植被遥感
使用植被指数遥感图像进行农作物产量预测的技巧和要点
使用植被指数遥感图像进行农作物产量预测的技巧和要点在农业生产中，准确预测农作物的产量对于农民和政府决策者来说至关重要。
然而，传统的调查方法费时费力且成本高昂，因此人们开始利用遥感技术来进行农作物产量的监测和预测。
其中，使用植被指数遥感图像是一种常见且有效的方法。
本文将介绍使用植被指数遥感图像进行农作物产量预测的技巧和要点。
首先，我们需要了解什么是植被指数。
植被指数是一种通过遥感图像的反射率来估计植被生长状况和生产力的指标。
常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。
这些指数通常利用可见光和近红外波段的反射率计算得到，反映了植物叶绿素的含量和植被的覆盖程度。
其次，为了有效地利用植被指数进行农作物产量预测，我们需要掌握几个关键的技巧和要点。
首先是正确选择和获取遥感图像。
在选择遥感图像时，应考虑其空间和时间分辨率，以及传感器的波段配置。
通常情况下，较高的空间分辨率可以提供更详细的信息，而较高的时间分辨率可以实现连续的监测。
此外，还需要注意遥感图像的预处理，包括大气校正、亮度调整和几何校正等，以消除噪音和偏差。
其次是进行植被指数的计算和分析。
植被指数的计算通常基于不同波段的反射率组合，如NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。
通过计算不同时间点的植被指数，我们可以获得植被生长的时间序列数据。
然后，可以利用统计学或机器学习的方法对这些数据进行分析和建模，以预测农作物的产量。
另外，需要考虑地理和环境因素对植被指数的影响。
地理因素包括土壤类型、坡度和海拔等，而环境因素则包括气候条件、降水和温度等。
这些因素对植被生长和农作物产量都有重要的影响，因此需要在预测模型中进行合理的考虑和调整。
例如，可以将地理和环境因素作为自变量加入到预测模型中，进行全面的分析和预测。
最后，进行农作物产量的预测和评估。
利用建立的植被指数预测模型，可以对未来的农作物产量进行预测。
植被遥感
4. 植被覆盖度
一般而言，植 被覆盖程度越 大，光谱特征 形态受背景下 垫面的影响越 小
二、不同类型植被区分
植被具有典型的波谱特征，将其余其它典型地 物，如人工建筑、裸土、水域等区分容易，但 对植被类型划分却有一定难度。
不同植被类型，因组织结构、季相、生态条件 等不同而具有不同的光谱特征和冠层形态特征。 如：
植物群落
山地草甸 云松、红桦 华北落叶松、云杉、白桦、杨树 刺槐、蒙古栎、辽东栎、杨 杨、栎树
4. 根据植被冠层形态区分植被
在高分辨率的遥感影像上，根据植被顶部及部 分侧面形状、阴影、群落结构等区分植被类型。
草本植物表现为大片均匀的色调，因其低矮无 阴影；
灌木呈不均匀细颗粒结构，灌木一般不高，阴 影不明显；
在高覆盖度时提高了敏感性。
MODIS—EVI改善表现在：(1)大气 校正包括大气分子、气溶胶、薄云、 水汽和臭氧。而AVHRR—NDVI仅 对瑞利散射和臭氧吸收做了校正； 这样MODIS—EVI可以不采用基于 比值的方法。因为比值算式是以植
被指数饱和为代价来减少大气影响； (2)根据蓝光和红光对气溶胶散射存 在差异的原理。采用“抗大气植被 指数(ARVl)对残留气溶胶做进一步 的处理；(3)采用“土壤调节植；波 指数(SAVl)”减弱了树冠背景土壤变 化对植被指数的影响；(4)综合 ARVI和SAVI的理论基础。形成 “增强型植被指数(EVI)”。它可以 同时减少来自大气和土壤噪音的影 响。
山地阴坡---易生长适应温度变化不大，湿度较大的环 境的生物
山地阳坡---易生长适应温度变化不大，湿度要求不高 的环境的生物
同一地理环境植被的垂直分带性
（以山西省太原以南地区植物的垂直分带性为例）
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。
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。
如何进行植被遥感监测
如何进行植被遥感监测植被遥感监测是利用卫星或无人机等遥感技术对地球上的植被进行观测和分析的一种方法。
它可以帮助人们了解植被的生长状态、分布情况以及环境变化对植被的影响等。
本文将介绍植被遥感监测的基本原理和方法，并探讨其在环境保护和农业等领域的应用。
首先，要进行植被遥感监测，必须了解遥感技术的基本原理。
遥感技术通过接收和解译地球表面反射或辐射出的电磁波来获取相关信息。
