绿色植物的反射波谱曲线作用
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、水体与其她的典型地物,植被对电磁波的响应就是由其化学特征与形态学特征决定的,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,各种色素就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就是呈现“峰与谷”的图形,可见光谱内的谷就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与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与红区的能量,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,叶红素与叶黄素在0、45um(蓝色)附近有一个吸收带,但就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与红区吸收带减弱,常使红波段反射率增强,以至于我们可以瞧到植物变黄(绿色与红色合成)。
从可见光区到大约0、7um的近红外光谱区,可瞧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,这就是植物曲线的最为明显的特征,就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%),这就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。
植物的反射光谱特征
植物的反射光谱特征
随着生态环境的保护和社会经济的发展，植物的反射光谱特征也受到越来越多的关注，它不仅可以用于分析和诊断各种植物病害，而且可以被用来表征植物物候期的生长活动。
反射光谱特征是在植物受光照射时反射出来的特定光波长的光谱特征，它是由各种细胞组织的分布导致的，包括叶片的氨基酸、维生素、糖类、蛋白质等有机分子以及叶片结构、孔径尺寸等解剖结构。
反射光谱特征可以根据不同植物类型进行区分，在一定波段中，不同植物类型可能表现出不同的强度梯度和反射比，这种特征特性可以帮助我们准确地了解植物的对环境应答，从而促进植物生态命脉的保护。
此外，反射光谱特征也可以帮助改善植物抗非生物性胁的能力，例如可以正确地识别霜冻或病害的发展，真菌发芽的日期和叶绿素的分布。
其中，叶绿素可以通过红外光谱分析来确定，一些重要的植物病害也可以通过对叶片的反射光谱来诊断。
而叶绿素的分布状态也可以指示植物是否正常生长或识别植物的病害状况，并采取及时有效的措施。
另外，植物反射光谱特征也可以用于诊断植物物候期，即判断植物生长活动的顺序和特点，随着物候期的加剧，参数会随着植物的反射特性而变化，从而可以识别植物对气温、水分、光照和养分状况的反应。
因此，反射光谱特征是诊断和估计植物状况的重要指标，同时也是实现生态环境的保护和植物的优质生长的关键。
【转】植被光谱曲线特征
【转】植被光谱曲线特征【转】植被光谱曲线特征001）对绿光（0.55 ）有一小的反射峰值，反射率大致为20%，这是绿色植物呈现绿色的原因。
注意这里也正是太阳光的光能峰值。
2）在红光处（0.68 ）有一吸收谷，这是光合作用吸收谷。
注意此处太阳光能仍很大，若吸收谷减小，则植被发黄、红。
3）在 0.7~1.4 与 1.5 ~ 1.9 有很高红外反射峰，反射率可高达70%以上，这两峰与前边红光波谷是植被光谱的特征。
这第一峰波长段还处在太阳光能波谱中主要能量分布区（0.2~1.4 ）占有全部太阳光能量90.8%，这是遥感识别植被并判断植被状态的主要依据。
4）在 1.45 至 1.95 有两处吸收谷，表明植被中水分含量。
5）不同种类植物反射光谱曲线的变化趋势相同，而植物与其它地物的反射光谱曲线显著不同，这是遥感可以估测生物量的基础。
6）植物叶片重叠时，反射光能量在可见光部分几乎不变，而在红外却可增加20~40%。
这是因为红外光可透过叶片，又经下层叶片重复反射。
叶片重叠反映作物长势旺盛，生物量高。
7) 植物叶片可见光区反射率有显著的方向性，这是因为植物叶片反射（散射）不是纯粹的朗伯散射，还有方向性。
而在红外区方向性就不显著，这是因为红外光透射性好，透射后重复反射打扰了方向性。
