情况和土壤水分状况的实时监测和动态评估。
这有助于农民科学管理农田，减少病虫害损失，提高农作物产量。
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估植被是地球上生物多样性和生态系统稳定性的基础之一。
因此，对植被覆盖、类型和变化进行准确监测和评估至关重要。
遥感与测绘技术提供了一种高效且准确的方法，能够帮助我们实现这一目标。
本文将探讨如何利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估。
首先，遥感技术是通过卫星、飞机和地面传感器等手段，收集并分析地球上的遥感数据。
这些数据包括红外、近红外、可见光等不同波段的光谱信息，以及雷达和激光等其他传感数据。
借助遥感技术，我们能够获取广泛且详细的地表信息，包括植被覆盖、植被类型、植被生物量等。
利用遥感技术进行植被监测与评估，首先需要进行植被分类。
通过提取遥感图像中的光谱信息，并结合植被指数等方法，可以将遥感图像中的像元划分为不同的植被类型。
植被分类的准确性对于后续的植被监测和评估至关重要。
植被监测是指对植被覆盖、植被变化以及植被生长情况的定期监测。
遥感技术可以提供长时间序列的植被监测数据，基于这些数据，我们可以分析和研究不同地区的植被变化趋势。
例如，可以观察到城市化和农田扩张对植被覆盖的影响，或者通过对干旱和湿地等特定地区的植被监测，提前预警植被退化和生态环境恶化的风险。
植被评估是对植被状况和生态系统功能进行定量评估。
测绘技术可以提供高分辨率的地面数据，用于植被生物量估算和碳储量测算。
通过采集地面样点数据，并结合遥感数据，可以建立植被生物量反演模型。
这些模型可以根据遥感图像中的植被光谱和冠层结构信息，估算出地表植被生物量的分布情况。
同时，植被评估还可以通过测算植被的净初级生产力、光合作用效率等指标，来评估生态系统的功能和健康状态。
遥感与测绘技术在植被监测与评估中还可以与地理信息系统（GIS）相结合，以实现更全面和深入的分析。
GIS能够整合不同来源的数据，并进行空间分析和模型建立。
例如，可以基于遥感数据构建植被变化模型，通过将模型与其他环境和社会经济因素叠加分析，评估植被变化对生态系统和人类社会的影响。
遥感技术在植被研究中的应用
浅析遥感技术在植被研究中的应用李永红（宁夏大学资源环境学院宁夏银川 750021）摘要: 遥感是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标物的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。
遥感技术作为21世纪空间信息技术的支柱之一，在植被研究中发挥着重要的作用。
本文从遥感的基本内涵出发，通过查阅相关的文献、参考资料和对资料进行归纳总结,阐述了大面积农作物估产的方法、常见的植被指数，介绍了遥感植被解译应用，通过对遥感图像的四个特征进行比较，得出在一般情况下，空间分辨率和辐射分辨率成反比的结论；并对高新技术遥感在植被研究中的应用过程和发展前景进行简单概述。
关键字:遥感,植被,微波,高光谱遥感（Remote Sensing）是20世纪60年代发展起来的对地观测的综合性技术，是指应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
植被调查是遥感的重要应用领域。
植被是环境的的重要组成因子，也是反映区域生态环境的最好标志之一，同时也是土壤、水文等要素的解译标志，个别还是找矿的指示植物。
植被成像及解译的研究成果可以为环境监测、生物多样性保护、农业、林业等有关部门提供信息服务。
1 植被遥感1.1植物的光谱特征遥感技术的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性[2]。
遥感波段的辐射源不同，辐射与地物相互作用的机理就不同，因此所反映的地物信息也就不同。
在可见光、近红外波段，主要反射太阳光的辐射，遥感信息所反映的主要是地物的反射率。
反射率的一个重要特点就是光谱特性，也即反射率随波长的变化而变化。
我们能够利用遥感信息识别不同地物的一个根本原因就是因为各种地物间光谱特性具有一定的差异。
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。