植被遥感主要利用植物对不同波段的光敏感度不同的特点，通过获取不同波段的遥感图像，来推测植被类型、生长状况以及受到的环境影响等。
在进行植被遥感监测时，可以使用不同类型的遥感数据。
常用的遥感数据包括多光谱图像和高光谱图像。
多光谱图像是在可见光和红外波段采集的图像，可以反映植被的叶绿素含量、叶面积指数等参数。
高光谱图像则包含了更多的光谱波段，可以提供更为详细的植被信息。
此外，还可以利用合成孔径雷达（SAR）图像等其他类型的数据进行植被遥感监测。
在获得遥感图像后，需要对图像进行预处理和解译。
预处理包括大气校正、几何校正等环节，确保图像的准确性和可用性。
解译则是通过一系列图像处理算法，将图像数据转换为植被分类和参数提取结果。
常见的解译方法包括监督分类和非监督分类等。
植被遥感监测不仅可以获取植被的信息，还可以通过监测植被的变化来判断环境的变化。
例如，在环境保护方面，植被遥感监测可以帮助人们了解森林覆盖率的变化和破坏情况，及时采取保护措施。
此外，植被遥感监测还可以应用于农业领域。
通过监测农作物的生长状况和营养状况，可以及时调整农业管理措施，提高产量和品质。
植被遥感监测在实际应用中面临一些挑战。
首先，遥感图像的分辨率限制了对细粒度植被监测的能力。
另外，不同植被类型对光谱的响应也各不相同，因此需要针对不同的植被类型进行研究和模型建立。
此外，植被遥感监测还需要与实地观测数据相结合，以提高监测结果的准确性和可靠性。
总而言之，植被遥感监测是一种重要的环境监测方法，可以帮助人们了解植被的生长状态和环境变化对植被的影响。
植被遥感测试题及答案
小学生学生成长记录袋实施方案一、背景分析随着社会的发展，对于小学生的培养已经不再局限于知识的传授，更加注重培养学生的综合素质。
学生成长记录袋是一种有效的记录小学生在成长过程中所取得的成绩和进步的方式。
它是学生成长的见证，也是学校和家长了解学生个体差异和特长的重要途径。
二、实施目标1.了解和关注学生的成长情况，挖掘和培养学生的特长。
2.记录学生的成绩和进步，及时发现问题并采取相应的教育措施。
3.引导学生形成积极的学习态度和良好的学习习惯。
4.建立良好的家校合作关系，共同助力学生成长。
三、实施内容1.学生成长档案建立：为每位小学生建立学生成长档案，档案中包括个人信息、学生成绩记录、个人表现评价、家长意见和学生自我评价等内容。
2.学生成长过程记录：教师通过观察和评价，记录学生的成绩和进步情况。
可以采用多种方式，如写作、绘画、录音等形式，内容包括学术成绩、品德表现、艺术活动以及社会实践等。
3.学生自我评价：鼓励学生对自己的学习和成长进行自我评价，培养他们主动反思和总结的能力。
可以通过写日记、填写评价表等方式进行学生自我评价。
4.学生家长参与：鼓励家长对学生的成长做出评价和建议。
可以通过家长会、家长调查问卷等形式征求家长的意见和建议，并将其纳入学生成长记录袋。
四、实施步骤1.学校部署：学校要组织相关教师和学生家长，共同制定学生成长记录袋的实施方案，并明确责任和要求。
2.学生成长档案建立：每位学生建立学生成长档案，指定一名教师负责管理和更新档案，保证档案的完整和准确性。
3.教师记录和评价：教师通过观察和评价，及时记录学生的成绩和进步，可以在课堂上进行实时评价，也可以通过课后作业和小测验进行评价。
4.学生自我评价：鼓励学生进行自我评价，可以设立学生自评的时间和方式，如每周一次的自我总结和展望活动。
5.家长参与：学校可以定期组织家长会，告知家长学生的成长情况，并向家长征求意见和建议。
家长也可以通过家长调查问卷等形式，向学校反馈对学生的评价和建议。
遥感第九章 植被遥感
荒漠化是发生在上述气候区内的土地退化，按 成因分为：
风蚀荒漠化 沙化、沙漠化
水蚀荒漠化 劣地或石质坡地，如浙江常山大塘溪 福建长汀 县河田，西南诸省的山区。也有以泥石流方式呈 现土地砂石化景观分布在河谷中，如滇东北的 东川市小江流域等；或以石山荒漠化景观分布 在岩溶山区，如广西西部及云南东部等地。
三.城市生态环境 1.定义;经过人类充分改造过的人工环境，属于人类生态系统
的范畴（社会生态系统）。
阳光 空气 水资源 森林 气候 岩石 动物 植物 微生物 自然景观
城市自然生态子系统
利用遥感技术调查、分析
城市经济生态子系统
城市生产、分配、流通与消 费的各个环节
物质
居住 饮食 服务 供应 医疗 旅游 人们心理状态
传感器 NOAA/AVHRR 波段 用途
LANDSAT/TM SPOT/HRV CBERS/CCD 红色、近红外-远红外 大中小比例尺 土地利用研究 中大比例尺土 地利用监测
全球、大洲、区域等 尺度环境资源研究