Spectral Reflectance SignatureWhen solar radiation hits a target surface, it may be transmitted, absorbed or reflected. Different materials reflect and absorb differently at different wavelengths. The reflectance spectrumof a material is a plot of the fraction of radiation reflected as a function of the incident wavelength and serves as a unique signature for the material. In principle, a material can be identified from its spectral reflectance signature if the sensing system has sufficient spectral resolution to distinguish its spectrum from those of other materials. This premise provides the basis for multispectral remote sensing. The following graph shows the typical reflectance spectra of five materials: clear water, turbid water, bare soil and two types of vegetation.Reflectance Spectrum of Five Types of Landcover The reflectance of clear water is generally low. However, the reflectance is maximum at the blue end of the spectrum and decreases as wavelength increases. Hence, clear water appears dark-bluish. Turbid water has some sediment suspension which increases the reflectance in the red end of the spectrum, accounting for its brownish appearance. The reflectance of bare soil generally depends on its composition. In the example shown, the reflectance increases monotonically with increasing wavelength. Hence, it should appear yellowish-red to theeye. Vegetation has a unique spectral signature which enables it to be distinguished readily from other types of land cover in anoptical/near-infrared image. The reflectance is low in both the blue and red regions of the spectrum, due to absorption by chlorophyll for photosynthesis. It has a peak at the green region which gives rise to the green colour of vegetation. In the near infrared (NIR) region, the reflectance is much higher than that in the visible band due to the cellular structure in the leaves. Hence, vegetation can be identified by the high NIR but generally low visible reflectances. This property has been used in early reconnaisance missions during war times for "camouflage detection". The shape of the reflectance spectrum can be used for identification of vegetation type. For example, the reflectance spectra of vegetation 1 and 2 in the above figures can be distinguished although they exhibit the generally characteristics of high NIR but low visible