图1显示了健康的绿色植物有效光谱响应特征。
图1 绿色植物有效光谱响应特征健康植物的的波谱曲线有明显的特点，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[1]。
如何利用遥感数据进行植被物候监测
如何利用遥感数据进行植被物候监测遥感数据是通过卫星、飞机或无人机获取的远距离图像信息，它在植被物候监测中起着重要的作用。
植被物候是指植物在一年中不同季节的生长状况和发育进程。
通过利用遥感数据，我们可以获得大范围、高分辨率的植被信息，帮助我们更好地了解和管理自然资源。
本文将探讨如何利用遥感数据进行植被物候监测，以及在农业、环境保护等领域的应用。
首先，利用遥感数据进行植被物候监测需要选择合适的传感器。
目前在卫星遥感中，常用的传感器有MODIS、Landsat和Sentinel等。
这些传感器可以提供不同波段的遥感图像，包括可见光、红外和热红外波段。
这些波段可以捕捉植物叶绿素的含量、生长状态和叶面积指数等信息，从而揭示植物的生长过程。
其次，针对不同植被物候阶段，我们可以采用不同的遥感指标来监测植被的变化。
例如，在植物生长初期，可以利用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来反映植物叶绿素的含量和光合活性。
随着植物的生长，可以使用水体指数（Water Index）来监测植物的水分状况，以及叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）来评估植物的叶面积。
这些指标可以帮助我们了解植物的生长状态，判断植被的健康状况。
第三，借助遥感技术，我们可以进行植被物候的定量分析。
通过对遥感图像的处理和分析，可以提取出植被的生长曲线和指标变化。
例如，通过对多个时相的遥感图像进行叠加和比较，可以获取时间序列上的植被生长信息。
这些信息有助于了解植物在不同季节的生长速度和发育情况，为农业生产、生态环境监测等提供科学依据。
除了植被物候监测，遥感数据还可以应用于其他领域。
在农业方面，可以利用遥感数据监测农作物的生长状态和产量预测。
通过分析植株的叶面积、植被覆盖率和病虫害检测等指标，可以及时采取措施，提高农作物的产量和品质。
在环境保护方面，遥感数据可以用于监测森林覆盖变化、湿地退化等环境问题，为生态恢复和保护提供科学依据。
利用遥感技术进行植被覆盖变化监测的实践指南
利用遥感技术进行植被覆盖变化监测的实践指南引言随着全球气候变化的不断加剧，植被覆盖的变化对于生态环境的评估和管理变得尤为重要。
而利用遥感技术进行植被覆盖变化监测，正逐渐成为一种便捷而有效的方法。
本文将介绍如何利用遥感技术进行植被覆盖变化监测，并给出一些实践指南。
一、遥感数据获取首先，要对研究区域的遥感数据进行获取，这是进行植被覆盖变化监测的基础。
常见的遥感数据包括卫星影像、航空影像以及无人机影像等。
在选择遥感数据时，要考虑其分辨率、时空分辨率以及覆盖范围等因素，以确保数据的可靠性和适用性。
二、预处理在进行植被覆盖变化监测之前，需要对遥感数据进行预处理。
预处理包括影像辐射校正、几何校正以及大气校正等步骤。
这些步骤的目的是提高数据的精度和可比性，以便更好地进行后续的分析和处理。
三、植被指数计算植被指数是衡量植被覆盖状况的重要指标，常用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）等。
通过计算植被指数，可以获得植被的生长情况和覆盖程度的信息。
四、变化检测利用计算得到的植被指数，可以进行植被覆盖变化的检测。
变化检测可以分为两类，即基于单一时期的变化检测和基于多时期的变化检测。
在进行基于单一时期的变化检测时，可以利用阈值法、比率法以及基于统计学方法等进行分析。
而在进行基于多时期的变化检测时，可以利用差异分析法、变化向量分析法以及面向对象的变化检测方法等。
五、结果分析与解释植被覆盖变化监测的最终目的是得到具有实际意义的结果，并对其进行分析与解释。
在结果分析与解释时，可以结合地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术，以及其他环境因素的数据，进行多因素分析和交叉验证。
同时，还可以借助统计学的方法，对植被覆盖变化的趋势和空间分布进行定量分析。
