遥感地学分析_第一章植被遥感4
植被遥感的原理和应用
植被遥感的原理和应用1. 植被遥感的原理植被遥感是指利用遥感技术获取关于植被的信息。
主要通过感知、识别和解译植被的光谱、空间和时间特征，从而实现对植被生态系统的监测和评估。
植被遥感的原理可以概括为以下几点：•光谱反射特性：植被对不同波段的电磁辐射有不同的反射特性。
通过测量植被对可见光和红外辐射的反射率，可以获取与植被生理和结构特征相关的信息。
•植被指数：植被指数是通过计算植被光谱特征之间的关系得到的一种指标。
常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等。
植被指数可以反映植被的生长状况和叶绿素含量等信息。
•植被分类：通过分析植被光谱特征的差异，可以将植被进行分类和识别。
常用的植被分类方法包括基于光谱特征的有监督分类和无监督分类等。
•时序变化：植被在不同季节和年份的生长状态存在差异，通过观测植被的时序变化，可以获取植被的生长过程和季节变化规律。
2. 植被遥感的应用植被遥感可以广泛应用于农林牧渔、环境保护、地质勘察和城市规划等领域。
以下是一些植被遥感的具体应用：•农业管理：植被遥感可以用于农作物的监测和评价。
通过监测植被生长状况和叶面积指数变化，可以实现农作物的施肥、灌溉和病虫害防治等管理工作。
•生态环境监测：植被遥感可以用于湿地、森林和草原等生态系统的监测和评估。
通过监测植被覆盖度、植被类型和植被退化状况等指标，可以了解生态系统的健康状况和环境变化趋势。
•火灾监测：植被遥感可以通过监测植被的温度和湿度等指标，实现对火灾的预警和监测。
及时发现火点并采取措施可以有效减少火灾的危害和损失。
•城市绿化规划：植被遥感可以用于城市的绿化规划和管理。
通过分析城市植被覆盖度和类型分布，可以优化城市绿地布局和植被种植结构，改善城市环境质量。
•土地利用变化：植被遥感可以用于监测土地利用变化和评估土地资源的可持续利用。
通过比较不同时间段的遥感影像，可以分析土地利用类型的变化和转移。
3. 总结植被遥感是一种重要的环境监测和资源管理技术。
遥感地学分析总结
第一章遥感:指空对地的遥感,即从远离地面的不同工作平台上（如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等）通过传感器，对地球表面的电磁波(辐射)信息进行探测,并经信息的传输、处理和判读分析,对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。
地学分析是以地学规律为基础对信息进行的分析处理过程。
地学分析方法主要有地理相关分析法、主导因素法、环境本底法、交叉分析法、信息复合等. 遥感的目的:建立模型，从简单到复杂地分析图像,从少到多地利用图像，从遥感数据中获取需要的遥感信息。
人们通过对遥感信息的处理、分析、复原和反演来揭示地表各种现象和过程的规律。
遥感地学分析是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析,获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法.遥感信息源的综合特征（１）多源性多平台多波段多视场ﻭ(2)空间宏观性遥感影像覆盖范围大、视野广，具有概括性ﻭ（3)遥感信息的时间性瞬时特征时效性重返周期与多时相(4)综合性、复合性多种地理要素的综合反映多分辨率遥感信息的综合（５)波谱、辐射量化性地物波谱反射、辐射的定量化记录(6)遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性地面信息是多维的、无限的（时间和空间的),而遥感信息是简化的二维信息ﻭ遥感信息的复杂性和不确定性主要表现在：同物异谱、异物同谱；混合象元；时相变化；信息传输中的衰减和增益(辐射失真和几何畸变)遥感数据介绍1ﻭ)高分辨率遥感数据2)中分辨率遥感数据3）低分辨率遥感数据高分辨率（高清晰度）遥感卫星像片空间分辨率一般为5m—１0m 左右,卫星一般在距地600kｍ（千米）左右的太阳同步轨道上运行。
ﻭ应用范围:ﻭ精度相对较高的城市内部的绿化、交通、污染、建筑密度、土地、地籍等的现状调查、规划、测绘地图;大型工程选址、勘察、测图和已有工程受损监测等；还可应用于农业、林业、灾害等领域内的详细调查和监测。
植被遥感