reflectances. Vegetation 1 has higher reflectance in the visible region but lower reflectance in the NIR region. For the same vegetation type, the reflectance spectrum also depends on other factors such as the leaf moisture content and health of the plants. The reflectance of vegetation in the SWIR region (e.g. band 5 of Landsat TM and band 4 of SPOT 4 sensors) is more varied, depending on the types of plants and the plant's water content. Water has strong absorption bands around 1.45, 1.95 and 2.50 µm. Outside these absorption bands in the SWIR region, reflectance of leaves generally increases when leaf liquid water content decreases. This property can be used for identifying tree types and plant conditions from remote sensing images. The SWIR band can be used in detecting plant drought stress and delineating burnt areas and fire-affected vegetation. The SWIR band is also sensitive to the thermal radiation emitted by intense fires, and hence can be used to detect active fires, especially during night-time when the background interference from SWIR in reflected sunlight is absent.Typical Reflectance Spectrum of Vegetation. The labelled arrows indicate the common wavelength bands used in optical remote sensing of vegetation: A: blue band, B: green band; C: red band; D: near IR band;E: short-wave IR band。
列举几种可见光与近红外波段植被,土壤,水体,岩石的地物反射波谱曲线实例
列举几种可见光与近红外波段植被，土壤，水体，岩石的地物
反射波谱曲线实例
1. 植被反射波谱曲线实例：
- 绿色叶片的反射波谱曲线在可见光波段呈现高反射峰，并在
近红外波段逐渐下降。
- 干枯的植物叶片在整个波段上反射较低，尤其在近红外波段。
2. 土壤反射波谱曲线实例：
- 黑色土壤在可见光波段上呈现较低的反射率，而在近红外波
段上表现出较高的反射率。
- 沙质土壤在整个波段上都表现出较低的反射率。
3. 水体反射波谱曲线实例：
- 清澈的湖泊和海洋水体在可见光波段上呈现较低的反射率，
而在近红外波段上反射率逐渐上升。
- 浑浊的水体在整个波段上都表现出较高的反射率。
4. 岩石反射波谱曲线实例：
- 砂岩在可见光波段上具有一定的反射率，而在近红外波段上
反射率较低。
- 部分火山岩在整个波段上具有较高的反射率。
植被的反射光谱曲线
植被的反射光谱曲线嘿，朋友们！今天咱来聊聊植被的反射光谱曲线，这可真是个有意思的玩意儿啊！你想想看，每一种植被就好像有自己独特的“身份证”一样，而这个“身份证”就是它们的反射光谱曲线。
就像我们每个人都有不同的长相和性格，植被们也通过这个曲线来展现自己的与众不同呢！比如说，那些绿油油的小草，它们的反射光谱曲线可能就比较有特点。
当阳光照在它们身上，它们会把一部分光反射回去，而这反射的情况就形成了它们特有的曲线。
这就好像小草在跟阳光玩游戏，阳光照过来，小草说：“嘿，我就反射成这样啦！”是不是很有趣？再看看那些高大的树木，它们的反射光谱曲线肯定又不一样啦！也许更加复杂，就像大树有着更丰富的故事一样。
它们经历了风雨，见证了四季的更替，这一切都在它们的反射光谱曲线里有所体现呢。