基于遥感数据的植被指数与生态环境关系研究
基于遥感数据的植被指数与生态环境关系研究标题：基于遥感数据的植被指数与生态环境关系研究摘要：近年来，随着遥感技术的发展，利用遥感数据进行生态环境研究成为热点领域之一。
本文以植被指数为重点，通过利用遥感数据，探讨植被指数与生态环境之间的关系。
研究结果表明植被指数与生态环境具有较强的相关性，植被指数的变化能够反映出生态环境的变化状况，并可为生态环境评估提供重要参考依据。
关键词：遥感数据、植被指数、生态环境、相关性、生态环境评估1. 引言生态环境是指一定地理范围内各种生物体、自然环境以及人为活动所共同组成的综合体。
生态环境的健康与可持续发展是人类社会的基本要求，也是地球可持续发展的重要组成部分。
植被是生态环境中的重要组成部分，植被指数是通过遥感技术计算出的用于评估植被状况的指标。
因此，研究植被指数与生态环境的关系，具有重要的实践意义。
2. 植被指数的概念与计算方法植被指数（Vegetation Index，VI）是通过遥感技术获取的植被信息与表观植被状况之间的关系所建立的一种指标。
常用的植被指数有归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和叶绿素指数（Chlorophyll Index，CI）等。
计算植被指数的方法通常是利用遥感影像中的植被反射率与背景反射率之间的比值或差异。
3. 植被指数与生态环境关系的研究方法为了研究植被指数与生态环境的关系，本文采用了以下研究方法：（1）遥感数据获取与处理：通过获取高分辨率遥感影像数据，并进行预处理、辐射校正和几何校正等处理，获取高质量的遥感数据。
（2）植被指数计算：根据获取的遥感数据，利用相应的算法计算植被指数，如NDVI和CI等。
（3）生态环境数据收集与整合：通过野外调查和实地观测，收集与生态环境相关的数据，如土壤特征、气候条件、水资源等。
（4）统计分析方法：基于收集的数据，运用统计分析方法，如相关性分析、回归分析等，探讨植被指数与生态环境之间的关系。
遥感技术在植被监测中的应用
遥感技术在植被监测中的应用植被是地球上最重要的生态系统之一，它不仅影响着全球的水循环、碳循环和气候变化，还为人类提供了食物、水果、药材等资源。
因此，对植被的监测与评估显得格外重要。
目前，遥感技术在植被监测中得到了广泛应用，成为了监测植被的重要手段。
第一部分：遥感技术概论遥感是指利用各种遥感设备对地球或天体物体进行观测并从遥远的地方获取信息的一种技术。
在遥感技术中，主要涉及到传感器、图像处理、遥感数据和信息应用四个方面。
其中，传感器是遥感技术的核心，它可以通过不同的波段来获取地球表面的信息，如光学、红外、微波等。
第二部分：遥感在植被监测中的应用遥感在植被监测中的应用主要有以下几方面：1.植被覆盖度监测植被覆盖度是指某一区域植被所占比例。
通过遥感技术可以获取到相应的卫星影像，然后进行遥感信息提取。
植被监测的流程通常包括影像预处理、分类、评价等步骤，这些步骤的完成需要依赖于遥感图像处理软件。
通过人工和半自动化的方法，可以准确地测定出某个区域的植被覆盖程度。
2.植被生长状态监测植物的生长状态与其植被指数（Vegetation Index, VI）有着密切的关系。
植被指数通常由反射比计算而来，主要包括地表反照率、叶面积指数和叶绿素含量。
植被指数可以有效地反映植被的生长状态，因此被广泛应用于植被监测。
遥感技术通过实时地获取植被指数信息，可以实现对植物生长状态的快速、准确监测。
3.植被类型与分布监测不同类型的植被对环境的要求不同，因此其对气候、水循环、土壤和微生物等的影响也不同。
通过遥感技术可以获取到不同类型的植被信息，通过遥感图像处理软件对遥感图像进行分类，可以准确地测定出某个区域的植被类型和分布。
第三部分：遥感技术的优势遥感技术在植被监测中的应用，主要具有以下几个优势：1.高效性：遥感技术能够快速、准确地获取遥感信息，从而实现对植被的快速监测和评估。
2.可靠性：通过遥感技术获取的遥感信息具有高度的可靠性和准确性，从而为决策者提供了科学的参考依据。
利用遥感定量反演的参数
利用遥感定量反演的参数遥感技术是一种通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术，可以获取大量的地球表面信息，包括地形、植被、土壤、水文等参数。
