第五章 植被遥感PPT

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植被遥感

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)

人教版高一 地理 上册 第五章第一节 植被

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类型 分布
热带雨 热带雨林气

候区和热带
季风气候区
常绿阔 亚热带季风 叶林 气候区和亚

第五章 植被遥感(共113张PPT)

第五章 植被遥感(共113张PPT)

三、植被生态参数
植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖, 生长状况的一个简单、有效的度量参数。
随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、 农业等领域有了广泛的应用。
随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息 推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为 令人关注的问题。
植被指数的概念
遥感图像上的植被信息,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 要素或某种特征状态有各种不同的相关性,
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。
(3)针阔混交林
(4)灌丛
多呈密集的细粒状结构,色调浅灰,因其覆盖度比 森林低,又有植株阴影,故多呈均匀的浅色或灰 色色调。
正常针叶林为红到品红,枯萎为暗红色,即将枯死时为 青色。
故可根据植被光谱、季相、生态环境、冠层形态 进行植被类型识别。
1. 根据植被光谱划分
不同植物由于叶子的组 织结构和所含色素的不 同,具有不同的光谱特 征。
在近红外光区,草本植 物的反射高于阔叶树, 阔叶树高于针叶树
2. 根据植物的物候差异来区分植物
植被指数的类型
所有植被象素均分布在基线上NIR一侧 利用数据反演综合气候环境因子 植被覆盖度(FVC):年最大植被覆盖度 归一化植被指数(NDVI) 中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制 式中,NDVI、NDVImax、NDVImed、NDVImin分别为平滑化后每周(7天)的NDVI以及它的多年最大值/中值/最小值(以象元为计算单元) 所有植被象素均分布在基线上NIR一侧 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。 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( )后再计算 RVI,以消除大气对两波段不同非线性衰减的影响。 1、与叶面积指数的关系 5时,有5%的入射光可到达土壤表面。 正因为它减弱和消除了大气、土壤的干扰,所以被广泛应用于作物估产。 0表示岩石或裸土等,NIR和R近似相等; TSAVI使土壤背景值有关参数(a,b)直接参与指数运算 因此,可用一个指定变量——日期(j),作为表示气候季节的变量,则上式可简化为: 在近红外波段(700nm)受病害的植被反射率比健康作物的反射率大。 显然,叶面积指数LAI与植被覆盖度均是生物量的重要指标,它们都与植被指数相关。 单张叶片的反射、吸收和透射特性 根据可见光红波段(R)和近红外波段(NIR)对绿色植物的光谱响应的不同,且具有倒转关系。 等)对作物生长的全过程进行动态观测。

植被生态遥感

植被生态遥感
5.3
植被生态遥感
1.植被的光谱特征 1.植被的光谱特征 2.植被指数 2.植被指数 3.植被生态遥感的应用 3.植被生态遥感的应用
1.植被的光谱特征 1.植被的光谱特征
健康植物的反射光谱特征:
两个反射峰、五个吸收谷
在地表景物中,通常只有植物在近红外 在地表景物中, 波段有很高的反射率, 波段有很高的反射率,所以在彩色红外 航空像片或包含近红外波段的假彩色合 成遥感图像上可以很容易区分植被和其 他景物。 他景物。
作 业(四)
查阅相关资料, 查阅相关资料,以遥感技术在植被生 态研究中的某方面应用为例,说明遥 态研究中的某方面应用为例, 感技术在植被生态研究中的具体应用 过程及价值。 过程及价值。
在植被指数中,通常选用对绿色植物( 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 绿素引起的)强吸收的可见光红波段和对 可见光红波段 绿色植物(叶内组织引起的)高反射的近 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 红外波段。 的最典型的波段, 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, 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。 种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。
城市绿化调查
改善城市的生态环境,提高城市绿化水平, 改善城市的生态环境,提高城市绿化水平, 是城市生态建设的重要问题。 是城市生态建设的重要问题。 三维绿化指数(绿量) 三维绿化指数(绿量)
草场资源调查
草场上牧草的长势好坏与牧草的产量直接相关, 草场上牧草的长势好坏与牧草的产量直接相关,而产草 量是载畜量(单位面积草场可养牲畜的头数) 量是载畜量(单位面积草场可养牲畜的头数)的决定因 在应用遥感技术确定草场类型, 素。在应用遥感技术确定草场类型,进行草场质量评价 的基础上,结合地面样点光谱测量数据, 的基础上,结合地面样点光谱测量数据,找出某类植被 指数与产草量的关系即可进行草场资源调查 此外还可将产草量指标与实际载畜量进行比较, 此外还可将产草量指标与实际载畜量进行比较,以确定 哪些草场还有潜力,哪些草场属于超载, 哪些草场还有潜力,哪些草场属于超载,从而为畜牧业 的发展提供科学的依据。 的发展提供科学的依据。在具体工作中还可划分出不同 草场类型,不同产草量等级,分别确定合理的载畜量。 草场类型,不同产草量等级,分别确定合理的载畜量。