你说，这像不像我们人，经历的事情多了，身上就有了独特的气质和韵味？植被的反射光谱曲线不也是这样嘛！而且啊，通过研究这些曲线，我们能知道好多信息呢！比如说，我们可以知道这片植被是不是健康呀。
如果曲线出现了异常，那可能就说明植被遇到了什么问题，是缺水了？还是生病了？这就好像我们人，如果脸色不好看，可能就是身体不舒服了呀。
还有呢，我们还能通过这些曲线来区分不同的植被种类。
哇，这可太神奇了！就好像我们能一眼认出不同的人一样，科学家们也能通过这些曲线准确地认出各种植被。
你想想，如果没有这些反射光谱曲线，我们对植被的了解该有多模糊呀！我们就没办法这么准确地知道它们的情况，也没办法更好地保护它们啦。
研究植被的反射光谱曲线，不就像是在探索一个神秘的世界吗？每一个曲线都像是一把钥匙，能打开我们对植被的新认知。
难道你不想知道你家附近的那些植被，它们的反射光谱曲线是什么样的吗？难道你不想通过这些曲线来更深入地了解大自然的奥秘吗？反正我是觉得特别有意思呢！这就是植被的反射光谱曲线，一个充满神奇和奥秘的领域，让我们一起去探索吧！。
(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。
健康绿色植物光谱曲线
健康绿色植物光谱曲线
光谱曲线通常以波长（nm）为横坐标，吸收率或反射率为纵坐标。
在光谱曲线中，我们可以观察到植物对不同波长光线的吸收情况。
一般来说，叶绿素对红光和蓝光的吸收较高，因此在光谱曲线
中会出现吸收峰。
而在绿色光谱区域，叶绿素的吸收率较低，这也
解释了为什么植物的叶子呈现绿色的原因。
此外，光谱曲线还可以反映出植物的生长状况和光合作用效率。
比如，如果在特定波长范围内观察到吸收率的突然增加或减小，可
能意味着植物在该波长的光线下会有更好或更差的生长表现。
通过
分析光谱曲线，我们可以优化植物生长环境中的光照条件，从而提
高植物的生长效率和产量。
总的来说，健康绿色植物光谱曲线是一个重要的工具，可以帮
助我们了解植物对光线的利用情况，指导农业生产和植物生长环境
的优化。
通过对光谱曲线的研究，可以更好地促进农业生产的可持
续发展和提高作物的产量和质量。
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。
(完整版)遥感实习报告(波谱曲线)
遥感实习报告内容1.分析几种典型地物的波谱曲线特征，依据此特征辨别TM影像样图的通道值，写出其辨别理由；（1）植被的波谱曲线特征：植被的反射波普曲线主要分三段：可见光波段0.4-0.76um 有一个小的反射峰，位置在0.5um绿处两侧蓝和红有两个吸收带，这一特征是由于叶绿素的影响。
叶绿素对蓝光和红光的吸收作用强，对绿光反射作用强。
近红外波段有一反射的陡坡到1.1um附近有一峰值形成植被的独有特征。
这是由于植被叶细胞结构的影响，除了吸收和透射的部分，形成的高反射率。
在中红外波段1.3-2.5 um受到绿色植物含水量的影响，吸收率大增，反射率大大下降，特别以1.45um 1.95 um2.7um为中心是水的吸收带形成低谷。
所以分析：根据植被的反射波谱曲线特征，T2与T3图在长江流域与汉江流域比较下，判断由于T3图两水域颜色区别较大，在植被的中T-3的反射率大于T-2，所以判断T2图可能处于TM1-TM2（0.45-0.60um之间）即蓝绿波段之间。
（2）水体的波普特征：水体的反射主要在蓝绿波段，其他波段吸收都很强。
特别到了近红外波段吸收就更强。
遥感影像上，特别是近红外影像上，水体呈黑色，一般情况下，水中含泥沙时，由于泥沙散射，光波段反射率会增加，峰值出现在黄红区，水中含叶绿素时，近红外波段明显抬升，这些都成为影像分析的重要依据。
分析：根据水体光谱特征，T5图中水体为黑色，T5图的反射率大，判断为红外光，则T5图为TM5中红外波段（1.55-1.75UM）。
进一步根据水体和植物的反射波谱曲线得出T3图为TM3波段（0.62-0.69um）即为红光波段。
（3）土壤的光谱特征：土壤自然状态下反射率没有明显的峰值和谷值，一般来说土质越细反射率越高，有机质含量越高和含水量越高，反射率越低此外土类和肥力也会对反射率产生影响。
由于土壤反射波谱曲线呈比较平滑的特征，所以不同光谱段的遥感影像上土壤的亮度区别不明显。
分析：又因为T4图与T5图比较，图像的江水较T5图来说发白，即江水的反射率应该增高，另外该图的植被比T5图更白，反射率更高，故而应该在植被的反射峰附近所以T4图为0.70—0.90um之间，即为TM4近红外波段。
植物反射波谱特征 (2)
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。
典型植物的光谱曲线有什么样的特点
典型植物的光谱曲线有什么样的特点？举例说明影响植物光谱曲线特征的因素有哪些？特点：0.45微米有一个蓝光的吸收带，0.55微米处有一个绿光的反射波峰，0.67微米处有一个红光的吸收带。
在1.45微米、1.95微米和2.7微米处是水的吸收带，形成波谷。