（1）针叶林（云杉林、松树林） 在比例尺为 1:10000 ～ 1:15000 的像片上，针叶 林一般是深灰色颗粒状图型，随比例尺进一步小 ，表现为暗色调均匀的细粒状影纹。在比例尺大 于1:10000的像片上，可以判读其树冠形态、特征 ，多数针叶林的树呈圆锥形或椭圆形。 （云杉、 松树）
（2）阔叶林（山杨、白桦） 其影像色调比针叶林浅，一般呈灰色和浅灰色 颗粒状或粗圆粒状图型，在秋季像片上，不同树种 的树冠颜色有较大差异，因而形成色调混杂的影像 ，山杨多呈白色，白桦呈浅灰色，树冠呈倒卵形。 （3）针阔叶混交林 兼具上述两者的特征，针叶林呈深灰色的细颗 粒状，而阔叶林呈浅灰色，颗粒较粗，两者交错混 生，有的林斑以针叶林为主，阔叶林为副，有的则 反之。
因此，在遥感影像上，植被的信息体现不明 显，与健康植被极易区分。
五、污染植物的判读标志与危害程度分类
1、判读标志 （1）颜色 受污染的植物在彩红外像片上显示的红色纯度下降，出现 暗红、黑红、浅红、棕青等色。 （2）形态 树木影像的大小，是指树冠大小的反映。相同的树种的同 龄树木，树冠影像自污染源向远离污染源方向逐渐增大。 （3）综合标志 树木受污染危害致死造成的残缺现象，以树群空间展布的 图式呈现出来，不同于未受污染的树群形态。 上述标志要互相补充，互相印证，综合应用，以此圈定出 大气污染生态场的范围。
3、叶子的含水量
叶子在 1.45μm， 1.95μm和 2.6～ 2.7μm处各有一个吸 收谷，这主要有由叶子的细胞液、细胞膜及吸收水分所形成 。 植物叶子含水量的增加，将使整个光谱反射率降低，反射 光谱曲线的波状形态变得更为明显，特别是在近红外波段， 几个谷更为突出。
水分含量对植被反射率的影响（以木兰为例）
二、影响植物光谱的因素 1、叶绿素 植物叶子中含有多种色素，如叶青素、叶红素、叶绿素等。 在可见光范围内，其反射峰值落在相应的波长范围内。
《遥感地学分析》课件
图像解译
通过遥感图像识别地物，提取所需信息。
遥感图像的获取与处理
获取方式
通过卫星、飞机、无人机等平台上的传感器 获取。
处理流程
预处理（辐射定标、大气校正等）、图像增强（对 比度拉伸、直方图均衡化等）、信息提取（特征提 取、分类等）。
应用领域
土地利用、城市பைடு நூலகம்划、环境监测、灾害评估 等。
遥感地学在国家安全、资源调查、环境保护、灾 害监测等方面发挥着重要作用，为社会经济发展 提供了重要的数据支持。
提高人类生活质量
遥感地学的发展为人类提供了更加准确的环境监 测和预测数据，有助于提高人类的生活质量。
遥感地学的历史与发展
遥感地学的起源
遥感技术最早应用于军事领域，随着技术的发展和普及，逐渐应用于地球科学研究。
遥感地学的发展历程
随着卫星遥感技术的发展，遥感地学逐渐成为一门独立的学科。在过去的几十年中，遥感 地学在理论、技术、应用等方面都取得了显著的进展。
遥感地学的未来发展
随着技术的不断进步和应用需求的增加，遥感地学将继续发展壮大。未来遥感地学将更加 注重高光谱、高分辨率数据的获取和处理，加强与其他学科的交叉融合，拓展应用领域， 提高应用效果。
02
遥感技术原理
遥感技术的定义与分类
定义
遥感技术是一种通过非直接接触目标的方式获取其信息的高新技术。
分类
按平台可分为航天遥感、航空遥感和地面遥感；按波段可分为可见光遥感、红外遥感、微波遥感和多波段遥感。
遥感技术的原理
电磁波理论
地球表面各种地物对太阳辐射的反射和发射 的电磁波有不同的特征。
分辨率
水资源评估
总结词
遥感地学分析的重点知识
遥感地学分析的重点知识-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第1章绪论一、遥感地学分析遥感地学分析是以地学规律为基础对遥感信息进行的分析处理过程。
地学分析方法与遥感图像处理方法有机地结合起来，一方面可扩大地学研究本身的视域，提高对区域的认识水平；另一方面可改善遥感分析、处理、识别目标的精度。
二、遥感的分类1、以探测平台划分；（地面、航空、航天、航宇）2、按探测的电磁波段划分；3、按电磁辐射源划分；（被动、主动）4、按应用目的划分。
（地质、农业、林业、水利、海洋等）二、按探测的电磁波段划分1、可见光遥感2、红外遥感3、微波遥感4、多光谱遥感5、紫外遥感6、高光谱遥感三、遥感信息定量化的定义遥感信息定量化是指通过实验或物理模型将遥感信息与观测目标参量联系起来，将遥感信息定量地反演或推算为某些地学、生物学或大气等测量目标参量。