遥感在植被病虫害监测的应用.正式版PPT文档

遥感在植被病虫害监测的应用.正式版PPT文档

健康植物 轻微受损
严重受损
三、遥感监测植被病虫害的手段
常用的遥感探测手段有: 航空目视法。乘坐轻型飞机低空飞行,在
相片上目视勾绘病虫害分布及其受害类型。 航空摄影法。利用色彩红外片探测受害植
被在红外辐射能力方面的变化,以确定受害地 区和受害程度。
多阶抽样法。用航空视察、高空摄影、卫 星图像做受害分析。利用抽样方法估测出受害 植被数量、面积、蓄积量等。
四、以松毛虫灾害的 TM影像监 测技术为例
1.卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的技 术特点
2.试验方法 3.分析监测结果以及进行地面验证 4.结论与讨论
卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的特点: 1. 宏观性、 客观性、 综合性和周期性 2. 快捷、 廉价性 3. 时间分辨率较低 4. 区域性
试验方法: 1. 试验区选择——安徽潜山县 2. 遥感数据的预处理 3. 数据校正和配准 4. 数据的归一化
植被指数:
利用卫星不同波段探测数据组合而 成的,能反映植物生长状况的指数。
二、植被遥感病虫害监测的依据和原理
• 当植被受到病虫害等灾害时,叶片会出现颜色 的改变、结构破坏或外形改观等病态, 叶片的 反射光谱有明显的改变。 一般在近红外70 0 n m 波段,受病害的植被 的反射率比绿色的健康作物的反射率大,一般 作物反射能力越强, 图像上接收的辐射能量就 越多, 颜色就发白、发灰; 反之,植被反射 能力越弱, 图像上接收的辐射能量就越少,颜 色就发暗、发黑。这就使得遥感技术能够监测 植被长势。
遥感数据的预处理 从中国科学院遥感卫星地面站获取了
陆地卫星 — 5的 TM数据 ,分别选取了 1993 年 11 月15日 ,1995年12月 7 日 , 1996 年 10 月 22 日的影像

遥感课件(精华版)

遥感课件(精华版)
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:
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

5-专题基于遥感的自然生态环境监测PPT课件

5-专题基于遥感的自然生态环境监测PPT课件
指 -3325~ -1800~ -900~ -500~ -300~ -100~0 0~100 100~300 300~500 500-
数 -1800 -900 -500 -300 -100
1323

编1
2
3
4
5
6
7
8
9
10


ENVI/IDL
2.4 生态因子归一化(四、地形因子)
• 地形因子
• 坡度对水土流失影响最大。一般情况下,侵蚀量 和坡度成正相关,将工程区划分10级坡度类型, 按坡度越低越有利于土地资源利用的原则,较低 的坡度区赋予较高分值。
• 该专题利用与Spot数据融合后的10米TM数据与DEM ,通过各评价因子的计算,用指数法和综合指数 法进行襄樊区部分区域的生态环境评价
• Байду номын сангаас解了生态环境评价的流程
• 学会用ENVI进行生态环境评价的数据处理工具:
- 快速大气校正 - 缨帽变换 - DEM坡度计算 - 波段运算 - 密度分割 - 图像统计
• 植被覆盖度是根据前人研究的NDVI估算模型:
- FC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)
- 其中NDVI是归一化指标指数,NDVImax表示区域最大 NDVI值,NDVImin表示区域最小的NDVI值。
- 由于图像中不可避免的存在着噪声,NDVImax和NDVImin 并不一定是最大NDVI值和最小的NDVI值,可以根据直 方图分别取两头“拐点处”的值。
- E=W1 *Sv+W2 *Ss +W3 *St
- W1=0.7,W2=0.2,W3=0.1
评价等级
优 良
中 差

