植被遥感光谱分析 课件

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农业信息技术PPT课件第六讲 农业遥感技术

农业信息技术PPT课件第六讲 农业遥感技术
辐射出射度
辐射照度
辐射亮度 (辐射率)
辐射测量
定义
符号
以电磁波形式传送的能量
Qe
单位时间内传送的辐射能量 Φ
点辐射源在单位立体角中、单 Ie
位时间内所发出的辐射能量
在单位时间内、从单位面积上 Me
辐射出的辐射能量
在单位时间内、单位面积 Ee 上接受的能量
在单位立体角、单位时间内, Le
扩展源表面法线方向上单位
遥感中测量的是从目标物反射或辐射的电磁波能量,根据其 测定波长范围不同可分为辐射测量(Radiometry)和光度测量 (Photometry)两种方式,前者是以从γ射线到无线电波的整个 波长范围为对象的物理辐射量的测定,而光度测量是对由人类 具有视觉感应的波段-可见光,所引起的知觉的量的测定,它 们使用的术语和单位不同。
➢大气窗口
大气对电磁波衰减较小,透射率较高的波段叫“大气窗口”。因
此要从空中遥感地面目标,传感器的工作波段应在大气窗口处,才能接 收到地面目标的电磁波信息。目前已知的主要大气窗口分布范围如下 图:
(1)可摄影窗口
波长范围为0.3~1.3微米,通过这个窗口的电磁波信息皆属 地面目标的反射光谱,可以用摄影的方法来获取和记录地物的 电磁波信息。这个窗口包括全部可见光(0.38~0.76微米)和 部分紫外线(波长0.3~0.38微米)以及部分近红外波段 (0.76~1.3微米),其短波一端由于臭氧的强烈吸收而截止 于0.3微米,长波一端则终止于感光胶片最大感光波长1.3微米 处。这个窗口对电磁波的透射率在90%以上,仅次于微波窗口, 是目前遥感上应用最广的窗口,被气象卫星、陆地卫星及其它 遥感探测所使用。除了摄影方法外,还可以用扫描仪、光谱仪、 射线仪等来探测记录地物的电磁波信息。

高光谱遥感的应用(课堂PPT)

高光谱遥感的应用(课堂PPT)
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不同传感器红外波段与红波段的光谱响应
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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
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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)
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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







石灰岩



白云岩
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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)
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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。
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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:

第五章 植被遥感(共113张PPT)

第五章 植被遥感(共113张PPT)

三、植被生态参数
植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖, 生长状况的一个简单、有效的度量参数。
随着遥感技术的发展,植被指数在环境、生态、 农业等领域有了广泛的应用。
随着人们对于全球变化研究的深入,以遥感信息 推算区域尺度乃至全球尺度的植被指数日益成为 令人关注的问题。
植被指数的概念
遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子 和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的, 不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同 要素或某种特征状态有各种不同的相关性,
灰色颗粒状图型,随比例尺进一步变小,表现为暗色调均匀 的细粒状影纹
(2)阔叶林(山杨、白桦)
其影像色调比针叶林浅,一般呈灰色或浅灰色颗粒状或粗 圆粒状图型,在秋季影片上,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。
(3)针阔混交林
(4)灌丛
多呈密集的细粒状结构,色调浅灰,因其覆盖度比 森林低,又有植株阴影,故多呈均匀的浅色或灰 色色调。
正常针叶林为红到品红,枯萎为暗红色,即将枯死时为 青色。
故可根据植被光谱、季相、生态环境、冠层形态 进行植被类型识别。
1. 根据植被光谱划分
不同植物由于叶子的组 织结构和所含色素的不 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
2. 根据植物的物候差异来区分植物
植被指数的类型
所有植被象素均分布在基线上NIR一侧 利用数据反演综合气候环境因子 植被覆盖度(FVC):年最大植被覆盖度 归一化植被指数(NDVI) 中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制 式中,NDVI、NDVImax、NDVImed、NDVImin分别为平滑化后每周(7天)的NDVI以及它的多年最大值/中值/最小值(以象元为计算单元) 所有植被象素均分布在基线上NIR一侧 植被具有典型的波谱特征,将其余其它典型地物,如人工建筑、裸土、水域等区分容易,但对植被类型划分却有一定难度。 因此,最好运用经大气纠正的数据,或将两波段的灰度值(DN)转换成反射率( )后再计算 RVI,以消除大气对两波段不同非线性衰减的影响。 1、与叶面积指数的关系 5时,有5%的入射光可到达土壤表面。 正因为它减弱和消除了大气、土壤的干扰,所以被广泛应用于作物估产。 0表示岩石或裸土等,NIR和R近似相等; TSAVI使土壤背景值有关参数(a,b)直接参与指数运算 因此,可用一个指定变量——日期(j),作为表示气候季节的变量,则上式可简化为: 在近红外波段(700nm)受病害的植被反射率比健康作物的反射率大。 显然,叶面积指数LAI与植被覆盖度均是生物量的重要指标,它们都与植被指数相关。 单张叶片的反射、吸收和透射特性 根据可见光红波段(R)和近红外波段(NIR)对绿色植物的光谱响应的不同,且具有倒转关系。 等)对作物生长的全过程进行动态观测。