这些参数对于环境监测、资源管理、灾害预警等方面都有着重要的意义。
其中，利用遥感定量反演的参数有以下几种：1. 植被指数（Vegetation Index，VI）：植被指数是通过遥感技术获取的植被反射率数据计算得出的参数，常用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化植被指数（Simple Ratio，SR）等。
植被指数可以反映植被的生长状况，对于农业生产、生态环境保护等方面都有着重要的作用。
2. 土壤湿度（Soil Moisture，SM）：土壤湿度是指土壤中的水分含量，通过遥感技术获取土壤表面的微波辐射数据可以反演土壤湿度。
土壤湿度对于农业生产、水资源管理等方面都有着重要的意义。
3. 土地覆盖类型（Land Cover Type，LCT）：土地覆盖类型是指地表被不同类型的植被、裸地、水体等覆盖的情况，通过遥感技术获取的地表反射率数据可以反演土地覆盖类型。
土地覆盖类型对于生态环境保护、资源管理等方面都有着重要的作用。
4. 土地利用类型（Land Use Type，LUT）：土地利用类型是指人类对土地资源的利用方式，包括农业、林业、城市建设等。
通过遥感技术获取的地表反射率数据可以反演土地利用类型，对于土地资源管理、城市规划等方面都有着重要的意义。
5. 水体叶绿素浓度（Chlorophyll-a Concentration，Chl-a）：水体叶绿素浓度是指水体中的藻类叶绿素含量，通过遥感技术获取的水体反射率数据可以反演水体叶绿素浓度。
水体叶绿素浓度对于水环境监测、水资源管理等方面都有着重要的作用。
以上是利用遥感定量反演的一些常见参数，这些参数在环境监测、资源管理、灾害预警等方面都有着广泛的应用。
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收稿日期:20030803基金项目:国家自然科学基金项目(40201036);国家高技术研究发展计划项目(2002AA 130020)作者简介:陈云浩(19742),男,安徽省固镇县人,北京师范大学副教授,从事资源环境遥感、城市热环境等方面的研究.第33卷第4期 中国矿业大学学报 V o l .33N o .42004年7月 Journal of Ch ina U n iversity of M in ing &T echno l ogy Jul .2004文章编号:100021964(2004)0420438205面向航空遥感应用的可调节植被指数研究陈云浩1,李晓兵1,李 京1,杜培军2(1.北京师范大学资源学院,北京 100875;2.中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221008)摘要:针对航空遥感中航片间存在光谱差异现象,并结合航空绿化遥感信息提取的具体特点和植被指数构造原理,提出了一种适应航空绿化遥感信息提取的可调节航空植被指数——airbo rne NDV I (ANDV I ).根据ANDV I 的特点设计出了航空绿化遥感信息提取流程,经上海的绿化信息提取实践,证明了ANDV I 能够很好的适应航空遥感的特点,有效的克服外因对地物波谱反射成像的非线性扰动.从而为航空遥感信息提取,特别是基于植被指数的生态环境参数的计算提供了很好的手段.关键词:植被指数;ANDV I ;航空遥感;信息提取中图分类号:P 283.8 文献标识码:AStudy on ANDV I and Its A pp licati on forA irborne R e mote SensingCH EN Yun 2hao 1,L I X iao 2bing 1,L I J ing 1,DU Pei 2jun2(1.Co llege of R es ources Science and T echno l ogy ,Beijing N o r m al U n iversity ,Beijing 100875,Ch ina ;2.Schoo l of Environm en t and Spatial Info r m atics ,CUM T ,Xuzhou ,J iangsu 221008,Ch ina )Abstract :Con sidering the s pectral difference bet w een airbo rne