植被指数模型详解

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植被指数总结资料

植被指数总结资料

1生物量生物量:指某一时刻单位面积内实存生活的有机物质(干重)北京地区森林植被:北京地区森林植被生物量遥感反演及时空动态格局分析_张慧芳呼伦贝尔草地:基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究_陈鹏飞延庆县森林:基于SPOT5的延庆县森林生物量研究_韩冬花芦苇:基于光谱特征信息的芦苇生物量反演研究_陈爱莲根据实地测量的芦苇反射光谱数据,建立该区域芦苇的光谱数据库,提取芦苇光谱维特征参数;并以光谱维特征为依据选取卫星数据,分析卫星数据与实测芦苇光谱特征的相关性,进而应用光谱角角度匹配!光谱特征拟合!二进制编码等三种光谱匹配技术,研究卫星数据光谱与实测芦苇光谱的匹配度,提取影像的芦苇像元,作为大面积自动估算芦苇生物量的基础"水稻:1.微波遥感水稻种植面积提取_生物量反演与稻田甲烷排放模拟_张远2.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林辽东湾翅碱蓬:辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬生物量遥感反演研究_吴涛.cajSAVI和MSAVI与LAI的关系取样框内样方所在经度、纬度及高程、样方内水深、植株高度、盖度等。

同步采集植被冠层光谱叶面积指数。

对样方内植株个体先称干重在称量湿重。

现场光谱测定与处理:使用光谱仪为ISI921VF-256便携式地物光谱辐射计采集现场光谱值。

卫星遥感和TM数据和CCD数据。

小麦:冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf 2 叶绿素玉米:1.不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究_王磊.pdf2.基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究_宋开山.pdf3.受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型_王平.pdf4.夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf5.利用遥感红边参数估算夏玉米农学参数的可行性分析_谭昌伟.caj大豆:1.大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究_宋开山.pdf2.大豆叶片水平叶绿素含量的高光谱反射率反演模型研究_陈婉婧.pdf(红边位置与植物叶片的相关性在红边参数中相关性最好,红边斜率主要与lai相关) 3.基于多角度成像数据的大豆冠层叶绿素密度反演_张东彦.pdf 4.基于小波分析的大豆叶绿素a含量高光谱反演模型_宋开山.pdf5.小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用_宋开山.pdf森林:1.基于Hyperion数据的森林叶绿素含量反演_杨曦光.pdf2.基于PROSPECT_SAIL模型的森林冠层叶绿素含量反演_杨曦光.pdf3.基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究_焦全军.pdf4.森林叶片叶绿素含量反演的比较与分析_佃袁勇.caj水稻:1.水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究_陈君颖.pdf2.水稻叶片叶绿素含量的光谱反演研究_陈君颖.caj3.水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱变量的相关性研究_刘子恒.pdf4.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj5.利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj6.水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士估测模型研究_唐延林.caj小麦:1.基于ACRM模型不同时期冬小麦LAI和叶绿素反演研究_李宗南.caj2.基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf3.基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf4.基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演_梁亮 (1).caj5.基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj6.基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj7.用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布_赵春江.pdf8.冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf丁香:丁香叶片叶绿素含量偏振高光谱数学模型反演研究_韩阳.pdf棉花:基于棉花红边参数的叶绿素密度及叶面积指数的估算_黄春燕.pdf苜蓿:基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究_肖艳芳.pdf法国梧桐:基于主成分分析和BP神经网络的法国梧桐叶绿素含量高光谱反演研究_姚付启.pdf湿地小叶章:湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型_李凤秀.pdf行道树:行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型_刘殿伟.pdf落叶松:用高光谱数据反演健康与病害落叶松_省略__和龙两市落叶松冠层采样测量数据_石韧.pdf毛竹林:毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究_陆国富.caj阔叶红松林:阔叶红松林3个主要树种垂直结构上的光合光谱研究_方晓雨.caj3叶面积叶面积指数:(leaf area index)又叫叶面积系数,是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。

植被指数模型详解

植被指数模型详解

ENVI下植被指数模型详解植被指数(VI)是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算,以增强植被某一特性或者细节。

所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。

未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的DN值数据不适合计算植被指数。

目前,在科学文献中发布了超过150种植被指数模型,这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

在ENVI中,根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份:色素(Pigments)、水分(Water)、碳(Carbon)、氮(Nitrogen),总结了7大类实用性较强的植被指数,即:宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。

这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。

下面是7大类27种植被指数的说明,这些植被指数都是经过严格生物条件下测试的。

1宽带绿度——BroadbandGreenness(5种)宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况,它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感,这些都是植被光合作用的主要物质,与光合有效辐射(fAPAR)也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究,土地利用和气候影响评估,植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外,一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长:ρNIR=800nm,ρRED=680nm,ρBLUE=450nm。

