遥感原理与应用-第八章.ppt

1、第八章 遥感地学分析与应用,第一节 植被遥感 第二节 水体遥感 第三节 土壤遥感 第四节 地质遥感 第五节 遥感应用案例,第一节 植被遥感,植被调查是遥感的重要应用领域。植被判读的原理是植物的光谱特性。不同类型植被、生长状况和健康状况不同的植被，光谱特征存在差异。利用这种变化和差异可以对植被进行分类、植被制图、健康监测、城市绿化调查与生态环境评价、草场资源调查、林业资源调查、参数定量估算等。,一、植被的光谱特征 1、健康植物的反射光谱特征：有四个反射峰、五个吸收谷。,植物叶子的颜色 叶子的组织结构 叶子的含水量 植物的覆盖度,2、影响植物光谱的因素,二、不同植物类型的区分,1、不同植物由于叶子

2、的组织结构和所含色素不同，具有不同的光谱特征。特别是近红外波段有较大的差别。如：在近红外波段，草本植物的反射高于阔叶树，阔叶树高于针叶树。 2、利用植物的物候期差异来区分植物。如冬季落叶树和常绿树很好区别。 3、根据植物的生态条件区别植物类型。如地形上的阴坡和阳坡，不同高度的地形部位，都分布着不同的植物类型。,三、植物生长状况的解译,健康的绿色植物具有典型的光谱特征。遭受病虫害的植物，结构和叶绿素含量发生很大的变化，近红外波段与健康植物区别最为明显。其反射光谱曲线的波状特征被拉平。,四、大面积农作物的遥感估产,植被分类： 选择作物的色调、图形结构等差异大的物候期的遥感图象，进行植被分类，获得植

3、被分布图。 计算植被指数： 利用高时相分辨率的卫星影象对作物生长的全过程进行动态监测，得到植被指数：比值植被指数、归一植被指数、差值植被指数、正交植被指数等。 建立农作物估产模型 用选定的植物灌浆期植被指数与某一作物的单产进行回归分析，得到回归方程。,常用的植被指数有： 比值：RVI= 近红外/红 如TM4/TM2 归一化：NDVI=（近红外-红）/（近红外+红） 差值：DVI= 近红外-红 正交植被指数（对NOAA数据和LANDSAT数据分别为）： NOAA数据：PVI=1.622 5（NIR）-2.297 8（R）+11.065 6 LANDSAT数据： PVI=0.939（NIR）-0.

4、344（R）+0.09,We can therefore use this information to evaluate vegetation type, condition, or density. One way of characterizing this relationship with a single variable is by dividing the near-infrared reflectance by the red reflectance (NIR/Red). The larger this ratio, the more photosynthetically a

5、ctive vegetation is present; the lower the ratio, the less photosynthetically active vegetation present. With aircraft and satellite digital sensors we acquire brightness or reflectance data in separate regions of the electromagnetic spectrum. This allows us to create a NIR/Red ratio image simply by

6、 dividing the NIR image by the Red image. Because these ratio values will vary considerably from one region to another, a way of normalizing the ratio was established called the Normalized Difference Vegetation Index or NDVI. NDVI = (NIR Red) / (NIR + Red). The NDVI image of Arizona shows the range

7、of NDVI across the state.,植被指数,Figure. NDVI image of Arizona from the MODIS sensor acquired on March 14, 2002. The image has been color coded so that areas of high NDVI appear in shades of green and areas of low NDVI appear in shades of tan and brown.,水体是地表重要的覆盖类型，遥感可获得水体的分布、泥沙、有机质、水深、水温等。 一、水体的光谱特征

8、： 水体的反射率很低，特别是红外波段，色调为均匀的暗色，加之水体的特殊形状，在图像上很好识别。 传感器所接受的辐射包括水面反射光、悬浮物反射光、水底反射光和天空散射光。 不同水体的水面性质、水中悬浮物的性质和数量、水深 和水底特性的不同，传感器上接收的反射光谱特性存在差异,为遥感探测水体提供了基础。,第二节 水体遥感,二、水体界线的确定 在近红外图像上，水体呈黑色； 在雷达图像上，水体呈黑色。,三、水体悬浮物的确定,1、泥沙的确定 浑浊水体的反射光谱曲线整体高于清水； 随着悬浮泥沙浓度的加大，可见光对水体的透射能力减弱，反射能力加强，遥感图像上的色调就浅。 波长较短的可见光，如蓝光和绿光对水体

