植被光谱曲线特征 - 360文档中心

植被光谱曲线

植被光谱曲线植被光谱曲线是指在一定范围内植被所反射或吸收的电磁波谱段的变化。

它可以反映出植被群落相对于不同波长的光的吸收、反射或透射特性，从而可以对植被的类型、健康状态、生长阶段等进行诊断和解析。

下面，我们将按照以下列表对植被光谱曲线的相关内容进行介绍。

1. 植被光谱曲线的基本特征植被光谱曲线通常呈现为两个明显的峰值和一个谷底，分布在可见光和近红外光波段。

其中，第一个峰值通常位于绿色波段，对应的是植物叶绿素的吸收峰；第二个峰值位于近红外波段，对应着植物细胞壁、纤维素等成分的吸收峰；而谷底则位于绿色和近红外之间，代表的是植被反射光线相对较弱的波段。

2. 植被光谱曲线的应用领域植被光谱曲线具有广泛的应用领域，主要包括植被类型分类、植被健康状态监测、土地覆盖变化探测等。

其中，通过研究植被光谱曲线来判断不同植被类型的特征是一种广泛应用的方法。

同时，基于植被光谱曲线来分析植被健康状态的方法也得到了广泛的认可。

3. 植被光谱曲线在农业中的应用植被光谱曲线在现代农业中应用广泛。

其中，通过植被光谱曲线判断农作物的种植情况、健康状态等，可以帮助农民及时采取措施，提高产量和质量。

此外，通过植被光谱曲线来判断任何一个农田地块的植被状况，还可以为农业精细化管理提供技术支持。

4. 植被光谱曲线在生态环境监测中的应用植被光谱曲线也可以应用于生态环境监测中，例如检测林区及湿地生态环境的变化。

通过对不同时间点的植被光谱曲线进行比较和分析，可以识别和解析生态环境动态变化的趋势和规律，为生态环境保护提供参考和依据。

5. 植被光谱曲线的未来发展趋势植被光谱曲线作为一种先进的科研技术，具有很大的发展前景。

未来，随着技术的不断进步，将会有更多的新技术和新方法被应用到植被光谱曲线的研究中，以便更加全面、准确地捕捉植被特征信息，为保障人类生态环境和发展可持续农业提供支持。

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。

目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。

这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。

包括以下内容：∙∙●植被光谱特征∙∙●植被指数∙∙●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。

研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分：∙∙●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm∙∙●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm∙∙●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm∙∙●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。

植被光谱特性

在光谱的中红外阶段，绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。

地面植物具有明显的光谱反射特征，不同于土壤、水体和其他的典型地物，植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的，这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。

在可见光波段内，各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中叶绿素所起的作用最为重要。

在中心波长分别为0.45μm（蓝色）和0.65μm（红色）的两个谱带内，叶绿素吸收大部分的摄入能量，在这两个叶绿素吸收带间，由于吸收作用较小，在0.54μm（绿色）附近行程一个反射峰，因此许多植物看起来是绿色的。

除此之外，叶红素和叶黄素在0.45μm （蓝色）附近有一个吸收带，但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内，所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。

在光谱的近红外波段，植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。

健康绿色植物在近红外波段的光谱特征是反射率高（45%-50%），透过率高（45%-50%），吸收率低（<5%）。

在可见光波段与近红外波段之间，即大约0.76μm附近，反射率急剧上升，形成“红边”现象，这是植物曲线的最为明显的特征，是研究的重点光谱区域。

许多种类的植物在可见光波段差异小，但近红外波段的反射率差异明显。

同时，与单片叶子相比，多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率（高达85%），这是因为附加反射率的原因，因为辐射能量透过最上层的叶子后，将被第二层的叶子反射，结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。