原因：0.45微米有一个蓝光的吸收带，0.55微米处有一个绿光的反射波峰，0.67微米处有一个红光的吸收带。
这表明，叶绿素对蓝光和红光的吸收作用强，而对绿色的反射作用强。
在近红外波段的0.8到1.0微米之间有一个反射的陡坡，1.1微米附近有一个峰值，形成植被的独有特征。
这是由于植被叶子的细胞结构的影响，除了吸收和透射的部分以外而形成的高反射率。
在近红外波段1.3到2.5微米，是因为受绿色植物含水量的影响，吸收率增大，反射率下降。
特别是在1.45微米、1.95微米和2.7微米处，形成水的吸收带。
植物波谱特征的因素：除了以上述及的含水量以外，还与植物种类、季节、病虫害等密切相关。
影像因素季节病虫害植物种类右图为桷树、松树、桦树及草的波谱特性曲线。
可看出草在0.7微米后的波段反射率较其他树种高。
不同植物在不同波段表现出来的特征不同。
植物种类不同，其形状、叶片的形态及叶片数量、叶片的氮磷钾含量、叶表反射率也是不尽相同的，相应的，其波谱特征也就不尽相同右图为冬小麦在不同生长阶段的波谱特性曲线。
由图看出，冬小麦的不同生长阶段的波谱特征是不同的。
这是因为在植物生长的不同阶段，其氮磷钾含量、颜色的不同，导致了对不同波段的反射率有所差异。
从图可知，植物所受灾害的程度不同，其波谱特征也是不同的。
这是因为受灾的程度不同，植物的氮磷钾比例、叶片面积、叶表的颜色及其反射率会有所变化。
特点图像。
绿色植物反射光谱的特征及其在监测农作物生长中的应用
绿色植物反射光谱的特征及其在监测农作物生长中的应用１研究内容１．１田间尺度长势指标与遥感参数的定量关系目前大尺度的作物长势遥感技术监测中，主要使用单一的植被指数比较法；使用差值模型或等级模型，该评估模型较为单一，没根据相同空间区域、相同作物及相同生育期展开相同的等级分割。
通过对黑龙江垦区的水稻、玉米和大豆相同生育期地面量测农学数据与遥感技术反演的ｎｄｖｉ、ｅｖｉ、ｌａｉ等参数的比对与分析，研究分后作物生育期的田间尺度长势指标与遥感技术参数的定量关系，特别就是对作物遭遇旱情、病害及低温雨涝等自然灾害后长势状况展开实时监测与评价，创建分后生育期的作物田间长势指标与遥感技术参数的`定量关系模型。
１．２长势综合评价指标体系目前农作物的遥感技术长势监测中长势综合评价标准分成不好、较好、正常、极差和差５个等级，其主要就是根据等序列展开分割或根据长势监测中不及常年、与常年持平及优于常年的比例赢得的一个定性评价。
这个评价指标缺少科学的统计学依据，而且评价结果无法轻易和产量预测挂勾。
利用多因子统计法和权重分析法等，创建长势综合评价指标体系，对作物遭遇旱情、病害及低温冻害等自然灾害后的作物长势状况展开综合评价。
２技术路线２．１挑选地面监测样区在黑龙江垦区某农场选择１０～２０个样点，对典型样点的水稻、玉米不同生育期（苗期、孕穗期、开花期、乳熟期等）地面实测农学数据进行整理、统计、分析。
２．２创建模型处理研究区遥感数据，反演遥感参数（ｎｄｖｉ、ｅｖｉ、ｌａｉ等）。
研究、分析不同作物田间长势指标（如单位面积茎数、分蘖数、单位面积穗数等）与遥感参数的定量关系，建立基于作物光谱特征和作物农学参数机理相联系的、分作物生育期的作物田间长势指标与遥感参数的定量关系和模型。
２．３创建长势综合评价指标体系及其分级标准以研究区长时间序列不同作物历史长势遥感监测数据，特别是作物遭受干旱、病害及低温冷害等自然灾害后的监测数据为样本进行统计学分析，综合应用数理统计学方法和权重分析法等，建立长势综合评价指标体系，进行长势综合评价研究，根据作物产量数据和长势分级指标，进行长势评价标准与产量关系的研究，将长势综合评价分级指标与产量预测的趋势值有机结合。
植被的反射光谱特征
植被的反射光谱特征嘿，朋友们！今天咱来聊聊植被的反射光谱特征。
这可真是个有趣又神奇的事儿啊！你想想看，那一片片的植被，就像大自然的画布，有着各自独特的色彩和表现。
而这些色彩背后，可藏着它们的反射光谱特征这个小秘密呢！就好像我们人有自己的性格特点一样，植被的反射光谱特征也是它们的“个性标签”。
不同的植物，它们对光的反射可是大不一样的哦！有的植物可能就像个“小镜子”，把光反射得特别亮；而有的呢，可能就比较“害羞”，反射得没那么明显。
比如说，那绿油油的草地，在阳光的照耀下是不是特别显眼？那就是因为它对绿光的反射比较多呀！这就好像它在向我们大声喊：“嘿，我在这里呢！”而那些深绿色的大树呢，它们可能对其他颜色的光有着特别的“偏好”，让它们看起来更加稳重和深沉。
咱们再想想，要是没有这些不同的反射光谱特征，那大自然该多单调啊！就像我们每天都只能穿一种颜色的衣服一样，多无趣呀！正是因为有了这些丰富多样的特征，才让我们的世界变得五彩斑斓。
而且哦，科学家们还能通过研究植被的反射光谱特征来了解很多事情呢！比如植物的生长状况、健康程度。
这就好比我们通过观察一个人的脸色就能知道他是不是生病了一样。
神奇吧？你说，这植被的反射光谱特征是不是就像一个隐藏的宝藏，等着我们去发现和探索呢？我们可以通过各种高科技手段，像拿着神奇的钥匙一样，去打开这个宝藏的大门。
