植被遥感应用张超

中国农业大学信息与电气工程学院张超地理信息工程系2020年5月12日星期二植被遥感本章主要内容3植被光谱特征4植被指数2植被遥感原理1植被遥感概述植被作为地理环境最重要的组成部分，与气候、地貌、土壤条件相适应，受多种因素控制，对地理环境的依赖性最大。植被在生长发育的不同阶段（发芽-生长-衰老），从其内部成分结构到外部特征均发生一系列周期性变化。这种以季节为循环周期，称为植被季相节律。陆地植被是联系土壤圈与大气圈的重要纽带，在地气系统物质与能量交换过程中起重要作用。植被变化影响气候变化，是人类生存环境质量的重要指标农作物为植被，因此植被遥感是农业遥感重要基础1植被遥感意义植被对太阳辐射的吸收、反射和透射主要由叶片和植被结构决定植物叶片和植被冠层使得植物光谱反射曲线呈现出起伏变化的特征植物遥感依赖于对植物叶片和植被冠层光谱特性的认识，因而首先了解植物叶片和植被的结构，及叶片和植被结构的光谱特性。2植被遥感原理叶面切面结构及其与光谱特征的关系上表皮层；栅栏层；海绵层；气孔；下表皮层叶绿素、水、木质素、纤维素等物质叶片光谱特征叶片的机构光与叶片相互作用的机理－I反射Epidermis:表皮，上皮；palisade：栅栏；spongy：海绵植被光谱特征1.叶片光学特性植物的光和作用植物的光合作用是指植物叶片的叶绿素吸收光能和转换光能的过程。仅利用可见光部分（0.38-0.76μm），即光和有效辐射（PAR），占太阳辐射的47-50%植物叶片所吸收的光和有效辐射（APAR）的大小取决于太阳辐射的强度和植物叶片的光合面积。光合面积与LAI、LAD、叶间排列方式、太阳高度角等有关26126226OOHCO6H6CO光、叶绿素叶绿素a，b,b-胡萝卜素,藻红蛋白色素,和藻青蛋白色素的吸收光谱AbsorptionEfficiencyAbsorptionEfficiency叶绿素a的吸收峰：0.43and0.66mm.叶绿素b的吸收峰：0.45and0.65mm.最佳的叶绿素吸收窗口：0.45-0.52mmand0.63-0.69mm假彩色合成图像真彩色图像不同生长状态橡树叶子的反射特性Jensen,200012a3405101520253035Blue(0.45-0.52mm)PercentReflectanceGreenleafYellowRed/orangeBrown42134540Green(0.52-0.60mm)Red(0.63-0.69mm)Near-Infrared(0.70-0.92mm)a.b.c.d.不同橡树叶子的反射特性水分含量对植被反射率的影响Jensen,2000不同时期叶片光谱特性光与叶片相互作用的机理－I反射嫩叶成熟叶老叶冠层光谱特征植被结构分为：水平连续型草地、生长旺盛农作物离散型稀疏林地、果园、灌丛等植被结构植株是由叶、茎、枝、花等不同部分组成的。从植物遥感——植物与太阳光（辐射）的相互作用出发，植被结构主要指植物叶子的形状（用叶倾角分布LAD，LeafAngleDistribution）、大小多少（用叶面积指数LAI表示），植被冠层的形状、大小以及几何与外部结构——包括成层现象（涉及多次散射）、覆盖度（涉及间隙率、阴影）等；植被结构是随着植物的种类、生长阶段、分布方式的变化而变换的。植被结构—连续型京942895021植被结构—离散型叶面积指数与植被覆盖度植被覆盖度是一个重要的生态学参数，其定义为植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。（针对一个区域）植被盖度的定义为植被植株冠层或叶面在地面的垂直投影占植被区总面积的比例。（针对植被区）叶面积指数（LeafAreaIndex,LAI）：植被组分面积（每个单面面积）之和与植被在地面垂直投影面积的比值，即植被叶的层数。植被覆盖度可以理解为植被的水平密度，而叶面积指数则体现了植被的垂直密度，两者均为最常用的植被指标。植被冠层光谱特性生物量（Biomass）广义的生物量是生物在某一特定时刻，单位空间的个体数、重量或其含能量，可用于指某种群、某类群生物的（如浮游动物）或整个生物群落的生物量。狭义的生物量仅指以生物重量表示的，可以是鲜重或干重，一般指干重。4植被指数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。