1)归一化植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex——NDVI)NDVI众所周知的一种植被指数,在LAI值很高,即植被茂密时其灵敏度会降低。

其计算公式为:NDVI=(式1)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。

垂直植被指数及其解算方法

垂直植被指数及其解算方法

垂直植被指数及其解算方法
垂直植被指数(VerticalVegetationIndex,VVI)是用来描述植被垂直结构的指标,通常用于遥感数据的分析和解释。

它是由植被高度和覆盖度所组成的,可以用来区分不同类型的植被,如森林、草地、农田等。

VVI的计算方法有多种,其中比较常用的是植被高度模型和NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)的组合计算方法。

具体步骤如下:
1.先使用激光雷达或雷达干涉测量等方法获取植被高度数据,得到高度模型。

2.根据高度模型计算每个像元的植被高度。

3.利用遥感影像数据计算NDVI值,如采用Landsat影像,则采用公式:NDVI=(Band4-Band3)/(Band4+Band3)。

4.将NDVI值和植被高度值进行组合计算,得到VVI值,如采用公式:VVI=NDVI*(1+0.1*H),其中H为植被高度值。

VVI的值通常在0到1之间,数值越高表示植被垂直结构越复杂,覆盖度越高。

VVI可以用于研究植被生长情况、土地利用类型、生态环境等方面,对于农业、林业、环境保护等领域具有重要意义。

- 1 -。

植被指数

植被指数

在遥感应用领域,植被指数已广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。

由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度复杂混合反应,而且受大气空间—时相变化的影响,因此植被指数没有一个普遍的值,其研究经常表明不同的结果。

研究结果表明,利用在轨卫星的红光和红外波段的不同组合进行植被研究非常好,这些波段在气象卫星和地球观测卫星上都普遍存在,并包含90%以上的植被信息,这些波段间的不同组合方式统被称为植被指数。

植被指数有助于增强遥感影像的解译力,并已作为一种遥感手段广泛应用于土地利用覆盖探测、植被覆盖密度评价、作物识别和作物预报等方面,并在专题制图方面增强了分类能力。

植被指数还可用来诊断植被一系列生物物理参量:叶面积指数(LAI)、植被覆盖率、生物量、光合有效辐射吸收系数(APAR)等;反过来又可用来分析植被生长过程:净初级生产力(NPP)和蒸散(蒸腾)等。

为了估算和监测植被覆盖,最早发展了比值植被指数(RVI)。

但RVI对大气影响敏感,而且当植被覆盖不够浓密时(小于50%),它的分辨能力也很弱,只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。

归一化差异植被指数(NDVI)对绿色植被表现敏感,它可以对农作物和半干旱地区降水量进行预测,该指数常被用来进行区域和全球的植被状态研究。

对低密度植被覆盖,NDVI对于观测和照明几何非常敏感。

但在农作物生长的初始季节,将过高估计植被覆盖的百分比;在农作物生长的结束季节,将产生估计低值。

继之,将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外在的影响因素,如遥感器定标、大气、观测和照明几何条件等。

这些线性组合或波段比值的指数发展满足特定的遥感应用,如作物产量、森林开发、植被管理和探测等。

农业植被指数(A VI)针对作物生长阶段测量绿色植被;多时相植被指数(MTVI),将两个不同日期的数值简单相减,是为了观测两个日期植被覆盖条件的变化和作物类型的分类,并用来探测由于火灾和土地流失造成的森林覆盖变化。

植被指数整理介绍

植被指数整理介绍

资料范本本资料为word版本,可以直接编辑和打印,感谢您的下载植被指数整理介绍地点:__________________时间:__________________说明:本资料适用于约定双方经过谈判,协商而共同承认,共同遵守的责任与义务,仅供参考,文档可直接下载或修改,不需要的部分可直接删除,使用时请详细阅读内容植被指数介绍目录TOC \o "1-3" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc408667889" 1. 植被指数概述 PAGEREF _Toc408667889 \h 3HYPERLINK \l "_Toc408667890" 2. 植被指数的分类 PAGEREF _Toc408667890 \h 3HYPERLINK \l "_Toc408667891" 2.1不考虑影响因子 PAGEREF_Toc408667891 \h 3HYPERLINK \l "_Toc408667892" 2.2考虑影响因子 PAGEREF_Toc408667892 \h 4HYPERLINK \l "_Toc408667893" 2.2.1 消除土壤因子 PAGEREF _Toc408667893 \h 4HYPERLINK \l "_Toc408667894" 2.2.2 消除大气因子 PAGEREF _Toc408667894 \h 4HYPERLINK \l "_Toc408667895" 2.2.3 消除综合因子 PAGEREF _Toc408667895 \h 5HYPERLINK \l "_Toc408667896" 3. 植被指数的应用 PAGEREF _Toc408667896 \h 5HYPERLINK \l "_Toc408667897" 3.1生态 PAGEREF_Toc408667897 \h 5HYPERLINK \l "_Toc408667898" 3.2林业 PAGEREF_Toc408667898 \h 7HYPERLINK \l "_Toc408667899" 3.3农业 PAGEREF_Toc408667899 \h 9HYPERLINK \l "_Toc408667900" 3.4环境 PAGEREF_Toc408667900 \h 10HYPERLINK \l "_Toc408667901" 3.5海洋 PAGEREF_Toc408667901 \h 11HYPERLINK \l "_Toc408667902" 参考文献 PAGEREF_Toc408667902 \h 12植被指数概述植被指数是用不同波段的植被-土壤系统的反射率因子以一定形式组合成的参数,它与植被特征参数间的函数联系比单一波段值更稳定、可靠[1]。

