第五章 植被遥感
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布方式的变化而变化的。
➢ 定量遥感中大致分为水平均匀植被和离散植
被两种。
➢ 植被结构可通过一组特征参数来描述和表达。
如：叶面积指数LAI（单位地表面积上方植被单叶 面积的总和）、叶面积体密度FAVD（某一高度上 单位体积内叶面积的总和）、间隙率、叶倾角分布 LAD（用分布函数表征）。
3、植被的光合作用
2013-2014（1）
第五章 植被遥感
资源与环境学院 罗欣
UESTC
Contents
➢ 植被遥感基础 ➢ 植被特征信息（植被指数） ➢ 植被参数的遥感反演 ➢ 应用实例
第一节 植被遥感原理
植被遥感依赖于对植被叶片和植被冠层光
谱特性的认识。 ➢ 叶片和植被结构 ➢ 植被的光谱特征
1、 叶片5.1结.1构叶片和植被结构
几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图像上区
分鲜明，植被得到有效的突出。因此，它特别适用于 全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢NDVI增强了近红外与红色通道反射率的对
比度，它是近红外和红色比值的非线性拉伸，
其结果是增强了低值部分，抑制了高值部分。 如比值从5增至10再增至15，NDVI从0.67增至 0.82（增加20％）、再增至0.87（增加6％）。
➢ 植被的发射率随植被类别、水分含量等变化 而变化。
➢ 健康绿色植被发射率一般在0.96---0.99，干 植被发射率一般在0.88---0.94。
5、 植被冠层反射
遥感器
太阳光
叶层
叶层 叶层
近红外
近红外透射光 50-60%
冠层的反射率
低于单叶的实
验室测量的反
射值，在近红 外谱段冠层的
反射更强。
5、植被冠层反射
8:00
9:00
10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
Note:
➢ 利用的仅是太阳光的可见光部分，成为光合有效 辐射（PAR，Photosynthetically Active Radiation）。
➢ 叶片吸收的光合有效辐射（APAR，Absorbed
植被生物量；当植被覆盖度由25％-80％增加时，其 NDVI值随植被量的增加呈线性迅速增加；当植被覆盖度
大于80％时，其NDVI值增加延缓面呈现饱和状态，对植 被检测灵敏度下降。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢作物生长初期NDVI将过高估计植被覆盖度，而在 作物生长的后期NDVI值偏低。 因此，NDVI更适用于植被发育中期或中等覆盖 度（低——中等叶面积指数）的植被检测。
➢ 植被冠层反射 ➢ 红边位移
1、叶片的光谱特征
2、影响植被叶片光谱的因素
➢叶绿素 ➢叶子的组织构造 ➢叶子的含水量 ➢植被覆盖度
2、 影响植被叶片光谱的因素
（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。
2、 影响植被叶片光谱的因素
➢ 植被的微波辐射能量（微波亮度温度）与植
被和土壤水分含量有关。
➢ 植被的雷达后向散射强度与其介电常数和表
面粗糙度有关，反映了植被的水分含量和植 被群体的几何结构。
➢ 植被的发射特征和微波散射特征是光学遥感
反射遥感数据的补充。
4、植被的发射特征
➢ 发射特征主要表现在热红外和微波波段。
➢植被在热红外波段的发射特征，遵循普朗克 黑体辐射定律，与植被温度直接相关。
水稻 合欢(阔叶树) 桔树(10.19) 桔树(10.20)
9:30 10:30 11:30 1时2:间00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
பைடு நூலகம்
光合作用速率(μ mol/m2)
阔叶树不同部位叶片光合作用日变化
6
顶部
5
中部(东)
4
中部(西)
底部(东)
3
底部(西)
2
1
0 时间
7:00
位（约<0.7μm）到近
红外高反射率
