遥感第九章植被遥感

合集下载

植被遥感

（1）针叶林（云杉林、松树林）在比例尺为 1:10000 ～ 1:15000 的像片上，针叶林一般是深灰色颗粒状图型，随比例尺进一步小，表现为暗色调均匀的细粒状影纹。在比例尺大于1:10000的像片上，可以判读其树冠形态、特征，多数针叶林的树呈圆锥形或椭圆形。（云杉、松树）
（2）阔叶林（山杨、白桦）其影像色调比针叶林浅，一般呈灰色和浅灰色颗粒状或粗圆粒状图型，在秋季像片上，不同树种的树冠颜色有较大差异，因而形成色调混杂的影像，山杨多呈白色，白桦呈浅灰色，树冠呈倒卵形。（3）针阔叶混交林兼具上述两者的特征，针叶林呈深灰色的细颗粒状，而阔叶林呈浅灰色，颗粒较粗，两者交错混生，有的林斑以针叶林为主，阔叶林为副，有的则反之。
因此，在遥感影像上，植被的信息体现不明显，与健康植被极易区分。
五、污染植物的判读标志与危害程度分类
1、判读标志（1）颜色受污染的植物在彩红外像片上显示的红色纯度下降，出现暗红、黑红、浅红、棕青等色。（2）形态树木影像的大小，是指树冠大小的反映。相同的树种的同龄树木，树冠影像自污染源向远离污染源方向逐渐增大。（3）综合标志树木受污染危害致死造成的残缺现象，以树群空间展布的图式呈现出来，不同于未受污染的树群形态。上述标志要互相补充，互相印证，综合应用，以此圈定出大气污染生态场的范围。
3、叶子的含水量
叶子在 1.45μm， 1.95μm和 2.6～ 2.7μm处各有一个吸收谷，这主要有由叶子的细胞液、细胞膜及吸收水分所形成。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。
水分含量对植被反射率的影响（以木兰为例）
二、影响植物光谱的因素 1、叶绿素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。

植被遥感研究综述

植被遥感研究综述摘要：随着计算机科学的发展，遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理，其与森林资源研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林资源动态研究的表达能力。

遥感已在森林资源综合监测、林火监测方面广泛应用。

由于RS 分辨率大幅度提高，波谱范围不断扩大，特别是星载和机载成像雷达的出现，使RS 具备多功能、多时相、全天候能力。

其中NOAA 卫星广泛用于监测全球森林宏观变化，MSS、TM、SPOT 用于区域中森林资源动态监测。

遥感技术极大地推动了我国森林植被的研究。

关键词：遥感信息处理植被监测植被指数1引言森林资源，是林业和生态环境建设的基础，总面积超过40亿hm，约占陆地总面积的31%，对经济、社会和环境的可持续发展有不可替代的作用。

遥感影像分类是森林资源调查和监测不可缺少的内容。

从不同来源、不同形式的遥感信息提取出森林植被的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图、清查森林资源、预测预报森林病虫害及森林火灾、合理规划、利用和保护森林资源提供基础和依据。

20 世纪以来，由于森林面积萎缩和质量下降引发的生态环境事件不断出现，使得森林健康问题得到前所未有的关注，各国学者开展了大量而富有成效的研究工作。

但是，传统的原地观测与受控实验等研究方法不仅需要耗费大量的人力物力资源，且速度缓慢，缺乏时间序列上的可比性，一些偏远地区更是难以到达；因为缺乏恰当的尺度转换手段，整体研究结果常常难以令人信服，方法具有一定的局限性。

遥感技术则为人们提供了广阔的视野、海量的信息及一个可以实现客观、连续、重复、动态对比分析和推断预警的工作平台，已成功应用于植被研究的诸多领域，显示出强大的生命力。

2基本原理森林植被的物理属性与草原、荒漠、农田、水体、建筑用地等土地利用类型有很大的区别；不同森林植被在不同生存环境和生长发育阶段，体内生化物质组成、含量、特性以及细胞结构、含水量也各不相同，这种物理属性的差异形成了目标物独特的光谱反射曲线，是用于判断和区别森林植被的重要手段。

高光谱遥感的应用(课堂PPT)