几种常用植被指数介绍

几种常用植被指数介绍

对几种常用植被指数的认识植被指数主要反映植被在可见光.近红外波段反射与土壤背景Z间差异的指标,各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识: L健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大,原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的,NIR 则是咼反射咼透射的;2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号,增强植被信息,减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性,受植被本身、环境.大气等条件的影响一.RVI——比值植被指数:RVI二NIR/R,或两个波段反射率的比值。

U绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2;2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI.叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量;3、植被覆盖度影响RVI,当植被覆盖度较高时,RVI对植被十分敏感;当植被覆盖度〈50%时,这种敏感性显著降低;4、RVI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测的灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正,或用反射率计算RVI。

二.NDVI—归一化植被指数:7DVI二(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。

U 7DVI的应用:检测植被生长状态.植被覆盖度和消除部分辐射误差等;2、-1UNDVIU1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,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;3、7DVI的局限性表现在,用非线性拉伸的方式增强了7IR和R的反射率的对比度。

对于同一幅图象,分别求RVI和NDVI时会发现,RVI值增加的速度高于NDVI増加速度,即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度;4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关;三.DVIXEVI 一一差值\环境植被指数:DVI二NIR-Rt或两个波段反射率的计算。

几种常用植被指数介绍

几种常用植被指数介绍

几种常用植被指数介绍植被指数是通过遥感技术获取的植被信息量化指标,包括植被覆盖度、生长状态、植被类型等信息,广泛应用于土地利用、资源管理、环境监测等领域。

在本文中,将介绍几种常用的植被指数,包括归一化植被指数(NDVI)、广域植被指数(EVI)、归一化差值水体指数(NDWI)、颜色指数(CI)、土地覆盖指数(LCI)等。

1. 归一化植被指数(NDVI)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是最早被广泛应用的植被指数,由罗浮(Rouse)等人于1974年提出。

它以红光波段和近红外波段的反射率之差的比值来度量植被状况,公式为:NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)其中,NIR为近红外波段的反射率,RED为红光波段的反射率。

NDVI取值范围为-1到1之间,数值越大代表植被覆盖度越高,生长状况越好。

广域植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)是对NDVI的一种改进,由胡侃(Huete)等人于1994年提出。

EVI在NDVI的基础上增加了大气校正、背景亮度校正等,公式为:其中,NIR、RED和BLUE分别为近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

EVI相比NDVI具有更好的大气校正能力和对土壤、雪等因素的较好抵抗能力,能够更准确地反映植被状况。

其中,Green为绿光波段的反射率。

NDWI值越低代表水体覆盖度越高,可以用于监测水体的位置和面积变化,以及水资源的管理和保护。

4. 颜色指数(CI)颜色指数(Color Index,CI)是一种基于色彩特征的植被指数,由Stiles于1954年提出。

它使用波段之间的差值来计算颜色特征,公式为:其中,GREEN、RED和BLUE分别为绿光波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

CI能够反映植被的颜色特征,可以用于识别植被类型、估算植被生物量等。

土地覆盖指数(Land Cover Index,LCI)是一种基于土地覆盖类型的指数,由Gao和Ji于2008年提出。

常用的植被指数

常用的植被指数

常用的植被指数植被指数(Vegetation Index)是指用来反映植被生长状态和活力的一种指标,常用于遥感数据的处理和分析中。

下面将介绍常用的植被指数,并解释其作用和适用情况。

1. 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)NDVI 是最早也是最常用的植被指数,其计算公式为 (NIR – Red) / (NIR + Red),其中 NIR 表示近红外波段信号,Red 表示红色波段信号。

NDVI 的值范围为 -1 到 1,通常植被覆盖度高的地方 NDVI 值会更高。

NDVI 可以用来监测植被的生长周期和健康状况,评估土地的退化程度以及判断干旱和洪涝等自然灾害的影响。

2. 归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)NDWI 是用来区分水体和非水体的指数,其计算公式为 (Green –NIR) / (Green + NIR),其中 Green 表示绿色波段信号。

