遥感应用分析

1、第七章遥感水体的应用、地质遥感水体遥感植被遥感土壤遥感高光谱遥感、7.2水体遥感、水体遥感的主要任务是通过对水体的遥感图像的分析。 取得水温等因素的信息，对地区的水资源和水环境等进行评价，判断为水利、交通、航运和资源环境等部门提供决策服务的7.2.1水体的光谱特征、7.2.2水体边界线的确定、水体边界线在近红外波段或雷达影像(微波)下对可见光波段水体有一定的反射率在近红外波段几乎0.1mm30cm的微波波段中，水体发射和后方散射也弱，7.2.3水体浮游物质的确定，1 .含砂土确定泥沙的浊水体和清水的比较光谱反射特征有以下差异： (1)浊水体的整体反射光谱曲线高于清水，随着浮游泥沙浓度的增加清水

2、的0.75处反射率接近零，但距含有泥沙的浊水0.93处反射率接近零(3)随着浮游泥沙浓度的提高，可见光对水体的透过能力减弱，反射能力增强。 浅水区水体浑浊，色调浅的深水水体清晰，色调深。 遥感图像的色调间接地反映了水体的相对深度。 (4)波长短的可见光，如蓝色光和绿色光对水体的透射能力强，能反映水面下一定深度的泥沙分布情况。 在不同频带寻找侧砂可以构成水中泥沙分布的立体模型。 2、叶绿素的确定、水中叶绿素浓度和水体反射光谱特征有以下关系： (1)水体叶绿素浓度增加、蓝色波段反射率降低、绿色波段反射率提高；(2)水面叶绿素和浮游生物浓度高时，近红外区域还存在一定的反射率7.2.4水温检测、热红外

3、区水温白天检测，水体大量吸收和储藏太阳辐射能量，升温比陆地慢，遥感影像中热红外区辐射低，呈现暗色调。 夜间，水温高于周围地上物的温度，辐射强，在热红外图像上呈现高辐射区，为了明亮的色调，基于热红外传感器的温度，在热红外图像上反映水体温度的夜间热红外图像可以用于找泉，特别是温泉，7.2.5水体污染的检测，(1) 水体污染浓度大、浅蓝色显着黑色、变红、变黄或与背景的浅蓝色有很大差异时，可在可见光波段的图像上识别(色调明亮)。 (2)当水体高度富营养化、受到严重有机污染、浮游生物浓度高时，与背景水体的差异也可以通过近红外区域的影像识别。 (3)水体被热污染，与周围水体有明显的温差，可以通过热红外线波

4、段的影像识别。 (4)在其他情况下，像水一样，油溢出被污染的话，紫外波段和近红外波段的反射率变高，有可能检测到。 在7.2.6水深测量中，蓝色频带对平静清澈的水体有很大的透射能力，水底反射波也很强。 蓝波段中影像的浓淡可以区分水深。 水体含沙量低时，利用蓝色波段与绿色波段的比例，对水深的检测受泥沙、污染及气候条件等影响较大，在应用时应予以综合考虑。7.3植被遥感、植被解释的主要任务：在遥感影像上有效确定植被的分布、类型、势头等信息，对植被的生物量进行环境监测，为生物多样性保护、农业、林业等有关部门提供信息服务，本节的主要内容是： 植物光谱特征区分不同植被类型的植被生长情况的遥感植被解释的应用7

5、.3.1植物光谱特征，1 .健康植物的反射光谱特征，2 .影响植物光谱的因素，(1)叶的颜色，(2)叶的组织结构，绿色植物的叶是上皮叶绿素对紫外线和紫色的光吸收率极高，蓝色和红色的光也被强烈吸收，进行光合成。 因为部分地吸收绿色光，部分地反射，所以叶子绿色在0.55附近形成小的反射峰，在0.330.45和0.65附近吸收谷的叶，多孔质的薄壁细胞组织(海绵组织)对0.81.3的近红外光强烈反射，光谱曲线叶在1.45 l.95和2.62.7分别有吸收谷，叶的细胞液、细胞膜和吸收水分形成的植物叶的水分量增加，光谱反射率下降，(4)植物复盖程度、植物复盖程度也影响植物的光谱曲线：植物叶的密度不大，对地

6、面的全传感器接收到的反射不仅是植物自身的光谱信息，还包括一部分基底面的反射光，是两者的重叠。 叶面积指数大于5时，几乎不受下垫面的影响，7.3.2植物类型不同，(1)不同植物根据叶干的组织结构和所含色素，具有不同的光谱特性。 在0.81.1的近红外区域影像中，可以有效地区分针叶树、阔叶树、草本植物，(2)利用植物的物候期差异来区分植物，区分落叶树和常绿树的冬天的阔叶树，反射和吸收显着下降的常绿树木依然保持着植物的反射光谱曲线的特征，两者很容易同种植物的光谱特征随季节而明显变化。 根据植物的生长期间不同，光谱特征的变化也不同。 (3)根据植物的生态条件，有植物的种类、种类不同的植物，不同的合适的

