植被光谱曲线
植被光谱曲线特征

植被光谱曲线特征
植被光谱曲线是指在不同波长范围内测量植被反射或吸收光线的曲线。
植被的光谱曲线特征可以提供关于植被生理状况、光合作用效率以及植被覆盖度等信息。
以下是一些常见的植被光谱曲线特征:
1.叶绿素吸收峰:在绿色光谱范围内(约400-700纳米),
叶绿素是植物吸收光能的主要色素。
因此,在这个范围内,植被的光谱曲线通常会显示一个显著的吸收峰,代表叶绿
素的吸收。
2.反射峰和谷:除了吸收光线外,植被也会反射一部分光线。
在可见光谱范围内,植被的光谱曲线通常会显示几个不同
的反射峰和谷。
这些特征可以与植被的生长状态、光合作
用效率和叶片结构等因素相关。
3.红外反射:在近红外光谱范围内(约700-1100纳米),植
被的光谱曲线通常表现出较高的反射率。
这是因为植物叶
片的细胞结构和叶片内部的气孔会导致近红外光的反射。
4.水吸收特征:在可见光谱范围之外的红外区域,植被光谱
曲线通常会显示出明显的水吸收特征。
水的吸收和植物细
胞中水分的含量以及植物的水分状况相关。
这些植被光谱曲线特征可以通过遥感数据、光谱仪等设备进行测量和分析。
利用这些特征,可以帮助科学家和农民了解植被的生理状态、光合作用效率、营养状况等,并用于监测和管理
植被资源。
各典型地物的光谱曲线

常见地物的光谱曲线比较
不同地物的反射光谱曲线 不同,从图中我们可以看 出: 0.4~0.5 μm波段的相片可 以把雪和其他地物区分开; 0.5~0.6 μm波段的相片可 以把沙漠和小麦、湿地区 分开; 0.7~0.9 μm波段的相片, 可以把小麦和湿地区分开。
岩石的光谱曲线
岩石反射曲线无统一特 征,矿物成分、矿物含 量、风化程度、含水状 况、颗粒大小、表面光 滑度、色泽都有影响。 例如:浅色矿物与暗色 矿物对其影响较大,浅 色矿物反射率高,暗色 矿物反射率低。 自然界岩石多被植、被 土壤覆盖,所以与其覆 盖物也有关
思考题
电磁波谱
BACK
地物波谱特征
在可见光与近红外波段,地表物体自身的辐射几乎等于零。地物 发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后, 物体除了反射作用外,还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未 被吸收和反射的其余部分则是透过的部分,即: 到达地面的太阳辐射能量=反射能量+吸收能量+透射能量
一般而言,绝大多数物体对可见光都不具备透射能力,而有些物 体如水,对一定波长的电磁波透射能力较强,特别是对0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段,一般水体的透射深度可达10~20 m, 清澈水体可达100 m的深度。
植物的有一个反射峰值,大 约0.55 μm(绿)处,两 侧0.45 μm(蓝)和0.67 μm(红)则有两个吸收 带; 近红外波段0.7~0.8 μm 有一反射陡坡,至1.1 μm附近有一峰值,形成 植被独有特征; 中红外波段1.3~2.5 μm 受植物含水量影响,吸
到达地面的太阳辐射能量反射能量吸收能量透射能量一般而言绝大多数物体对可见光都不具备透射能力而有些物一般而言绝大多数物体对可见光都不具备透射能力而有些物体如水对一定波长的电磁波透射能力较强特别是对体如水对一定波长的电磁波透射能力较强特别是对0
绿色植物的反射波谱曲线作用