NDWI 的值范围为 -1 到 1,如果某像素的 NDWI 值高于某个阈值,就被认为是水体;反之,就被认为是非水体。

NDWI 可以用来监测湖泊、河流、水库等水体的分布和变化情况。

3. 红边指数(Red Edge Index,REI)REI 是用来检测植被叶绿素含量和水分含量的指数,其计算公式为 (NIR – Red Edge) / (NIR + Red Edge),其中 Red Edge 表示红边波段信号。

REI 的值范围为 -1 到 1,通常植被叶绿素含量高或水分含量高的地方 REI 值会更高。

REI 可以用来区分植被类型、监测植被健康状况以及评估土地干旱程度等。

4. 植被指数差分(Vegetation Index Difference,VID)VID 是用来监测植被健康状况和生长变化的指数,其计算公式为VID = (VI1 – VI2) / (VI1 + VI2),其中 VI1 和 VI2 分别表示两个不同时期的植被指数。

植被指数综述

植被指数综述

植被指数综述植被指数(Vegetation Index)是用于定量描述和监测植被生长状态的一种指标。

它是通过光谱特性来反映植被状况的指标,可以帮助我们对植被生态系统进行评估和分析,从而更好地了解植被的生长变化以及植被覆盖的情况。

在遥感学中,植被指数的计算是基于不同波段的反射率或辐射度量值。

常用的植被指数有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、差值植被指数(Difference Vegetation Index, DVI)以及简化植被指数(Simple Ratio, SR)等。

归一化植被指数(NDVI)是最常用的一种指数,它可以通过计算红光波段和近红外波段的反射率之差与反射率之和的比值来得到。

NDVI的取值范围为-1到1,数值越高表示植被覆盖越密集,数值越低则表示植被覆盖越稀疏。

植被指数的应用非常广泛。

它可以用于监测农田的植被生长情况,判断作物的生长状况,有助于农业生产的管理和决策。

此外,植被指数还能用于监测森林覆盖率和森林生态系统的恢复情况,对于保护生态环境和生物多样性的研究也有着重要作用。

除了以上的应用之外,植被指数还可以用于监测荒漠化、城市植被覆盖和湿地生态系统等方面。

在这些场景下,植被指数的变化可以提供重要的参考信息,帮助人们了解和评估不同地区的植被状况,以及对环境的影响。

总的来说,植被指数是一种重要的植被监测指标,它通过遥感技术与地理信息系统相结合,为我们提供了更全面、准确的植被信息。

在不同的应用领域中,植被指数具有广泛的应用前景,有助于我们更好地保护和管理地球上的植被资源,实现可持续发展的目标。

本文简要介绍了植被指数的概念和应用,并列举了一些常用的植被指数。

通过对植被指数的深入了解,我们可以更好地理解植被生长状态,为植被资源的保护和管理提供科学依据。

希望本文对读者对植被指数有所了解和启发,促进植被科学研究的发展和应用的推广。

植被指数计算方法

植被指数计算方法

2.1 归一化植被指数(NDVI )归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index ,即N D V I )的计算公式为:NIR RED NIR REDNDVI ρρρρ-=+ 其中:NIR ρ和RED ρ分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI 的值介于-1和1之间。

2.2 增强型植被指数(EVI )增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index ,即EVI )计算公式为:2.5 6.07.51NIR RED NIR RED BLUE EVI ρρρρρ-=⨯+-+ NIR ρ、RED ρ和BLUE ρ分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。

2.3 高光谱归一化植被指数(Hyp_NDVI )对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷,选取中心波长分别位于近红外和红光的谱段进行归一化植被指数计算:_____Hyp NIR Hyp RED Hyp NDVI Hyp NIR Hyp RED-=+ 2.4 其他植被指数(1) 比值植被指数(Ratio Vegetation Index ——RVI )NIR REDRVI ρρ= 该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异,能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。

但是RVI 对大气状况很敏感,而且当植被覆盖小于50%时,它的分辨能力显著下降。

(2) 差值植被指数(Difference Vegetation Index ——DVI )NIR RED DVI ρρ=-该植被指数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,因此又被称为环境植被指数(EVI )。

(3) 土壤调整植被指数(Soil-Adjusted Vegetation Index ——SA VI )(1)NIR RED NIR RED SAVI L Lρρρρ-=+++ 其中,L 是一个土壤调节系数,该系数与植被浓度有关,由实际区域条件确定,用来减小植被指数对不同土壤反射变化的敏感性。