re mo te sen sing i m ages ,the characters of info r m ati on ex tracti on on affo restati on and p rinci p les of vegetati on index con structi on ,a ne w adjustable vegetati on index ,airbo rne no r m alized difference vegetati on index (ANDV I ),w as p romo ted in th is paper .Further ,a set of fl ow chart of affo restati on info r m ati on ex tracti on w asdevel oped acco rding to the characters of ANDV I .Still ,the ne w app roach w as app lied to esti m atevegetati on index in Shanghai city and a satisfacto ry result w as obtained .T he app licati on show s that ANDV I is suitable to airbo rne re mo te sen sing and it is effective to eli m inate non 2linear disturbanceof reflecti on caused by s om e facto rs.ANDV I p rovides a reliable w ay to ex tract airbo rne re mo te sen sing info r m ati on and esti m ate eco l ogical 2environm en t para m eters based on vegetati on indices.Key words :vegetati on index ;ANDV I ;airbo rne re mo te sen sing ;info r m ati on ex tracti on 城市绿化在城市生态系统中的作用已得到普遍承认和重视,植被根据生态系统中温度、水分、大气等的状况,调控植被内部与外部的物质、能量交换[1].城市绿地分布、格局、质量及其变化是城市生态环境系统的重要组成部分.获取城市绿化及其变化信息,不仅对分析、评价区域生态环境具有重要现实意义,而且对城市绿化动态监测与评估、城市规划管理与决策有重要参考价值.城市绿化调查测量的方法可分为人工丈量和遥感监测两类[2].使用传统的人工丈量进而进行统计汇总的方法,不仅耗费大量人力物力,而且受人为干扰的影响,绿化数据可比性差、现势性差,对城市绿化的演变反映滞后[3].另一方面,由于城市绿化分布具有显著的时空分异特性,利用遥感资料进行城市绿化调查具有显著优势,可弥补传统绿化调查的不足,它所获得的绿化信息具有覆盖面大、时相一致、可比性、现势性强等特点和优点.据上海市第二轮航空遥感总报告,目前我国上海、浙江等地已积极开展了利用遥感进行城市绿化调查的工作.1 遥感植被指数植被的光谱特性是在0.4～0.7Λm为强吸收、低反射区,在0.7～1.3Λm为低吸收、强反射区.利用上述特性构造了众多植被指数以强化反映上述植被特点[425].据不完全统计,近二十年的研究已形成了植被指数多种多样,而各种指数公式及其修正公式高达百种之多.其中较为常用的有:比例指数、归一化指数、红外比例指数、垂直绿被指数、差值植被指数等.植被指数的定量测量可表明植被活力,并广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力[5].在研究植被覆盖、生物量估算、作物估产等方面已取得了许多成果,在区域生态环境建设方面发挥了积极作用[627].城市绿化调查往往需要定量计算城市绿化覆盖率,甚至需要正确判别绿地类型与结构.航空遥感具有灵活机动和高空间分辨率等特点,是进行城市绿化遥感调查的最好方式之一.然而由于航空遥感为低遥感平台成像,太阳高度角、飞行姿态等对地物成像的影响较卫片严重得多.