（>0.7μm）之间，健
康植被的光谱响应陡 然增加（亮度增加约
10倍）的这一窄带区。
➢ “红移” ：作物快
成熟时，叶绿素吸收 边（即红边）向长波 方向移动。
6、 “红边”位移
➢红移量随植被类型而变化。
➢“红移”出现的原因虽很复杂，重要原因是由于作物
成熟叶绿素a大量增加（叶黄素代替叶绿素）所致。
气孔
2、植被结构
➢ 叶子的形状：叶倾角分布
LAD （Leaf Angle Distribution）
➢ 叶子的大小：叶面积指数
LAI （Leaf Area Index）
2、植被结构
➢ 植被冠层的
形状、大小和 空间结构（成
层现象、覆盖 度）等。
Note:
➢ 植被结构是随着植被的种类、生长阶段、分
（1）比值植被指数
➢ 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，以消除大气对内波段不同非线 性衰减的影响。
思考题
➢ 早期的植被遥感主要研究什么内容？现在呢？ ➢ 什么是植被季相节律？它在植被遥感中有何
作用？ ➢ 植被结构参数有哪些？ ➢ 结合叶片结构，分析植被叶片反射光谱特征。
第二节 植被指数
➢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。
由于绿色植被在可见光波段（R）与近红外 （NIR）光谱特征差别很明显，两波段反射率
比值可充分反映这一特点
➢RVI是绿色植被灵敏指示指数，它与叶面积 指数（LAI）、叶干生物量、叶绿素含量相关 性很高，被广泛用于估算与监测绿色植被生物 量。 ➢土壤有近于1的比值，植被则会表现出高于2 的比值。
1、植被指数模型
因此，NDVI增强了对植被的响应能力。
1、植被指数模型
不同地类NDVI的取值
➢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，因而其 NDVI值近于0； ➢而在有植被覆盖的情况下，NDVI为正值（＞0），且 随植被覆盖度的增大而增大。
反射，形成光谱曲线上的最高反射区。
（3） 叶子的含水量
叶子在 1.4μm， 1.9μm和 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。
植被叶子含水量的增加，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 在短波红外波段，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）
5、植被冠层反射
➢ 在植被冠层，多层叶子提供了多次透射、反 射的机会。
➢ 冠层近红外反射随叶子的层数增加而增加。
➢ （叶子的光学特性）、冠层的形状结构、辐 照及冠层方向、背景光谱等影响。
总之，植被的光谱特性与植被的空间结 构、覆盖度、生物量密切相关。
6、“红边”位移
➢“红边”是指红光区
外叶绿素吸收减少部
➢因此，NDVI被认为是监测地区或全球植被和生态 环境变化的有效指标。
1、植被指数模型
NDVI优势
➢ NDVI经比值处理，可以部分消除与太阳高度角、 卫星观测角、地形、云／阴影和大气条件有关的辐 照度条件变化（大气辐射）等的影响。
比值消除噪声的程度取决于噪声的相关性和地面接近朗 伯体的程度。
➢同时，NDVI的归一化处理，使因遥感器标定衰退 （即仪器标定误差）对单波段的影响从10％--30％ 降到对NDVI的0％ -- 6％，并使由地表二向反射和 大气效应造成的角度影响减小。
（4） 植被覆盖度
植被覆盖程度越大，光谱特征形态受背景下垫面 影响愈小。
3、不同植被类别区分
在 0.7~1.4 μm与 1.5 ~ 1.9μm有很高红外反射峰， 反射率可高达70%以上，这两峰与前边红光波谷是
植被光谱的特征。这第一峰波长段还处在太阳光能 波谱中主要能量分布区（0.2~1.4μm）占有全部太阳 光能量90.8%，这是遥感识别植被并判断植被状态
➢“红移”的应用：很多营养胁迫条件下均能产生程度
不一的“红移”，在一定条件下（例如，氮素不足），
缺素程度与红移程度有较好的相关性，有可能利用“红
移“大小建模诊断缺素种类及程度。