2.植被 植被遥感调查中经常用植被指数区分不同植被类型。 通常利用植物光谱中的近红外与可见光红波段两个典型波 段值。 近红外波段是叶子健康状况最灵敏的标志，对植被长 势差异敏感，指示光合作用能否正常进行； 可见光红波段被植被叶绿素强吸收，进行光合作用制造 干物质，是光合作用的代表性波段。 植被指数便于植物专题研究、绿色植物的遥感监测、 病虫害监测及生物量估算等。 目前植被监测的遥感数据有： NOAA/AVHRR LANDSAT/TM/ETM CBERS/CCD
SPOT/HRV
3.湿地 水域与陆地间的交互区域，是地球上具有多功能的独特的 生态系统，是自然界最富有生机的生态景观和人类最重要 的生存环境之一。 森林 ————————地球之“肺” 湿地 ————————地球之“肾” 湿地巨大的经济效益、极丰富的生物多样性和极高的 生物生产力为人类生存创造了重要条件。在我国，湿地占 国土面积的1.65%，湿地能吸收CO2等温室气体，降解污染 物，其生态系统效益价值高达2.67万亿元，在全国陆地生 态系统总价值中占47.71%，是最昂贵的生态系统。 利用遥感技术研究湿地包括湿地景观格局调查、湿地景 观破碎化程度调查、湿地景观变化分析、湿地类型遥感解 译等。 --------------------------------------------------------------------------------
植被遥感_精品文档
叶绿素a和叶绿素b导致以0.45μm和0.67μm为中心形成两 个强烈的吸收带。
不同生长状态的橡树叶子
不同橡树叶子的反射特性
2. 叶子的组织构造
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（海绵组织）构成的。
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第5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 四、植被指数与地表参数的关系 五、中国及中亚地区荒漠化遥感监测研究
一、植被遥感原理
植被遥感不仅依赖于对单张植物叶片的光谱特性的 认识，还需要进一步认识植被冠层的光谱特性。
冬季多数植物凋零----长年常绿植被 同种植被在不同季节的波谱特征差异 不同植物生长期的不同，光谱特征也有差异
植物季节性规律
各种作物的生 长期和收获期 的差异
3. 根据植物的生态条件的不同来区分植被
不同种类的植物有不同的适宜生态条件，如温度、 水分、土壤、地貌等。 比如：（我国北方山坡的阴阳面差异性）
低植被覆盖度时（＜15%），植被NDVI值高于裸土NDVI 值，植被可被检测出来，但因植被覆盖度很低（如干旱、 半干旱地区），其 NDVI很难指示区域生物量；
中植被覆盖度时（25—80%）， NDVI值 随生物量的增 加呈线性迅速增加；
高植被覆盖度时（＞80%）， NDVI值 增加延缓而呈现 饱和状态，对植被检测灵敏度下降。
被指数饱和为代价来减少大气影响； (2)根据蓝光和红光对气溶胶散射存 在差异的原理。采用“抗大气植被 指数(ARVl)对残留气溶胶做进一步 的处理；(3)采用“土壤调节植；波 指数(SAVl)”减弱了树冠背景土壤变 化对植被指数的影响；(4)综合 ARVI和SAVI的理论基础。形成 “增强型植被指数(EVI)”。它可以 同时减少来自大气和土壤噪音的影 响。
植被遥感指数公式及简介
可编辑ppt
1
植被指数类型
比值植被指数（RVI） 归一化植被指数（NDVI） 差值植被指数（DVI） 缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 垂直植被指数（PVI）
可编辑ppt
2
比值植被指数（Ratio Vegetation Index）
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。
可编辑ppt
同植被与土壤亮度线的距离不同。于是 Richardson（1977）把植物象元到土壤亮度线的垂 直距离定义为垂直植被指数（Perpendicular Vegetation Index）。
PVI是一种简单的欧几米得（Euclidean）距离。 表示为：
PVI= (SRVR)2(SVI RSVI)R 2
可编辑ppt
9
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，组成4个新变量：