遥感技术基础课件第五章遥感图像目视判读

遥感技术基础课件第五章遥感图像目视判读
选取研究区域,利用多光谱遥感图像,通过目视判读, 识别不同类型的生态系统、自然资源和环境要素,评价 其生态环境质量,分析存在的环境问题,为环境保护和 可持续发展提供支持。
感谢您的观看
THANKS
详细描述
选取研究区域,获取不同时期的遥感 图像,通过目视判读,对比土地利用 类型、分布和变化情况,分析变化原 因和趋势,为土地资源管理和规划提 供依据。
城市扩张遥感监测案例
总结词
监测城市扩张过程,评估城市发展状况。
详细描述
利用长时间序列的遥感图像,通过目视判读 ,监测城市边界的变化,分析城市扩张的规 模、速度和方向,评估城市发展状况,为城
详细描述
目视判读能够快速识别出不同地物的特征,如颜色、纹理、形状等,从而将它们分类。这种分类方法在土地利用 规划和城市规划中具有重要意义,有助于了解土地资源的分布和利用状况。
城市规划与城市扩张监测
总结词
通过比较不同时期的遥感图像,可以监 测城市扩张的过程,为城市规划和城市 管理提供依据。
VS
详细描述
详细描述
遥感图像中的阴影和立体感是由太阳光照射角度和地物高度所决定的。通过观察阴影和 立体感特征,可以推断出地物的三维结构,进而分析其地形地貌、建筑物高度等信息。 同时,阴影和立体感还可以增强遥感图像的层次感和立体感,提高目视判读的准确性。
03 遥感图像目视判读应用
土地利用与土地覆盖分类
总结词
通过目视判读,将遥感图像中不同类型的地物进行分类,如森林、草地、水体、城市等,以了解土地利用现状和 土地覆盖情况。
详细描述
遥感图像中的地物形状和大小是其独特的标志。通过观察和 分析地物的形状和大小特征,可以准确地识别出不同的地物 类型。例如,湖泊通常呈现圆形或椭圆形的形状,而山脉则 具有特定的走向和起伏特征。

第 5 章 植被生态遥感

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。

遥感应用模型2-植被遥感

遥感应用模型2-植被遥感

壤水分)估算;
§3.1 植被遥感
三、植物遥感原理
~~植物遥感依赖于对植物叶片和植被冠层光谱特性的认识。 ~~植物光谱特征主要依赖于植物的叶结构、组分以及含水量
等因素,健康植物的波谱曲线具有明显的特点。
~~从植物遥感——植物与光的相互作用出发,植被结构主要
指植物叶子的形状(用叶倾角分布LAD表示)、大小(叶面积 指数LAI)、植被冠层的形状、大小以及几何与外部结构—— 包括成层现象、覆盖度等来表述。
§3.1 植被遥感 ~~许多因素会影响植物的光谱特征,包括植物类型、生长阶 段、健康水平、季节和立地条件,它们使植物光谱包含了更多、 更复杂的信息。
~~当植物发生病虫害时,叶绿素水平会出现不同程度的下降, 叶细胞结构和含水量等也会发生相应变化; ~~ 通常虫害越严重,这种变化就越显著,表现为近红外波段 附近的反射率下降。 ~~ 可以在遥感图像上测定这种波谱特征的变化,并与相应的 虫害水平进行相关分析,得到统计相关的定量表达式,用于确 定未知区域植物的虫害水平。
~~ ~~ ~~
NIR和R波段的不同组合包含90%以上的植被信息。
植被指数可以有效地综合有关的光谱信号,增强植被信息,减 少非植被信息,是对地表植被状况的简单、有效及经验的度量。
因为植被本身、大气、传感器定标、传感器观测条件、太阳照 明几何、土壤湿度、颜色和亮度等的影响,植被指数有明显的地 域性和时效性,研究结果经常不一致。
§3.2 植被指数——常用植被指数定义及特点
2 比值植被指数(RVI)
RVI = NIR / R
~~绿色健康植被地区RVI远大于1,无植被覆盖的地面(裸土、人
工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)约为1;
~~绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、干叶生物量(DM)、叶绿素

环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感课件

环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感课件

环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感
24
n 由NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数 VCI被定义为:
V C (NI D NV m D )/eI N d (Vm D I a N x Vm D ) IinVI
式中,NDVI、NDVImax、NDVImed、 NDVImin分别为平滑化后每周(7天)的NDVI 以及它的多年最大值、中值、最小值(以象元 为计算单元)。
环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感
16
n 经归一化处理的AVHRR的NDVI,部分消除了太 阳高度角、卫星扫描角及大气程辐射的影响,特 别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。 这是因为,对于陆地表面主要覆盖而言,云、水、
雪在可见光波段比近红外波段有较高的反射作用, 因而其NDVI值为负值(<0〉;岩石、裸土在两 波段有相似的反射作用,其NDVI值近于0;而在 有植被覆盖的情况下,NDVI为正值(>0),并 随着植被覆盖度增大,其NDVI值越大。可见, 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。
26
n 研究结果表明,用植被条件指数VCI对植被 覆盖度的估算误差<16%,低覆盖区误差 更小;且VCI与实测的植被覆盖度相关性较 高(相关系数约0.76)。因此,用遥感卫星 数据所获得的植被条件指数VCI方法,来定
量估算大面积植被覆盖度和生物量是有效 的。
环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感
27
DV D I N NI RDR N
环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感
20
n 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 植被生态环境的监测。另外,当植被覆盖 浓密(≥80%)时,它对植被的灵敏度下降, 适用于植被发育早-中期,或低-中覆盖 度的植被检测。