➢ 而植被因地球化学效应，即受地球化学元
素异常影响（如金属毒害作用），会诱发植
被出现中毒性病变，其光谱红边则发生“蓝 移”（向短波方向偏移）。
1、植被指数模型
（3）归一化植被指数（NDVI）
针对浓密植被的红光反射很小，其RVI 值将无界增长，Deering（1978 ）首次提出
将简单的比值植被指数RVI，经非线性归一 化处理得“归一化差值植被指数”NDVI， 使其比值限定在[-1，1]范围内。
归一化植被指数（NDVI）被定义为近红外 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。
结果导致对高植被区较低的敏感性。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢NDVI对植冠背景的影响较为敏感，其中包括土
壤背景、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等因素的 变化，其敏感性与植被覆盖度有关。
实验证明，当植被覆盖度小于15％时，植被的NDVI值高
于裸土的NDVI值，植被可以被检测出来，但因植被覆盖
度很低，如干旱、半干旱地区，其NDVI很难指示区域的
➢植被叶片的叶绿 素吸收光能和转 换光能的过程。
➢利用的仅是太阳
光的可见光部分， 成为光合有效辐 射（PAR，
Photosynthetically Active Radiation）。
光合作用速率 (μmol•m-2•s-1)
8 7 6 5 4 3 2 1 0 7:00
8:30
晴天光合作用速率日变化
➢水的NDVI值<0 ➢岩石、裸土的NDVI值≈0 ➢植被的NDVI值>0，且随植被覆盖度的增大而增大。
1、植被指数模型
NDVI优势
➢NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因 子。许多研究表明NDVI与LAI、绿色生物量、植
被覆盖度、光合作用等植被参数有关。如NDVI与
光合有效吸收辐射（FAPAR）近线性关系：而与LAI呈非 线性相关：NDVI的时间变化曲线可反映季节和人为活动 的变化；而NDVI在生长季节内的时间积分与净第一生产 力（NPP）相关；研究还表明NDVI与叶冠阻抗、潜在水 汽蒸发、碳固留等过程有关。甚至整个生长期的NDVI对 半干旱区的降雨量、对大气CO2浓度随季节和纬度变化均 敏感。
的主要依据。
3、不同植被类别区分
➢ 不同植被由于叶子的组织
结构和所含色素不同，具有
不同的光谱特征。
草
在近红外光区，草本植被
的反射高于阔叶树，阔叶树
桦
高于针叶树。
➢ 利用植被的物候期差异来
松
区分植被。
➢ 根据植被的生态条件区别
植被类型。
4、植被的发射特征
➢ 植被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。
1、植被指数模型
（2）差值植被指数（DVI）
DVI为近红外波段与可见光红波段数值之 差。 ➢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。
（2） 叶子的组织构造
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0.54μm附近的一个小绿色反射峰，而在0.33～ 0.45μm 及0.67μm 附近有两个吸收谷。
叶子的多孔薄壁细胞组织（海绵组织）和细胞空 隙间的折射率不同对0.74～1.3μm的近红外光强烈地
➢植被指数中，通常选用绿色植被（叶绿素引起的）
强吸收的可见光红波段和对绿色植被（叶内组织 引起的）高反射的近红外波段。
在植被指数中，通常选用对绿色植被强吸收可见光 红波段与对绿色植被近红外波段，可以利用它们用比
值、差分、线性组合等多种形式来增强或揭示隐含植 被信息。
1、植被指数模型
（1）比值植被指数
Photosynthetic Active Radiation）的大小及变化取 决于太阳辐射的强度和植被叶片的光合面积。
➢ 光合面积与叶绿素浓度结合可以反映植被群体参
与光合作用的叶绿素数量。
