从遥感影像获取植被信息PPT
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高光谱遥感的应用(课堂PPT)
10
不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
11
实例1：MODIS数据
原始modis影像
(b) 植被指数NDVI影像图
(a) 植被指数VIUPD影像图
12
实例2：日本高光谱GLI数据
全球反射率影像图(B1+B5+B8) (GLI数据2003年4月7日)
全球植被指数影NDVI像图 (GLI数据2003年4月7日)
14
地表岩性
岩石分为三大类：沉积岩、火成岩和变质岩， 各类岩石由于形成的环境不同，具有不同的光 谱特性。
沉积岩：以Fe离子的变化作为判别依据，三阶 铁离子（0.5和0.9微米）与二阶铁离子（1.0微 米）的光谱特性并不一样。
火成岩：SiO2的含量。 变质岩：比如白云石和方解石中的Mg和Ca离
新
疆
柯
坪
地
区
岩
石灰岩
性
填
图
白云岩
18
19
20
矿山污染
甘甫平等利用航天 Hyperion高光谱数 据研究矿山污染物 的识别，通过对矿 山野外光谱特征综 合分析，结合污染 物的特征，展开对 废矿的污染物提取 的研究。 （2004）
21
油气渗漏探测
当石油在地表的侵入点明显而且范围较大的时候，高 光谱遥感的发展为油气管线渗漏监测提供了有效的解 决方案。
油气渗漏和土壤混杂点很难被多光谱遥感监测到，原 因在于它们被其他材料所冲淡。而高光谱遥感器提供 了充足的光谱分辨率，可以在可见光，近红外，短波 红外提供大量的光谱数据。
国外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完备的 高光谱遥感油气管道监测系统。
22
三、农业方面的应用
高光谱遥感在农业科研和应用技术上主要表现在以下几 个方面：
不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
11
实例1：MODIS数据
原始modis影像
(b) 植被指数NDVI影像图
(a) 植被指数VIUPD影像图
12
实例2：日本高光谱GLI数据
全球反射率影像图(B1+B5+B8) (GLI数据2003年4月7日)
全球植被指数影NDVI像图 (GLI数据2003年4月7日)
14
地表岩性
岩石分为三大类：沉积岩、火成岩和变质岩， 各类岩石由于形成的环境不同，具有不同的光 谱特性。
沉积岩：以Fe离子的变化作为判别依据，三阶 铁离子（0.5和0.9微米）与二阶铁离子（1.0微 米）的光谱特性并不一样。
火成岩：SiO2的含量。 变质岩：比如白云石和方解石中的Mg和Ca离
新
疆
柯
坪
地
区
岩
石灰岩
性
填
图
白云岩
18
19
20
矿山污染
甘甫平等利用航天 Hyperion高光谱数 据研究矿山污染物 的识别，通过对矿 山野外光谱特征综 合分析，结合污染 物的特征，展开对 废矿的污染物提取 的研究。 （2004）
21
油气渗漏探测
当石油在地表的侵入点明显而且范围较大的时候，高 光谱遥感的发展为油气管线渗漏监测提供了有效的解 决方案。
油气渗漏和土壤混杂点很难被多光谱遥感监测到，原 因在于它们被其他材料所冲淡。而高光谱遥感器提供 了充足的光谱分辨率，可以在可见光，近红外，短波 红外提供大量的光谱数据。
国外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完备的 高光谱遥感油气管道监测系统。
22
三、农业方面的应用
高光谱遥感在农业科研和应用技术上主要表现在以下几 个方面：
第五章植被遥感 ppt课件
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第5章 植被遥感
2020/12/15
1
2020/12/15
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
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。
实验表明，作物生长初期NDVI将过高估计植被覆盖 度，而作物生长结束季节，NDVI值偏低。
NDVI 更适用于植被发育中期或中等覆盖度植被检测。
2020/12/15
44
比值植被指数可提供植被反射的重要信息，是植被长 势、丰度的度量方法之一
同理，可见光绿波段（叶绿素引起的反射）与红波段 之比G/R，也是有效的。
比值植被指数可从多种遥感系统中得到。
但主要用于Landsat的MSS、TM和气象卫星的 AVHRR。