在光谱的中红外阶段，绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。

2.7μm处的水吸收带是一个主要的吸收带，它表示水分子的基本振动吸收带。

1.9μm，1.1μm，0.96μm处的水吸收带均为倍频和合频带，故强度比谁的基本吸收带弱，而且是依次减弱的。

1.4μm和1.9μm处的这两个吸收带是影响叶子的中红外波段光谱响应的主要谱带。

云南大学东陆园植被景观的光谱特征

云南大学东陆园植被景观的光谱特征曹帅强;李阳阳;张军【摘要】植被景观是我国校园生态环境建设与文化认知的重要组成部分,非成像地物光谱仪得到的植被光谱特征是植被景观分类的重要依据.以云南大学东陆园为例,采用野外光谱仪对针、阔、草三种典型绿色植被和不同颜色植被的反射光谱进行采集和处理,得到六种植被的反射光谱.通过分析三种绿色植被的反射光谱特征、一阶导数光谱和二阶导数光谱,建立了校园植被景观中针、阔、草的区分特征规律.研究结果表明:(1)特征值分别位于反射光谱的红光区(反射率从高到低依次为:草地、阔叶林、针叶林)、一阶导数光谱红边峰值(峰值从高到低次序与反射率相同)和二阶导数的四个特征波段(683 nm—703 nm(二阶导数>0)、724 nm—755 nm(二阶导数<0)、756 nm—760 nm(二阶导数>0)和760 nm—765 nm(二阶导数<0)),峰值从高到低分别对应草地、阔叶林、针叶林,且二阶导数区分性最好;(2)彩色植被由于花青素差异,红、黄、蓝青三种花在可见光波段对应颜色区域呈现较高的反射率,因此可见光区的反射特征可以用来区分不同色系的彩色植被.【期刊名称】《衡阳师范学院学报》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】7页(P116-122)【关键词】校园植被景观;反射光谱;导数光谱;云南大学【作者】曹帅强;李阳阳;张军【作者单位】湖南省古村古镇文化遗产数字化传承协同创新中心,湖南衡阳421002;云南大学资源环境与地球科学学院,云南昆明 650000;湖南省古村古镇文化遗产数字化传承协同创新中心,湖南衡阳 421002;湖南省古村古镇文化遗产数字化传承协同创新中心,湖南衡阳 421002【正文语种】中文【中图分类】Q436校园植被景观是我国重要“科—学—游”一体化为集合的文化功能、空间构景和地域特色等的总和，具有一定的地方意义。

学术界主要从校园植物景观的群落结构特征[1]、文化内涵[2]、规划设计[3]与配置[4]、质量提升改造[5]等方面做了大量研究工作，但对于充分识别校园植被景观特征仍需要深入探讨。

土壤,水体,植被的光谱反射曲线特征

土壤，水体，植被的光谱反射曲线特征
自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。

土壤的反射光谱特征主要受到土壤中的原生矿物和次生矿物、土壤水分含量、土壤有机质、铁含量、土壤质地等因素的影响。

水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定，同时又受到各种水状态的影响。

地表较纯洁的自然水体对0.4~2.5μm 波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。

在光谱的可见光波段内，水体中的能量-物质相互作用比较复杂，光谱反射特性概括起来有一下特点:
(1)光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献:水的表面反射、水体底部物质的反射和水中悬浮物质的反射。

(2)光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关，而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质--有机物和无机物的影响。

(3)在光谱的近红外和中红外波段，水几乎吸收了其全部的能量，即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个“黑体”，因此，在 1.1~2.5μm 波段，较纯净的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零。

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。

高光谱植被遥感数据光谱特征分析

被冠层生化组分。
关键词：植被遥感收特征；吸生化组分预测；感生物化学遥
文章编号：０２８３（０６３ — ２３０文献标识码：中图分类号：Ｐ５１０ — ３１２０）１０１— ３Ａ７ｒ
ｅｌｅＢｎＤｅｔｎｅ（ＤＩｎＳｎ，ｌｏｔｉｉｇｅｅｔｄｒａｉｄａｄｚｐｈＩｄｘＮＢ）ａｄＯｏａｓｕｉｚｓｌｃｅｗａｅｅｇｈｂｓｅｗｓｉｅｒｅｒｓｉｎｍｏｅｌｎｖｌｎｔｓｙｔｐｉｅｌａｒｇｅｓｄｌｎｏ
维普资讯
高光谱植被遥感数据光谱特征分析
杨可明，郭达志，陈云浩
（．１中国矿业大学（北京）测绘与土地科学系，北京１０８；００３２北京师范大学资源科学研究所，．北京１０７）０８５
Ｅｍａｌｙｍ＠ｃｍｔ．ｄ．ｎ－ｉ：ｋｕｂｅｕｃ
Ｔｃｎｌｇ（ｅｉｇ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ；ｅｈｏｙＢｉｎ）Ｂｉｎ００３Ｃｉａｏｊｊ２ＩｓｔｔｏｅｏｒｅｃｅｃｓＢｉｎｏｍｌＵｉｅｓｙＢｉｎ０８５Ｃｉａ，ｔｕｅｆＲｓｕｃｓＳｉｅ，ｅｉｇＮｒａｎｖｒｔ，ｅｉｇ１０７，ｈｎ）ｎｉｎｊｉｊ
摘
要：用植被的光谱数据。讨了植被冠层的光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征。根据植被光谱特征和连续统去利探