作物产量预测的遥感方法

作物产量预测的遥感方法

作物产量预测的遥感方法一、植被指数植被指数是遥感技术中常用的一种参数,通过对植被的反射光谱进行测量和分析,可以得到植被的生长状况和健康状况。

常用的植被指数包括NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、EVI(Enhanced Vegetation Index)等。

这些指数可以通过遥感数据获取,并结合地面观测数据进行验证和分析,来预测作物产量。

二、作物生长模型作物生长模型是基于植被指数和气象数据等参数建立的数学模型,可以用来模拟和预测作物的生长和产量。

遥感数据可以提供作物的生长状态和植被覆盖情况,结合气象数据可以计算出作物的生长速率和生长期等关键参数,从而建立作物生长模型,进行产量预测。

这种方法可以通过在不同地区的实地验证来提高预测的准确性。

三、土壤水分监测土壤水分是影响作物生长和产量的关键因素,而遥感技术可以通过获取地表温度和植被指数等数据来监测土壤水分的情况。

结合地面观测和气象数据,可以建立土壤水分模型,来预测作物的产量。

这种方法可以帮助农民合理安排灌溉和排水,提高土壤水分利用率,从而提高作物产量。

四、作物健康监测作物的健康状况直接影响着产量的大小和质量,而遥感技术可以通过获取植被光谱和热红外数据来监测作物的健康状况。

通过分析这些数据,可以及时发现作物的病虫害和营养不良等问题,并及时采取措施进行治理,以保证作物的正常生长和提高产量。

五、遥感图像分类遥感图像分类是一种常用的方法,通过对遥感图像进行地物分类,可以得到不同地物的分布和覆盖情况,进而推断出对应的作物种植情况和产量情况。

这种方法可以结合实地调查和采样,通过对不同地物的影响和作物生长状态的分析,可以实现对作物产量的预测。

六、遥感数据与统计分析遥感数据可以提供大范围和多时相的作物生长监测,而统计分析可以通过对这些数据进行分析和建模,来实现对作物产量的预测。

这种方法可以结合机器学习和人工智能等技术,通过对遥感数据的挖掘和分析,可以建立复杂的预测模型,从而提高预测的准确性和精度。

植被指数

植被指数

植被指数(Vegetable Index)植被指数是不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合,被认为能作为反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值(无量纲)的标志,是绿色植被的叶面积指数(LAI)、盖度、叶绿素含量、绿色生物量以及被吸收的光合有效辐射(APAR)的综合体现。

目前,在科学文献中发布了超过150种植被指数模型,这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标,各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大,原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的,NIR则是高反射高透射的;2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号,增强植被信息,减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性,受植被本身、环境、大气等条件的影响几种常用的植被指数及其应用(一)比值植被指数(RVI)公式:RVI=ρNIR/ρRED(近红外波段反射率/红光波段反射率)特征:植被覆盖度影响RVI,当植被覆盖度较高时,RVI对植被十分敏感;当植被覆盖度<50%时,这种敏感性显著降低;值的范围是0-30+,一般绿色植被区的范围是2-8。

RVI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测的灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正,或用反射率计算RVI。

应用:①利用比值植被指数研究城市建设用地扩张速率,预测或规划城市未来今年的发展前景。

不同用地的地表温度由高到低排序是城镇用地、工矿与交通用地、农村宅基地、林地、旱地,说明建设用地的地表温度较高,其比值植被指数较非建设用地小。

RVI的平均值M和标准差D可以作为定量指标来提取建设用地:RVI ≤M-D/2为建设用地;RVI>M-D/2为非建设用地。

②可用于实时、快速、无损监测作物氮素状况,这对于精确氮肥管理有重要意义。

利用高光谱比值指数RSI(990,720)来估算小麦叶片氮积累量为便携式小麦氮素监测仪的研制开发及遥感信息的快速提取提供了适用可行的波段选择与技术依据。

几种常见植被指数

几种常见植被指数

几种常见植被指数标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]植被指数主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标,各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。

在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识:1、健康的绿色植被在NIR和R的反射差异比较大,原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的,NIR则是高反射高透射的;2、建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号,增强植被信息,减少非植被信息3、植被指数有明显的地域性和时效性,受植被本身、环境、大气等条件的影响一、RVI——比值植被指数:RVI=NIR/R,或两个波段反射率的比值。

1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1,而无植被覆盖的地面(裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害)的RVI在1附近。

植被的RVI通常大于2;2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数,与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高,可用于检测和估算植物生物量;3、植被覆盖度影响RVI,当植被覆盖度较高时,RVI对植被十分敏感;当植被覆盖度<50%时,这种敏感性显着降低;4、RVI受大气条件影响,大气效应大大降低对植被检测的灵敏度,所以在计算前需要进行大气校正,或用反射率计算RVI。

二、NDVI——归一化植被指数:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。

1、NDVI的应用:检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等;2、-1<=NDVI<=1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,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;3、NDVI的局限性表现在,用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。