TC10.433MSS40.632MSS50.586MSS60.264MSS7 TC2-0.290MSS4-0.562MSS5-0.600MSS60.491MSS7 TC3-0.829MSS40.522MSS50.039MSS60.194MSS7 TC4 0.233MSS40.021MSS5-0.543MSS60.810MSS7
NDVI的一个缺陷在于，对土壤背景的变化 较为敏感。
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。
可编辑ppt
6
差值植被指数 （Difference Vegetation Index）
遥感技术在植被监测与评估中的应用前景
遥感技术在植被监测与评估中的应用前景植被是地球生态系统的关键组成部分，对维持生物多样性、空气质量、水循环和土壤保护等生态功能具有重要作用。
因此，对植被的监测和评估至关重要。
遥感技术作为一种非接触式的观测手段，具备大范围、高分辨率和多时间尺度等优势，被广泛应用于植被监测与评估领域。
本文将对遥感技术在植被监测与评估中的应用前景进行探讨。
首先，遥感技术能够实现植被覆盖和植被类型的自动化提取。
通过遥感图像的分析，可以提取出地表植被的信息，包括植被覆盖度、植被类型和植被指数等。
这为植被的监测和评估提供了方便和高效的手段。
同时，遥感技术还能够利用光谱特征和纹理信息等，对不同类型的植被进行分类，从而获取更详细的植被信息。
这些自动化提取的结果能够提供给决策者和研究人员用于植被资源管理、生态环境保护和气候变化研究等方面的决策支持。
其次，遥感技术可以实现植被变化的监测和评估。
植被的动态变化对于生态系统的健康状况和环境变化具有重要指示作用。
通过比较不同时期的遥感图像，可以获取植被变化的信息。
这有助于了解植被生长的趋势、变化和变化原因等。
例如，可以对森林的退化、草原的退化和土地的退化等进行监测和评估，从而及时采取相应的措施来保护植被资源和改善生态环境。
此外，遥感技术还可以实现植被的季节性监测，以评估植被对气候变化和季节变化的响应，进一步深入了解植被与环境之间的相互作用关系。
第三，遥感技术能够评估植被生长的环境适应性和健康状况。
植被生长的环境适应性和健康状况直接影响到植被的生长和生态系统的稳定。
利用遥感技术，可以获取植被生长的相关参数，包括植被盖度、绿度、生物量和NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等。
这些参数可以反映植被的生长状态和光合作用的活力。
通过对这些参数的分析和比较，可以评估不同植被类型和不同地区的植被生长的环境适应性和健康状况。
这有助于了解植被资源的可持续利用性，优化植被恢复与管理的策略，并提供决策支持，以促进生态环境的可持续发展。
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展在当今的科技时代，遥感技术作为一种强大的工具，正逐渐在植被生态研究领域展现出其不可替代的作用。
它以独特的视角和高效的数据获取方式，为我们深入了解植被生态系统的奥秘提供了有力的支持。
遥感技术，简单来说，就是通过不直接接触目标物，利用传感器来获取其相关信息的技术。
在植被生态研究中，它主要依靠电磁波的反射和辐射特性来收集植被的各种数据。
首先，遥感技术在植被类型的识别和分类方面发挥了重要作用。
不同的植被类型在光谱特征上存在差异，遥感影像能够清晰地反映出这些差异。
通过对遥感影像的分析处理，研究人员可以准确地划分出森林、草原、农田等不同的植被类型。
这不仅有助于我们了解一个地区的植被组成，还为生态规划和资源管理提供了基础数据。
在植被覆盖度的监测方面，遥感技术更是表现出色。
它能够快速、大面积地获取植被覆盖的信息。
通过计算植被在遥感影像中所占的比例，我们可以直观地了解到植被覆盖的变化情况。
这对于评估生态环境的质量、监测土地沙漠化和水土流失等问题具有重要意义。
比如，在一些生态脆弱地区，长期的遥感监测可以及时发现植被覆盖度的下降趋势，为采取相应的保护措施提供依据。
遥感技术还能用于植被生长状况的评估。
通过监测植被的光谱特征变化，可以了解植被的叶绿素含量、叶面积指数等生长参数。
这些参数直接反映了植被的健康状况和生长活力。
例如，当植被受到病虫害或者干旱等胁迫时，其光谱特征会发生明显改变，遥感技术能够敏锐地捕捉到这些变化，从而为及时采取防治措施提供预警。
此外，在植被生态系统的生物量估算中，遥感技术也大显身手。
生物量是指单位面积内植被的干重，它是衡量植被生产力和生态系统功能的重要指标。
利用遥感数据结合实地调查数据建立的模型，可以较为准确地估算出植被的生物量。