9、的穿透力较强，可反映出水面下一定深度的泥沙分布状况。,2、叶绿素的确定 水体叶绿素浓度增加，蓝光波段的反射率下降，绿光波段的反射率增高； 水面叶绿素和浮游生物浓度高时，近红外波段仍存在一定的反射率，该波段影像中水体不呈黑色，而呈灰色，甚至浅灰色。,四、水温的探测 水体的热容量大，在热红外波段的昼夜图像上有明显的色调差异。根据该波段传感器的温度标定，可推算出水温。 白天水体为暗色调，夜晚为浅色调。,蓝波段对水体有较大的透射能力，因此该波段的色调可反映水深和浅水区的水下地形。,五、水深的探测,六、水体污染的探测,污染物改变了水体的性质，图像上的光谱特性会有很大的差异，而易于区别。 水体污染物浓度大

10、且使水色显著地变黑、红、黄等，与背景水色有较大差异时，在可见光波段的影像上可识别出来。 水体高度营养化，可在近红外波段影像上识别出来。 水体受到热污染，可在热红外波段影像上被识别。 水上油溢污染可使紫外波段和近红外波段的反射率增高，可被探测出来。,第三节 土壤遥感,土壤是在地形,气候等多种成土因素的综合作用下形成的； 不同土壤类型之间的光谱差异不明显，在遥感影象上，不同的土壤类型的特征不如水体,植被等要素明显； 土壤的性状主要表现在剖面上，而不是在土壤的表面； 土壤判读主要通过综合分析，并依靠间接解译标志。根据其上生长的植被类型、地区的气候条件、地貌等相关要素分析，推断出土壤的类型。,一、土壤

11、的光谱特征,地表植被稀少的情况下，土壤的光谱曲线与其机械组成和颜色密切相关。 土壤表面有植被覆盖时,覆盖度小于15%,光谱特征与裸土相似;在15%-70%,表现为混合光谱。,二、土壤类型的确定,确定土类 确定亚类 土属的确定 土种的确定,三、土壤有机质定量估算四、土壤侵蚀与水土流失,遥感图像上可判读地貌类型、大型的地质构造、岩石性质。 一、地貌遥感 地貌类型的外形差异在影像上很好区别，如流水地貌的冲积平原、风沙地貌的沙丘、火山地貌的火山锥、冰川地貌的冰川和角峰等。 二、地质遥感 遥感图像上可识别岩石类型和岩层倾向，分析构造的运动。 TM5，TM7为区分岩石性质最好的波段，各种岩石的光谱差异最明

12、显。,第四节 地质地貌遥感,三、岩性的识别,1.岩石的反射光谱特征： 与岩石本身的矿物成分和颜色密切相关 组成岩石的矿物颗粒大小和表面粗糙度的影响 岩石表面湿度的影响。,2、沉积岩的影像特征及其识别 沉积岩最大特点是成层性,沉积岩常常形成不同的地貌特点 沉积岩的解译应着重标志性岩层的建立,3、岩浆岩的影像特征及其识别 岩浆岩呈团块状和短的脉状，与沉积岩在形状结构上明显不同 酸性岩以花岗岩为代表，色调浅，形态常显圆形，椭圆形和多边形 基性岩色调深，易风化剥蚀成负地形：方山，台地 中性岩介于二者之间。 火山岩最易识别,4、变质岩的影像特征及其识别,与原始母岩的特征相似，由于变质作用，使得影像特征更

13、复杂。,四、地质构造的识别,1、水平岩层的识别： 硬岩的陡坎与软岩的缓坡呈同心圆状分布。 2、倾斜岩层的识别： 在低分辨率遥感影像上，根据顺向坡有较长坡面，逆向坡坡长较短的特性判断岩层的倾向。在高分辨率的遥感影像上常出现岩层三角面。 3、褶皱及其类型的识别 选择影像上显示最稳定、延续性最好的平行色带作为标志层。 标志层的色带呈圈闭的圆形、椭圆形、橄榄形、长条形或马蹄形等，是确定褶皱的重要标志。,4、断层及其类型的识别 断层在遥感影像上有两种表现：一是线性的色调异常；二是两种不同色调的分界面呈线状延伸。 地质构造标志、地貌标志、水系标志等影像特征也是判断断层存在的重要标志。 5、活动断层的确定

14、除了具备断层的影像特征外，还具有以下特征： 山形、沟谷的明显错位和变形； 山形走向突然中断； 山前现代或近代洪积扇错开； 震中呈线形排列，活动频繁。,五、构造运动的分析,上升运动，在地貌上表现为山地的抬升及河流的切割；地壳的下沉区在地貌上表现为负地形。两者接触带上往往有断裂存在。 在水系上，上升区表现为放射状水系；下降区则表现为汇聚状水系。,六、地质灾害分析,地质灾害分析，如滑坡、泥石流监测 地质灾害损失评估,第五节 遥感应用案例,例一、土地利用/土地覆盖变化 利用NOAA-AVHRR 8km x 8km和4km x 4km数据分析研究东部样区内土地利用/地表覆盖现状和变化趋势 利用LANDS