2020/12/15
45
2020/12/15
14
根据叶子的结构可分为结构稀疏（典型的双子叶 植物）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
2020/12/15
15
近红外波段的变化
2020/12/15
16
不同类型植物光谱曲线的差异
2020/12/15
17
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
2020/12/15
47
2. 归一化植被指数（NDVI）
Geography Analysis for Remote Sensing
第5章 植被遥感
2020/12/15
1
2020/12/15
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
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。
实验表明，作物生长初期NDVI将过高估计植被覆盖 度，而作物生长结束季节，NDVI值偏低。
NDVI 更适用于植被发育中期或中等覆盖度植被检测。
2020/12/15
44
比值植被指数可提供植被反射的重要信息，是植被长 势、丰度的度量方法之一
同理，可见光绿波段（叶绿素引起的反射）与红波段 之比G/R，也是有效的。
比值植被指数可从多种遥感系统中得到。
但主要用于Landsat的MSS、TM和气象卫星的 AVHRR。
2020/12/15
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根据叶子的结构可分为结构稀疏（典型的双子叶 植物）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
2020/12/15
15
近红外波段的变化
2020/12/15
16
不同类型植物光谱曲线的差异
2020/12/15
17
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
2020/12/15
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2. 归一化植被指数（NDVI）
最新第9章 遥感图像在森林资源调查中的应用ppt课件
二、象对立体观察的方法 ❖ 取两张象对的像片； ❖ 两张像片按基线定向； ❖ 左右眼分别凝视两张像片的同名地物。
通常借助透镜立体镜和反光立体镜观测象 对的地物立体影像。
第三节 航空像片的森林判读
一、航空像片森林判读
根据航空像片地物的影像特征和森林分布规律， 对森林类型（土地类别）和调查因子进行定性和定量 的识别，称为航空像片森林判读。
(2)此零件直径实际尺寸最大可以是4_0_._0_2_毫__米；
此零件直径实际尺寸最小可以是_3_9_.9_7_毫__米；
(3)如果一个零件直径是39.97毫米,它合格吗？合格
2.某种药品的说明书上标明保存温度是(20±2)
℃，由此可知，在__1_8__℃~__2_2__℃范围内保
存才合适；
3.一个食品包装袋标有“20±5克”，那么
积的那张像片上，进行连线，所限定的面积即 为使用面积。
第二节 航空像片的立体观测
一、象对的立体观察的概念 ❖ 立体象对：用同一物镜的航摄机在空中同一
高度的摄影站连续摄影取得有足够重叠度的 相邻两张航空像片叫做一个立体象对。 ❖ 相对立体观察：在；÷立体象对上观察同名 地物点的影像，用它交绘出空间的位置而得 到的立体效应叫做象对的立体观察。
❖ SPOT卫星全色波段数据的分辨率为2. 5m , 多 光谱数据的地面分辨率为10m ,因此利用全色波 段将10m 的多光谱数据融合为2. 5m 的多光谱 数据可以充分利用二者的信息,提高目视解译的 精度。
❖ SPOT 卫星影像在土地利用调查与管理、森林 覆盖监测、土壤侵蚀监测、土地沙漠化监测以 及城市规划等研究方面都发挥了重要的作用。
食品重量范围是__1_5_g__~_2_5_g____;
4.某食品的包装袋标有“净含量385±5克”，
遥感技术在农业中的应用ppt课件
遥感技术在农业中的应用
1.遥感 2.农业遥感应用领域 3.图像分割
生活中。。。 。。。
摄
胸
影
透
遥感发展三阶段
19世 纪末
第一次世界大战
20世纪60年代至今
购买遥感影像需要5个方面的注意：
遥感数据的选择
区域地块的大小？ 合适的波段？
遥感数据价格 元数据 数据格式
免费？收费？ 买药：一次吃几颗？药物的成分？副作用？ Geotif,hdf,intf……