对于同一幅图象,分别求RVI和NDVI时会发现,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度;4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关;三、DVI\EVI——差值\环境植被指数:DVI=NIR-R,或两个波段反射率的计算。

6.4.13.植被监测

6.4.13.植被监测
3.植被指数模型:
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

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

植被指数介绍

植被指数介绍

植被指数介绍目录1. 植被指数概述 .................................. 错误!未定义书签。

2. 植被指数的分类 ................................ 错误!未定义书签。

不考虑影响因子 ................................ 错误!未定义书签。

考虑影响因子 .................................. 错误!未定义书签。

消除土壤因子.............................. 错误!未定义书签。

消除大气因子.............................. 错误!未定义书签。

消除综合因子.............................. 错误!未定义书签。

3. 植被指数的应用 ................................ 错误!未定义书签。

生态 .......................................... 错误!未定义书签。

林业 .......................................... 错误!未定义书签。

农业 .......................................... 错误!未定义书签。

环境 .......................................... 错误!未定义书签。

海洋 .......................................... 错误!未定义书签。

参考文献.......................................... 错误!未定义书签。

1.植被指数概述植被指数是用不同波段的植被-土壤系统的反射率因子以一定形式组合成的参数,它与植被特征参数间的函数联系比单一波段值更稳定、可靠[1]。

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算解读植被光谱分析与植被指数计算在遥感中,常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征,如植被指数(vegetation indices ——VI)的计算,植被指数(VI)是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算,以增强植被某⼀特性或者细节。

⽬前,在科学⽂献中发布了超过150种植被指数模型,这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本⽂总结现有植被指数,根据对植被波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份:⾊素(Pigments)、⽔分(Water)、碳(Carbon)、氮(Nitrogen),总结了7⼤类实⽤性较强的植被指数,即:宽带绿度、窄带绿度、光利⽤率、冠层氮、⼲旱或碳衰减、叶⾊素、冠层⽔分含量。

这些植被指数可以简单度量绿⾊植被的数量和⽣长状况、叶绿素含量、叶⼦表⾯冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作⽤中对⼊射光的利⽤效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和⽊质素⼲燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的⾊素、植被冠层中⽔分含量等。

包括以下内容:●植被光谱特征●植被指数●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质,如裸⼟、⽔体等,⽐如植被的“红边”现象,即在<700nm附近强吸收,>700nm⾼反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射,包括波长、⽔分含量、⾊素、养分、碳等。

研究植被的波长范围⼀般为400 nm to 2500 nm,这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分:●可见光(Visible):400 nm to 700 nm●近红外(Near-infrared——NIR):700 nm to 1300 nm●短波红外1(Shortwave infrared 1—— SWIR-1):1300 nm to 1900 nm●短波红外2(Shortwave infrared 2——SWIR-2):1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区(1400nm附近)是⼤⽓⽔的强吸收范围,卫星或者航空传感器⼀般不获取这范围的反射值。

植被指数提取与分析

植被指数提取与分析

植被指数提取与分析植被指数是一种衡量植被生长状态和健康状况的指标,常用的有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、差异植被指数(Difference Vegetation Index, DVI)等。

根据植被指数可以对植被覆盖度、生长状态以及疾病等进行监测和分析。

植被指数通常是通过遥感技术获取的,可以使用卫星或无人机获取的遥感图像来计算得到。

提取植被指数的方法有多种,常用的方法是利用可见光和近红外波段的反射率计算得到。

以NDVI为例,计算公式为:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED),其中NIR代表近红外波段的反射率,RED代表红光波段的反射率。

通过计算得到的NDVI值范围在-1到1之间,数值越高表明植被覆盖越好,即植被生长旺盛,数值越低则表示植被覆盖较差。

分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布情况和生长趋势,提供科学依据和数据支持。

首先,可以通过植被指数研究和评估植被覆盖度,对大面积的植被状况有一个整体的了解。

例如,通过对大范围区域的植被指数的分析,可以了解到该区域的植被状况,是否存在退化、退化的程度以及逐年的变化趋势等情况。

其次,植被指数可以用来监测植物生长状态的变化。

通过连续的遥感图像和植被指数的计算,可以对植物的生长情况进行定量分析。

例如,可以通过比较不同时间段的NDVI值,了解植物的季节性生长变化,以及对气候等环境因素的响应情况。

同时,还可以对植物的健康状况进行评估,例如发现植物疾病、虫害的影响,以及区分不同植物种类等。

此外,植被指数的提取和分析还可以用来监测和评估生态环境的变化。

例如,对于林业和农业管理来说,植被指数可以用来评估土地利用和管理的效果,通过分析植被指数可以了解到不同地区的植被覆盖度和生长状态的差异,为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。

