绿色植物的反射波谱曲线作用

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.