15、AT-TM数据和航空遥感数据，研究样带内典型样区的土地利用和地表覆盖现状和变化趋势。 根据对遥感数据的研究结果和地面调查、统计资料，分析土地利用和有 关社会、经济、自然要素之间的相互关系，分析土地利用和地表覆盖变化与主要驱动力因子之间的作用关系。 根据遥感和地面数据，研究典型区农业生态系统的景观结构特征，进 行景观要素的生态分析，建立景观结构与环境变化间相互影响的关系。,技术路线,图 例,制图单位： 北京师范大学资源科学研究所， 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,制图时间： 1999年11月,1983年中国东部样带土地覆盖类型图(8km),图像范围：104.8E135.0 E 18.2 N5

16、3.6 N,投影方式：Geographic,成像时间：1983.1 1983.12,合成方式：逐月合成,数据类型：NOAA/AVHRRNDVI,分 辨 率：8km 8km,常绿针叶林 (部分种植园),常绿针阔混交林,落叶针叶林,落叶阔叶林,落叶针阔混交林,1、森林,11 常绿森林,12 落叶森林,3、复合类型,常绿阔叶林地+作物,半常绿林地 +半长绿灌丛+草地,常绿针叶林地+作物,落叶阔叶林+ 落叶灌丛+草地,灌丛+草地+作物,温性草地+一年一熟作物,4、作物,一年一熟作物,一年一熟/局部两年 三熟旱作,一年两熟/两年三熟 水浇地,一年水旱两熟作物,双季稻/水稻连作 喜凉旱作一年三熟,5、低植

17、被覆盖地与裸地,低植被覆盖地,草甸草原,干草原,荒漠草原 (局部沙地植被),2、草地,温性草地,沙地植被,多时相合成图,多时相合成图,图 例,制图单位： 北京师范大学资源科学研究所， 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,制图时间： 1999年11月,1992年中国东部样带土地覆盖类型图,图像范围：104.8E135.0 E 18.2 N53.6 N,投影方式：Geographic,成像时间：1992.4 1993.3,合成方式：逐月合成,数据类型：NOAA/AVHRRNDVI,分 辨 率：1km 1km,常绿针叶林,常绿阔叶林,常绿针阔 混交林,常绿针叶 +落叶阔叶混交林,落叶针叶林,落叶阔叶

18、林,落叶针阔 混交林,落叶针阔 混交林+湿地,草甸草原,干草原,荒漠草原 (含沙地植被),1、森林,11 长绿森林,12 落叶森林,3、草地,温性草地,2、灌丛与疏林,常绿阔叶灌丛与疏林地,落叶阔叶灌丛,4、复合类型,常绿林地+灌丛,常绿林地+作物,半常绿林地 +半长绿灌丛+草地,针叶林地+草地,落叶阔叶林+灌丛+草地,灌丛+草地+作物,草地+落叶阔叶林地+作物,作物+林地+灌丛+草地,5、低植被覆盖地与裸地,裸地,7、水体,河流、湖泊、水库,8、城镇居民用地,6、作物,一年一熟作物,一年两熟/两年三熟旱作,一年两熟/两年三熟水浇地,一年水旱两熟作物,双季稻/水稻连作喜凉旱作一年三熟,三季稻,

19、低植被覆盖地,草甸,图 例,制图单位： 北京师范大学资源科学研究所，北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,制图时间： 2000年11月,1995年中国东部样带土地覆盖类型图,图像范围：103.5E135.1 E 18.0 N56.6 N,投影方式：Geographic,成像时间：1995.2 1996.1,合成方式：逐月合成,数据类型： NOAA/AVHRRNDVI,分 辨 率：1km 1km,常绿针叶林 +灌丛,1、森林,11 长绿林,4、复合类型,7、水体,8、城镇居民用地,3、草地,温性草地,草甸草原,典型草原,荒漠草原 (含沙地植被),5、低植被覆盖地与裸地,低植被覆盖地与裸

20、地,6、作物,一年一熟作物,一年两熟/两年三熟作物,一年水旱两熟作物,河流、湖泊、水库,2、灌丛与疏林,常绿灌丛与 疏林地,落叶灌丛+矮林,落叶针叶林,落叶阔叶林,落叶针阔 混交林,12 落叶林,草地 一年一熟作物 沙地灌丛,单(双)季稻与喜凉作物+长绿、落叶阔叶林+灌丛,常绿、落叶阔叶混交林地+双季稻连作喜温作物,单(双)季稻连作 喜凉旱作或 一年三熟作物,常绿、落叶灌丛与矮林地+作物,94年土地利用分类,88年土地利用分类,图 例,耕 地,林 地,草 地,退化草地,水 域,沙 漠,沙 地,裸 地,积 雪,数据：NOAA/AVHRR 空间分辨率：1km分类方法：监督分类 精度检验：随机取点检