这对于研究生态系统的碳循环、能量流动以及生态系统服务功能的评估都具有重要价值。
随着技术的不断发展，遥感技术在植被生态研究中的应用也在不断深化和拓展。
植被遥感
第7 章植被遥感植被是生长于地球表层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。
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。
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,卫星从太空遥视地球,不受自然和社会条件的限制,迅速获取大范围观测资料,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：（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。
（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。
7.1 植物的光谱特征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。
7.1.1 健康植物的反射光谱特征健康植物的波谱曲线有明显的特点（图7.1），在可见光的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。
第 5 章 植被生态遥感
叶子的组织结构 及光谱特征
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值，而在0.33µm-0.45µm及 0.65µm附近有两个吸收谷。叶子的多孔薄壁细胞组织（海绵组 织）对0.8µm-1.3µm的近红外光强烈地反射，形成光谱曲线上 的最高峰区。其反射率可达40％，甚至高达60%，吸收率不到15
再如，可见光中绿光波段0.52µm-0.59 µm对区分植
物类别敏感；红光波段0.63µm-0.69µm对植被覆盖度、
植物生长状况敏感等。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
变 化 信 息 提 取
统计数据
初始动态图
变化信息提取（续）
详 查 图 数 字 化 形 式 时相① 遥感影像 配 准 配 准 裁 剪 和高克投影配准 主成分分析法 迭 加 分析图像特征选择反映变化信息明显的分量 分 类 初始动态分类（有变化） 确定动态变化的具体内容（由什么变成什么） 初始动态变化图 时相② 遥感影像
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”。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。
植被指数：是由遥感图像的多光谱数据，经线 性和非线性组合构成的对植被有一定指示意 义的各种数值。 在植被指数中，通常选用对绿色植物强吸收的 可见光红波段和对绿色植物高反射和高透射 的近红外波段。
植被遥感
C1 = ( R − RS ) /( RV − RS )
C2 = ( ρ − ρs ) /( ρv − ρs )
ρ:植被与土壤混合光谱反射率 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 RVI、NDVI与植土比分别成指数和幂函数关系。 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： 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、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 回归模型法：是通过对遥感数据的某一波段、
NDVI = A[1 − B 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： 植被指数与叶绿素含量的关系：
3）差值植被指数DVI 差值植被指数DVI
DVI = DN NIR − DN R
4）缨帽变换中的绿度植被指数GVI 缨帽变换中的绿度植被指数GVI
GVI = −0.2848TM 1 − 0.2435TM 2 − 0.5436TM 3 + 0.7243TM 4 + 0.084TM 5 − 0.18TM 7