绿色植物的反射波谱曲线作用2014015587—贺康康—环科地面植物具有明显的光谱反射特征,不同于土壤、水体和其他的典型地物,植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的,这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。
在可见光波段内,各种色素是支配植物光谱响应的主要因素,其中叶绿素所起的作用最为重要。
健康的绿色植被,其光谱反射曲线几乎总是呈现“峰和谷”的图形,可见光谱内的谷是由植物叶子内的色素引起的。
例如叶绿素强烈吸收波谱段中心约0.45um和0.67um(常称这个谱带为叶绿素吸收带)的能量。
植物叶子强烈吸收蓝区和红区的能量,而强烈反射绿区能量,因此肉眼觉得健康的植被呈绿色。
除此之外,叶红素和叶黄素在0.45um(蓝色)附近有一个吸收带,但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内,所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。
如果植物受到某种形式的抑制而中断了正常的生长发育,它会减少甚至停止叶绿素的产生。
这将导致叶绿素的蓝区和红区吸收带减弱,常使红波段反射率增强,以至于我们可以看到植物变黄(绿色和红色合成)。
从可见光区到大约0.7um的近红外光谱区,可看到健康植被的反射率急剧上升。
在0.7-1.3um区间,植物的反射率主要来自植物叶子内部结构。
健康绿色植物在0.7-1.3um间,的光谱特征的反射率高达(45%-50%),透过率高达(45%-50%),吸收率低至(<5%)。
植物叶子一般可反射入射能量的40%-50%,其余能量大部分透射过去,因为在这一光谱区植物叶子对入射能量的吸收最少(一般少于5%)。
在光谱的近红外波段,植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。
在可见光波段与近红外波段之间,即大约0.76um附近,反射率急剧上升,形成“红边”现象,这是植物曲线的最为明显的特征,是研究的重点光谱区域。
许多种类的植物在可见光波段差异小,但近红外波段的反射率差异明显。
同时,与单片叶子相比,多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率(高达85%),这是因为附加反射率的原因,因为辐射能量透过最上层的叶子后,将被第二层的叶子反射,结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。
【转】植被光谱曲线特征

【转】植被光谱曲线特征【转】植被光谱曲线特征001)对绿光(0.55 )有一小的反射峰值,反射率大致为20%,这是绿色植物呈现绿色的原因。
注意这里也正是太阳光的光能峰值。
2)在红光处(0.68 )有一吸收谷,这是光合作用吸收谷。
注意此处太阳光能仍很大,若吸收谷减小,则植被发黄、红。
3)在 0.7~1.4 与 1.5 ~ 1.9 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(0.2~1.4 )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的主要依据。
4)在 1.45 至 1.95 有两处吸收谷,表明植被中水分含量。
5)不同种类植物反射光谱曲线的变化趋势相同,而植物与其它地物的反射光谱曲线显著不同,这是遥感可以估测生物量的基础。
6)植物叶片重叠时,反射光能量在可见光部分几乎不变,而在红外却可增加20~40%。
这是因为红外光可透过叶片,又经下层叶片重复反射。
叶片重叠反映作物长势旺盛,生物量高。
7) 植物叶片可见光区反射率有显著的方向性,这是因为植物叶片反射(散射)不是纯粹的朗伯散射,还有方向性。
而在红外区方向性就不显著,这是因为红外光透射性好,透射后重复反射打扰了方向性。
Spectral Reflectance SignatureWhen solar radiation hits a target surface, it may be transmitted, absorbed or reflected. Different materials reflect and absorb differently at different wavelengths. The reflectance spectrumof a material is a plot of the fraction of radiation reflected as a function of the incident wavelength and serves as a unique signature for the material. In principle, a material can be identified from its spectral reflectance signature if the sensing system has sufficient spectral resolution to distinguish its spectrum from those of other materials. This premise provides the basis for multispectral remote sensing. The following graph shows the typical reflectance spectra of five materials: clear water, turbid water, bare soil and two types of vegetation.Reflectance Spectrum of Five Types of Landcover The reflectance of clear water is generally low. However, the reflectance is maximum at the blue end of the spectrum and decreases as wavelength increases. Hence, clear water appears dark-bluish. Turbid water has some sediment suspension which increases the reflectance in the red end of the spectrum, accounting for its brownish appearance. The reflectance of bare soil generally depends on its composition. In the example shown, the reflectance increases monotonically with increasing wavelength. Hence, it should appear yellowish-red to theeye. Vegetation has a unique spectral signature which enables it to be distinguished readily from other types of land cover in anoptical/near-infrared image. The reflectance is low in both the blue and red regions of the spectrum, due to absorption by chlorophyll for photosynthesis. It has a peak at the green region which gives rise to the green colour of vegetation. In the near infrared (NIR) region, the reflectance is much higher than that in the visible band due to the cellular structure in the leaves. Hence, vegetation can be identified by the high NIR but generally low visible reflectances. This property has been used in early reconnaisance missions during war times for "camouflage detection". The shape of the reflectance spectrum can be used for identification of vegetation type. For example, the reflectance spectra of vegetation 1 and 2 in the above figures can be distinguished although they exhibit the generally characteristics of high NIR but low visible reflectances. Vegetation 1 has higher reflectance in the visible region but lower reflectance in the NIR region. For the same vegetation type, the reflectance spectrum also depends on other factors such as the leaf moisture content and health of the plants. The reflectance of vegetation in the SWIR region (e.g. band 5 of Landsat TM and band 4 of SPOT 4 sensors) is more varied, depending on the types of plants and the plant's water content. Water has strong absorption bands around 1.45, 1.95 and 2.50 µm. Outside these absorption bands in the SWIR region, reflectance of leaves generally increases when leaf liquid water content decreases. This property can be used for identifying tree types and plant conditions from remote sensing images. The SWIR band can be used in detecting plant drought stress and delineating burnt areas and fire-affected vegetation. The SWIR band is also sensitive to the thermal radiation emitted by intense fires, and hence can be used to detect active fires, especially during night-time when the background interference from SWIR in reflected sunlight is absent.Typical Reflectance Spectrum of Vegetation. The labelled arrows indicate the common wavelength bands used in optical remote sensing of vegetation: A: blue band, B: green band; C: red band; D: near IR band;E: short-wave IR band。
植被光谱特性