同时局地气象的影响(湿气、大气透明度等)造成相片中心像元与周边的不一致,加之航片摄影、冲、印等环节所造成影像还原程度的不一致,使得同一套航片中不同航片之间的色差、色彩均匀度不一致的问题普遍存在.航片的上述问题可认为是外因对地物波谱反射成像的非线性扰动,若直接套用已有的植被指数及信息提取方法,则会造成各种偏差,显然不适应城市绿化遥感的定量分析要求.本文在对造成航片间的光谱差异原因分析的基础上,抓住主要因素给出了相应的修正系数,构造适应航片绿化信息提取的可调节航空植被指数,称之A irbo rne NDV I(ANV I).从航片间系统光谱的差异,太阳光的照射角度的不同及光强差异造成航片间的色偏和不规则的背景亮度造成饱和度的差异三方面进行调节,从而给出了航空绿化遥感信息提取的新方法.2 研究区概况及航空彩红外遥感特征彩红外遥感是指在摄影时,加黄滤光片滤去蓝光,并使用彩色红外胶片摄影而得.在彩红外遥感中对绿、红及红外光具有较强反射值的物体,分别以蓝、绿和红色表现.具有近红外高反射值的绿色植物表现为红色,病害植物则表现为不饱和的红与蓝色.彩红外航片在摄影时,滤去了蓝光波段减小了大气散射,同时其近红外通道,对植被反映敏感.因而彩红外遥感在城市遥感中普遍使用.本文以上海城区和近郊区为研究区,其自然条件概述如下.上海市位于30°40′N～31°53′N, 120°51′E～122°12′E.北界长江,东濒东海,南临杭州湾,西接江浙.属堆积地貌类型,是长江河口地段河流和潮汐相互作用逐渐淤积成的冲积平原,属滨海平原,全境地势平坦,平均海拔高度4m左右,其东侧碟缘高地与西部淀泖低地高差一般为2～3m.亚热带季风气候,年平均气温15.6℃,年降雨量1093mm[8].采用的遥感数据来自1994年上海全市彩红外摄影,摄影飞行的具体参数见表1.航线为东西布置,纵向重叠率60%～65%,旁向重叠率30%～35%.同时按规范要求,进行地面布标,测控制点等工作.表1 上海全市航空摄影测量参数Table1 Param eters used i n aerophotogramm etr i c i n Shangha i测区名称飞行日期覆盖面积 km2比例尺片种胶片类型航摄仪型号焦距 mm上海全市199421022119942102221994210226130001 60000彩红外反转片柯达2443RM K2A153 城市下垫面类型大体可分为:植被、水泥、砖瓦、水体及混合类型.由于植被对近红外波段强反射,以及植被的覆盖率、生命力状况等的差异,植被影像颜色表现为从浅红到紫红不等.另外,国产(保定)卷与进口(柯达)卷对植被的影像特征也有一定的影响.进口卷由于偏青色,故植被的影像偏品红,而国产卷则偏深红.水泥由于其非选择性反射,故在影像上呈灰色,其亮度值根据其反射强度的不同而不同.砖瓦分为黑瓦和红瓦两种,黑瓦对光波强吸收,其影像为黑色;红瓦对红光波段有较强的反射,因而在影像呈黄绿色.水体由于强吸收而呈黑色,且由于对红外波段吸收特别强,会偏青色.另外,水体中的含沙量及水生植物也会使水体的亮度值增高.934第4期 陈云浩等:面向航空遥感应用的可调节植被指数研究根据地物的波谱特征与影像特征,并结合城市的具体情况可建立地物的航空彩红外遥感解译标志.具体见表2.表2 彩红外航片典型地物解译标志Table 2 The i n terpreta ti on marks of typ i ca l objects fro m A i rphotos直接标志间接标志居住用地旧式住宅蓝黑色倾斜房顶,房屋矮,密度高,阴影小纹理较杂,绿化差多层 灰白色房顶,排列整齐,造型一致,有阴影放大可见阳台.纹理清楚,黑白相间,错落有致高层 阴影大,色调反差大,幢数较少与周围色调相差较大,范围小,纹理整齐花园洋房黄绿色小楼,分布整齐,间距较大绿化好工业仓储蓝色、黑色,大小不一,排列复杂,时有烟囱、塔、罐等,有围墙,墙内外纹理差别较大绿化较差,图案封闭道路 线状地物,水泥路面呈灰白,沥青路面是灰黄色呈网状,有行道树公园绿化影像呈红色斑块,色彩鲜,范围较大有山、水、环路组合行道树 影像呈线状,时有间隔沿道路分布绿草 呈红色,有规则块状,色彩均匀在居住区,公共用地常见黄草 呈黄绿色,边界模糊,色彩有渐变在居住区,公共用地常见荫绿 色彩呈暗红,与周围色调有反差居住区,阴影下常见菜地 条状纹理,浅红到深红色郊区水体 色彩呈青灰色,黑色线、网状,不规则裸土 呈黄色,淡灰色城乡结合部 航空摄影中地物不可避免地受到建筑的影响,尤其在居住区的阴影中往往包含了许多绿化信息.