10
不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
11
实例1：MODIS数据
原始modis影像
(b) 植被指数NDVI影像图
(a) 植被指数VIUPD影像图
12
实例2：日本高光谱GLI数据
全球反射率影像图(B1+B5+B8) (GLI数据2003年4月7日)
全球植被指数影NDVI像图 (GLI数据2003年4月7日)
14
地表岩性
岩石分为三大类：沉积岩、火成岩和变质岩，各类岩石由于形成的环境不同，具有不同的光谱特性。
沉积岩：以Fe离子的变化作为判别依据，三阶铁离子（0.5和0.9微米）与二阶铁离子（1.0微米）的光谱特性并不一样。
火成岩：SiO2的含量。变质岩：比如白云石和方解石中的Mg和Ca离
新
疆
柯
坪
地
区
岩
石灰岩
性
填
图
白云岩
18
19
20
矿山污染
甘甫平等利用航天 Hyperion高光谱数据研究矿山污染物的识别，通过对矿山野外光谱特征综合分析，结合污染物的特征，展开对废矿的污染物提取的研究。（2004）
21
油气渗漏探测
当石油在地表的侵入点明显而且范围较大的时候，高光谱遥感的发展为油气管线渗漏监测提供了有效的解决方案。
油气渗漏和土壤混杂点很难被多光谱遥感监测到，原因在于它们被其他材料所冲淡。而高光谱遥感器提供了充足的光谱分辨率，可以在可见光，近红外，短波红外提供大量的光谱数据。
国外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完备的高光谱遥感油气管道监测系统。
22
三、农业方面的应用
高光谱遥感在农业科研和应用技术上主要表现在以下几个方面：

森林植被遥感图像分类及目标识别

森林植被遥感图像分类及目标识别植被遥感图像分类及目标识别是利用遥感技术进行森林植被研究和保护的重要手段。

它通过获取植被信息，实现对植被类型分类和目标识别的精准分析，为森林生态系统的管理、保护和可持续发展提供科学依据。

一、植被遥感图像分类森林植被遥感图像分类是指将遥感图像中的植被区域按照物种、功能和结构等特征进行分类。

这一过程需要借助计算机视觉和机器学习等技术手段，从遥感图像中提取有关植被的特征信息，并根据这些特征进行分类和识别。

在植被遥感图像分类中，常用的方法包括基于像元和基于对象两种方式。

基于像元的分类方法是指将每个像素点视为分类单元，通过像素点的光谱信息、纹理信息和形状信息等进行分类。

而基于对象的分类方法是将一组相连的像素点或区域视为一个分类单元，利用连接关系和形状特征进行分类。

常用的遥感图像分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

这些算法在特征提取、模型训练和分类决策等方面都有不同的优势，可以根据实际情况选择合适的算法进行植被遥感图像分类。

二、目标识别森林植被遥感图像目标识别是指在植被图像中准确识别出目标，如森林火灾、病虫害、盗伐等，以及其他与植被有关的人为活动。

目标识别的目的是及时监测和预警植被异常情况，为森林生态环境的保护提供依据。

目标识别的关键技术包括特征提取、目标检测和目标分类。

特征提取是从植被图像中提取与目标相关的特征信息，可以包括颜色、纹理、形状、结构等特征。

目标检测是在植被图像中寻找目标的位置和边界，常用的方法包括边缘检测、区域生长和模板匹配等。

目标分类是将检测到的目标进行分类和识别，可以利用机器学习和深度学习等技术进行分类模型的训练和应用。

在实际应用中，为了提高目标识别的准确性和效率，可以将植被遥感图像与其他数据源相结合，如地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、气象数据和传感器数据等，进行多源数据融合分析。

遥感应用模型2-植被遥感(续)

武汉大学遥感信息工程学院巫兆聪教授/博导
zcwoo@
§3.5 NDVI与植被分类图a为按照常规假彩色合成方案给出的合成图像，由图可见独立的耕地地块如果继续细分波谱，比在这幅图像上只表现出很如引入高光谱技术，将可见小的色调差异，很难区分光和红外波段分割成多达数作物的类型。图b以ASTER 百个非常窄的、相对更连续在可见光和近红外的多个的光谱段，将可以进行植被附加波段以不同的方案合更细微光谱变化的探测和分成。很明显，使用附加波析，而进一步提高植物种类段的不同组合改进了对植识别精度。物/作物反射率细微差别的分辨能力，可以区分更多的农作物类型。细分波谱后几种合成方案的比较
比如水体、林中裸地等。
武汉大学遥感信息工程学院巫兆聪教授/博导
zcwoo@
§3.5 NDVI与植被分类
1 基于原始影像的植被分类
在聚类完成后，可以由目视判读和实地调查的结果，为各基于植被类型之间的波谱差异，可以对遥感获得的分波类别指定属性。比如在该聚类结果中，经判定绿色是白杨。它段图像数据进行监督或非监督分类。下图是一个由TM图像做说明有些植物类型有可能由图像处理技术自动提取。林地非监督分类的例子。
武汉大学遥感信息工程学院巫兆聪教授/博导
zcwoo@
§3.5 NDVI与植被分类
为了进行小区域更微观的分类，在植物/农作物管理和调查中可以使用Landsat和SPOT等所载的多波段传感器的数据计算NDVI。
其中TM3和MSS5、SPOT2代表可见光红光波段的反射率，可提
供有关叶射率，对于探测植物细胞的反射率比较敏感。
遥感应用模型
—— 植被遥感（续）
武汉大学遥感信息工程学院巫兆聪教授/博导 zcwoo@

