遥感地学分析课件——第7章 植被遥感
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缨帽变换是一种通用的植被指数，可以被用于 Landsat MMS 或 Landsat TM 数据。
7.2 植被生态参数的估算
7.1 植被的光谱特性
7.1 植被的光谱特性
7.1.2 植被光谱特征的影响因素
影响植物光谱的因素除了植物本身的结构特征，同时也受到外界 的影响。外界影响主要包括季节的变化，植被的健康状况，植物的含 水量的变化，植株营养物质的缺乏与否等等。但外界的影响总是通过 植物本身生长发育的特点在有机体的结构特征反映出来的。
7.2 植被生态参数的估算
（4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 缨帽变换（TC）是指在多维光谱空间中，通过线性
变换、多维空间的旋转，将植物、土壤信息投影到多维 空间的一个平面上，在这个平面上使植被生长状况的时 间轨迹（光谱图形）和土壤亮度轴相互垂直。也就是， 通过坐标变换使值被与土壤特征分离。
健康植物的波谱曲线有明显的特点，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。在1.45µm，1.95µm和2.6~2.7µm处有三个 吸收谷。
从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、叶子的细胞构造和植物的水分等。植物的生长发育、植 物的不向种类、灌溉、施肥、气候、土壤、地形等因素都对有机物的 光谱特征发生影响，使其光谱曲线的形态发生变化。
7.1 植被的光谱特性
不同植物光谱反射曲线比较
7.1 植被的光谱特性
遥感地学分析 第七章 植被遥感
内容提要
7.1 植被的光谱特性
7.1.1 健康植被的光谱特性 7.1.2 植被光谱特征的影响因素
7.2 植被生态参数的估算
7.2.1 叶面积指数的估算 7.2.2 植被叶绿素含量的估算 7.2.3 植被盖度的估算 7.2.4 生物量的估算
7.3 灾害监测
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。
7.2 植被生态参数的估算
7.2 植被生态参数的估算
（3）差值植被指数（Difference Vegetation Index） 差值植被指数（DVI）又称环境植被指数（EVI），
被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差。 即DVI= DNNIR-DNR
7.2 植被生态参数的估算
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。
上述的NDVI、DVI等植被指数均受土壤背景的影响 大，且这种影响是相当复杂的，它随波长、土壤特征 （含水量、有机质含量、表面粗糙度等）及植被覆盖度、 作物排列方向等的变化而变化。
7.3.1 病虫害监测 7.3.2 森林火灾监测 7.3.3 旱灾监测
7.4 资源遥感调查
7.4.1 草场资源调查 7.4.2 林业资源调查
7.1 植被的光谱特性
7.1.1 健康植被的光谱特性 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。
7.2 植被生态参数的估算
植被指数的主要种类 ： （1）比值植被指数（RVI） （2）归一化植被指数（NDVI） （3）差值植被指数（DVI） （4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） （5）垂直植被指数（PVI）
7.2 植被生态参数的估算
（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index） 由于可见光红波段（R）与近红外波段
7.2 植被生态参数的估算
（2）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index） NDVI=（DNNIR-DNR）/（ DNNIRDNR） 实际上，NDVI是简单比值RVI经非线性的归一化处理所 得。
Leabharlann Baidu
7.2 植被生态参数的估算
在植被遥感中，NDVI的应用最为广泛。它是植被生 长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，与植被分布密度 呈线性相关。因此又被认为是反映生物量和植被监测的 指标。
（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。 比值植被指数可表达为：
RVI=DN NIR/ DN R （简单表示为NIR/R）
7.2 植被生态参数的估算
RVI是绿色植物的一个灵敏的指示参数。研究表明， 它与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素 含量相关性高，被广泛用于估算和监测绿色植物生物量。 在植被高密度覆盖情况下，它对植被十分敏感，与生物 量的相关性最好。但当植被覆盖度小于50%时，它的分 辨能力显著下降。此外，RVI对大气状况很敏感，大气效 应大大地降低了它对植被检测的灵敏度，尤其是当RVI值 高时。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（ρ）后再计算RVI，以消 除大气对两波段不同非线性衰减的影响。
不同颜色叶子的反射光谱
7.1 植被的光谱特性
不同水分含量对玉米叶子反射率的影响
7.1 植被的光谱特性
植物遭受不同程度损害的反射光谱曲线
7.2 植被生态参数的估算