在光谱的中红外阶段,绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。
地面植物具有明显的光谱反射特征,不同于土壤、水体和其他的典型地物,植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的,这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。
在可见光波段内,各种色素是支配植物光谱响应的主要因素,其中叶绿素所起的作用最为重要。
在中心波长分别为0.45μm(蓝色)和0.65μm(红色)的两个谱带内,叶绿素吸收大部分的摄入能量,在这两个叶绿素吸收带间,由于吸收作用较小,在0.54μm(绿色)附近行程一个反射峰,因此许多植物看起来是绿色的。
除此之外,叶红素和叶黄素在0.45μm (蓝色)附近有一个吸收带,但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内,所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。
在光谱的近红外波段,植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。
健康绿色植物在近红外波段的光谱特征是反射率高(45%-50%),透过率高(45%-50%),吸收率低(<5%)。
在可见光波段与近红外波段之间,即大约0.76μm附近,反射率急剧上升,形成“红边”现象,这是植物曲线的最为明显的特征,是研究的重点光谱区域。
许多种类的植物在可见光波段差异小,但近红外波段的反射率差异明显。
同时,与单片叶子相比,多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率(高达85%),这是因为附加反射率的原因,因为辐射能量透过最上层的叶子后,将被第二层的叶子反射,结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。
在光谱的中红外阶段,绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。
2.7μm处的水吸收带是一个主要的吸收带,它表示水分子的基本振动吸收带。
1.9μm,1.1μm,0.96μm处的水吸收带均为倍频和合频带,故强度比谁的基本吸收带弱,而且是依次减弱的。
1.4μm和1.9μm处的这两个吸收带是影响叶子的中红外波段光谱响应的主要谱带。
土壤,水体,植被的光谱反射曲线特征

土壤,水体,植被的光谱反射曲线特征
自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。
土壤的反射光谱特征主要受到土壤中的原生矿物和次生矿物、土壤水分含量、土壤有机质、铁含量、土壤质地等因素的影响。
水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定,同时又受到各种水状态的影响。
地表较纯洁的自然水体对0.4~2.5μm 波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。
在光谱的可见光波段内,水体中的能量-物质相互作用比较复杂,光谱反射特性概括起来有一下特点:
(1)光谱反射特性可能包括来自三方面的贡献:水的表面反射、水体底部物质的反射和水中悬浮物质的反射。
(2)光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关,而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质--有机物和无机物的影响。
(3)在光谱的近红外和中红外波段,水几乎吸收了其全部的能量,即纯净的自然水体在近红外波段更近似于一个“黑体”,因此,在 1.1~2.5μm 波段,较纯净的自然水体的反射率很低,几乎趋近于零。
植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其他地物相区别。
同时,不同的植物各有其自身的波谱特征,从而成为区分植被类型、长势及估算生物量的依据。
(完整版)植物反射波谱特征