植被遥感应用张超

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
θ
Red
A点到土壤线间的垂直距离。
红外指数
红外指数 Infrared Index (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 NIRTM 4 MIRTM 5 NIRTM 4 MIRTM 5
TM穗帽变换的参数矩阵
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。
叶片光谱特征
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
0.45 - 0.52 mm and 0.63 - 0.69 mm
Absorption Efficiency
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, 2000
1 a
3 2
不同橡树叶子的反射特性
a.
b. 4
45 40 35 30 25 20 15 10
5
d. 0
Bl ue (0.45 - 0.52mm)
其中，
p * rb p* red p * blue p * red
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。
增强植被指数
针对 MODIS 数据提出的增强植被指数 Enhanced Vegetation Index (EVI)：

第九章遥感应用

二、不同植物类型的区分
在高分辨率遥感影像上，不仅可以利用植物的光谱来区分植被类型，而且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，可比较直接地确定乔木、灌木、草地等类型，还可以分出次一级的类型。
草本植物:在高分辨遥感影像上表现为大片均匀的色调，由于草本植物比较低矮因而看不出阴影。
第九章遥感应用
第一节植被遥感第二节水体遥感第三节大气遥感第四节土壤遥感第五节高光谱遥感
第一节植被遥感
一、植被的光谱特征
1、健康植物的反射光谱特征：
有两个反射峰、五个吸收谷。
第三节植被遥感
一、植被的光谱特征
2、影响植物光谱的因素
✓植物叶子的颜色：植物
叶子中含有多种色素，在可见光范围内，其反射峰值落在相应的
一、水体的光谱特征
太阳辐射到达水面后，一部分被水面直接反射回空中形成水面反射光，它的强度与水面状况有关，但除了发生镜面反射的情况之外，一般仅占到入射光的3.5％左右；其余光透射进水中，大部分被水体吸收，部分被水体悬浮泥沙和有机生物散射，构成水体散射光，其中返回水面的部分称后向散射光；部分透过水层，到达水底再反射，构成水底反射光，这部分光与后向散射光一起组成水中光，回到水面再折向空中。
太湖悬浮物监测
33
五、水体悬浮物的确定
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。
六、水体污染的探测
1、水体污染物浓度大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。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