canny
prewitt
sobel
log
梯度算子
基于区域生长的分割
原图
分割结果1
分割结果2
基于阈值的分割
原图
分割结果
直方图
基于分数布朗运动的分割
原图
分割结果
O(∩_∩)O谢谢
农情遥感监测
基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演 基于植被指数与土地表面温度的旱情监测 基于微波遥感数据的土壤水分反演 水灾监测 农情遥感监测
精确农业
植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析 高光谱遥感 遥感技术与其他信息获取技术的集成 精确农业中“3S”技术的综合应用
基于边缘检测的分割
原图
所查文献202124农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中3s技术的综合应用202125基于边缘检测的分割原图cannyprewitt202126sobellog梯度算子202127基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2202128基于阈值的分割分割结果原图202129直方图202130基于分数布朗运动的分割原图分割结果202131
1.遥感 2.农业遥感应用领域 3.图像分割
生活中。。。 。。。
摄
胸
影
透
遥感发展三阶段
19世 纪末
第一次世界大战
20世纪60年代至今
购买遥感影像需要5个方面的注意：
遥感数据的选择
区域地块的大小？ 合适的波段？
遥感数据价格 元数据 数据格式
免费？收费？ 买药：一次吃几颗？药物的成分？副作用？ Geotif,hdf,intf……
canny
prewitt
sobel
log
梯度算子
基于区域生长的分割
原图
分割结果1
分割结果2
基于阈值的分割
原图
分割结果
直方图
基于分数布朗运动的分割
原图
分割结果
O(∩_∩)O谢谢
农情遥感监测
基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演 基于植被指数与土地表面温度的旱情监测 基于微波遥感数据的土壤水分反演 水灾监测 农情遥感监测
精确农业
植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析 高光谱遥感 遥感技术与其他信息获取技术的集成 精确农业中“3S”技术的综合应用
基于边缘检测的分割
原图
所查文献202124农情遥感监测基于土壤热惯量模型的土壤表层含水量的反演基于植被指数与土地表面温度的旱情监测基于微波遥感数据的土壤水分反演水灾监测农情遥感监测精确农业植物不同营养状态的反射光谱特性曲线数据分析高光谱遥感遥感技术与其他信息获取技术的集成精确农业中3s技术的综合应用202125基于边缘检测的分割原图cannyprewitt202126sobellog梯度算子202127基于区域生长的分割原图分割结果1分割结果2202128基于阈值的分割分割结果原图202129直方图202130基于分数布朗运动的分割原图分割结果202131
七讲农业遥感ppt课件
(2)作物专题信息的提取 常采用植被指数法提取作物专题信息。植被指数中包含有 多种作物类别与作物长势方面的信息，如植物叶面积指数、 叶绿素含量、植物覆盖度、生物量等，那么就可以经过植 被指数来反演与作物估产模型有关的各种参数，如NDVI与 作物覆盖度关系亲密，可以有效地提取面积信息；RVI反映 作物长势，可以提取生物量信息；PVI有效地滤去土壤背景 及大气的干扰等。 由于不同自然地理单元内，作物的生长条件(光照、温度、 降水、土壤等)和生长情况(包括自然与人为要素)在空间上 会有很大差别。为了提高遥感估产的准确性．常按照作物 生长环境及作物产量的区域分异规律，进展影像的分区、 分类，以尽量保证同一区域内作物生长环境的一致性，并 在分区的根底上进展作物专题信息的提取。 (3)作物面积提取及精度评价
I c(1 A) Tmax Tmin
SM＝f(I)
其中：I是土壤热惯量，c是单位土壤热容量，A是地表反射率，Tmax和Tmin是 白天最大温度和夜晚最小温度，SM是土壤含水量。
其它方法： 1. 距平植被指数法
2. 植被条件指数法 3. 温度植被指数法 4. 条件植被温度指数法 5. 作物水分胁迫指数法 6. 表观热惯量法 7. 地表蒸发法 8. 地表热平衡法 9. 高光谱遥感：反射率倒数的一阶微分法 10.自动微波遥感：基于微波反射亮温的土
2021/6/27
遥感估产需留意问题： (1)遥感估产需求作物生长全过程的光谱