这部分绿化信息的提取是传统的植被指数所不能胜任的.根据上表解译标志对1994年上海全市彩红外摄影中覆盖上海市区的航片(共13张)进行解译,考虑了包括荫影中的绿化信息.分别对这13张航片典型地物查点共得13张地物波谱图,发现这些地物波谱图具有很好的共性,只是具体的波谱值大小有一定的差异.图1是综合13张航片的地物波谱而得到的典型地物波谱图.图1 典型地物波谱F ig .1 F ield s pectra of the typ ical land surface3 计算原理与方法对于航空遥感而言,进行植被指数提取的最大困难在于,航片间的光谱差异对植被指数提取的干扰,因而有必要针对此进行专门分析.事实上造成航片间光谱差异的原因大体可分为3类:1)系统光谱的差异;2)太阳光的照射角度的不同及光强差异;3)不规则的背景亮度所造成的光谱差异.针对造成航片间光谱差异的原因给出以下修正系数:由于航片间系统光谱的差异是倍率差异,因而用和差倍率调节系数K 来调节,主要调节高亮度值部分.由太阳光的照射角度的不同及光强差异造成航片间的色偏,用对数调节系数P 进行调节,主要调节低亮度值部分.对于不规则的背景亮度造成的饱和度的不同,用线性调节系数J 进行调节.构造提取地物的指数为非线性指数公式,且方程起点不从零开始.根据植被指数原理,结合航片信息提取特点.我们提出通用指数公式GD I =∑[K i (B and i +P i ln (B and i ))+J i ]∑Q iB andi+C,(1)式中:∑[Ki(B and i +P i ln (B and i ))+J i ]为地物吸收、反射差异;∑Q i B and i +C 为特定光照条件下的介质灰度值;K i 为光谱倍率调节系数;P i 为光谱对数调节系数;J i 为调整方程的截距;Q i 为波段间的平衡系数;C 为确保分母不为零的系数;i 为波段编号.展开式(1),于是有 GD I =K 1R +K 2G +K 3B +P 1ln RQ 1R +Q 2G +Q 3B +C+P 2ln G +P 3ln B +J 1+J 2+J 3Q 1R +Q 2G +Q 3B +C.(2)在上式中,K i ,P i ,J i 分别对R ,G ,B 值进行调节,若固定R ,G ,B 其中一项,调节另两项,实质和式(2)一样.令K 2=-1,P 2=0,Q 2=1.由于J i 为线性系44 中国矿业大学学报 第33卷数,令J 1+J 2+J 3=J ,于是有GD I =K 1R -G +K 3B +P 1ln R +P 3ln B +JQ 1R +G +Q 3B +C(3)式(3)则为通用指数公式GD I 的标准形式.在植被N DV I 指数公式中,由于B 值反映绿化特征不明显,因而在公式中可不考虑.借鉴植被N DV I 指数对B 值的处理方法,令K 3=P 3=Q 3=0,于是通用指数公式GD I 则演化为下式GD I =K 1R -G +P 1ln R +JQ 1R +G +C1(4)对式(4)进一步简化,令Q 1=K 1,C =1,则GD I =K 1R +P 1ln R -G +JK 1R +G +1=A N D V I .(5)由于上式针对航空绿化遥感信息提取,称之A irbo rne NDV I (ANDV I ).根据ANDV I 的意义,它的取值范围为0<A N DV I <1.取其极限条件代入式(5),得下式K 1R m in +P 1ln R m in =G m ax -J ,P 1ln R m ax =2G m in -J +1,(6)式中:R m in ,R m ax ,G m in ,G m ax 分别为植被在某一航片上R ,G 中的最大、最小值,可视为已知.J 值可由R 2G 散点图读出截距.于是由式(6)可解出P 1,K 1为P 1=2G m in -J +1ln R m ax,K 1=G m ax -J -2G m in -J +1ln R m axln R m inR m in1(7)将式(7)中解得的P 1,K 1代入式(5),从而可以用式(5)来计算航片中像元的A N DV I 值,进而提取各种绿化相关信息.4 结果分析根据飞行设计,覆盖上海市区的航片为4线13张航片,其编号为(从西向东,由北往南):203,205,207;189,187,185;053,051,049,047;027,029,031.