四、遥感信息的定量化两重含义1、遥感信息在电磁波不同波段内给出的地标物质定量的物理量和准确的空间位置。
2、从定量的遥感信息中，通过实验或物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量地反演或推算某些地学或生物学的参量。
3、定量化模型：分析模型、经验模型、半经验模型。
第2章地物光谱特征与遥感数字图像信息提取一、地物的反射光谱特性反射率——用来表示不同地物对入射电磁波的反射能力的不一样。
反射——当电磁辐射到达两种不同介质的分界面时，入射能力的一部分或全部返回原介质的现象。
光谱反射率——Ρ(λ)=E R（λ）/E I(λ)↓↓↓反射率反射能入射能一般地说，当入射电磁波长一定时，反射能力强的地物，反射率大，在黑白遥感图像上呈现的色调就浅。
反之，反射入射光能力弱的地物，反射率小，在黑白遥感图像上呈现的色调就深。
判读遥感图像的重要标志——在遥感图像上色调的差异。
判读识别各种地物的基础和依据——不同地物在不同波段反射率存在着差异，在不同波段的遥感图像上就呈现出不同的色调。
遥感地学分析整理
遥感地学分析一、名词解释遥感地学分析：是建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。
热惯量：由于系统本身有一定的热容量，系统传热介质具有一定的导热能力，所以当系统被加热或冷却时，系统温度上升或下降往往需要经过一定的时间，这种性质成为系统的热惯量(Thermal inertia)。
叶方位角：法线在水平面上的投影与正北方向的交角称为叶子在该点的方位角。
红边：反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置.光合有效辐射：植物光合作用所能利用的可见光部分的太阳辐射。
简答1、植被遥感中NDVI应用最广泛？①NDVI是对植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。
NDVI 与 LAI、绿色生物量、植被覆盖度、光合作用等植被参数有关；NDVI的时间变化曲线可反映季节和人为活动变化；甚至整个生长期的NDVI对半干旱区降雨量、对大气CO2浓度随季节和纬度变化均敏感。
②NDVI经比值处理，可部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、大气程辐射（云 / 阴影和大气条件有关的辐照度条件变化）等的影响。
③NDVI介于-1和1之间，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。
几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图象上区分鲜明，植被得到有效的突出。
因此，NDVI 特别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。
二、论述题1、植被指数影响因素。
①物候期、农事历。
物候期指自然植物在其生长发育过程中，其生理、外形、结构等的季节性变化，可通过遥感加以监测。
对于农作区，物候期表现为地方农事历，即耕作、播种、发芽、生长、成熟、收获、休闲等季相循环周期。
它是由作物的生长特点、地方气候、地方农业耕作方式与习惯等决定的。
可见，植被指数提取中遥感数据时相选择的重要性。
植被遥感[学习内容]
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特选内容
33
以美国陆地卫星Landsat TM传感器获取的遥 感数据为例，植被指数就是由第三波段的红 光波段（Red）和第四波段的近红外波段进行 运算而得到可以表征植被状况的植被指数。
特选内容
特选内容
28
（1）针叶林（云杉、松树林）
在比例尺为1：1万或1：15000的影片上，针叶林一般 是深灰色颗粒状图型，随比例尺进一步变小，表现为 暗色调均匀的细粒状影纹
（2）阔叶林（山杨、白桦）
其影像色调比针叶林浅，一般呈灰色或浅灰色颗粒状 或粗圆粒状图型，在秋季影片上，不同树种的树冠颜 色有较大差异，因而形成色调混杂的影像。
如叶子光谱特性中，可见光谱段受叶子叶绿素含量的 控制
