遥感概论幻灯片

1、1第七章 地理遥感第四节 植被遥感2第四节 植被遥感 植被调查是遥感的重要应用领域。植被调查是遥感的重要应用领域。 以确定植被的分布、类型、长势为主。以确定植被的分布、类型、长势为主。 植被判读的原理是植物的光谱特性。植被判读的原理是植物的光谱特性。3第四节 植被遥感 植被遥感原理 植被遥感解译 植被指数与植被模型概念4一、植被遥感原理 植物的光谱特征 植被结构与光谱特征参数 植被冠层反射51.1 植物的光谱特征近红外波段可见光波段短波红外61.1 植物的光谱特征1、在可见光波段，植被的反射率主要受叶绿素含量的影响；2、在近红外波段，植被反射率主要受叶子内部结构的影响；3、在短波红外波段，植被

2、反射率主要受叶子水分含量的影响。7影响植被光谱特征的因素 色素含量 叶子的组织构造 叶子水分的含量8色素含量的影响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。910叶子的组织构造的影响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。叶子的多孔薄壁细胞组织（海绵组织）对0.81.3m的近红外光强烈地反射，形成光谱曲线上的最高峰区。11叶子含水量的影响 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。12131.2植被结构与光谱特征参数

3、 植被结构包括：叶子的形状和大小，植被冠层的形状和大小等。针叶树阔叶树14植被冠层樟树白杨树15显然，不同的植被结构对于阳光的反射特性会有所不同，从而在遥感影像上呈现出不同的特征。16植冠结构的常用特征参数 叶面积指数（lai） 叶面积体密度（favd） 空隙率 叶倾角分布函数17叶面积指数（lai） 叶面积指数（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。即： 叶面积指数=叶片总面积/土地面积。 叶面积指数是反映作物群体大小的较好的动态指标。在一定的范围内，作物的产量随叶面积指数的增大而提高。当叶面积指数增加到一定的限度后，田

4、间郁闭，光照不足，光合效率减弱，产量反而下降。 18叶面积体密度（favd） 某一高度上单位体积内叶面积的总和。可以反映叶子的浓密程度。19空隙率 指植被冠层间的间隙率。空隙率越高，植被越稀疏。20叶倾角函数叶倾角不同的叶子倾角不同，叶倾角函数反映了叶子的方向分布。而叶子的方向分布会影响到它对光的反射。211.3 植被冠层反射 单片叶子的光学特性对植被冠层光谱特性是重要的，但并不能完全解释植被冠层的光谱反射。 植被冠层是由许多离散的叶子组成，这些叶子的大小、形状、方位、覆盖范围是变化的。22多重叶层互相遮挡，造成阴影阴影的分布受光照角度、叶片大小和分布的影响。231.3 植被冠层反射 对于可见

5、光波段，冠层的反射率小于单片叶子，原因在于叶片之间互相遮挡造成阴影，降低了可见光波段的反射率。 对于近红外波段，冠层反射率大于单片叶子，原因在于，近红外光能透过叶片并反射回来。24多层棉叶的反射率在植物冠层，多层叶子提供了多次透射、反射的机会。因此，在冠部近红外反射随叶子层数的增加而增加。试验证明，约8层叶的近红外反射率达最大值。 25植物冠层的波谱特性，除了受植物冠层本身组分叶子的光学特性的控制，还受植物冠层的形状结构、辐照及观测方向等的影响。因此，植被的波谱特性与覆盖植被的波谱特性与覆盖度、生物量密切相关度、生物量密切相关。右图显示紫苜蓿在整个生长周期光谱反射率的变化。植被覆盖度从0（裸地

6、）近100（几乎全覆盖），光谱特征从裸地光谱到植物光谱占主导地位，生物量也逐渐增加。26二、植被遥感解译 植被覆盖类型解译 植被地带性及植被区划解译 植被物候特征与植被长势分析272.1 植被覆盖类型解译 主要植被覆盖类型有：针叶林、阔叶林、灌丛和萌生矮林、荒漠和旱生灌丛、草原、草甸、草本沼泽等。 对植被类型的图像解译是以覆盖层的植冠的光谱特征组合、植冠构图的几何形态及图像纹理标志为基本依据进行的。28长白山地区etm7、4、2波段假彩色合成影像高山苔原针叶林岳桦林 针阔混交林火山灰292.3 植被地带性分布及植被区划解译 植被地带性是进行植被遥感和植被区划的主要依据。 植被地带性可分为纬度地

7、带性、经度地带性和垂直地带性。30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、湿度较大的环境的植物； 山地阳坡易生长适应温度变化大、湿度要求不高环境的植物； 例如：华北山地 阴坡多为乔木 阳坡灌木 山脊较缓的地带草本植物31 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）322.3 植被物候特征与植被长势分析 利用遥感多时相图像数据，可以对植被的物候特征及其生长过程进行解译和分析。 应根据作物生长规律，选择恰当时期的影像进行分析33植物病虫害的遥感监测34植物在生长过程中受到病虫害侵袭后，内部结构、叶绿素和水分含量就会发生不同程度的变化，其反

8、射光谱特性也随之变化，病虫害越严重变化越大。35三、植被指数与植被信息提取 植被指数的概念 植被指数信息模型363.1 植被指数的概念 红光和红外波段的不同组合统被称为植被指数。 利用它们的比值、差分、线性组合等多种组合来增强或揭示隐含的植物信息。373.1 植被指数的概念植被指数的定量测量可表明植被活力，而且植被指数比单波段用来探测生物量有更好的灵敏性。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。383.2 植被指数信息模型 比值植被指数（rvi） 归一化植被指数（ndvi）

9、差值植被指数（dvi） 绿度植被指数（gvi）39比值植被指数（rvi） 比值植被指数的数学表达式：rirrrrvi 低高植被rvi140比值植被指数（rvi）的特点 土壤有近于1的比值，植被则会表现出高于2的比值。 增强植被与土壤背景之间的辐射差异。 是植被长势、丰度的度量方法之一。41rvi742假彩色合成42归一化植被指数（ndvi） 数学表达式：nirrnirrdndnndvidndn 43 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44ndvitm4、3、2假彩色合成45差值植被指数（dvi） 数学表达式：dvinirr揭示植被覆盖下土壤信息。