植物内部所含的色素、水分以及它的结构等控制 植物内部所含的色素、 所含的色素 着植物特殊的光谱响应。 着植物特殊的光谱响应。 植被在生长发育的不同阶段（从发芽-生长生长发育的不同阶段 植被在生长发育的不同阶段（从发芽-生长-衰 ），内部成分结构及外部形态特征均会发生变 老），内部成分结构及外部形态特征均会发生变 化。
6.4.13.植被监测
运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。
比如归一化植被指数（NDVI），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。
SHENG TAI JING JI
闭矿后恢复
植被遥感监测
PART ONE
植一被重建对于生
态修复的重要性
一、植被重建对于生态修复的重要性
植被重建是矿区生态修复的重要环节。 植被重建能减少地表径流、防风固沙、保持水土、涵养水源； 植被重建可以调节和改善矿区的气候； 植被重建可以消除矿区环境污染、保护矿区环境。
施肥（2000年） 适度放牧
排土场
ND
Tree seed Dec. 01; pasture seed Jan.2003
Cu
Tree seed Dec. 01; pasture seed Jan.2003
ED
Tree seed Dec. 01; pasture seed Jan. 2003
无灌溉措施 飞机播散草种和树种
四
案例分析
四、案例分析
矿区复垦植被遥感监测研究--以澳大利亚昆士兰Kidston金矿为例 Kidston gold mine (1984-2000),cover 4627ha
排土场 尾矿库
原地貌土地利用， 热带稀疏大草原 -森林过渡地带
复垦工程
类型 尾矿库
名称 TDNA TDNB CTD
TD40ha
PVC
70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%
0%
TDNA TD40ha
2004
2005
TDNB NativeA
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。
植被与生态遥感大纲
植被与生态遥感大纲目录
1. 引言
1.1 遥感技术的概述
1.2 植被与生态遥感的意义
2. 植被遥感
2.1 植被类型的识别与分类
2.2 植被覆盖度的估计
2.3 植被生产力的估计
3. 生态遥感
3.1 生态系统结构的遥感监测
3.2 生态系统功能的遥感评估
3.3 生态系统的动态变化监测
4. 植被与生态遥感的模型与方法
4.1 基于像元的模型与方法
4.2 基于区域的模型与方法
4.3 基于过程的模型与方法
5. 植被与生态遥感的应用案例
5.1 土地利用/土地覆盖变化监测
5.2 生物多样性保护和评估
5.3 生态系统的恢复和重建评估
6. 植被与生态遥感的未来发展
6.1 高光谱遥感技术的发展与应用
6.2 多源遥感数据的融合与分析
6.3 基于人工智能和机器学习的遥感应用
7. 结论
7.1 植被与生态遥感的重要性和意义
7.2 对未来发展的展望。
- 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)。
基于遥感的山西省森林植被研究的论文综述摘要：以山西省行政区为研究区域，根据遥感与GIS、GPS相结合形成的“3S”技术体系，以TM743卫片为数据源，结合相关资料，对山西省森林资源面积进行调查，建立山西森林资源可持续经营能力指标体系，并对其能力进行评价。
关键词：山西省；植被遥感；3S技术前言植被覆盖率作为反映地表信息的重要参数，一直是植被遥感领域的重要研究课题。
测量植被覆盖率的方法可分为地表实测和遥感监测两种。
由于植被覆盖率具有显著的时空分异特征，因而，遥感已成为估算植被覆盖率的主要技术手段。
本课题研究的目的是应用遥感技术清查全省森林资源的质量和数量，以及分析消长变化规律，为国土资源开发，保护森林资源，加强生态环境建设提供科学依据。
山西省地形地貌复杂，省内各区域间水汽条件差异较大，其植被密度分布呈明显的地带性和区域性规律。
植被是覆盖地表的植物群落的总称,包括森林、灌丛、草地与农作物等,具有截留降雨、减缓径流、防沙治沙、保水固土等功能。
植被覆盖是许多全球、区域变化监测模型中所需的重要信息,是描述生态系统的重要基础数据,也是生态系统的重要组成部分,在生态系统中发挥着非常重要的作用"作为生态系统的主要组分,植被是生态系统存在的基础,也是联接土壤、大气和水分的自然/纽带。
植被在陆地表面的能量交换过程、生物地球化学循环过程和水文循环过程中扮演着重要的角色,在全球变化研究中起着/指示器的作用。