健康的绿色植被的光谱反射特征地面植物具有明显的光谱反射特征,不同于土壤、水体和其他的典型地物,植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的,这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。
在可见光波段内,各种色素是支配植物光谱响应的主要因素,其中叶绿素所起的作用最为重要。
健康的绿色植被,其光谱反射曲线几乎总是呈现“峰和谷”的图形,可见光谱内的谷是由植物叶子内的色素引起的。
例如叶绿素强烈吸收波谱段中心约0.45um和0.67um(常称这个谱带为叶绿素吸收带)的能量。
植物叶子强烈吸收蓝区和红区的能量,而强烈反射绿区能量,因此肉眼觉得健康的植被呈绿色。
除此之外,叶红素和叶黄素在0.45um(蓝色)附近有一个吸收带,但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内,所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。
如果植物受到某种形式的抑制而中断了正常的生长发育,它会减少甚至停止叶绿素的产生。
这将导致叶绿素的蓝区和红区吸收带减弱,常使红波段反射率增强,以至于我们可以看到植物变黄(绿色和红色合成)。
从可见光区到大约0.7um的近红外光谱区,可看到健康植被的反射率急剧上升。
在0.7-1.3um区间,植物的反射率主要来自植物叶子内部结构。
健康绿色植物在0.7-1.3um间,的光谱特征的反射率高达(45%-50%),透过率高达(45%-50%),吸收率低至(<5%)。
植物叶子一般可反射入射能量的40%-50%,其余能量大部分透射过去,因为在这一光谱区植物叶子对入射能量的吸收最少(一般少于5%)。
在光谱的近红外波段,植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。
在可见光波段与近红外波段之间,即大约0.76um附近,反射率急剧上升,形成“红边”现象,这是植物曲线的最为明显的特征,是研究的重点光谱区域。
许多种类的植物在可见光波段差异小,但近红外波段的反射率差异明显。
同时,与单片叶子相比,多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率(高达85%),这是因为附加反射率的原因,因为辐射能量透过最上层的叶子后,将被第二层的叶子反射,结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。
植被的光谱特征

植被的光谱特征
植被的光谱特征主要包括吸收和反射光谱特征。
在可见光波段,叶绿素吸收峰主要在中心波长为0.45μm(蓝色)和0.65μm(红色)的两个谱带内,而在0.54μm(绿色)附近有一个反射峰。
在光谱的中红外阶段,植被的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。
不同植物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。
在近红外光区,草本植物的反射高于阔叶树,阔叶树高于针叶树。
此外,根据植物的物候期差异和生态条件,也可以区分不同植物类型的光谱特征。
利用植被的光谱特征可以反演植被的生长状况。
健康的绿色植物具有典型的光谱特征,而遭受病虫害的植物其反射光谱曲线的波状特征被拉平。
此外,土壤的光谱特征也与植被的光谱特征密切相关。
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。
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植被光谱曲线
植被光谱曲线是指在一定范围内植被所反射或吸收的电磁波谱段的
变化。
它可以反映出植被群落相对于不同波长的光的吸收、反射或透
射特性,从而可以对植被的类型、健康状态、生长阶段等进行诊断和
解析。
下面,我们将按照以下列表对植被光谱曲线的相关内容进行介绍。
1. 植被光谱曲线的基本特征
植被光谱曲线通常呈现为两个明显的峰值和一个谷底,分布在可见光
和近红外光波段。
其中,第一个峰值通常位于绿色波段,对应的是植
物叶绿素的吸收峰;第二个峰值位于近红外波段,对应着植物细胞壁、纤维素等成分的吸收峰;而谷底则位于绿色和近红外之间,代表的是
植被反射光线相对较弱的波段。
2. 植被光谱曲线的应用领域
植被光谱曲线具有广泛的应用领域,主要包括植被类型分类、植被健
康状态监测、土地覆盖变化探测等。
其中,通过研究植被光谱曲线来
判断不同植被类型的特征是一种广泛应用的方法。
同时,基于植被光
谱曲线来分析植被健康状态的方法也得到了广泛的认可。
3. 植被光谱曲线在农业中的应用
植被光谱曲线在现代农业中应用广泛。
其中,通过植被光谱曲线判断
农作物的种植情况、健康状态等,可以帮助农民及时采取措施,提高
产量和质量。
此外,通过植被光谱曲线来判断任何一个农田地块的植
被状况,还可以为农业精细化管理提供技术支持。
4. 植被光谱曲线在生态环境监测中的应用
植被光谱曲线也可以应用于生态环境监测中,例如检测林区及湿地生
态环境的变化。
通过对不同时间点的植被光谱曲线进行比较和分析,
可以识别和解析生态环境动态变化的趋势和规律,为生态环境保护提
供参考和依据。
5. 植被光谱曲线的未来发展趋势
植被光谱曲线作为一种先进的科研技术,具有很大的发展前景。
未来,随着技术的不断进步,将会有更多的新技术和新方法被应用到植被光
谱曲线的研究中,以便更加全面、准确地捕捉植被特征信息,为保障
人类生态环境和发展可持续农业提供支持。