7、生态条件，如温度条件、水分条件、土壤条件、地形条件等。 这些条件在一个地区综合地影响着植被的分布，其中的主导因素发挥着重要的作用。 在高分辨率遥感影像中，可以直接看到植物顶部和部分侧面的形状、阴影、群落结构等，可以比较直接地确定乔木、灌木、草坪等类型，解释7.3.3植物的生长情况，7.3.4大面积农作物的遥感鉴定生产， 通过估计农作物识别和栽培面积建立农作物生长潜力监测模型；(1)通过农作物识别和栽培面积估计作物色调、图形结构等差异最大的物候期(时相)遥感图像和特定地理位置等特征，可以区分其他植被和作物的分布、形状遥感影像图：中低分辨率(分布图制作)、高分辨率(采样检测、修正)，(2)监测农作

8、物生长情况，利用高时相分辨率卫星影像(如NOAA、FY1、FY2等)动态地观测作物生长的全过程。 对作物播种、青青、拔节、封行、抽穗、灌浆等不同阶段的苗情、势，作成区分图，对与往年相同苗情的产量进行比较、拟合，估算可能的单产。 监测作物生长潜力水平的有效方法是利用卫星多光谱通道图像的反射价值获得植被指数(VI )。 常用的植被指数有比植被指数(RVI )、归一化植被指数(NVI )、差分植被指数(DVI )和正交植被指数(PVI )等。在常用植被指数的计算、比较植被指数(RVI )中，NIR是近红外带的反射值，r是红色带的反射值的标准化植被指数，差异植被指数正交植被指数(PVI )是noaa:

9、landat:(3)建立农作物鉴定模型，选定的植物灌注期植被指数和某个作物如果作物在变黄的成熟期没有发生灾害和天气的骤变等影响作物产量的事件，鉴定生产方程式就被确定为模型。 求出单产y后，根据作物面积a计算总产：例如山西省运城地区的小麦遥感鉴定试验，用遥感影像求出小麦播种面积，再用NOAA卫星的AVHRR数据求出小麦出穗期规范化植被数：多年的小麦产量数据和菲得到小麦热期单产模式，7.3.5遥感植被解释的应用(1)植被制图(2)城市绿化调查和生态环境评价(3)草场资源调查(3)林业资源调查，7.4土壤遥感，土壤遥感影像的解析为了分析土壤分布规律、改进土壤、合理利用土壤服务，有必要综合利用各种直接

10、和间接解释标志进行分析7.4.1土壤的光谱特征，土壤(植被少)的反射曲线与其机械组成和颜色密切相关，颜色浅的土壤具有高反射率颜色深的土壤在具有低反射率的干燥条件下由相同物质构成的细粒土壤，表面比较平滑，具有高反射率，而粗粒具有相对低的反射率的有机质含量高，降低反射率的土壤水的含量也增加，降低反射率曲线的平行移动。 水分过饱和的土壤表面形成薄水膜，地表平坦时接近镜面反射，其反射率提高，土壤表面的植被复盖影响土壤的光谱特性复盖度小于15，其光谱反射特性接近裸土，植被复盖度为1570时表现为土壤和植被的混合光谱， 光谱反射值在两者的加权平均植被复盖度超过70时基本上表现为植被的光谱特征的土壤光谱特征

11、也受到地形、耕作特征等的影响，7.4.2土壤类型的确定首先以研究区的水平地理带为基带，然后确定亚类。 土壤亚类在成土过程中受到局部条件的影响，土类发生变化，形成的下一级类型的土属的划分主要基于地域条件，地形、母质等基于亚类出土的土种主要根据土壤断面的特征来划分，遥感图像很难发现(自学教科书250252 ) 7. 5高光谱遥感的应用，高光谱遥感是高光谱分辨率遥感(Hyperspectral Remote Sensing )的简称。 是在电磁波光谱的可见光、近红外、中红外、热红外的波段中，以非常窄的光谱大量取得连续的图像数据的技术。其成像光谱仪能够收集数百个非常窄的光谱频带的信息(参见下图)高光谱

12、遥感与一般遥感的主要区别在于， 高光谱遥感成像光谱仪能够分离成数十到数百个非常窄的频带来接收信息的各带宽不到10nm的所有频带排列在一起时， 形成连续的完整光谱曲线光谱的复盖范围包括从可见光到热红外的所有电磁辐射光谱范围，7.5.1高光谱遥感在地质调查中的应用，高光谱遥感用于各种地质矿物成分的提取， 发展的技术法：谱微分技术谱匹配技术混合谱分解技术谱维特征提取方法模型方法， 7.5.2高光谱遥感需要应用于植被研究1 .应用领域的植被类型识别和分类植被制图土地垄断利用感知变化的生物物理和生化参数的提取和估计， 2 .必要的技术方法多元统计分析技术基于光谱波长位置变量的分析技术光学模型方法参数的映射技术，7.5.3高