植被根据生态系统中水气等的状况,调控其内部与外部的物质!能量交换"植被覆盖与气候因子关系极为密切,研究植被覆盖变化对气候的影响是气候变化研究的主要内容之一,它影响着土壤湿度、地表温度和地表能量与水的循环。
一、与遥感集成的“3S”技术在林业资源调查中的应用现状在李强峰的《青海省森林植被的遥感调查与可持续评价》一文中，可以了解到“3S”技术在林业资源调查中的应用现状：“3S”集成技术包括RS与GIS 的集成、RS与GPS 的集成、GIS与GPS的集成，RS、GIS 和GPS 的集成。
它们相互渗透，综合发展，显示出单一技术没有的优势。
在“3S”集成技术中，GPS用于实时、快速地提供目标的定位定向信息；RS 用于实时、准时地提供目标环境的语义或非语义信息，发现地球表面的各种变化，及时对GIS 数据更新；GIS 作为集成系统的基础平台，可对多源时空数据进行综合处理、集成管理、动态存取、及时分析决策，形成一个完整的闭环控制系统。
在袁金国的《森林植被遥感分类研究》也提到了相关的内容：最早的植被分类采用人工目视解译,之后计算机自动分类比目视解译前进了一步,但由于各树种相互搀杂,且受土壤湿度,地形阴影,异物同谱的影响,单纯对遥感数据进行监督或非监督分类的结果精度不高.之后采用了遥感信息复合技术.信息复合的内容和方式包括:同种遥感信息多波段多时相信息复合;多平台遥感数据复合;遥感与非遥感信息的复合,如与专题地图信息或数字地形模型(DTM)的复合;遥感数据加入GIS数据,可视为信息复合的高级形式。
二、遥感技术在我国森林资源调查中的应用遥感影像是以地物的光谱特征、辐射特征、几何特征和时相变化来表现地物信息，解译时必须应用地学相关分析方法，综合影像的色调、亮度、饱和度、形状纹理结构等特征并结合己有资料和野外工作经验知识判定地物类型。
在冯仲科，毛海颖，于景鑫的《我国森林植被遥感调查及建库研究》文中详细描述了遥感技术在我国森林资源调查中的应用：我国森林植被的覆盖程度受到土壤、气候、海拔、人为等各种因素的互相影响，为了能够遵循“适地适树”原则而更加精确在不同地区栽种适宜的树种从而提高我国森林覆被率，利用遥感技术对全国森林植被及其所生长的条件进行调查是重中之重。
三、研究区自然状况总体来说山西省地形地貌复杂，省内各区域间水汽条件差异较大，其植被密度分布呈明显的地带性和区域性规律。
对于该部分的内容可参照山西省统计年鉴的具体内容。
同时在吴根梅的《植被覆盖信息的提取方法研究》一文中描述到：研究区内部的蔡家川流域(北京林业大学教学科研试验场)位于山西省黄土高原西南部的吉县境内,吉县地处山西省西南部!黄河中游!吕梁山南端,位于北纬35053-10/一36021-02-,;东经110027.30/一111007-20/之间"东西长62加m,南北宽48km,总面积1777.26km2"以县城为中心,东北与蒲县接壤,以石头山为界;东与临汾市和乡宁县相连,以金岗岭!姑射山为界;西濒黄河,隔河与陕西宜川相眺;南与乡宁张马乡相连,以下张尖为界;北与大宁毗邻,以处鹤沟为界,县境周长229km"蔡家川流域地理坐标位为北纬36014-一36018-与东经110040-一110048-之lbJ"该嵌套流域主沟道为义亭河的一级支流,义亭河为黄河一级支流的听水河支流,流域大体上为由西向东走向,流域面积39.33kmZ,流域平均海拔1172m"蔡家川流域主沟道及其部分支沟具有常流水"为典型的黄土残源、梁饰侵蚀地形"。
四、研究的内容和方法1、研究的内容在方向文的《甘肃省森林植被遥感调查评价》一文中提到了在研究甘肃省森林植被时的研究内容：以美国地球资源卫星LANDST一5为遥感信息源,由北京航空物控遥感中心对全省42景TM数据进行计算机处理,数据镶嵌、几何校j巨、模拟真彩色合成的l:25力’的TM743卫片为主要数据源。
并采用多时相遥感数据,以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配,进行综合分析。
综合应用全球定位系统(GlobalPositionsystem)、地理信息系统(Geogr 即hieInformationSystem)和遥感技术(RemoteSensing)等学平丰的原理和技术,对甘肃省森林植被(乔木、灌木、草地)资源进行调查。
根据森林资源可持续发展的内涵以及森林资源可持续经营指标体系应能反映森林可持续经营的基本要素的原则,构建甘肃省森林资源可持续经营的标准与指标体系;应用主成分分析进行客观权重的确定;应用多目标线性函数法评价甘肃省森林资源可持续经营能力情况,根据评价结果分析森林资源可持续经营能力的制约因素,同时采用聚类分析方法将各县进行聚类,测试森林可持续经营能力评价的合理性。