近红外谱段受叶内细胞结构的控制 中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制
特选内容
32
但是，对于复杂的植被遥感，仅用个别波段或 多个单波段数据分析对比来提取植被信息是相 当局限的。因而往往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”。
换成反射率（ ）后再计算 RVI，以消除大气对两波段
不同非线性衰减的影响。
特选内容
42
DN值转换为反射率ρ的公式
L DN * gain bias 式中，L辐射量度值，DN样本灰度值，gain图像的增益，bias图像的偏置 P Pi* L *ds*ds（E0*cosQ） 式中，P反射率，Pi圆周率，L辐射能量值，ds日地天文单位距离，取1， E0大气顶部的太阳副照度，Q成像时太阳天顶角，即太阳高度角的余角
植被遥感应用张超
如果忽略掉土壤线与轴的截距，并设
A点为任一植被——土壤系统的实测
值在坐标中的位置，则PVI值就代表
θ
Red
A点到土壤线间的垂直距离。
红外指数
红外指数 Infrared Index (II) 综合考虑了植被在近红外和短波红外对于植被生物量比较敏感，水分的影响 :
II NIRTM 4 MIRTM 5 NIRTM 4 MIRTM 5
TM穗帽变换的参数矩阵
植物遥感依赖于对植物叶片和植被冠层光谱特性的 认识，因而首先了解植物叶片和植被的结构，及叶 片和植被结构的光谱特性。
叶片光谱特征
叶面切面结构及其与 光谱特征的关系
上表皮层；栅栏层；海 绵层；气孔；下表皮层 叶绿素、水、木质素、 纤维素等物质
叶片的机构
光与叶片相互作用的机理－I 反射
Epidermis:表皮，上皮；palisade：栅栏；spongy：海绵
0.45 - 0.52 mm and 0.63 - 0.69 mm
Absorption Efficiency
假彩色合成图像
真彩色图像
不同生长状态 橡树叶子的反
射特性
Jensen, 2000
1 a
3 2
不同橡树叶子的反射特性
a.
b. 4
45 40 35 30 25 20 15 10
5
d. 0
Bl ue (0.45 - 0.52mm)
其中，
p * rb p* red p * blue p * red
在使用之前需要对蓝波段、红波段、和近红外波段进行分子散射和臭氧吸收的纠 正。
增强植被指数
针对 MODIS 数据提出的增强植被指数 Enhanced Vegetation Index (EVI)：
遥感地学分析
E地学信息图谱编程实现的典型算法—栅格法
以下部分代码为栅格化的编程实现 xx = Int(picMain.ScaleWidth / WLINESNUM) yy = Int(picMain.ScaleHeight /HLINESNUM) For i = 1 To HLINESNUM + 1 picMain.Line (xx * i, 0)-(xx * i, picMain.Height - 1) picMain.Line (0, yy * i)-(picMain.Width - 1, yy * i) Next
遥感地学分析
教师：匡鸿海
教材：遥感专题分析与地学图谱 科学出版社 2002第一版
第一章 地图学的发展与 地学信息图谱
1.1 地学信息图谱与地图 1.2 地图学性能的演进 1.3 遥感制图发展的新时期 1.4 信息融合技术的遥感制图 参考文献
1.1地学信息图谱与地图
A 地学信息图谱伴随着知识的创新应运而生 B 传统的地学图谱主要是运用图形语言以表 达自然过程时空特征与空间分异概念 C 数字地球为地学信息图谱的创新奠定基础 D 地图与图谱是密切相关的 E 地学信息图谱编程实现的典型算法—栅格 法
1.2 地图学性能的演进
A 地图制图模式的发展 B 遥感信息与制图
A 地图制图模式的发展
Hale Waihona Puke B 遥感信息与制图1.3遥感制图发展的新时期
A 航空遥感分析与系列制图 B 航天遥感多源综合分析与识别制图
航 空 遥 感 分 析 与 系 列 制 图
A
B
航天遥感多源综合分析 与识别制图
（1）制图信息源的背景参数应用分析 （2）图象识别分类器算法的分析与训练样区的研究 （3）算法识别制图中遥感区域参数的分析运用
植被遥感
谢谢欣赏
3.4大面积农作物的遥感估产
1．农作物的识别与种植面积的估算。