遥感5

遥感5

1第五章植被遥感本章内容5.1 植被的光谱特征5.2 植被的时序特征5.3 植被指数5.4 植被指数与植被相关参数的关系5.5 农作物估产5.1 植被的光谱特征植被的光谱特征叶片光谱的影响因素可见光波段:叶绿素、胡萝卜素等吸收叶绿素吸收红、蓝光,形成绿色反射峰胡萝卜素吸收蓝光近红外波段:叶片内部的细胞结构反射叶子的细胞壁和细胞空隙间折射率不同,导致多重散射引起的短波红外波段:水分吸收1.4μm 、1.9μm 、2.7μm为中心的水吸收带植被的光谱特征冠层光谱的影响因素叶面积指数(LAI)单位地表面积上方植物单叶面积的总和覆盖度单位面积的植被覆盖比例叶倾角分布(LAD)用分布函数表征,它确定了沿入射方向和观测方向叶片的不同平均投影面积,可分为倾斜型、均匀型、喜平型、喜直型等5.3 植被指数植被指数植被指数(Vegetation Index, VI)选用多个特征波段的遥感数据,经加、减、乘、除等线性或非线性组合运算,产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的专题数值,称为植被指数。

植被指数在植被指数的计算中,通常选用R波段和NIR波段。

建立植被指数的关键增强植被信息的同时,使非植被信息最小化。

比值植被指数(RVI)RVI = NIR/R由于绿色植物R值低、NIR值高,则RVI值高(一般高于2);而对于无植被的地面(如裸土、人工特征物、水体)以及枯死或受胁迫植被,因不显示这种特殊的光谱响应,则RVI值低(一般近于1)。

因此, RVI 能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。

比值植被指数归一化植被指数归一化植被指数(NDVI)NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)NDVI是简单比值植被指数RVI,经非线性的归一化处理后,使所得的比值,限定在[-1,1] 范围内。

NDVI是应用最为广泛的植被指数,很多遥感软件中都提供了直接计算NDVI的功能。

典型的地面覆盖类型的NDVI值域云、水、雪R > NIR,则NDVI < 0岩石、裸土R ≌ NIR,则NDVI ≌ 0植被R < NIR,则NDVI > 0增强型植被指数(EVI)缺公式其中,L为背景调整系数;C1、C2为拟合系数。

遥感地学分析地物光谱分析课件

遥感地学分析地物光谱分析课件
l 内容一般包括两个方面:一个是图像像元空间 位置的变换,另一个是像元灰度值的重采样。
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3.3.2 遥感数字图像处理
• 几何精校正具体步骤 :
– 选取地面控制点(GCP) – 选择空间变换函数 – 重采样和内插
– 最邻近内插法 – 双线性内插 – 三次卷积内插
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3.3.2 遥感数字图像处理
数字图象的纠正过程
– 纹理(texture):是指遥感图像中目标地物内部色 调有规则变化造成的影影结构。
– 大小 (size):指遥感图像上目标地物的形状、面 积与体积的度量关系。是遥感图像上测量目标地物最 重要的数量特征之一。同时根据其大小可以推断地物 的属性。
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3.2.1 目视解译标志
2、间接解译标志
– 位置(site):指目标地物分布的地点。 任何地物与其周围地理环境( geographical Environment)或生态环境 (ecological Environment)总是存在着一 定的空间关系,并受到周围环境的某种程 度的制约。
u 对比分析法
– 对比分析法包括同类地物对比分析法、空间对 比分析法和时相动态对比法。不仅是同一遥感 影像图进行对比,而且要借助不同时相的遥感 影像图之间进行对比。
u 综合推理法
– 综合考虑遥感图像多种解译特征,分析、推理 某种目标地物的方法。
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3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
u 信息复合法
– 利用专题图和地形图等信息与遥感影像图重合, 根据这些辅助信息识别遥感影像图上目标地物
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3.1.2 典型地物的反射光谱特征
不同含水量的土壤反射光谱曲线
三种土壤反射波谱曲线比较
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3.1.2 典型地物的反射光谱特征