2、研究的方法在王晓梅、张玉钧、刘文清、夏慧的《基于光谱特征的植被遥感探测及应用研究》中提到了基于光谱特征的植被遥感的研究方法：植被的反射光谱曲线具有显著的特征,物种、生长阶段、生长环境等的不同使植被反射光谱曲线具有不同的形态和特征。
因此,我们可以利用基于光谱特征的植被遥感数据,对植被的生化组分进行定量估测,监测不同生长时期植被的长势,对作物进行估产,借助于Gis(地理信息系统)和GPS(全球定位系统),还可以进行区域和全球尺度上植被生长状况和生态环境的监测等领域的研究。
另外,利用植被冠层反射能力的不同还可以进行物种的鉴别。
由于影响植被光谱特征的因素十分复杂,为此近年来高光谱得到了飞速发展。
高光谱为高分辨率遥感(h邓erspectralremotesensing)的简称,它是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内,获取许多非常窄的光谱连续影像数据的技术。
高光谱的超多波段(几十,上百个)和光谱分辨率高(3一20nln)的特点,实现了植被精细光谱信息的探测。
3、遥感调查的方法步骤李强峰的《青海省森林植被的遥感调查与可持续评价》一文中详细描述了作者在研究青海省森林植被时利用遥感采用的方法，如下图所示：TM 卫片数字图象处理野外调查拟定分类系统建立解译标志人机交互勾绘图斑界限野外调查编辑创建拓扑资源现状数据图面积量算与机助制图资源报告资源评价报告资源数据应用4、山西省森林资源遥感调查森林资源的动态变化是森林发展演替有利因子与森林健康胁迫因子综合作用的结果，对森林健康具有重要的指示作用。
传统森林资源调查方法采用样地调查推算总体，这种方法代价高昂、持续时间长且不利于动态跟踪。
遥感技术的应用克服了传统调查方法的缺点，并可对森林资源结构情况进行及时的、动态的、准确的分析，从而较好地了解森林健康状况。
遥感技术在森林调查领域的应用，主要体现在森林面积( 覆盖率) 、森林类型与树种识别、林分蓄积量等3 个方面。
在高广磊的《基于遥感技术的森林健康研究综述》中提到了对森林资源进行调查的方法：资料的收集：图像资料：收集了1998年1:25 万TM743解译判读的基础图像，重点林区1:5 万TM453卫片，大面积荒漠地区1：10 万中巴CBERS－1 卫星423 波段合成图像，地区Spot与TM 融合处理图像，局部地区的航空像片，1:25 万地形图，1998 年省林勘院编绘的“山西省森林分布图”，有关林场、林业局森林二类调查林相图。
本次调查采用的遥感信息是用1:25 万地形图为地理要素控制基础，完成了具有地理要素的1:25 万TM743 波段模拟真彩色（假彩色）数字化无缝镶嵌遥感图像。
TM 各波段的特征见表6-1。
图像中标注了经纬度、主要交通线、主要城镇、山脉、水系、湖泊等名称。
图像清晰、分辨率高（地面分辨率为30m）、影纹细腻、色彩丰富、饱和度高、信息量丰富、云层覆盖少，特别是绿色植被在图像上总体呈绿色与自然色调基本一致，故对区分植被类型（乔、灌、草）具有很高的解译程度，地类一目了然，易于判读类型。
调查中对主要天然林区如湟水林区、玛可河林区的主要针阔叶类型，使用了美国陆地卫星LANDSAT－5 的1:5 万遥感图像，波段组合为TM7（G）4（R）3（B）。
该遥感影像对针叶林、阔叶林及针阔混交林正判率为80%灌木林正判率为62%；对未成林造林地、苗圃也可与无林地区分开，但精度较低。
影像有林地为红褐色或褐红色，颗粒密集，较易判读；并通过颜色的色调、饱和度的变化、颗粒结构密稀解译判读森林类型的龄组（幼、中、成）和郁闭度（疏中密）的质量因子，在微观结构方面起到补充、完善1:25 万卫片的不足。
对柴达木（海西州）大面积荒漠地区使用了中巴CBERS－1 卫星图像2000.7.29,432 波段合成，该图像影像信息丰富，可解译程度高，对荒漠化地区的地类划分、荒漠化类型及荒漠化程度、林业生态工程建设、沙化类型、湿地类型等解译程度较高，判读精度高，结果准确可靠。
对耕地、林地、草地、铁路、公路、水域、戈壁、裸岩等一级地类，图像清晰，有较好的分辨率，反差大、清晰度高。
西宁地区使用了法国SPOT 全色波段（分辨率为10m）与TM7 融和处理图像，该图像解译质量和精度较高。
五、遥感调查的方法步骤1、野外踏查踏查是建立解译标志和正确判读的前期工作，因此线路的选设至关重要，遵照线路上包括各景卫片的主要影像色调，类型应多样并有充分的代表性，遥感及辅助资料（如地形图、林相图、航片等）齐全，交通方便的原则，选择包括涵盖全省主要林区的路线，野外踏查工作线路长8600km，调查林场12 个，观测点446 个。