参数。由于构成产量的3个要素〔穗数、粒 数、千粒重〕分别与作物不同生长期的植 被指数有关。因此必需掌握作物生长全过 程的光谱参数才干正确估产。而Landsat／ TM的时间分辨率有限，故遥感估产除用 TM外，还离不开短周期数据。过去把某一 时段的遥感光谱参数或它的累加值与产量 直接挂勾的方式尚有缺乏，如过于密植， 光谱值添加，但产量并非添加。 (2)遥感估产主要运用遥感数据中反映植物 光协作用的代表波段——可见光红波段和 近红外波段，阐明遥感估产不仅直接抓住 202“1/6/27光协作用〞这一事物的本质，而且能给
《遥感与农业》课件
《遥感与农业》ppt课 件
目 录
• 遥感技术概述 • 遥感技术在农业中的应用 • 遥感技术在农业中的优势与挑战 • 案例分析 • 总结与展望
遥感技术概述
01
遥感技术的定义
遥感技术：指通过非接触传感器（如卫星、飞机、无人机等）获取地球表面或大 气层的数据信息，并利用计算机技术进行数据处理和分析的一种技术。
总结词
遥感技术能够快速准确地评估农业保险损失，提高理赔效率。
详细描述
在自然灾害或病虫害发生后，遥感技术可以迅速获取受灾地区的影像数据，通过分析受灾程度和面积 ，估算农业保险损失。这种方式能够减少人工勘查的时间和成本，提高理赔的效率和准确性。
利用遥感技术监测农作物长势
总结词
遥感技术能够实时监测农作物的生长状况，为农业生产提供决策支持。
案例分析
04
利用遥感技术监测农田旱情
总结词
遥感技术能够实时监测农田的旱情，为抗旱救灾提供科学依据。
详细描述
遥感技术通过卫星或无人机搭载的传感器，获取农田土壤湿度、地表温度等信 息，从而判断旱情程度。这些数据可以帮助农业管理部门和农民及时采取抗旱 措施，减轻灾害损失。ຫໍສະໝຸດ 利用遥感技术评估农业保险损失
遥感技术可以获取大范围、实时、动态的数据，为资源调查、环境监测、城市规 划等领域提供重要的数据支持。
遥感技术的原理
遥感技术主要基于电磁波的反射、散射和辐射原理，通过传 感器接收地球表面或大气层的反射和辐射电磁波，经过处理 和分析，提取出有用的信息。
不同的地表覆盖和气象条件对电磁波的反射和辐射特性不同 ，因此可以通过分析这些特性来推断地表覆盖、土壤湿度、 植被生长状况等信息。
遥感技术的应用领域
资源调查
遥感技术可以用于土地利用调查、森林资源调查、水资源调查等领域 ，快速获取大范围的资源数据。
目 录
• 遥感技术概述 • 遥感技术在农业中的应用 • 遥感技术在农业中的优势与挑战 • 案例分析 • 总结与展望
遥感技术概述
01
遥感技术的定义
遥感技术：指通过非接触传感器（如卫星、飞机、无人机等）获取地球表面或大 气层的数据信息，并利用计算机技术进行数据处理和分析的一种技术。
总结词
遥感技术能够快速准确地评估农业保险损失，提高理赔效率。
详细描述
在自然灾害或病虫害发生后，遥感技术可以迅速获取受灾地区的影像数据，通过分析受灾程度和面积 ，估算农业保险损失。这种方式能够减少人工勘查的时间和成本，提高理赔的效率和准确性。
利用遥感技术监测农作物长势
总结词
遥感技术能够实时监测农作物的生长状况，为农业生产提供决策支持。
案例分析
04
利用遥感技术监测农田旱情
总结词
遥感技术能够实时监测农田的旱情，为抗旱救灾提供科学依据。
详细描述
遥感技术通过卫星或无人机搭载的传感器，获取农田土壤湿度、地表温度等信 息，从而判断旱情程度。这些数据可以帮助农业管理部门和农民及时采取抗旱 措施，减轻灾害损失。ຫໍສະໝຸດ 利用遥感技术评估农业保险损失
遥感技术可以获取大范围、实时、动态的数据，为资源调查、环境监测、城市规 划等领域提供重要的数据支持。
遥感技术的原理
遥感技术主要基于电磁波的反射、散射和辐射原理，通过传 感器接收地球表面或大气层的反射和辐射电磁波，经过处理 和分析，提取出有用的信息。
不同的地表覆盖和气象条件对电磁波的反射和辐射特性不同 ，因此可以通过分析这些特性来推断地表覆盖、土壤湿度、 植被生长状况等信息。
遥感技术的应用领域
资源调查
遥感技术可以用于土地利用调查、森林资源调查、水资源调查等领域 ，快速获取大范围的资源数据。
运用ENVI提取遥感影像中的植被信息
(Ν ΧΝ
最 大值
ΠΧ Π( Χ( ∋ ∋Χ ∋ Χ
标准 差
Χ ΝΝ Χ)
) (Χ
5 8 4
&
5− 8 4
景号
) Ν Δ ΧΧ
&∋ (
Ν & (Π Ν
+
∗ ϑ %
+
Χ 一∋ Ν 一 (
! 6 ΜΛ
级
Χ
)
ΠΝ Π
+
Χ Ν 日〕 Χ ∋
+
&
) ))
+
Χ(
+
(∋
Ν ΝΧ
+
实 验 区概 况 某河 流 域 是 典 型 的 荒 漠 生 态 系 统 和 平 原 绿 洲生
.