荒漠化是发生在上述气候区内的土地退化，按成因分为：
风蚀荒漠化沙化、沙漠化
水蚀荒漠化劣地或石质坡地，如浙江常山大塘溪福建长汀县河田，西南诸省的山区。也有以泥石流方式呈现土地砂石化景观分布在河谷中，如滇东北的东川市小江流域等；或以石山荒漠化景观分布在岩溶山区，如广西西部及云南东部等地。
三.城市生态环境 1.定义;经过人类充分改造过的人工环境，属于人类生态系统
的范畴（社会生态系统）。
阳光空气水资源森林气候岩石动物植物微生物自然景观
城市自然生态子系统
利用遥感技术调查、分析
城市经济生态子系统
城市生产、分配、流通与消费的各个环节
物质
居住饮食服务供应医疗旅游人们心理状态
传感器 NOAA/AVHRR 波段用途
LANDSAT/TM SPOT/HRV CBERS/CCD 红色、近红外-远红外大中小比例尺土地利用研究中大比例尺土地利用监测
全球、大洲、区域等尺度环境资源研究
2.植被植被遥感调查中经常用植被指数区分不同植被类型。通常利用植物光谱中的近红外与可见光红波段两个典型波段值。近红外波段是叶子健康状况最灵敏的标志，对植被长势差异敏感，指示光合作用能否正常进行；可见光红波段被植被叶绿素强吸收，进行光合作用制造干物质，是光合作用的代表性波段。植被指数便于植物专题研究、绿色植物的遥感监测、病虫害监测及生物量估算等。目前植被监测的遥感数据有： NOAA/AVHRR LANDSAT/TM/ETM CBERS/CCD
SPOT/HRV
3.湿地水域与陆地间的交互区域，是地球上具有多功能的独特的生态系统，是自然界最富有生机的生态景观和人类最重要的生存环境之一。森林 ————————地球之“肺” 湿地 ————————地球之“肾” 湿地巨大的经济效益、极丰富的生物多样性和极高的生物生产力为人类生存创造了重要条件。在我国，湿地占国土面积的1.65%，湿地能吸收CO2等温室气体，降解污染物，其生态系统效益价值高达2.67万亿元，在全国陆地生态系统总价值中占47.71%，是最昂贵的生态系统。利用遥感技术研究湿地包括湿地景观格局调查、湿地景观破碎化程度调查、湿地景观变化分析、湿地类型遥感解译等。 --------------------------------------------------------------------------------
已利用
可利用而目前尚未利用
沼泽地滩涂重盐碱地等
根据当前技术经济条件难以利用
沙漠戈壁冰川永久雪地高寒荒漠石山
（2）按照主要用途，划分已利用土地；（3）每种用地再根据利用条件、方式和方向细分。
在我国20世纪80年代中期土地利用详查中将土地分成8大类：1.耕地、2.园地、3.林地、4.牧草地、5.居民点及工矿用地、6.交通用地、7.水域、8.未利用土地。具体如下：
土地利用分类系统一级类型二级类型 11.水田含义
1.耕地
有水源保证和灌溉设施，种水稻、莲藕、席草等水生作物； 12.水浇地有水源保证和灌溉设施，种植非水生作物； 13.旱地无灌溉设施，靠天然降水生长作物； 14.菜地种植蔬菜为主的耕地、温室、大棚等。
21.果园果树为主
22.茶园
2.园地 23.桑园 24.橡胶园 25.其它用地
1
波段特征
0.45～0.50 色素吸收波段（蓝、青）。即位于叶红素及叶绿素吸 0.44～0.51 收区（特性与红波段类似） 0.52～0.59 绿色反射波段（绿、黄）。对区分不同林型及树种可提供较多的信息。近红外波段/红波段-比值植被指数 0.51～0.60 可提供作物生长有用信息。
2
3
0.63～0.69 红波段。对区分有无植被覆盖、覆盖度及植物健康状况极为敏感。有人认为用0.74～0.91/0.63～0.69作 0.62～0.69 比值分析效果最好。
4.牧草地 42.人工草地
郁闭度(crown density; canopy density) 定义1：单位面积上林冠覆盖林地面积与林地总面积之比。所属学科：生态学（一级学科）；群落生态学（二级学科）定义2：林地中乔木树冠遮蔽地面的程度。它是树冠投影面积与林地面积的比值，常用十分法表示，从0.1～1.0。所属学科：资源科技（一级学科）；森林资源学（二级学科）
冻融荒漠化冻融荒漠化是由于在昼夜或季节性温差较大的地区，岩体或土壤由于剧烈的热胀冷缩而造成结构的破坏或质量的退化。中国冻融荒漠化土地的面积共36.6万平方公里，占荒漠化土地总面积的 13.8%。冻融荒漠化土地主要分布在青藏高原的高海拔地区，在甘肃的少数高山区及横断山脉北侧的四川巴塘、得荣、乡城等县的金沙江及其支流流域上游有零星分布。
5.水土流失实质是土壤侵蚀。以航空、航天等多平台遥感资料为信息源。土壤侵蚀量调查应选择雨季前后的最新遥感图像。目前水土流失监测的遥感数据有： Landsat/TM CBERS/CCD SPOT/HRV