想想看，要是我们能更深入地了解这些特征，那对农业、林业该有多大的帮助啊！农民伯伯们可以根据这些信息更好地照顾庄稼，让它们长得更壮实；林业工作者们也可以更好地保护森林，让它们更加茂盛。
这一切，不都得归功于植被的反射光谱特征这个神奇的东西吗？所以啊，我们可不能小看了这些看似平常的植被，它们背后的故事和秘密可多着呢！我们要怀着好奇和探索的心情，去好好了解它们，和大自然更加亲密地接触。
总之，植被的反射光谱特征就是大自然给我们的一份特别礼物，让我们的世界变得更加奇妙和丰富多彩。
我们一定要好好珍惜这份礼物，好好去感受它带给我们的惊喜和乐趣啊！。
绿草用红草光谱 -回复
绿草用红草光谱-回复
绿草和红草的光谱是不同的，因为它们的叶子含有不同的色素。
绿草的叶子主要含有叶绿素，它吸收和利用蓝光和红光能量进行光合作用。
因此，绿草在蓝光和红光区域吸收较多的光，并在绿光区域反射较多的光，看起来呈现出绿色。
而红草的叶子则含有红色素，它吸收和利用红光能量进行光合作用。
因此，红草在红光区域吸收较多的光，并在其他波长区域反射较多的光，看起来呈现出红色。
因此，绿草的光谱会在蓝光和红光区域有较高的吸收，而红草的光谱会在红光区域有较高的吸收。
在科学研究和农业生产中，利用不同植物的光谱特性可以进行植物识别、监测植物健康程度和调节光照等操作。
反射光谱技术在植物病理学中的应用研究
反射光谱技术在植物病理学中的应用研究反射光谱技术是一种非破坏性且高效的检测技术，它可以通过分析物体反射或透射的光谱信息，来获取目标物质的光谱特征，实现对目标物质的快速识别、评估和监测。
在农业领域，反射光谱技术已经广泛应用于植物病理学研究中，可以迅速、准确地检测植物病害，为病害防控提供科学依据。
利用反射光谱技术对植物病理学进行研究，主要包括两个方面，一是通过对植物反射光谱进行分析，实现植物病害的诊断和分类；二是通过对植物光谱进行病理特征提取，研究植物对病害的响应机制。
下面分别从这两个方面进行介绍。
在植物病害的诊断和分类方面，反射光谱技术可以通过分析植物的光谱信息，识别出植物患病时所具有的特征光谱。
例如，一些病害会致使植物叶片色素发生改变，导致反射光谱发生变化，从而通过光谱图像中的特定波段的变化，可以对植物病害进行早期诊断和分类。
研究人员发现，不同病害引起的叶片颜色变化在光谱上有明显区别，可以利用光谱机器学习算法，比如主成分分析、支持向量机等方法，对植物病害进行准确分类和鉴定。
在研究植物病害的响应机制方面，反射光谱技术可以用来提取植物的病理特征。
当植物遭受病害侵染时，光谱图像中会出现特定波段的增强或减弱，这些波段的变化与植物的生理代谢、组织结构等因素有关，通过分析这些变化，可以揭示病害对植物的影响机制。
例如，一些病害会导致植物叶片的反射率增加，这与叶绿素含量的下降有关，通过光谱技术可以定量研究叶绿素的变化情况，从而评估植物的生长状态和病害的严重程度。
除了诊断和机制研究，反射光谱技术还可以用于植物病害的监测和预测。
通过对大面积农田的光谱图像进行定量分析，可以实时监测植物病害的分布和变化趋势，及时采取相应的防治措施。
另外，反射光谱技术还可以通过与气象或土壤数据的结合，建立植物病害的预测模型，实现对未来发病情况的预测，为农民提供病害防控的决策参考。
总之，反射光谱技术在植物病理学研究中具有重要的应用前景。
它不仅可以实现对病害的快速诊断、准确分类和严重程度评估，还可以揭示病害的发生机理和植物的抗病特性，为病害防控提供科学依据。
植被波谱特征总结
植被波谱特征总结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。
SWIR-1 和 SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是⼤⽓⽔的强吸收范围。
植被可分为三个部分组成：植物叶⽚（Plant Foliage）植被冠层（Plant Canopies）⾮光合作⽤植被(Non-Photosynthetic Vegetation)这三个部分是植被分析的基础，下⾯对他们详细介绍。
1、植物叶⽚（Plant Foliage）植物叶⽚包括叶、叶柄以及其他绿⾊物质，不同种类的叶⽚具有不同的形状和化学成份。
对波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份包括：⾊素（Pigments）、⽔分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），这也是遥感反演的基础，如⽤植被指数来估算叶⼦的化学成份。
⾊素（Pigments）叶⾊素主要包括叶绿素、叶黄素和花青素。
这些都是植被的健康的指标，⽐如含⾼浓度叶绿素的植被⼀般很健康，相反，叶黄素和花青素常常出现在健康较差的植被，濒临死亡的植被出现红⾊、黄⾊或棕⾊。
绿色植被光谱曲线
绿色植被光谱曲线
绿色植被的光谱曲线是指绿色植被在不同波长下的反射率或吸收率的变化曲线。