而 标 准 差 & 波 段最 大 %达 Χ &
(
、
其
近红 外
、
的第
以 及 分 辨 率为 ∋ 波段 %此 次 研 究没 有 选取 第 波 段 ∗ 根据
中红 外光 谱段 ∗ 数据
,
;
次是 Χ
标 准 差最 大
。
,
表 明该 波段 内地 物
,
的 亮 度 取 值距 均 值 的 离散 程度 最 大 表现 最 大
需 的信 息 可行 的 是
探 讨 了在 该 过 程 中关 健 的 技 术 问题
,
实验 结 果 表 明
利 用 ! ∀ , 软 件 提取 所 −
。
要 想提取 到好 的 植被信 息 关 健 是选 用 适合样 区 的 植被 指 数 关键 词 植被 遥 感 信 息提取 植被 指 数 ! ∀ , − 中图法 分 类 号 仰 & (
最 大值
ΠΧ Π( Χ( ∋ ∋Χ ∋ Χ
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5− 8 4
景号
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实 验 区概 况 某河 流 域 是 典 型 的 荒 漠 生 态 系 统 和 平 原 绿 洲生
.
而 标 准 差 & 波 段最 大 %达 Χ &
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、
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近红 外
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以 及 分 辨 率为 ∋ 波段 %此 次 研 究没 有 选取 第 波 段 ∗ 根据
中红 外光 谱段 ∗ 数据
,
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次是 Χ
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。
,
表 明该 波段 内地 物
,
的 亮 度 取 值距 均 值 的 离散 程度 最 大 表现 最 大
需 的信 息 可行 的 是
探 讨 了在 该 过 程 中关 健 的 技 术 问题
,
实验 结 果 表 明
利 用 ! ∀ , 软 件 提取 所 −
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要 想提取 到好 的 植被信 息 关 健 是选 用 适合样 区 的 植被 指 数 关键 词 植被 遥 感 信 息提取 植被 指 数 ! ∀ , − 中图法 分 类 号 仰 & (
《遥感技术》课件
总结词
遥感技术能够快速、准确地监测环境状 况，为环境保护和治理提供数据支持。
VS
详细描述
遥感技术可以监测大气污染、水体污染、 土壤污染等情况，通过遥感数据的分析， 可以了解污染源的分布和排放情况，为环 境治理和保护提供科学依据。同时，遥感 技术还可以监测自然灾害和生态变化等环 境问题，为灾害预警和生态保护提供数据 支持。
THANKS
感谢观看
无人机遥感技术
无人机遥感技术是指利用无人机搭载遥感器进行遥感数据采 集和处理的技术。无人机遥感技术具有机动灵活、快速响应 、成本低廉等优点，因此在应急救援、环境保护、农业监测 等领域得到广泛应用。
无人机遥感技术可以快速获取高分辨率的遥感数据，对于需 要快速响应的应用场景具有重要意义。同时，无人机遥感技 术还可以结合其他传感器和通信设备，实现多源数据的融合 和传输，提高遥感应用的综合效益。
森林资源调查
总结词
遥感技术是进行森林资源调查的重要手段，能够快速获取森林面积、覆盖率、生 长状况等信息。
详细描述
通过卫星遥感技术，可以获取大范围、高分辨率的森林资源数据，包括森林面积 、覆盖率、树种分布、生长状况等。这些数据有助于了解森林资源的现状和变化 趋势，为森林保护和可持续发展提供科学依据。
遥感数据的接收与处理
遥感数据的接收
遥感数据通过卫星轨道接收站、地面站和飞机接收站等设备 进行接收。
遥感数据处理
遥感数据处理包括辐射定标、大气校正、几何校正和图像解 译等步骤，以提取有用的信息。
03 遥感图像处理
遥感图像的预处理
辐射定标
将传感器接收到的辐射亮 度转化为地表的反射率或 温度等物理量，为后续图 像处理提供准确数据。
电磁波谱
遥感图像信息提取ppt课件
3.4 规则描述——表达式与变量
表达式 基本运算符
三角函数
关系/逻辑
其他符号
部分可用函数 +、-、*、/ Sin、cos、tan asin、acos、 atan Sinh、cosh、 tanh…. LT、LE、EQ…. and、or、not…. 最大值、最小值
指数（^）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（adb） ……