大面积农作物大都分布在地面较为平坦的平原、盆地、河谷，少量分布在山坡和 丘陵的顶部。由于耕作的需要，农田长具有规则的几何形状。根据这些特征将其与其 他植被区别开。估算种植面积时首先用中低分辨率的影像来作出农作物的分布图，然 后用高分辨率的遥感影像修正农作物的分布图，从而求出农作物的种植面积。 2.长势监测 监视作物长势水平的有效方法是利用卫星多光谱影像的反射值得到植被指数，常 用的植被指数是比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NVI)、差值植被指数(DVI)、正 交植被指数(PVI)等。
植被遥感
• • • • • 植物的光谱特征 不同植物类型的区分 植物生长状况的解释 大面积农作物的遥感估产 遥感植被解译的应用
3.1植物的光谱色素特别是叶绿素对紫外线、紫色光、蓝色光、红色光 的吸收率极高以进行光合作用,在上述几个波段形成吸收谷，在 0.55微米附近有一反射率为10%~20%的小反射峰。 叶子的薄壁细胞组织对0.8~1.3微米的近红外光强烈反射,形成 光谱曲线上的最高峰区，反射率可达40%或者更大。 植物叶子含水量的增加使整个光谱反射率降低,特别是在近红 外波段(0.76~3微米),几个吸收谷更为突出. 反射光谱曲线的波状 形态变的更加明显。
城市绿化调 对城市绿地分布、 绿地类型进行定量研究 查与生态环 提出“三维绿化指数“指标，评价城市绿化水平 境调查
草场资 源调查 林业资 源调查
确定草场类型，进行草场质量评价，确定合理的载畜量 确定草场潜力，为畜牧业的发展提供科学依据 对三北防护林网的分布、面积、保存率和有效性进行评估 制作林地分布、土地利用、土地类型等多种专题地图
3.2.2根据遥感影像区分植被类型
遥感影像地学分析方法地学
影响植物光谱的因素
从上图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、叶子的细胞结构和植物的水分等。 叶子的颜色：不同颜色的叶子，其反射光谱曲线也不同。
叶子的组织结构
绿色植物的叶子是由上表皮、叶绿素颗粒组成的栅栏组织和多孔薄壁细胞组织 构成。叶绿素对紫外线和紫色光的吸收率极高，对蓝色光和红色光也强烈吸收，以进 行光合作用。对绿色光部分则部分吸收，部分反射，所以叶子呈绿色，并形成在 0.55μm附近的一个小反射峰，而在0.33～0.45μm及0.65μm附近有两个吸收谷。
4.7 洪灾遥感监测
NormalWater Bodies Flood Areas
Provinces Boundaries
淮河王家坝2次开闸蓄洪后濛洼蓄洪区洪水淹没情况
在高分辨
美 国
率遥感影像上， 不仅可以利用植 物的光谱来区分
华
植物类型，而且
盛
可以直接看到植
顿
物顶部和部分侧
（
面的形状、阴影、
群落结构等，可
米
以直接地确定乔
）
木、灌木和草地
等类型。
1
Quickbird卫星 西班牙马德里体育场（0.61m）
罗马斗兽场（0.7米，真彩色）
2.3 植物生长状况的解译
在近红外区，则草本植物的反
射率迅速增高，而阔叶树叶片中的 海绵组织使得它在近红外光区的反 射明显高于美欧海绵组织的针叶树。 因此，利用0.8～1.1μm的近红外影 像，可以有效地区分出针叶树、阔 叶树和草本植物。
根据植物的物候期差异来区分
植物，例如，冬季落叶树由于叶子 凋谢而无影像，但常绿树仍保持反 射光谱曲线特征，易辨别。
不同岩石矿物的波谱曲线
遥感课件(精华版)
exp(
C
•
LAI
)]
RVI
A
[
1
B
exp(
C
•
LAI
)]
✓A、B、C为经验系数。
✓A由植物本身光谱反射确定
✓B与叶倾角、观测角相关
✓C取决于叶子对辐射的衰减，衰减成非线性的指数函数关系。
植被指数与叶绿素含量的关系：
叶绿素浓度模型：
G
RVI
NIR
/R
1
G
(NIR
/R
)
2
G
NIR
1
C
(
s
)
/(
v
s
) ρ:植被与土壤混合光谱反射率
2
ρs :纯土壤宽波段反射率
ρv :纯植被宽波段反射率
RVI、NDVI与植土比分别成指数和幂函数关系。
遥感测量植被覆盖度方法：
回归模型法、植被指数与像元分解模型法。
回归模型法：是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据
计算出的植被指数与植被覆盖度进行回归,建立经验模型,并利用空间外推模型求取大