(完整版)植物反射波谱特征

健康的绿色植被的光谱反射特征地面植物具有明显的光谱反射特征，不同于土壤、水体和其他的典型地物，植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的，这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。

在可见光波段内，各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中叶绿素所起的作用最为重要。

健康的绿色植被，其光谱反射曲线几乎总是呈现“峰和谷”的图形，可见光谱内的谷是由植物叶子内的色素引起的。

例如叶绿素强烈吸收波谱段中心约0.45um和0.67um（常称这个谱带为叶绿素吸收带）的能量。

植物叶子强烈吸收蓝区和红区的能量，而强烈反射绿区能量，因此肉眼觉得健康的植被呈绿色。

除此之外，叶红素和叶黄素在0.45um（蓝色）附近有一个吸收带，但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内，所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。

如果植物受到某种形式的抑制而中断了正常的生长发育，它会减少甚至停止叶绿素的产生。

这将导致叶绿素的蓝区和红区吸收带减弱，常使红波段反射率增强，以至于我们可以看到植物变黄（绿色和红色合成）。

从可见光区到大约0.7um的近红外光谱区，可看到健康植被的反射率急剧上升。

在0.7-1.3um区间，植物的反射率主要来自植物叶子内部结构。

健康绿色植物在0.7-1.3um间，的光谱特征的反射率高达（45%-50%），透过率高达（45%-50%），吸收率低至（<5%）。

植物叶子一般可反射入射能量的40%-50%，其余能量大部分透射过去，因为在这一光谱区植物叶子对入射能量的吸收最少（一般少于5%）。

在光谱的近红外波段，植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。

在可见光波段与近红外波段之间，即大约0.76um附近，反射率急剧上升，形成“红边”现象，这是植物曲线的最为明显的特征，是研究的重点光谱区域。

许多种类的植物在可见光波段差异小，但近红外波段的反射率差异明显。

同时，与单片叶子相比，多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率（高达85%），这是因为附加反射率的原因，因为辐射能量透过最上层的叶子后，将被第二层的叶子反射，结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。

植被的光谱特征

植被的光谱特征
植被的光谱特征主要包括吸收和反射光谱特征。

在可见光波段，叶绿素吸收峰主要在中心波长为0.45μm（蓝色）和0.65μm（红色）的两个谱带内，而在0.54μm（绿色）附近有一个反射峰。

在光谱的中红外阶段，植被的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。

不同植物由于叶子的组织结构和所含色素不同，具有不同的光谱特征。

在近红外光区，草本植物的反射高于阔叶树，阔叶树高于针叶树。

此外，根据植物的物候期差异和生态条件，也可以区分不同植物类型的光谱特征。

利用植被的光谱特征可以反演植被的生长状况。

健康的绿色植物具有典型的光谱特征，而遭受病虫害的植物其反射光谱曲线的波状特征被拉平。

此外，土壤的光谱特征也与植被的光谱特征密切相关。

地表植被稀少的情况下，土壤的光谱曲线与其机械组成和颜色密切相关。

上海城市植被光谱反射特征分析

第３卷，１期Ｏ第１２０１０１１年月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖ１０Ｎ．１ｐ３１—１４ｏ．，ｏ１，ｐ１１１３３
Ｎｏｅｅ，２１ｖｍｂｒ００
ＳｅｔｏｃｐｎｐｃｒｌＡｎｌｓｓｐｃｒｓｏｙａｄＳｅｔａａｙｉ
园内有许多植被种类，含了大量的城市植被类型（包见图１。）本次地面光谱数据采集是利用ＦｅＳｅ＠３携式地物波谱ｉｌｐｃ便ｄ
仪，是美国ＡＳＤ公司（ｎｌｔａａｅｔｌｅｉｓ的最新产ａａｙｉｌｐｃｒｖｃ）ｃａｄｅ品，谱范围是３００ｌ，其中，３Ｏ１００ｒ的分光５￣２５０ｎｌＴ５～０ｌｍ
部门已经开展了大量的地物光谱测量和研究工作，如美国对许多地物做了光谱探测研究，对１００多种岩石矿物、如０土壤和３００多种植物以及６０Ｏ余种水体的反射、辐射和吸收特性进行了系统的测试分析ｒ。我国学者也对地物光谱进行了２］广泛的研究，黄敬峰对水稻光谱特征分析ｌ，杜华强等利３］处长江三角洲的东南缘，地势平坦，属亚热带季风气候，全年温和湿润，四季分明，光照充分，热量丰富，降水充沛，气
ｌａｙ平滑方法进行光谱噪声去除和利用微分光谱技术进行植被环境背景影响消除，分别从植被冠层光谱和叶片光谱以及微分光谱，对这６种城市植被的光谱特征以及光谱曲线的差异和变化规律进行分析。可为今后