遥感地学分析课件——第7章 植被遥感

遥感地学分析课件——第7章 植被遥感
7.3.1 病虫害监测 7.3.2 森林火灾监测 7.3.3 旱灾监测
7.4 资源遥感调查
7.4.1 草场资源调查 7.4.2 林业资源调查
7.1 植被的光谱特性
7.1.1 健康植被的,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。
健康植物的波谱曲线有明显的特点,在可见光的 0.55µm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。在 0.45µm和0.65µm附近有两个明显的吸收谷。在 0.7~0.8µm是一个陡坡,反射率急剧增高。在近红外波 段0.8~1.3µm之间形成一个高的,反射率可达40%或更 大的反射峰。在1.45µm,1.95µm和2.6~2.7µm处有三个 吸收谷。
(NIR)对绿色植物的光谱响应十分不同,且 具倒转关系。两者简单的数值比能充分表达两 反射率之间的差异。 比值植被指数可表达为:
RVI=DN NIR/ DN R (简单表示为NIR/R)
7.2 植被生态参数的估算
RVI是绿色植物的一个灵敏的指示参数。研究表明, 它与叶面积指数(LAI)、叶干生物量(DM)、叶绿素 含量相关性高,被广泛用于估算和监测绿色植物生物量。 在植被高密度覆盖情况下,它对植被十分敏感,与生物 量的相关性最好。但当植被覆盖度小于50%时,它的分 辨能力显著下降。此外,RVI对大气状况很敏感,大气效 应大大地降低了它对植被检测的灵敏度,尤其是当RVI值 高时。因此,最好运用经大气纠正的数据,或将两波段 的灰度值(DN)转换成反射率(ρ)后再计算RVI,以消 除大气对两波段不同非线性衰减的影响。
不同颜色叶子的反射光谱
7.1 植被的光谱特性
不同水分含量对玉米叶子反射率的影响
7.1 植被的光谱特性
植物遭受不同程度损害的反射光谱曲线

遥感在植被病虫害监测的应用1ppt课件

遥感在植被病虫害监测的应用1ppt课件

健康植物 轻微受损 严重受损
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三、遥感监测植被病虫害的手段
常用的遥感探测手段有: 航空目视法。乘坐轻型飞机低空飞行,在
相片上目视勾绘病虫害分布及其受害类型。 航空摄影法。利用色彩红外片探测受害植
被在红外辐射能力方面的变化,以确定受害地 区和受害程度。
多阶抽样法。用航空视察、高空摄影、卫 星图像做受害分析。利用抽样方法估测出受害 植被数量、面积、蓄积量等。
植被指数:
利用卫星不同波段探测数据组合而 成的,能反映植物生长状况的指数。
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二、植被遥感病虫害监测的依据和原理
• 当植被受到病虫害等灾害时,叶片会出现颜色 的改变、结构破坏或外形改观等病态, 叶片的 反射光谱有明显的改变。 一般在近红外70 0 n m 波段,受病害的植被 的反射率比绿色的健康作物的反射率大,一般 作物反射能力越强, 图像上接收的辐射能量就 越多, 颜色就发白、发灰; 反之,植被反射 能力越弱, 图像上接收的辐射能量就越少,颜 色就发暗、发黑。这就使得遥感技术能够监测 植被长势。
图形比较
图5显示了局部地区三年的合成影像 ,绿色 为健康森林植被 ,紫色为裸土地 ,红或橙色为
程度不同的变化区域。从图幅中心的区域对比来
看 ,1993 年时植被良好 ,但到 1995 年时 ,
这个小区域已经发生严重变化(红褐色) ,1996
年时更大范围的森林出现变化 。
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三个时相的遥感影像合成图(5)
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四、以松毛虫灾害的 TM影像监 测技术为例
1.卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的技 术特点
2.试验方法 3.分析监测结果以及进行地面验证 4.结论与讨论
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卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的特点: 1. 宏观性、 客观性、 综合性和周期性 2. 快捷、 廉价性 3. 时间分辨率较低 4. 区域性