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，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”。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。
7.2 植被生态参数的估算
7.1 植被的光谱特性
7.1 植被的光谱特性
7.1.2 植被光谱特征的影响因素
影响植物光谱的因素除了植物本身的结构特征，同时也受到外界 的影响。外界影响主要包括季节的变化，植被的健康状况，植物的含 水量的变化，植株营养物质的缺乏与否等等。但外界的影响总是通过 植物本身生长发育的特点在有机体的结构特征反映出来的。
7.2 植被生态参数的估算
（4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） 缨帽变换（TC）是指在多维光谱空间中，通过线性
变换、多维空间的旋转，将植物、土壤信息投影到多维 空间的一个平面上，在这个平面上使植被生长状况的时 间轨迹（光谱图形）和土壤亮度轴相互垂直。也就是， 通过坐标变换使值被与土壤特征分离。
健康植物的波谱曲线有明显的特点，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。在1.45µm，1.95µm和2.6~2.7µm处有三个 吸收谷。
从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、叶子的细胞构造和植物的水分等。植物的生长发育、植 物的不向种类、灌溉、施肥、气候、土壤、地形等因素都对有机物的 光谱特征发生影响，使其光谱曲线的形态发生变化。
7.1 植被的光谱特性
不同植物光谱反射曲线比较
7.1 植被的光谱特性
遥感地学分析 第七章 植被遥感
内容提要
7.1 植被的光谱特性
7.1.1 健康植被的光谱特性 7.1.2 植被光谱特征的影响因素
7.2 植被生态参数的估算
7.2.1 叶面积指数的估算 7.2.2 植被叶绿素含量的估算 7.2.3 植被盖度的估算 7.2.4 生物量的估算
7.3 灾害监测
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。
7.2 植被生态参数的估算
7.2 植被生态参数的估算
（3）差值植被指数（Difference Vegetation Index） 差值植被指数（DVI）又称环境植被指数（EVI），
被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差。 即DVI= DNNIR-DNR
7.2 植被生态参数的估算
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。
上述的NDVI、DVI等植被指数均受土壤背景的影响 大，且这种影响是相当复杂的，它随波长、土壤特征 （含水量、有机质含量、表面粗糙度等）及植被覆盖度、 作物排列方向等的变化而变化。
7.3.1 病虫害监测 7.3.2 森林火灾监测 7.3.3 旱灾监测
7.4 资源遥感调查
7.4.1 草场资源调查 7.4.2 林业资源调查
7.1 植被的光谱特性
7.1.1 健康植被的光谱特性 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。
7.2 植被生态参数的估算
植被指数的主要种类 ： （1）比值植被指数（RVI） （2）归一化植被指数（NDVI） （3）差值植被指数（DVI） （4）缨帽变换中的绿度植被指数（GVI） （5）垂直植被指数（PVI）
7.2 植被生态参数的估算
（1）比值植被指数（Ratio Vegetation Index） 由于可见光红波段（R）与近红外波段
7.2 植被生态参数的估算
（2）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index） NDVI=（DNNIR-DNR）/（ DNNIRDNR） 实际上，NDVI是简单比值RVI经非线性的归一化处理所 得。
Leabharlann Baidu
7.2 植被生态参数的估算
在植被遥感中，NDVI的应用最为广泛。它是植被生 长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，与植被分布密度 呈线性相关。因此又被认为是反映生物量和植被监测的 指标。
（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。 比值植被指数可表达为：
RVI=DN NIR/ DN R （简单表示为NIR/R）
7.2 植被生态参数的估算
RVI是绿色植物的一个灵敏的指示参数。研究表明， 它与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素 含量相关性高，被广泛用于估算和监测绿色植物生物量。 在植被高密度覆盖情况下，它对植被十分敏感，与生物 量的相关性最好。但当植被覆盖度小于50%时，它的分 辨能力显著下降。此外，RVI对大气状况很敏感，大气效 应大大地降低了它对植被检测的灵敏度，尤其是当RVI值 高时。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（ρ）后再计算RVI，以消 除大气对两波段不同非线性衰减的影响。
不同颜色叶子的反射光谱
7.1 植被的光谱特性
不同水分含量对玉米叶子反射率的影响
7.1 植被的光谱特性
植物遭受不同程度损害的反射光谱曲线
7.2 植被生态参数的估算
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，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”。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。