遥感在植被监测方面的应用.正式版PPT文档

遥感在植被监测方面的应用.正式版PPT文档
而灌要木区 :别遥对感待影的。像呈信不均息匀的;细颗E粒R结S构,-一1般的灌木S植A株高R度(不大C,波阴影段不明)显 。图像可以直接监测植被, 反植射物率 的的光一谱个特并重征要可含特使点其有就在是遥土光感谱影壤特像性上和,有也效地即地反与形射其率他信随地波物息长相的区(变别化。G而e变n化。ya.S,1996);Palosm (1998)研究了多波段(L、C、P)、多极化的SAR数 植物在热红外谱段的发射特征,遵循普朗克(Planck)黑体辐射定律,与植物温度直接相关。
高光谱成像仪对波段的精细划分,能够记录这些光谱特征的差异,而常规遥感由于波段数据的局限则不可能做到。
SJU(L波段)图像可以穿透植被,而得到植物生长环境 乔木:体型高大,有明显阴影,根据落影可以观察其侧面轮廓。
对于波谱分辨率,不同波谱分辨率的传感器对同一地物的探测效果有很大区别,间隔愈小,分辨率愈高,但波段并非简单的越多越好,
普朗克定律描述的黑体辐射在不同温度下的频谱:
植物的微波辐射特征能量较低,受大气干扰较小,
也可用黑体辐射定律来描述。植物的微波辐射能量(即微
波亮度温度)与植物及土壤的水分含量有关。而植物的雷
达后向散射强度(即主动微波辐射)与其介电常数和表面
如冬季落叶树粗和常糙绿树度很好有区别关。 。它反映了植物水分含量和植物群体的几何结 构,同样传达了大量植物的信息。研究表明:JERS-1的 55um处的反射峰按植物叶子被损害的程度而变低。
如地形上的阴坡和阳坡,不同高度的地形部位,都分布着不同的植物类型。
状特征变得不明显,如下图所示。因此比较 随施氮增加叶面积指数提高的正效应可以抵消净同化率下降的负效应,从而最终获得一个较高的生长率。
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的影像数据的技术(Lillesand & Kiefer
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(一)单张叶片光谱特性
单张叶片分为表皮 、叶脉和叶肉组成
4
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
5
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。
6
(二)影响植被叶片光谱的因素
海拔
2500m以上 2200~2500m 1600m~2200m 1200m~1600m 700m~1200m
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
26
27
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。
叶子在1.45μm、1.95μm和2.6~2.7μm处各有一 个吸收谷,这主要是由于叶子的细胞液、细胞膜 及吸收水分子所形成的。
16
4. 植被覆盖度
17
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
18
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。
10
根据叶子的结构可分为结构稀疏(典型的双子叶 植Байду номын сангаас)和结构紧凑(典型的单子叶植物)。
苹果、棉花、向日葵 小麦、水稻、竹子
11
近红外波段的变化
12
不同类型植物光谱曲线的差异
13
叶子年龄的增长
随着叶龄的增长,背腹性叶子的叶肉间空隙增多
新叶
成熟叶片
衰老叶片
14
近红外波段反射率的变化
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3. 叶片含水量
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:
正常针叶林为红到品红,枯萎为暗红色,即将枯死时 为青色。
故可根据植被光谱、季相、生态环境、冠层形 态进行植被类型识别。
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1. 根据植被光谱划分
不同植物由于叶子的组 织结构和所含色素的不 同,具有不同的光谱特 征。
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植被指数类型
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的近红外波段构建。
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植被指数类型
比值植被指数(RVI) 归一化植被指数(NDVI) 土壤修正植被指数(SAVI) 转换土壤调整植被指数(TSAVI) 修改型二次土壤调节植被指数 (MSAVI) 差值植被指数(DVI) 绿度植被指数(GVI) 垂直植被指数(PVI)
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;
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(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。
随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息 推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为 令人关注的问题。
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植被指数的概念
遥感图像上的植被信息,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 要素或某种特征状态有各种不同的相关性,
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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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。
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植被指数的类型
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第5章 植被遥感
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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
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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。
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)
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
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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)
1. 叶绿素 植被叶子中含有 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 。
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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。
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不同生长状态的橡树叶子
不同橡树叶子的反射特性9
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。
在近红外光区,草本植 物的反射高于阔叶树, 阔叶树高于针叶树
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2. 根据植物的物候差异来区分植物
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
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植物季节性规律
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各种作物的生 长期和收获期 的差异
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3. 根据植物的生态条件的不同来区分植被
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
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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”。
(3)针阔混交林
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(4)灌丛 多呈密集的细粒状结构,色调浅灰,因其覆盖度 比森林低,又有植株阴影,故多呈均匀的浅色或 灰色色调。
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三、植被生态参数
植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖, 生长状况的一个简单、有效的度量参数。
随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、 农业等领域有了广泛的应用。
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