总之,通过提取和分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布、生长状态和健康状况,为生态环境的保护和可持续发展提供科学依据。

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ENVI下植被指数模型详解植被指数(VI)是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算,以增强植被某一特性或者细节。

所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。

未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的DN值数据不适合计算植被指数。

目前,在科学文献中发布了超过150种植被指数模型,这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

在ENVI中,根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份:色素(Pigments)、水分(Water)、碳(Carbon)、氮(Nitrogen),总结了7大类实用性较强的植被指数,即:宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。

这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。

下面是7大类27种植被指数的说明,这些植被指数都是经过严格生物条件下测试的。

1宽带绿度——BroadbandGreenness(5种)宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况,它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感,这些都是植被光合作用的主要物质,与光合有效辐射(fAPAR)也有关系。

宽带绿度指数常用于植被物候发育的研究,土地利用和气候影响评估,植被生产力建模等。

宽带绿度指数选择的波段范围在可见光和近红外,一般的多光谱都包含这些波段。

下面的公式中规定波段的中心波长:ρNIR=800nm,ρRED=680nm,ρBLUE=450nm。

1)归一化植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex——NDVI)NDVI众所周知的一种植被指数,在LAI值很高,即植被茂密时其灵敏度会降低。

其计算公式为:NDVI=(式1)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。

2)比值植被指数(SimpleRatioIndex——SR)SR指数也是众所周知的一种植被指数,在LAI值很高,即植被茂密时其灵敏度会降低。

其计算公式为:(式2)值的范围是0~30+,一般绿色植被区的范围是2~8。

3)增强植被指数(EnhancedVegetationIndex——EVI)EVI通过加入蓝色波段以增强植被信号,矫正土壤背景和气溶胶散射的影响。

EVI常用于LAI值高,即植被茂密区。

其计算公式为:EVI=(式3)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。

4)大气阻抗植被指数(AtmosphericallyResistantVegetationIndex——ARVI)ARVI是NDVI的改进,它使用蓝色波段矫正大气散射的影响(如气溶胶),ARVI常用于大气气溶胶浓度很高的区域,如烟尘污染的热带地区或原始刀耕火种地区。

其计算公式为:EVI=(式4)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.8。

5)绿度总和指数(SumGreenIndex——SG)SG指数是用于探测绿色植被变化最简单的植被指数。

由于在可见光范围内,绿色植被对光强吸收,SG指数对稀疏植被的小变化非常敏感。

SG指数是500nm~600nm范围内平均波谱反射率。

总和最后会被转化回反射率。

值的范围是0~50+,一般植被区域是10~25。

2窄带绿度——NarrowbandGreenness(7种)窄带绿度指数对叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构非常敏感。

它使用了红色与近红外区域部分——红边,红边是介于690nm~740nm之间区域,包括吸收与散射。

它比宽带绿度指数更加灵敏,特别是对于茂密植被。

1)红边归一化植被指数(RedEdgeNormalizedDifferenceVegetationIndex——NDVI705)NDVI705是NDVI的改进型,它对叶冠层的微小变化、林窗片断和衰老非常灵敏。

它可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。

其计算公式为[7][8]:NDVI705=(式5)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.9。

2)改进红边比值植被指数(ModifiedRedEdgeSimpleRatioIndex——mSR705)mSR705改正了叶片的镜面反射效应,可它可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。

其计算公式为[6]:mSR705=(式6)值的范围是0~30,一般绿色植被区的范围是2~8。

3)改进红边归一化植被指数(ModifiedRedEdgeNormalizedDifferenceVegetationIndex——mNDVI705)mNDVI705是NDVI705的改进型,它考虑了叶片的镜面反射效应。

它对叶冠层的微小变化、林窗片断和衰老非常灵敏。

它可用于精细农业、森林监测、植被胁迫性探测等。

其计算公式为:mNDVI705=(式7)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是0.2~0.7。

4)Vogelmann红边指数1(VogelmannRedEdgeIndex1——VOG1)VOG1指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。

它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。

其计算公式为:VOG1=(式8)值的范围是0~20,一般绿色植被区的范围是4~8。

5)Vogelmann红边指数2(VogelmannRedEdgeIndex2——VOG2)VOG2指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。

它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。

其计算公式为:VOG2=(式9)值的范围是0~20,一般绿色植被区的范围是4~8。

6)Vogelmann红边指数3(VogelmannRedEdgeIndex3——VOG3)VOG3指数对叶绿素浓度、叶冠层和水分含量的综合非常敏感。

它可应用于植物物候变化研究、精细农业和植被生产力建模。

其计算公式为:VOG3=(式10)值的范围是0~20,一般绿色植被区的范围是4~8。

7)红边位置指数(RedEdgePositionIndex——REP)REP指数对植被叶绿素浓度变化、叶绿素浓度增加使得吸收特征变宽及红边向长波段方向移动非常敏感。