植被光谱分析与植被指数计算

植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。

目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。

这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。

包括以下内容：植被光谱特征植被指数HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。

研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分：可见光（Visible）：400 nm to 700 nm近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm短波红外1（Shortwave infrared 1——SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。

目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。

这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。

包括以下内容：∙∙●植被光谱特征∙∙●植被指数∙∙●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。

研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分：∙∙●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm∙∙●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm∙∙●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm∙∙●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算解读植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某⼀特性或者细节。

⽬前，在科学⽂献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本⽂总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份：⾊素（Pigments）、⽔分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7⼤类实⽤性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利⽤率、冠层氮、⼲旱或碳衰减、叶⾊素、冠层⽔分含量。

这些植被指数可以简单度量绿⾊植被的数量和⽣长状况、叶绿素含量、叶⼦表⾯冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作⽤中对⼊射光的利⽤效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和⽊质素⼲燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的⾊素、植被冠层中⽔分含量等。

包括以下内容：●植被光谱特征●植被指数●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸⼟、⽔体等，⽐如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm⾼反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、⽔分含量、⾊素、养分、碳等。

研究植被的波长范围⼀般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分：●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是⼤⽓⽔的强吸收范围，卫星或者航空传感器⼀般不获取这范围的反射值。

植被的反射率光谱曲线

植被的反射率光谱曲线一、反射率光谱曲线的基本概念反射率光谱曲线是指在不同波长下，物体对光的反射百分比的曲线。

这个曲线可以反映物体表面的物质组成、结构、粗糙度等信息。

反射率光谱曲线在遥感、环境监测、地质勘察等领域都有广泛的应用。

二、植被反射率光谱曲线的特点植被反射率光谱曲线具有以下特点：1.波长依赖性：植被的反射率受到波长的显著影响。

在可见光范围内，植被的反射率通常较低，而在近红外和短波红外范围内，植被的反射率则较高。

这是因为植物叶片中的叶绿素主要吸收红光和蓝光，而在近红外和短波红外范围内，植物叶片对光的反射主要受到细胞间水分的影响。

2.季节性变化：随着季节的变化，植被的反射率也会发生变化。

例如，在植物生长茂盛的季节，由于叶片数量多、细胞水分含量高，植被的反射率通常较低。

而在植物落叶或枯萎的季节，植被的反射率则会升高。

3.方向性：植被反射率还受到照射方向的影响。

在垂直方向上，植被的反射率通常较低。

而在斜射方向上，由于叶片的排列方式和细胞结构的复杂性，植被的反射率会有所升高。

三、应用领域植被反射率光谱曲线在以下领域中有广泛的应用：1.遥感监测：通过获取植被的反射率光谱曲线，可以推断出植物的生长状况、生物量、叶面积指数等信息。

这有助于监测农作物的生长情况、森林火灾的影响等。

2.环境监测：植被反射率光谱曲线可以反映植物对环境污染的反应。

例如，可以通过监测植物叶片的反射率变化，评估大气污染对植物生长的影响。

3.生态研究：植被反射率光谱曲线可以帮助研究植物生态系统中物种竞争、植被恢复等问题。

通过对不同物种或不同恢复阶段的植被进行光谱分析，可以更好地理解生态系统的演化和动态变化。

4.资源调查：利用植被反射率光谱曲线，可以进行土地资源调查、森林资源清查等工作。