的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内
组织引起的）高反射的近红外波段。
二、植被指数的种类
1）比值植被指数RVI ：
可见光红波段（R）与近红外波段(NIR)对植物光谱响应数值比值。
RVI
DN
/DN
NIR
R（灰度值）
RVI
/
NIR
R （地表反照率）
➢比值植被指数RVI与叶面积指数、叶干生物量、叶绿素含量相
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析
如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析城市绿地和植被覆盖度是评估城市生态环境质量的重要指标，也是衡量城市可持续发展的关键要素之一。
而遥感技术的应用为城市绿地和植被覆盖度的分析提供了良好的手段。
本文将从遥感技术的原理、数据获取和处理、分析方法和应用前景等方面来探讨如何利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析。
一、遥感技术原理遥感技术是通过对地面物体反射、辐射和散射的电磁波进行探测和记录，获取地表信息的一种方法。
遥感技术原理主要基于电磁波与物体之间的相互作用，通过传感器接收不同频谱范围的电磁波，识别和测量地表特征。
二、数据获取和处理城市绿地和植被覆盖度的分析需要获取高质量的遥感数据。
常用的遥感数据包括卫星遥感数据和航空遥感数据。
卫星遥感数据具有广域覆盖和周期性观测的特点，适用于大范围的城市绿地和植被监测。
而航空遥感数据具有较高的空间分辨率和信息精度，可以更准确地获取城市绿地和植被覆盖度的信息。
在数据处理方面，遥感影像的预处理是不可或缺的一步。
预处理包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正用于纠正影像的平差误差，使其与地面形状一致。
辐射校正则是通过转换原始数据的辐射量，消除光谱影像之间的辐射差异。
大气校正是去除大气对遥感影像的影响，提高影像的质量。
三、分析方法城市绿地和植被覆盖度的分析可以采用基于指数的方法，如归一化植被指数（NDVI）和改进的植被指数（EVI）。
NDVI通过计算红外辐射和可见光辐射之间的比值来估算植被生长的状况，数值范围在-1到1之间。
EVI相比于NDVI，考虑了近红外辐射和蓝光辐射，适用于高覆盖度和低覆盖度的地区。
另外，基于分类的方法也是常用的分析手段。
通过遥感影像的像元分类，可以将不同的地物类型分割出来，进而分析城市绿地和植被覆盖度。
常用的分类方法包括基于像元的最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和随机森林分类等。
四、应用前景利用遥感技术进行城市绿地和植被覆盖度分析具有广阔的应用前景。
遥感地学分析方法
遥感地学分析方法南京地区植被指数提取与分析：采用的遥感数据：Landsat TM （120－38南京地区）。
植被指数提取方法：植被主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素有相关性，所以我们往往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”。
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。
在植被指数中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。
这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。
1、提取归一化植被指数归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。
公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）2、提取绿度植被指数GVIGVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7 在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，输入上述公式，得到图像3、提取比值植被指数RVI比值值被指数（RVI）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，且具倒转关系。