➢ 水、热、气、肥等环境因素直接影响PAR向干物
质转换的效率。（干物质生产模型）
5.1.2 植被的光谱特征
➢ 叶片的光谱特征
➢ 定量遥感中大致分为水平均匀植被和离散植
被两种。
➢ 植被结构可通过一组特征参数来描述和表达。
如：叶面积指数LAI（单位地表面积上方植被单叶 面积的总和）、叶面积体密度FAVD（某一高度上 单位体积内叶面积的总和）、间隙率、叶倾角分布 LAD（用分布函数表征）。
3、植被的光合作用
2013-2014（1）
第五章 植被遥感
资源与环境学院 罗欣
UESTC
Contents
➢ 植被遥感基础 ➢ 植被特征信息（植被指数） ➢ 植被参数的遥感反演 ➢ 应用实例
第一节 植被遥感原理
植被遥感依赖于对植被叶片和植被冠层光
谱特性的认识。 ➢ 叶片和植被结构 ➢ 植被的光谱特征
1、 叶片5.1结.1构叶片和植被结构
几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图像上区
分鲜明，植被得到有效的突出。因此，它特别适用于 全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢NDVI增强了近红外与红色通道反射率的对
比度，它是近红外和红色比值的非线性拉伸，
其结果是增强了低值部分，抑制了高值部分。 如比值从5增至10再增至15，NDVI从0.67增至 0.82（增加20％）、再增至0.87（增加6％）。
➢ 植被的发射率随植被类别、水分含量等变化 而变化。
➢ 健康绿色植被发射率一般在0.96---0.99，干 植被发射率一般在0.88---0.94。
5、 植被冠层反射
遥感器
太阳光
叶层
叶层 叶层
近红外
近红外透射光 50-60%
冠层的反射率
低于单叶的实
验室测量的反
射值，在近红 外谱段冠层的
反射更强。
5、植被冠层反射
8:00
9:00
10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
Note:
➢ 利用的仅是太阳光的可见光部分，成为光合有效 辐射（PAR，Photosynthetically Active Radiation）。
➢ 叶片吸收的光合有效辐射（APAR，Absorbed
植被生物量；当植被覆盖度由25％-80％增加时，其 NDVI值随植被量的增加呈线性迅速增加；当植被覆盖度
大于80％时，其NDVI值增加延缓面呈现饱和状态，对植 被检测灵敏度下降。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢作物生长初期NDVI将过高估计植被覆盖度，而在 作物生长的后期NDVI值偏低。 因此，NDVI更适用于植被发育中期或中等覆盖 度（低——中等叶面积指数）的植被检测。
➢ 植被冠层反射 ➢ 红边位移
1、叶片的光谱特征
2、影响植被叶片光谱的因素
➢叶绿素 ➢叶子的组织构造 ➢叶子的含水量 ➢植被覆盖度
2、 影响植被叶片光谱的因素
（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。
2、 影响植被叶片光谱的因素
➢ 植被的微波辐射能量（微波亮度温度）与植
被和土壤水分含量有关。
➢ 植被的雷达后向散射强度与其介电常数和表
面粗糙度有关，反映了植被的水分含量和植 被群体的几何结构。
➢ 植被的发射特征和微波散射特征是光学遥感
反射遥感数据的补充。
4、植被的发射特征
➢ 发射特征主要表现在热红外和微波波段。
➢植被在热红外波段的发射特征，遵循普朗克 黑体辐射定律，与植被温度直接相关。
水稻 合欢(阔叶树) 桔树(10.19) 桔树(10.20)
9:30 10:30 11:30 1时2:间00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00
பைடு நூலகம்
光合作用速率(μ mol/m2)
阔叶树不同部位叶片光合作用日变化
6
顶部
5
中部(东)
4
中部(西)
底部(东)
3
底部(西)
2
1
0 时间
7:00
位（约<0.7μm）到近
红外高反射率
（>0.7μm）之间，健