红边位置在690nm~740nm范围内急剧倾斜波长范围,一般植被在700nm~730nm。

REP指数的结果输出是在0.69微米~0.74微米光谱范围内,植被红边区域内的反射率的最大导数的波长。

常用于农作物监测和估产,生态系统干扰探测,光合作用模型,和由气候或其他因素产生的冠层胁迫性。

3光利用率——LightUseEfficiency(3种)光利用率指数是用来度量植被在光合作用中对入射光的利用效率。

光的利用效率直接与碳吸收效率、植被生长速度和光合有效辐射(fAPAR)有很大的关系。

1)光化学植被指数(PhotochemicalReflectanceIndex——PRI)PRI对活植物的类胡萝卜素(尤其黄色色素)变化非常敏感,类胡萝卜素可标识光合作用光的利用率,或者碳吸收效率。

可用于研究植被生产力和胁迫性,常绿灌木植被的健康,森林以及农作物的衰老。

其计算公式为:PRI=(式11)值的范围是-1~1,一般绿色植被区的范围是-0.2~0.2。

2)结构不敏感色素指数(StructureInsensitivePigmentIndex——SIPI)SIPI用来最大限度地提高类胡萝卜素(例如α-胡萝卜素和β-胡萝卜素)与叶绿素比率在冠层结构(如叶面积指数)减少时的敏感度,SIPI的增加标识冠层胁迫性的增加。

可用于植被健康监测、植物生理胁迫性检测和作物生产和产量分析。

其计算公式为:SIPI=(式12)值的范围是0~2,一般绿色植被区的范围是0.8~1.8。

3)红绿比值指数(RedGreenRatioIndex——RG)RG比值指数指示由于花青素代替叶绿素而引起叶片变红的相关表达式。

可估算植被冠层发展过程,它还是叶片生产力与胁迫性的指示器,甚至可标识一些冠层的开花。

应用于植物生长周期(物候)研究,冠层胁迫性检测和作物估产。

RG比值指数结果输出是红色范围内所有波段均值除以与绿色范围内所有波段均值。

值的范围是0.1~8,一般绿色植被区的范围是0.7~3。

4冠层氮——CanopyNitrogen(1种)冠层氮指数提供一种用遥感度量氮浓度的方法。

氮是叶绿素的重要组成部分,具有高浓度氮的植被生长速度较快,冠层氮指数使用短波红外测量植被冠层中氮的相对含量。

归一化氮指数(NormalizedDifferenceNitrogenIndex——NDNI)NDNI是用于估算植被冠层中氮的相对含量。

在1510nm的反射率主要取决于叶片氮的含量,以及冠层总体叶生物量。

结合叶片氮含量和冠层叶生物量在1520nm范围内预测叶片氮的含量,在1680nm波长范围作为参考反射率,冠层叶生物量这个波长范围具有与1520nm波长范围类似的反射特性,而且1680nm波长范围内没有氮吸收影响。

NDNI在植被还是绿色以及覆盖浓密时候,对氮含量的变化非常敏感,它用于精细农业、生态系统分析和森林管理。

其计算公式为:NDNI=(式13)值的范围是0~1,一般绿色植被区的范围是0.02~0.1。

5干旱或碳衰减——DryorSenescentCarbon(3种)干旱或碳衰减指数是用来估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量。

干碳分子大量存在于木质材料和衰老、死亡、或休眠的植被,可以使用这些指数可以做植被着火性分析和检测森林的枯枝落叶层。

干旱或碳衰减指数是基于纤维素和木质素在短波红外波段吸收特性而计算。

1)归一化木质素指数(NormalizedDifferenceLigninIndex——NDLI)NDLI是用来估算植被冠层木质素的相对含量,应用生态系统分析和检测森林的枯枝落叶层。

其计算公式为:NDLI=(式14)值的范围是0~1,一般绿色植被区的范围是0.005~0.05。

2)纤维素吸收指数(CelluloseAbsorptionIndex——CAI)CAI可以指示地表含有干燥植被,纤维素在2000nm~2200nm范围内吸收特征非常敏感。

应用于农作物残留监测,植物冠层衰老,生态系统中的着火条件和放牧管理。

其计算公式为:NDLI=(式15)值的范围是-3~4+,一般绿色植被区的范围是-2~4。

3)植被衰减指数(PlantSenescenceReflectanceIndex——PSRI)PSRI用来最大限度地提高类胡萝卜素(例如α-胡萝卜素和β-胡萝卜素)与叶绿素比率的灵敏度,PSRI的增加预示冠层胁迫性的增加、植被衰老的开始和植物果实的成熟。

可用于植被健康监测、植物生理胁迫性检测和作物生产和产量分析。

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