三、土地利用/土地覆盖遥感 1.土地利用/土地覆盖分类系统（1）首先根据利用程度上的差别和加强利用的可能性可以分成三大类：
城市社会生态子系统文化艺术宗教法律
精神
2.城市“五岛”效应
热岛效应：干岛效应：地面干燥，城市水汽蒸散量<乡村，市区绝对湿度<四郊，
尤以夏季晴朗白天为甚。湿岛效应：夜间地面迅速冷却，气温垂直递减率减少，水汽向上输送量随之减少，在近地层空气中的水汽含量反而高于四郊，形成“湿岛”。浑浊岛效应：城市工业交通、民用锅灶等排出的烟尘及大气中光化学过程生成的二次污染物使空气变浑浊，能见度下降，日照和太阳辐射强度降低，形成以城市为中心的“浑浊岛”。雨岛效应：城市大气中的湿性凝结核丰富，水汽可在未饱和之前出现凝结，热岛上升气流又使城市上空云量多于郊区，使降雨量多于郊区，是为“雨岛”。
茶树为主
桑树为主橡胶树为主除上述的其它，如花园、黄花园等。
土地利用分类系统一级类型二级类型 31.有林地 32.疏林地 33.灌木林地含义
3.林地
郁闭度>30%的天然、人工林郁闭度10-30%的林地覆盖度>40%的林地造林后不满3-5年或飞播后不满5-7年，成活率 34.未成林造林地达合理造林株树的41%，尚未郁闭但有成林希望的新造林地。 35.迹地森林采伐、火烧后5年内未更新土地 36.苗圃地 41.天然草地固定的林木育苗地以天然草本植物为主，未经改良，用于放牧或割草。人工种植的牧草地，包括人工配置用于牧业的灌木地。
1.1～1.3 近红外波段。在高反射区与水吸收区之间，能区分植被类别。
6 7 8
1.55～1.75 近红外波段。位于几个水吸收带之间的反射峰，对土 2.1～2.3 壤及绿色植物有很强的对比。
地物的识别，除了对其波谱特性的一些地学研究以外，还须注重图像时相的物候期的分析，即以时间分辨率作为基本保证。如木本植物都有其萌芽期、展叶盛期、开花盛期、树叶变色期、果实成熟期和落叶末期等。
4.荒漠化按《联合国防治荒漠化公约》的定义，荒漠化发生在年降雨量与潜在蒸发量之比在0.05～0.65之间的气候区，即干旱区、半干旱区和亚湿润干旱区。潜在蒸发量，即参考作物蒸发蒸腾量，也称可能蒸发量或大气蒸发能力。潜在蒸发量必须具备2个条件：一是土壤水分能充分供给，使蒸发蒸腾不因水分减少而减少；二是有较大范围的同类作物覆盖。通常，人们将充分供水、生长着短绿草条件下测量的蒸发蒸腾量，称为潜在蒸发量，记为ET0。潜在蒸发量是蒸发量计算中应用最广泛的1个参数，是计算实际蒸发量的基础。
0.7～0.74 红波段，过渡波段。仅能增加噪声，不宜包括在其它波段中，TM、SPOT均避开这一波段。但受金属毒害的植物反射率表现最明显，大约有10nm蓝移，而高粱等作物在成熟期有大约10nm的红移。
4
波长范围序号 /μm
波段特征
5
红、近红外波段。绿色植物各种变量与反射率关系最敏感的波段，为植物通用波段。其中0.74～ 0.74～0.90 0.80μm与背景土壤形成明显对比，对区分不同覆盖度作物长势最好。为避开0.74μm及0.92 ～0.98μm的 O2、H2O的吸收，可选择0.76～0.90μm。
第一节生态环境概述第二节自然生态环境遥感
第一节生态环境概述
一、生态环境的含义
生态学中的生态：生物与其生存环境的关系。生态环境：除环境污染之外的人类生存的环境。可分为：自然生态环境：基础，主要部分；农业环境：半人工生态环境，是在自然环境的基础上经人类改造发展起来的。城市生态环境：人类建设的产物。
水域生态
海洋生态生物生态城市生态
30～60
15～30 5～10 10～30
50～100
20～100 10～30 30～50
0.4～1.108 0 ～14.0
0.4～0.768 0 ～14.0 0.4～0.76 0.4～0.768 0 ～14.0
第二节自然生态环境遥感
一、自然生态环境监测对遥感数据的需求
二、自然生态环境
1.组成与结构如下：
阳光空气岩石土壤河流湖泊湿地地下水海洋 ―头顶一方天” ―脚踏一方地”
大气圈岩石圈
非生物因子
―水”
水圈
生物因子
动物植物微生物
―食物”ห้องสมุดไป่ตู้
生物圈
2.当代全球面临的主要生态环境问题近代工业革命，科技飞跃发展，世界经济迅速增长，产生了一系列生态环境问题。全球变暖：温室气体CO2排放量增加臭氧层破坏：氟利昂制冷剂的使用，臭氧层变薄或空洞酸雨：空气中SO2和氮氧化物等酸性污染引起的pH值小于 5.6的酸性降水。淡水资源危机：缺水现象普遍。森林锐减土地荒漠化：1992年联合国环境与发展大会定义：“由于气候变化和人类不合理的经济活动等因素，使干旱半干旱和具有干旱灾害的半湿润地区土地发生了退化”。生物多样性减少：生物多样性—一个地区内基因、物种和生态系统多样性的总和。垃圾成灾