康植被的光谱响应陡 然增加（亮度增加约
10倍）的这一窄带区。
➢ “红移” ：作物快
成熟时，叶绿素吸收 边（即红边）向长波 方向移动。
6、 “红边”位移
➢红移量随植被类型而变化。
➢“红移”出现的原因虽很复杂，重要原因是由于作物
成熟叶绿素a大量增加（叶黄素代替叶绿素）所致。
气孔
2、植被结构
➢ 叶子的形状：叶倾角分布
LAD （Leaf Angle Distribution）
➢ 叶子的大小：叶面积指数
LAI （Leaf Area Index）
2、植被结构
➢ 植被冠层的
形状、大小和 空间结构（成
层现象、覆盖 度）等。
Note:
➢ 植被结构是随着植被的种类、生长阶段、分
（1）比值植被指数
➢ 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，以消除大气对内波段不同非线 性衰减的影响。
思考题
➢ 早期的植被遥感主要研究什么内容？现在呢？ ➢ 什么是植被季相节律？它在植被遥感中有何
作用？ ➢ 植被结构参数有哪些？ ➢ 结合叶片结构，分析植被叶片反射光谱特征。
第二节 植被指数
➢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。
由于绿色植被在可见光波段（R）与近红外 （NIR）光谱特征差别很明显，两波段反射率
比值可充分反映这一特点
➢RVI是绿色植被灵敏指示指数，它与叶面积 指数（LAI）、叶干生物量、叶绿素含量相关 性很高，被广泛用于估算与监测绿色植被生物 量。 ➢土壤有近于1的比值，植被则会表现出高于2 的比值。
1、植被指数模型
因此，NDVI增强了对植被的响应能力。
1、植被指数模型
不同地类NDVI的取值
➢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，因而其 NDVI值近于0； ➢而在有植被覆盖的情况下，NDVI为正值（＞0），且 随植被覆盖度的增大而增大。
反射，形成光谱曲线上的最高反射区。
（3） 叶子的含水量
叶子在 1.4μm， 1.9μm和 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。
植被叶子含水量的增加，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 在短波红外波段，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）
5、植被冠层反射
➢ 在植被冠层，多层叶子提供了多次透射、反 射的机会。
➢ 冠层近红外反射随叶子的层数增加而增加。
➢ （叶子的光学特性）、冠层的形状结构、辐 照及冠层方向、背景光谱等影响。
总之，植被的光谱特性与植被的空间结 构、覆盖度、生物量密切相关。
6、“红边”位移
➢“红边”是指红光区
外叶绿素吸收减少部
➢因此，NDVI被认为是监测地区或全球植被和生态 环境变化的有效指标。
1、植被指数模型
NDVI优势
➢ NDVI经比值处理，可以部分消除与太阳高度角、 卫星观测角、地形、云／阴影和大气条件有关的辐 照度条件变化（大气辐射）等的影响。
比值消除噪声的程度取决于噪声的相关性和地面接近朗 伯体的程度。
➢同时，NDVI的归一化处理，使因遥感器标定衰退 （即仪器标定误差）对单波段的影响从10％--30％ 降到对NDVI的0％ -- 6％，并使由地表二向反射和 大气效应造成的角度影响减小。
（4） 植被覆盖度
植被覆盖程度越大，光谱特征形态受背景下垫面 影响愈小。
3、不同植被类别区分
在 0.7~1.4 μm与 1.5 ~ 1.9μm有很高红外反射峰， 反射率可高达70%以上，这两峰与前边红光波谷是
植被光谱的特征。这第一峰波长段还处在太阳光能 波谱中主要能量分布区（0.2~1.4μm）占有全部太阳 光能量90.8%，这是遥感识别植被并判断植被状态
➢“红移”的应用：很多营养胁迫条件下均能产生程度
不一的“红移”，在一定条件下（例如，氮素不足），
缺素程度与红移程度有较好的相关性，有可能利用“红
移“大小建模诊断缺素种类及程度。
➢ 而植被因地球化学效应，即受地球化学元
