第三章 植被遥感

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基于TM 影像的重庆市北碚区地表植被覆盖变化—兰明娟 摘要: …… 利用重庆市北碚区 1988 年与 2007 年的 Landsat TM 影像数据, 编制归一化植被指数(NDVI) 图, 进而计算生成植被覆盖度图像. 通过掩膜技术和变化检 遥 测等方法提取了研究区 1988- 2007 年的植被覆盖变化 感 信息.……
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3.2 植被生态参数的估算
Geography Analysis for Remote Sensing
（2）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index）
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NDVI=（DNNIR-DNR）/（ DNNIRDNR） NDVI=(NIR-R)/ (NIR+R) 实际上，NDVI是简单比值RVI经非线性的归 一化处理所得。
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不同水分含量对玉米叶子反射率的影响
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红边定义为反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置。 当叶绿素含量高，生长旺盛时，红边向波长增加的方向偏 移，称红移。 当植被受损时，则红边会向波长短的方向移动，称蓝移。
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3.2 植被生态参数的估算
Geography Analysis for Remote Sensing
差值植被指数的应用远不如RVI、NDVI。 它对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被
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生态环境的监测。 上述的NDVI、DVI等植被指数均受土 壤背景的影响大，且这种影响是相当复杂的， 它随波长、土壤特征（含水量、有机质含量、 表面粗糙度等）及植被覆盖度、作物排列方向 等的变化而变化。
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城市绿地遥感信息自动提取研究—— 以广州市为例 ——刘小平 , 邓孺孺, 彭晓鹃 摘要: ……提出了一种新的基于像元信息分解和神经网 络分类相结合的城市绿地遥感信息自动提取方 法。……
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3.2 植被生态参数的估算
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（4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 缨帽变换（TC）是指在多维光谱空间中， 通过线性变换、多维空间的旋转，将植物、土 壤信息投影到多维空间的一个平面上，在这个 平面上使植被生长状况的时间轨迹（光谱图形） 和土壤亮度轴相互垂直。也就是，通过坐标变 换使值被与土壤特征分离。 缨帽变换是一种通用的植被指数，可以 被用于 Landsat MMS 或 Landsat TM 数据。
3.2 植被生态参数的估算 3.3 灾害监测
3.4 资源遥感调查
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3.1 植被的光谱特性
Geography Analysis for Remote Sensing
3.1.1 健康植被的光谱特性 健康植物的波谱曲线有明显的特点，在可
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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。
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3.2 植被生态参数的估算
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缨帽变换（TC变换）是以陆地卫星MSS各波 段的辐度亮度值作为变量。经线性变换后，组
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成4个新变量：
TC10.433MSS40.632MSS50.586MSS60.264MSS7 TC2-0.290MSS4-0.562MSS5-0.600MSS60.491MSS7
敏感。
实验表明，作物生长初期NDVI将过高估计植被覆 盖度，而在作物生长的结束季节，NDVI值偏低。因 此，NDVI更适用于植被发育中期或中等覆盖度的植 被检测。
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（3）差值植被指数（Difference Vegetation Index） 差值植被指数（DVI）又称环境植被指 数（EVI），被定义为近红外波段与可见光 红波段数值之差。 即DVI= DNNIR-DNR 或 DVI=NIR - R
基于ETM+遥感影像的南京市城市绿地的动态监测 ——郑光 摘要: ……本文利用 1988 年和2002 年的南京市域范 围的ETM+ / TM 影像, 通过分别计算亮度指数和垂 直植被指数, 建立亮度-垂直植被指数( BI-PVI) 平 面, 通过计算TM3-TM4平面内的点到 非植被线的距 离, 求得亮度- 植被指数向量, 进而得出变化向量获取 城市绿地的变化…… 王细元 城市与环境学院
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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。
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研究主要方向：

从土壤背景中区分出植被覆盖区域。（延伸：植被类型，类
3.2 植被生态参数的估算
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植被指数的主要种类 ：
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（1）比值植被指数（RVI） （2）归一化植被指数（NDVI） （3）差值植被指数（DVI） （4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） （5）垂直植被指数（PVI）
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3.1 植被的光谱特性
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3.1.2 植被光谱特征的影响因素 影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。
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3.2 植被生态参数的估算
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（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index）
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由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR） 对绿色植物的光谱响应十分不同。两者简单的数值 比能充分表达两反射率之间的差异。
比值植被指数可表达为： RVI=DNNIR/ DNR 或 RVI=NIR/R （简单表示为NIR/R）
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3.2 植被生态参数的估算
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RVI是绿色植物的一个灵敏的指示参数。研究表明，它与叶面 积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素含量相关性高，被 广泛用于估算和监测绿色植物生物量。在植被高密度覆盖情况下， 它对植被十分敏感，与生物量的相关性最好。但当植被覆盖度小 于50%时，它的分辨能力显著下降。 此外，RVI对大气状况很敏感，大气效应大大地降低了它对 植被检测的灵敏度，尤其是当RVI值高时。因此，最好运用经大 气纠正的数据，或将两波段的灰度值（DN）转换成反射率（ρ ） 后再计算RVI，以消除大气对两波段不同非线性衰减的影响。
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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
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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。
选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、 除等线性或非线性组合方式），产生某些对植 被长势、生物量等有一定指示意义的数值—— 即所谓的“植被指数”(Vegetation Index)。 它用一种简单有效的形式来实现对植物状态信 息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生 长活力及生物量等。
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植物遭受不同程度损害的反射光谱曲线
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南京市城市绿地现状遥感分析——周文佐等 摘要: …… 研究中尝试用NDV I波段及其它波段组合对 南京城市植被进行解译, 效果较好。研究结果表明, 南 京生态绿地分布很不平衡。…… 基于 TM影像的城市绿地信息提取方法研究——姚 静等 摘要:……实验过程中首先对图像进行预处理 , 然后通过 四种绿地信息提取方案进行比较分析 , 这四种方案分 别为: 原始波段合成法、主成份分析法、归一化植被 指数 (NDV I )法和实验波段组合法。……
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3.2 植被生态参数的估算
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在植被遥感中，NDVI的应用最为广泛。它是植 被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，与植被分
布密度呈线性相关。因此又被认为是反映生物量和植
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被监测的指标。 NDVI的一个缺陷在于，对土壤背景的变化较为
第三章 植被遥感
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遥感地学分析，黄家柱教授
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意义：

植被是全球变化中最活跃、最有价值的影响因素和
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不同植物光谱反射曲线比较
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叶子颜色
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不同颜色叶子的反射光谱
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基于遥感的城市绿地信息监测分析—— 以扬州市为例 ——许 超 摘要: ……利用不同时相的 CBERS 02的 CCD数据和中国 资源卫星二号星的全色数据, 选用合适的方法对城市主要 地物信息进行自动(半自动)提取, 对扬州市城区绿地系统 的变化进行动态监测及分析。……
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型质量）

反演出植被的各种重要参数。（叶面积指数、叶子
宽度、树冠行政、高度）

估算与光合作用有关的物理量。（叶面积温度、植 被表面水分蒸腾量）
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内容提要
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3.1 植被的光谱特性
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