绿色植被的光谱曲线通常具有以下特点：
1. 在可见光范围内（400-700nm），绿色植被的反射率较低，吸收率较高，这是因为绿色植被吸收了大部分的可见光能量，用于光合作用。
2. 在近红外范围内（700-1100nm），绿色植被的反射率较高，吸收率较低，这是因为近红外光可以穿透植被，被植被内部的水分和叶子表面的反射所吸收。
3. 在短波红外范围内（1100-2500nm），绿色植被的反射率较低，吸收率较高，这是因为短波红外光可以被植被内部的水分和叶子表面的反射所吸收。
绿色植被的光谱曲线对于遥感技术的应用非常重要，因为它可以用来识别和监测植被的生长和变化。
通过分析绿色植被的光谱曲线，可以了解植被的光合作用、水分含量、叶面积指数等信息，从而为农业、林业、环境监测等领域提供重要的数据支持。
植物的反射光谱特征及其
植物的反射光谱特征及其
植物的反射光谱特征指的是植物在受到不同波长类型光照射时，它们所发出的反射光谱特征。
具体而言，它反映了植物在受到光照射后，从波长段上发出的能量分布情况。
典型的植物反射光谱特征显示出两个主要波长点，一个短波长区域和一个长波长区域。
通常，短波长波谱特征表明植物在受光照射时更偏向于反射紫外光照射的能量，而长波长波谱特征则表示植物反射了较多的可见光照射的能量。
随着时间的推移，植物反射光谱特征也会逐渐改变。
这种变化受到多种因素的影响，主要包括光照条件的变化、植物的生长发育阶段以及气候变化。
例如，植物受到少量光照时，反射光谱的短波长区域的强度会降低，长波长区域的强度会得到增强。
植物生长阶段也会影响反射光谱的变化，由于植物不同阶段的作物冠层结构发生的变化，反射光谱的特征也会随之改变。
另外，气候变化也会影响植物反射光谱的变化，考虑到气候变化时，其光照条件会有所改变，从而影响植物反射光谱的变化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
绿色植物的反射波谱曲线作用
2014015587—贺康康—环科
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。
（Philip et al. ，1978）
植物波谱反射特征的规律［1］
经过的对植物进行300多个目标点的波谱反射特性的测定。
从结果来看，尽管它们种类、所在位置的自然条件不同，但在绿色状态下，其特征都具有共同的规律，这些规律是:
1、特征的相似性。
2、特征的可分性。
3、特征的周期性
4、特征随季节而变化的显著性。
作物旱情监测［2］
济南市小麦种植区TVDI 统计结果表明，对于TVDI 等级非常湿润和湿润，在六个统计时段内，面积最大都出现在六月份，面积最小都出现在一月和十二月，其次非常湿润等级还在三月的面积较大，湿润等级在十月份的面积较大；冬小麦种植区的正常TVDI等级，面积最大出现在十月，最小为一月，其他各月相差不大；出现干旱现象面积最大的月份为一月，与前文分析结果一致，统计结果同样符合。
利用多类别MODIS 植被指数和陆地表面温度产品数据，根据陆地表面温度与植被指数关系特点，建立多种干旱评价指标。
结合气温、降水、土壤墒情数据，验证各干旱反演模型在济南市的适用性，研究2010年10月至2011年5月济南市干旱发生的时空演变格局。
产量估算
小麦光谱特征［3］
小麦产量数据由潜江市农业局提供，小麦估产的关键在于找寻到产量与光谱敏感波段的关联性。
将小麦光谱数据及小麦产量导入SPSS软件中，利用偏回归分析，可以得出小麦产量与叶片光谱数据在抽穗期有较高的正相关性的，其估产模型:通过上式运算结果与实际产量进行对比，可以得出25个观测点的估产量与实际产量的精度可以达到91%。
所以运用小麦抽穗期近红外及可见光波段平均值的比值来估测小麦但产量是可行的。
另研究［4］分别于2007年6月25—28日，2008年5月15—22日和7月5—13日2009年7月3—10日2011年7月8—14日，在河南省的郏县"襄城县"方城县等10余县，对河南省种植的多品种烟草的叶片和冠层进行了光谱测量。
测量结果表明，烟草叶片的光谱特征与其他植物叶片具有相似特点，其光谱特征取决于叶片内部的细胞结构。
在红光波段内，叶子的反射及透射率较低，而吸收率很高。
在附近，反射率急速增加，在近红外"0.74—1.30um" 。
R 谱段内形成高反射。
由于卫星传感器观测的对象是烟田冠层，而烟田冠层光谱是土壤光谱和多叶片光谱的混合，由于烟叶植株生长特点和叶子的分布，烟田冠层光谱表现出与单叶片光谱不同的特征。
估测面积与实测面积具有较高的一致性，估测精度达到90%。
参考文献
［1］陆惠文,植物波谱反射特性的研究[J].
［2］许颖,济南市冬小麦旱情遥感监测研究[C].山东师范大学,2012,5,9.
［3］吴斐,基于光谱反射率的耕地估产研究[C].华中师范大学,2010,10.
［4］李富欣等,基于GIS的河南省烤烟移栽面积遥感监测及产量估算[J].江西农业学报,2014,7,26.。