由于航空遥感平台比较低,一套航片往往有十几张甚至近百张,因而合理安排工作流程十分重要.首先对航片进行扫描、纠正.对每一张纠正后的航片进行像元的R ,G 值的统计分析,计算K 1,P 1值,确定J 值,计算出每张航片的A N DV I 值,提取绿化信息.然后将每一张航片的绿化提取信息进行拼接、裁剪形成一完整的绿化信息提取图.最后对绿化信息进行分类统计、整饰出图.具体的绿化信息提取的流程如图21图2 绿化提取流程图F ig .2 T he fl ow chart of virescence ex tracting根据绿化信息提取流程,对这13张航片扫描、纠正后,分别对其进行R ,B 值的统计并由式(7)计算K 1,P 1值,并人机对话确认J 值,计算其A N DV I 值.图3a ,b 分别为051航片的假彩色合成图像及其A N DV I 计算结果.图3 051航片的原图像与绿化提取图F ig .3 T he m ap of o riginal i m age and virscence (N o .051)144第4期 陈云浩等:面向航空遥感应用的可调节植被指数研究 为定性描述上海城市绿化状况,将A N DV I >0.5的像元定义为高绿化区;0.2<A N DV I ≤0.5的像元定义为中绿化区;0.05<A N DV I ≤0.2的像元定义为低绿化区;而的像元定义为非绿化区,并分别用浅灰、灰、深灰和黑色表示.在计算出所有航片的A N DV I 后,对这13幅A N DV I 图进行拼接、裁剪形成上海市区A N DV I 图,如图4所示.利用上述方法可以有效的消除不同航片间光谱差异对植被指数的影响,客观反映城市绿化现状,并为生态环境参数的进一步确定奠定基础.图4 上海市绿化提取图F ig .4 T he m ap of virscence distributi on in Shanghai5 结 论ANDV I 公式及其变形公式曾在“上海绿化快速提取及评价模式”和“浙江城市绿化遥感调查”等项目中取得了很好的应用效果.实践证明:ANDV I 公式通过倍率调节系数K 1,对数调节系数P 1,亮度调节系数J ,能够很好的解决由系统因素和随机误差造成的航片间的色偏问题,从而保证从不同航片中所提取信息的准确性、可比性、连贯性.需要说明,ANDV I 公式并不能完全解决同一张航片内的色偏问题,因此在进行影像拼接裁剪时应尽量剔除色偏影像.如能在提取信息之前对单张航片进行预处理,使每一张航片色调均匀化,然后再利用ANDV I 公式来处理航片间的色偏问题就会取得更好的效果.参考文献:[1] Sch i m elD S .T errestrial bi ogeoche m ical cycles :Gl obalesti m ates w ith re mo te sen sing [J ].R e mo te Sen sing of Environm en t ,1995(51):49256.[2] 陈云浩,李晓兵,史培军,等.北京海淀区植被覆盖的摇感动态研究[J ].植物生态学报,2001,25(5):5882593.Chen Y H ,L i X B ,Sh i P J ,et al.E sti m atingvegetati on coverage change using re mo te sen sing data in H aidian district ,Beijing [J ].A cta Phytoeco l ogica Sin ica ,2001,25(5):5882593.[3] 孙天纵,周坚华.城市遥感[M ].上海:上海科学技术文献出版社,1995.28232.[4] 徐希孺.环境监测与作物生产的遥感研究论文集[M ].北京:北京大学出版社,1991.312133.[5] 田庆久,闵祥军.植被指数研究进展[J ].地球科学进展,1998,13(4):3272331.T ian Q J ,M in X J .A dvances in study on vegetati on indices [J ].A dvance in Earth Sciences 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