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
面向对象分类练习——分块精炼
• FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的 方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的 一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特 征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
- 集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素 - 充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，
纹理，和光谱信息来分割和分类的特点 - 以高精度的分类结果或者矢量输出
4.2 与基于像元分类的区别
类型
基本原理
影像的最小单元 适用数据源
缺陷
传 统 基 于 地 物 的 光 谱 信 息 单个的影像像元 中低分辨率多光 丰 富 的 空 间 信 息
面向对象分类练习——特征提取
• 直接输出矢量
- 输出Shapefile矢量文件 - 属性
面向对象分类练习——特征提取
• 监督分类
- 根据一定样本数量以及其对应的属性信息，利用K邻近法和支 持向量机监督分类法进行特征提取
面向对象分类练习——特征提取
• 规则分类
- 每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干 个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表 达式之间是并的关系
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
值
编1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
码
值
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
数 -1800 -900 -500 -300 -100
1323
值
编1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
码
值
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
植被遥感调查.PPT
植被遥感调查植被遥感是遥感的重要应用领域。
植被是环境的重要组成因子，也是反映区域生态环境的最好标志之一，同时也是土壤水文等要素的解译标志。
个别植物还是找矿的指示植物。
植被解译的目的是在遥感影像上有效地确定植被的分布、类型、长势等信息，以及对植被量作估算，因而，它可以为环境监测、生物多样性保护、农业、林业等有关部门提供信息服务。
一、植物的光谱特征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。
2、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。
3、在1.45μm，1.95μm和2.6～2.7μm处有三个吸收谷。
二、影响植物光谱的因素1、叶子的组织构造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。
不同生长状态橡树叶子的反射特性Jensen, 2000Jen12a 34Green leaf 14540a.b.c.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。
叶绿色对紫外线和紫色光的吸收率极高，对蓝色光和红色光也强吸收，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0.33～0.45μm 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0.8～1.3μm的近红外光强烈地反射，形成光谱曲线上的最高峰区。
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）Jensen, 20004、植物覆盖度植物覆盖程度越大，光谱特征形态受背景下垫面影响愈小。
遥感应用典型地物信息的提取ppt课件
不同水体的水面性质、水体中 悬浮物的性质和含量、水深和水 底特性等不同，因此，传感器上 接收到的反射光谱特征存在差 异，为遥感探测水体提供了基础。
2
水体的光谱特征