通过遥感技术获取大范围植被的光谱信息，可以快速获取资源分布和类型等数据。

四、未来发展趋势随着科技的不断发展，植被反射率光谱曲线的研究和应用将更加深入和广泛。

植被的光谱特性

植被的光谱特性色素吸收决定着可见光波段的光谱反射率，细胞结构决定近红外波段的光谱反射率，而水汽吸收决定了短波红外的光谱反射率特性。

一般情况下，植被在350 - 2500nm范围内具有如下典型反射光谱特征:(1 )350一490nm谱段:由于400一450nm谱段为叶绿素的强吸收带，425一490nm 谱段为类胡罗卜素的强吸收带，380nm波长附近还有大气的弱吸收带，故350一490nm谱段的平均反射率很低，一般不超过10%，反射光谱曲线的形状也很平缓;(2) 490一600mn谱段:由于550nm波长附近是叶绿素的强反射峰区，故植被在此波段的反射光谱曲线具有波峰的形态和中等的反射率数值(约在8-28%之间); (3) 600一700nm谱段:650一700nm谱段是叶绿素的强吸收带，610、660nm谱段是藻胆素中藻蓝蛋白的主要吸收带，故植被在600一700nm的反射光谱曲线具有波谷的形态和很低的反射率数值(除处于落叶期的植物群落外，通常不超过10%)(4) 700一750nm谱段:植被的反射光谱曲线在此谱段急剧上升，具有陡而近于直线的形态。

其斜率与植物单位面积叶绿素(a+b)的含量有关，但含量超过4一5mg.cm'2后则趋于稳定;(5) 750一1300nm谱段:植被在此波段具有强烈反射的特性(可理解为植物防灼伤的自卫本能)，故具有高反射率的数值。

此波段室内测定的平均反射率多在35一78%之间，而野外测试的则多在25一65%之间。

由于760nm, 850nm, 910nm,960nm 和1120nm等波长点附近有水或氧的窄吸收带，因此，750.1300nm谱段的植被反射光谱曲线还具有波状起伏的特点;(6) 1300一1600nm谱段:与1360一1470nm谱段是水和二氧化碳的强吸收带有关，植被在此谱段的反射光谱曲线具有波谷的形态和较低的反射率数值(大多在12一18%之间):(7) 1600一1830nm谱段:与植物及其所含水分的波谱特性有关，植被在此波段的反射光谱曲线具有波峰的形态和较高的反射率数值(大多在20一39%之间); (8) 1830一2080mn 谱段:此谱段是植物所含水分和二氧化碳的强吸收带，故植被在此谱段的反射光谱曲线具有波谷的形态和很低的反射率数值(大多在6一10%之间);(9) 2080一2350nm谱段:与植物及其所含水分的波谱特性有关，植被在此波段的反射光谱曲线具有波峰的形态和中等的反射率数值(大多在10一23%之间): (10) 2350一2500mn谱段:此谱段是植物所含水分和二氧化碳的强吸收带，故植被在此谱段的反射光谱曲线具有波谷的形态和较低的反射率数值(大多在8一12%之间)。

锡林格勒典型植被类型光谱特征

锡林格勒典型植被类型光谱特征鹿琳琳;李庆亭;张熙;刘玲玲;隋悦【摘要】内蒙古草原是全球变化研究的热点区域。

遥感是进行大尺度草地动态监测最为有效的工具。

为基于遥感数据的草地分类识别和动态变化监测提供依据，该文以锡林格勒盟的典型植被类型为研究对象，采集冠层反射率光谱数据，分析其波形和植被指数光谱特征。

研究结果表明：红边面积、红边斜率以及680nm 附近的叶绿素吸收谷特征参量，能够有效区分不同密度的草地和农业植被。

归一化植被指数 NDVI、绿度归一化植被指数 GNDVI 和优化调节植被指数 OSAVI 的变化趋势一致，能够反映植被绿度信息，适宜于监测植被长势。

%Inner Mongolia grassland is an important region for global change study.Remote sensing is an effective tool for large-scale grassland monitoring.To assist the classification and dynamic monitoring of grassland,reflectance spectra were measured and the spectral features were analyzed for representative vegetations in Xilingol.The results showed that red edge slopes,red edge areas and the absorption features of chlorophyll near 680nm differ a lot and can be used for classification of vegetation types.NDVI,GNDVI and OSAVI show the same changing trend for different vegetation types,which reflect the greenness of different vegetations and are appropriate for monitoring the growth condition.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】6页(P55-60)【关键词】遥感;光谱特征;植被指数;红边;草地【作者】鹿琳琳;李庆亭;张熙;刘玲玲;隋悦【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京100094;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100094;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100094; 山东科技大学测绘科学与工程学院，山东青岛 266590;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100094;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】TP751草地是全球陆地生态系统的主要类型之一，它与森林和海洋并列为地球的三大碳库，在全球变化研究中占有重要地位。