两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。
公式：RVI= TM4/TM3在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，输入上述公式，得到图像4、提取差值植被指数公式：RVI= TM4-TM3在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，输入上述公式，得到图像将得到的几种植被指数按RGB合成后得到彩色图像，可以很明显的看到黄色较亮的部分为植被覆盖区。
植被遥感检测的原理与方法
植被遥感检测的原理与方法
植被遥感检测是利用遥感技术获取地面植被信息的过程。
其原理和方法主要包括以下几个方面：
1. 光谱特征：植被具有不同的光谱特征，不同类型的植被在不同波段的反射率存在差异。
利用遥感传感器获取地面反射光谱信息，可以判断植被的类型和状态。
2. 植被指数：植被指数是通过计算不同波段反射率之间的比值或差值来反映植被状态的指标。
常用的植被指数包括NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）等。
通过计算植被指数可以评估地表植被的覆盖度、生长情况等。
3. 形状特征：植被在不同生长阶段和环境条件下具有不同的形状特征。
通过遥感图像的形态学处理方法，可以提取植被的边界、形状和空间分布等信息。
4. 纹理特征：植被表面的纹理信息可以反映植被的结构和生长状况。
纹理特征分析方法包括协方差矩阵、灰度共生矩阵等。
通过提取植被纹理特征，可以评估植被的密度、分布等。
在植被遥感检测中，常用的方法包括单波段阈值法、多波段指数法、分类方法等。
单波段阈值法是利用一个波段的反射率或亮度信息，通过设置合适的阈值来划分植被和非植被区域。
多波段指数法是通过计算不同波段的植被指数，根据指数的阈值或变化趋势来区分植被类型。
分类方法是使用统计学、机器学习等技术，将
遥感影像像素分为植被和非植被两类，并实现植被类型的自动识别和分类。
常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机、深度学习等。
植被遥感检测的原理和方法可以根据具体应用需求和数据资源来选择和应用，从而实现对不同区域和不同尺度的植被信息的提取和分析。
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（一）单张叶片光谱 特性及影响因素
95%。
6）1.3um的短波红外，入射能基本均被吸 收或反射，透射极少。
植物叶片的反射、透射和吸 收特性随种类、生长期、病 害及入射波长不同而变化， 故可依据此识别植被、诊断
病害及估产。
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 3、叶片反射波谱的影响因素 ❖ 1）叶片生化组分
❖ 叶片生化组分包括水、叶绿 素、胡萝卜素、纤维素和蛋 白质等，它们决定了叶片的 吸收特性。
不同水分含量玉米叶子反射曲线
❖植物的光谱特性受叶子总含水量的控制，反射率与 总含水量呈相关关系。
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 3、叶片反射波谱的影响因素 ❖ 1）叶片生化组分
❖ 在可见光谱段内，植物光谱特性主要受叶内各 种色素（叶绿素和胡萝卜素等）的支配，其中 叶绿素起最主要的作用。
❖ 因色素强烈吸收，叶片的反射和透射都很低。
50%-90%。 4）从0.69um始，叶片对近红外 辐射的吸收迅速减小，在0.76和 1.2um间有最小吸收率，5-25%，
故反射和透射最大。
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 2、单张叶片的反射、吸收和透射特性
5）超过1.2um，又以吸收为主，且在1.4、1.9和 2.7um出现液态水吸收带，吸收作用增强，达到70-
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。
植被
因此,地球植被及其变化一直被各国科 学家和政府所关注。