在可见光范围内，水体的反射率总体上比较低（一般为 4%～5%），并随着波长的增大逐渐降低，到 0.6微米 处约2%～3%，过了0.75微米，水体几乎成为全吸收体。 因此，在近红外的遥感影像上，清澈的水体呈黑色。 为区分水陆界线，确定地面上有无水体覆盖，应选择 近红外波段的影像。
20
AVHRR影像上的居民地识别提取
AVHRR影像上居民地的影像特征分析 在3（红）、2（绿）、1（蓝）假彩色合成图像上可以 看出，特大城市、大城市、中等城市，无论是位于山区 还是平原，都能在影像上识别出来。这些城市在影像上 呈暗灰蓝色，当其周围为农田时，其周边呈灰蓝色，当 为森林时，呈浅黄色，当为水体时，呈红色。城市的外 部轮廓清楚明显，城市的内部的色调比较一致，而内部 纹理特征不明显。城市的形状一般为斑块状。县城一级 的城镇，以及小城市在NOAA影像上需要仔细识别才能识 别出来。一般面积在6平方公里以上的县级城镇在NOAA 影像上只有几个像元，呈点斑状，其外部轮廓已经很不 清楚了。在其像元中，只有1到4个像元与周边像元有一 定的区别，比较容易识别。而其他周边像元都是以混合 像元的形式存在。此时的城镇已无纹理可见了。
基于光谱知识的居民地提取模型 通过对采样数据进行波段组合分析，建立模型如下：
CH 2 CH1 K
提取居民地、水体和云
CH1 CH3
剔除水体
CH1 CH 2 CH 3 K1 剔除云
CH5 CH 2 K2
剔除少量水陆混合像元
注意：因AVHRR空间分辨率的限制，提取精度有限。
2
水体的光谱特征
在可见光范围内，水体的反射率总体上比较低（一般为 4%～5%），并随着波长的增大逐渐降低，到 0.6微米 处约2%～3%，过了0.75微米，水体几乎成为全吸收体。 因此，在近红外的遥感影像上，清澈的水体呈黑色。 为区分水陆界线，确定地面上有无水体覆盖，应选择 近红外波段的影像。
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AVHRR影像上的居民地识别提取
AVHRR影像上居民地的影像特征分析 在3（红）、2（绿）、1（蓝）假彩色合成图像上可以 看出，特大城市、大城市、中等城市，无论是位于山区 还是平原，都能在影像上识别出来。这些城市在影像上 呈暗灰蓝色，当其周围为农田时，其周边呈灰蓝色，当 为森林时，呈浅黄色，当为水体时，呈红色。城市的外 部轮廓清楚明显，城市的内部的色调比较一致，而内部 纹理特征不明显。城市的形状一般为斑块状。县城一级 的城镇，以及小城市在NOAA影像上需要仔细识别才能识 别出来。一般面积在6平方公里以上的县级城镇在NOAA 影像上只有几个像元，呈点斑状，其外部轮廓已经很不 清楚了。在其像元中，只有1到4个像元与周边像元有一 定的区别，比较容易识别。而其他周边像元都是以混合 像元的形式存在。此时的城镇已无纹理可见了。
基于光谱知识的居民地提取模型 通过对采样数据进行波段组合分析，建立模型如下：
CH 2 CH1 K
提取居民地、水体和云
CH1 CH3
剔除水体
CH1 CH 2 CH 3 K1 剔除云
CH5 CH 2 K2
剔除少量水陆混合像元
注意：因AVHRR空间分辨率的限制，提取精度有限。
遥感技术的应用ppt课件
得到的数据是否正确
看头文件。各种卫星数据的文件头是不同的，有的是ASCII文 件，但大部分都是以BINARY格式记录的，需要使用软件。
第一节 遥感技术在测绘中的应用
一、 制作卫星影像地图
采用多项式拟合法或共线方程法纠正方法等，制作假彩色卫星 影像图。
➢在比制作的影像图比例尺大一个等级的地形图上读取控制点坐标
第六章 遥感技术的应用
序言-----遥感数据的选购
1 有什么样的数据？——遥感数据类型 2 到那儿去找？——数据分发机构 3 要什么？能要什么？ 4 如何具体断定需要什么数据？ 5 具体要那块数据？那个时间的数据？ 6 得到的数据对不对？
编辑课件
2
遥感数据类型
高分辨率数据
1）美国空间影像公司Space Imaging的 IKONOS 影像 空间分辨率分为1m全色和4m多光谱（可见光、红外波段）两种。 重复周期为3天。1景约相当于地面11km*11km（平方千米）的面
积。 2）美国 DigitalGlobe公司QuickBird 提供0.61米全色和2.44米多光谱（可见光、红外波段），重访周 期：1—6天，取决于纬度高低。单景16.5公里X 16.5公里，条带 16.5公里X 165公里 3）BhasKara-1，-2(印度电视广播卫星)影像 空间分辨率为5.8m，（IRS系列）IRS-P6：空间分辨率为2.5m。 4）EROS(以色列)影像空间分辨率为1m。
更新地物一律用紫色表示
编辑课件
12
三、 陆地地形图测绘
（一）、SPOT图像的高程信息提取方法
应用前方交会原理，由左右两张像片上同名像点的图像坐标 ，解求地面点的三维坐标。
其中左 像片
（x）,(y),(f)表示等效中心投影像片的坐标，HRV是线阵列
看头文件。各种卫星数据的文件头是不同的，有的是ASCII文 件，但大部分都是以BINARY格式记录的，需要使用软件。