20多年来，已研究发展了40多个植被指数。红波段和红外波段的不同组合统被称为植被指数。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。简单比值植被指数第一个植被指数:叶绿素在红波段的吸收谷健康植被在近红外的反射高台区(Cohen,1991).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。SRNIRred标准差植被指数/归一化差值植被指数标准差植被指数NormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI):对绿色植被表现敏感，可以进行不同植被类型初级生产力的估计；NDVI是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子；NDVI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条件变化的影响；监测地球表面植被的物候类型，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，对冠层背景的影响敏感。高植被覆盖度，NDVI容易饱和。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；在农作物生长的旺盛期，将产生过低估计值。NDVINIRredNIRred垂直植被指数PerpendicularVegetationIndexsincosrirRRPVI为土壤线与坐标轴之间的夹角实验表明，对每一种土壤而言，其红色波段与近红外波段的反射率随土壤含水量及表面粗糙度的变化近似满足线性关系，并称它为土壤线。如果忽略掉土壤线与轴的截距，并设A点为任一植被——土壤系统的实测值在坐标中的位置，则PVI值就代表A点到土壤线间的垂直距离。InfraredSoilLineRedθ红外指数红外指数InfraredIndex(II)综合考虑了植被在近红外和短波红外对于植被生物量比较敏感，水分的影响:IINIRTM4MIRTM5NIRTM4MIRTM5湿度强化指数Rocketal(1999提出)湿度强化指数MoistureStressIndex(MSI):basedontheLandsatThematicMappernear-ifnraredandmiddle-infraredbandsMSIMidIRTM5NIRTM4土壤调整的植被指数在NDVI的基础上引入了土壤调整因子L,以便最大限度地降低背景在土壤－植被相互作用中的一次影响(Hueteetal.,1994):L的值一般可取0.5，对不同的土壤都比较适合，可以降低土壤亮度的变化。(HueteandLiu,1994).SAVI(1L)NIRredNIRredL土壤和大气调整的植被指数HueteandLiu(1994)提出：在SAVI的基础上那个引入蓝波段来排除大气的影响。SoilandAtmosphericallyResistantVegetationIndex(SARVI).其中，在使用之前需要对蓝波段、红波段、和近红外波段进行分子散射和臭氧吸收的纠正。SARVIp*nirp*rbp*nirp*rbp*rbp*redp*bluep*red增强植被指数针对MODIS数据提出的增强植被指数EnhancedVegetationIndex(EVI)：EVI是对NDVI引入了土壤的调整因子,L,和另外两个因子,C1和C2，用蓝波段来修正大气对红波段的影响。根据经验，参数,C1＝6.0,C2＝7.5,和L＝1.0,在高覆盖度时提高了敏感性(HueteandJustice,1999).EVIp*nirp*redp*nirC1p*redC2p*blueL缨帽变换缨帽变换（TasseledCap）•特殊的线性变换；•与主成分变换的区别是，变换以后还有残余的相关，并将光谱特征和自然景观属性联系起来。•第一特征为亮度，反应总体辐射率的综合效果，并仅仅与影响总体反射率的物理过程有关；•第二特征为绿度，可见光植被吸收和近红外植被反射的综合响应；•第三特征为湿度，是可见光、近红外的反射能量总和与两个中红外波段反射量的差值，反应水分条件，特别是土壤的湿度状态。TM穗帽变换的参数矩阵