21、 验精度,西北五省土地利用分类结果,西北五省土地利用分类结果比较,西北五省土地利用分类比较,例二、大兴安岭火灾及灾后3年、11年林区恢复监测,上图为大兴安岭林火过火区遥感卫星影像图（1987）：当年的这场大火从5月6日烧到6月2日，持续了近一个月，总共烧毁了中国北方约129万公顷的优质天然林木。该地区的木材绝大多数为落叶松和樟子松等。,上图为大兴安岭地区火灾后三年遥感卫星影像图（1990）：大兴安岭森林火灾发生后的第三年，林业部决定重新规划这片林区，对其进行森林植被状况监测，发现有些地区已自然恢复，有些地区由于母树已被烧光，需要靠人工干预才能重还昔日绿色。,例二、大兴安岭火灾及灾后3年、11年

22、林区恢复监测,右图为大兴安岭地区火灾后11年遥感卫星影像图（1998）。 大兴安岭森林火灾发生后的第11年，林业部在恢复治理后通过遥感监测来看火灾过后的自然恢复和人工干预的效果。,例二、大兴安岭火灾及灾后3年、11年林区恢复监测,右图为灾前的Landsat-5 TM影像与汛期中的SAR影像融合结果。 图中红色为水灾区，蓝色为原有的水体，绿色为植被覆盖区。,例三、SAR与TM融合快速反映洪涝灾情 长江中游1998年洪水最高水位影像图,例四、西藏易贡湖地区滑坡与溃坝动态变化卫星影像图,图3为2000年5月20日接收的ETM+图像与该地区1:10万地形图叠加而得。图中红色线条为公路，绿色线条为230

23、0m等高线。从图中清楚看出，泥石流土坝形成的“水库”已淹没公路部分路段。,上图为2000年6月16日接收的SPOT-2卫星影像。从图中可看出，4月9日泥石流堆积物形成的土坝已基本被冲毁。,例四、西藏易贡湖地区滑坡与溃坝动态变化卫星影像图,6月28日SPOT-1影象。与6月16日的图象比较，积水湖面明显缩小，部分地方可见湖底，具此可见，汛情已显著缓解。,例四、西藏易贡湖地区滑坡与溃坝动态变化卫星影像图,1986年6月 的TM影像,黄河入海口河段于1976年实施人工改道.由北转向东流，大量泥沙淤积形成新的河口三角洲。 图象上清楚可看到10年间新成陆地呈扇状向海域伸展。,例五、黄河入海口演变的遥感监

24、测,例五、黄河入海口演变的遥感监测,1991年5月 的TM影像,时隔5年后，河口形状明显改观，呈舌壮向海域推进。大量泥沙的涌入和扩散，形成新淤积成陆地的土地以及新增的油田设施、新开发的滩涂等均呈现在图象上。,1995年5月 的TM影像,新河口继续向海域推进，演变成尖嘴状。胜利油田根据河口变迁规律，制定了变水下勘探为 陆上勘探规划， 到巨大的经济效益。,例五、黄河入海口演变的遥感监测,1998年6月 的TM影像,胜利油田，为了变水下作业为陆上作 业，再次对黄河入海口进行截流改道，把黄河水沙由东偏南转为东北入海，这样就可以在弧东油田东部形成新的河口陆地。,例五、黄河入海口演变的遥感监测,1999年

25、12月 的ETM影像,又经过一年多的淤 积东北向伸展的新 河口陆地已有相当 规模。L-5,L-7都是 每16天过境重访一 次，多时相图象数 据为定量监测河口 海岸演变，研究合 理利用黄河水沙资 源提供了极珍贵的 信息源。,例五、黄河入海口演变的遥感监测,例六、上海市城市扩展卫星遥感监测,本图利用不同时相 的陆地卫星数据制 作反映了上海市地 区1990-1997年间 城市扩展的影象图。 为国家制定加强土 地管理、切实保护 耕地政策提供了重 要参考资料。,Las Vegas, 1992,Las Vegas, 1986,Las Vegas, 1972,例七、山东禹城土地改良效果分析,例七、山东禹城土地改良效果分析,例八、南京城市热岛遥感卫星监测,卫星遥感以其宏观性、客观性和可重复的技术优势为监测城市热特性、热场空间分布及综合分析城市热岛效应提供了全新手段。,1996 Landsat,1999 CBERS-1,Comparison of ChangSha City between Landsat and CBERS-1 CCD Image products,例九、长沙市土地利用分类,The fusion image of CBERS-1 multispecal bands with SPOT panchromatic bands,例九