第一节 遥感技术在测绘中的应用
一、 制作卫星影像地图
采用多项式拟合法或共线方程法纠正方法等，制作假彩色卫星 影像图。
➢在比制作的影像图比例尺大一个等级的地形图上读取控制点坐标
第六章 遥感技术的应用
序言-----遥感数据的选购
1 有什么样的数据？——遥感数据类型 2 到那儿去找？——数据分发机构 3 要什么？能要什么？ 4 如何具体断定需要什么数据？ 5 具体要那块数据？那个时间的数据？ 6 得到的数据对不对？
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遥感数据类型
高分辨率数据
1）美国空间影像公司Space Imaging的 IKONOS 影像 空间分辨率分为1m全色和4m多光谱（可见光、红外波段）两种。 重复周期为3天。1景约相当于地面11km*11km（平方千米）的面
积。 2）美国 DigitalGlobe公司QuickBird 提供0.61米全色和2.44米多光谱（可见光、红外波段），重访周 期：1—6天，取决于纬度高低。单景16.5公里X 16.5公里，条带 16.5公里X 165公里 3）BhasKara-1，-2(印度电视广播卫星)影像 空间分辨率为5.8m，（IRS系列）IRS-P6：空间分辨率为2.5m。 4）EROS(以色列)影像空间分辨率为1m。
更新地物一律用紫色表示
编辑课件
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三、 陆地地形图测绘
（一）、SPOT图像的高程信息提取方法
应用前方交会原理，由左右两张像片上同名像点的图像坐标 ，解求地面点的三维坐标。
其中左 像片
（x）,(y),(f)表示等效中心投影像片的坐标，HRV是线阵列
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
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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根据植物生态条件区别植物类型。不同种类的植物，有 不同的适宜生态条件，如温度条件、水分条件、土壤条件、 地貌条件等等。这些条件在一个地区综合地影响着植被的 分布，但其中的主导因素起着重要的作用。
（5）根据已区分的植被类型，即可提取所需的植被信息。
另外，如有同一地区的不同时相的数据，则可做植被 信息的变化检测或进行更详细的分类。
植被信息获取：
植被是环境诸要素中对环境依赖性最大的因子之一，也 是反映区域生态环境的最好标志之一，同时也是土壤、 水文等要素的解译标志。个别植物还是找矿的指示植物。
遥感图像全面记录了地表植被与环境的信息，通过对影 像色调、色彩和几何形态的分析，可判读植被特性、类 型和分布状况，并为研究土壤等其他自然要素提供重要 依据。
不同植物类型的区分:
不同植被类型，由于组织结构不同，季相不同，生态条 件不同而具有不同的光谱特征、形态特征和环境特征，在 遥感影像中可以表现出来。 利用植物的物候期差异来区分植物，也是植被遥感重要 方法之一。同一种植物在不同季节的光谱特征有明显的变 化；不同的植物生长期不同，光谱特征的变化也是不一样 的。因此通过各种植物的物候特征，生长发育的季节变化， 可以利用有利时机，识别植物的种类。
453标准假被分类最简便的方法是首先区分出 有无植被，然后对植被覆盖区具体划分植被类型。
以TM数据为例谈植被信息提取的过程：
（1）数据获取：确定某地区某时相的TM数据。
（2）图像的辐射校正：一般从地面站买回的数据已经进 行了辐射校正。 （3）几何校正：选取控制点，确定转换多项式的系数， 系数确定后，便可根据每一个像元点的行列值，求出所 对应的原图像对应的坐标位置。采用最近邻法、双线性 内插法或三次卷积内插法确定校正后图像上每点的亮度 值。
遥感信息的获取一般经过以下步骤： （1）遥感信息源的选择，根据要提取的专题信息和应用需 求，选择合适的数据源。 （2）图像的预处理：如进行辐射校正和几何校正。
（3）图像的处理：对图像进行增强、彩色合成，以突出目 标信息，便于信息提取。
（4）目标信息提取：采用目视解译或计算机自动分类（监 督分类或非监督分类）的方法来对遥感影像进行分类。 （5）对分类结果进行后处理，提取专题信息。
（4）图像分类，确定植被类型。 两种方法确定植被类型： 一种方法为：计算出NDVI值，确定NDVI的一个阈值，大于 该值为植被，小于该值为非植被。从而区分出植被与非植 被。 然后在植被覆盖区，根据针叶林、阔叶林、针阔混交林、 灌木林、草地等在遥感影像上的不同的色调、形状等特征 区分出不同的植被类型。 另一种方法是通过监督分类的方法直接分类出针叶林、 阔叶林、针阔混交林、灌木林、草地等植被类型。