卫星遥感是监测全球植被的有效手段, 为人类提供了监测、量化和研究人类有 序活动和气候变化对区域或全球植被变 化影响的可能。
植被遥感研究的主要内容：
5 d. 0
Blue (0.45 - 0.52mm)
Green leaf Yellow Red/orange Brown
Green
Red
(0.52 - 0.60mm) (0.63 - 0.69mm)
1 2 3 4
Near-Infrared (0.70 - 0.9m2m)
不同色素影响反射率
随着植物生长， 叶绿素减少、
✓ 等面叶的组织分化不明显。
（一）单张叶片光谱 特性及影响因素
❖ 1、植物叶片结构
✓ 叶片一般具有三部分：表皮、叶肉和叶脉 ✓ 表皮：包围整个叶片，由一层或多层组成。表
皮细胞扁平，排列紧密，通常不含叶绿体，外 表常有一层角质层。
（一）单张叶片光谱
特性及影响因素
❖ 1、植物叶片结构
✓ 叶肉：为表皮内的同化薄壁组织，有两种： （1）栅栏组织：紧靠上表皮下方，呈圆柱状，
植被遥感研究的主要内容：
（3）能否准确的估算出与植被光合作用有关 的若干物理量，例如植被表面水分蒸腾量、 光合作用强度（干物资生产率）、叶表面温 度等。
关于植被资源的清查与分类方面以已取得了较 为突出的成绩，后两个问题正是植被遥感所 要研究的问题，虽已取得了相当的进展，但 到成熟仍需时日。
一、植被遥感原理
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 3、叶片反射波谱的影响因素 ❖ 1）叶片生化组分
❖ 叶绿素a、b，导致0.45μm与0.67μm为中心 形成两个强烈的吸收带；
❖ 胡萝卜素、叶黄素导致0.43μm-0.48μm范围 内形成强烈的吸收带。
❖ 两吸收谷间（0.54μm附近）吸收相对较少， 形成绿色反射峰（10%-20%）。
遥感地学分析
第一章 植被遥感
主要内容
一、植被遥感原理 二、植被分类 三、植被生态参数的估算 四、与光合作用有关的物理量的估算 五、中国及中亚地区荒漠化遥感的各种植物类型的总 称，在地球系统中扮演着重要的角色，它是 地球表层内重要的再生资源。
植被是全球变化中最活跃、最有价值的影响 要素和指示因子（找水、矿）。
❖ 植被遥感不仅依赖于对单张植物叶片的光 谱特性，还需进一步认识植被冠层的光谱 特性。
（一）单张叶片光谱 特性及影响因素
❖ 1、植物叶片结构 ✓ 叶片是绿色植物的主要受光面积，也是遥感传 感器所接收到的植被信号的主要贡献者。分为 异面叶和等面叶两种。
✓ 异面叶的叶肉组织有较大分化，形成栅栏组织 和海绵组织，故叶片上下面的受光情况不同， 上呈深绿色，下呈淡绿色。
❖ 1、植物叶片结构
✓ 叶脉：为贯穿于叶肉间的维管束。主脉部分维 管束较粗大，侧脉及小脉部分维管束较细小。 叶脉具有输导和支持的作用，是盐分和水分的 运输管道，也是光合作用产物的运输通道。
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 2、单张叶片的反射、吸收和透射特性
反射辐射
入射辐射-散射辐射=吸收辐射，用于增加植物体温和光合作用
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 2、单张叶片的反射、吸收和透射特性
1）绿色叶片反射和透射光谱非常相似；
2）叶片对紫外线吸收很大，达90%-99%；
3）叶片对可见光以吸收为主（约90%），且蓝-紫光 （0.38-0.47um）和橙-红光（0.62-0.68um）的光合有 效辐射吸收最大，约90%，绿光吸收最少，吸收率为
（1）通过遥感影像从土壤背景中区分出植被 覆盖区域，并对植被类型进行划分，区分是 森林还是草场或者农田，进而可以问是什么 类型的森林，什么类型的草场，什么样的农 作物，如此等等。
（2）能否从遥感数据中反演出植被的各种重 要参数，例如叶面积指数（LAI）、叶子宽度、 平均叶倾角、植被层平均高度、树冠形状等 等，这一类问题属于更深层次的遥感数据定 量分析方法与反演技术。
组分吸收
不同色素影响反射率
植物叶子中含有多种色素，如叶青素、 叶红素、叶黄素、叶绿素等，在可见光 范围内，其反射峰值落在相应波长范围 内。
不同颜色叶子的反射光谱
不同橡树叶子的反射特性
1 a
3 2
a. b.
4 c.
Percent Reflectance
45 40 35 30 25 20 15 10