素异常影响（如金属毒害作用），会诱发植
被出现中毒性病变，其光谱红边则发生“蓝 移”（向短波方向偏移）。
1、植被指数模型
（3）归一化植被指数（NDVI）
针对浓密植被的红光反射很小，其RVI 值将无界增长，Deering（1978 ）首次提出
将简单的比值植被指数RVI，经非线性归一 化处理得“归一化差值植被指数”NDVI， 使其比值限定在[-1，1]范围内。
归一化植被指数（NDVI）被定义为近红外 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。
结果导致对高植被区较低的敏感性。
1、植被指数模型
NDVI局限性
➢NDVI对植冠背景的影响较为敏感，其中包括土
壤背景、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等因素的 变化，其敏感性与植被覆盖度有关。
实验证明，当植被覆盖度小于15％时，植被的NDVI值高
于裸土的NDVI值，植被可以被检测出来，但因植被覆盖
度很低，如干旱、半干旱地区，其NDVI很难指示区域的
➢植被叶片的叶绿 素吸收光能和转 换光能的过程。
➢利用的仅是太阳
光的可见光部分， 成为光合有效辐 射（PAR，
Photosynthetically Active Radiation）。
光合作用速率 (μmol•m-2•s-1)
8 7 6 5 4 3 2 1 0 7:00
8:30
晴天光合作用速率日变化
➢水的NDVI值<0 ➢岩石、裸土的NDVI值≈0 ➢植被的NDVI值>0，且随植被覆盖度的增大而增大。
1、植被指数模型
NDVI优势
➢NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因 子。许多研究表明NDVI与LAI、绿色生物量、植
被覆盖度、光合作用等植被参数有关。如NDVI与
光合有效吸收辐射（FAPAR）近线性关系：而与LAI呈非 线性相关：NDVI的时间变化曲线可反映季节和人为活动 的变化；而NDVI在生长季节内的时间积分与净第一生产 力（NPP）相关；研究还表明NDVI与叶冠阻抗、潜在水 汽蒸发、碳固留等过程有关。甚至整个生长期的NDVI对 半干旱区的降雨量、对大气CO2浓度随季节和纬度变化均 敏感。
的主要依据。
3、不同植被类别区分
➢ 不同植被由于叶子的组织
结构和所含色素不同，具有
不同的光谱特征。
草
在近红外光区，草本植被
的反射高于阔叶树，阔叶树
桦
高于针叶树。
➢ 利用植被的物候期差异来
松
区分植被。
➢ 根据植被的生态条件区别
植被类型。
4、植被的发射特征
➢ 植被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。
1、植被指数模型
（2）差值植被指数（DVI）
DVI为近红外波段与可见光红波段数值之 差。 ➢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。
（2） 叶子的组织构造
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0.54μm附近的一个小绿色反射峰，而在0.33～ 0.45μm 及0.67μm 附近有两个吸收谷。
叶子的多孔薄壁细胞组织（海绵组织）和细胞空 隙间的折射率不同对0.74～1.3μm的近红外光强烈地
➢植被指数中，通常选用绿色植被（叶绿素引起的）
强吸收的可见光红波段和对绿色植被（叶内组织 引起的）高反射的近红外波段。
在植被指数中，通常选用对绿色植被强吸收可见光 红波段与对绿色植被近红外波段，可以利用它们用比
值、差分、线性组合等多种形式来增强或揭示隐含植 被信息。
1、植被指数模型
（1）比值植被指数
Photosynthetic Active Radiation）的大小及变化取 决于太阳辐射的强度和植被叶片的光合面积。
➢ 光合面积与叶绿素浓度结合可以反映植被群体参
与光合作用的叶绿素数量。
➢ 水、热、气、肥等环境因素直接影响PAR向干物
质转换的效率。（干物质生产模型）
5.1.2 植被的光谱特征
➢ 叶片的光谱特征