遥感课件(精华版)

遥感课件(精华版)
B
exp(

C

LAI
)]



RVI

A
[
1

B
exp(

C

LAI
)]
✓A、B、C为经验系数。
✓A由植物本身光谱反射确定
✓B与叶倾角、观测角相关
✓C取决于叶子对辐射的衰减,衰减成非线性的指数函数关系。
植被指数与叶绿素含量的关系:
叶绿素浓度模型:
G
RVI

NIR
/R
1
G
(NIR
/R
)
2
G
NIR
1

C

(
s
)
/(
v

s
) ρ:植被与土壤混合光谱反射率
2
ρs :纯土壤宽波段反射率
ρv :纯植被宽波段反射率
RVI、NDVI与植土比分别成指数和幂函数关系。
遥感测量植被覆盖度方法:
回归模型法、植被指数与像元分解模型法。
回归模型法:是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据
计算出的植被指数与植被覆盖度进行回归,建立经验模型,并利用空间外推模型求取大
的)强吸收的可见光红波段和对绿色植物(叶内
组织引起的)高反射的近红外波段。
二、植被指数的种类
1)比值植被指数RVI :
可见光红波段(R)与近红外波段(NIR)对植物光谱响应数值比值。
RVI
DN
/DN
NIR
R(灰度值)
RVI


/
NIR
R (地表反照率)
➢比值植被指数RVI与叶面积指数、叶干生物量、叶绿素含量相
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植被遥感调查
植被调查是遥感的重要应用领域。
以确定植被的分布、类型、长势为主。
植被判读的原理是植物的光谱特性。
不同的植物由于结构和叶绿素含量不同,具有不同的光 谱特征,特别是近红外波段有较大的差别。
利用植物的物候差异也可区分植物类型,如冬季落叶树 和常绿树很好区别。
利用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
4.在高分辨率的遥感影像上,根据植被顶部及部 分侧面形状、阴影、群落结构等区分植被类型
(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)
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)
Jensen, 2000
在可见光范围内,其反射峰值落在相应的波长范围内。
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
e 40
c
n
a t
35
c
e
l f
30
e
R 25
t
n
e 20
c
r
e 15
P
10
5
d. 0
Bule (0.4-50.52 ? m)
c.
Gerenelaf Yelol w Redor/ange Borwn
卫星图像的植被判读
卫星图像上,植被是群体的特征,不能反映个 体的形态,只能判读出植被的类型、生长状况 、分布范围。
植被类型的判读要依据纹理结构和色调,并要 有该地植物群落组成和植被分类图等资料,要 经过实地调查和验证。
植被的判读一般要用多波段合成的图像,如标 准假彩色合成图像。在该图像上植被为红色。
(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。
受病虫害的植物,结构和叶绿素含量发生很大的变化, 尤其是近红外波段与健康植物区别最为明显。 作物的长势主要用植被指数来监测。
植被指数可用来建立农作物的估产模型。
一、植物的光谱特征
1、在可见光的 0.55μm附近有一个反射率为 10%~20 %的小反射峰,在 0.45μm和0.65μm附近有两个明 显的吸收谷。
4、植物覆盖度
植物覆盖程度越大,光谱特征形态受背景下垫面影响愈小。 叶面指数——植物所有叶子的累加面积总和与覆盖地面面积 之比。
三、主要植被类型的影像特征
航空像片的植被判读
判读标志为:色调 /色彩和纹理结构。 纹理结构:细小地物在影像上构成的组合图案。 地物的性质不同,组合图案也不同,以此来判读地 物群体的性质。 以判读植物群落为主。 植被的判读一般要用多波段合成的图像,如标准 假彩色合成图像。在该图像上植被为红色。
G reen (0.5-20.60 ?m)
Red (0.6-30.69 ?m)
1 2 3 4
NeaIrn-rfared (070. -0.92 ?m)
Jensen, 2000
2、叶子的组织构造 绿色植物的叶子是由上表皮、叶绿素颗粒组成的栅栏组织和
多孔薄壁细胞组织(海绵组织)构成。 叶绿色对紫外线和紫色光的吸收率极高,对蓝色光和红色光也
强吸收,以进行光合作用。对绿色光部分则部分吸收,部分反射 ,所以叶子呈绿色,并形成在0.55μm附近的一个小反射峰值,而 在0.33~0.45μm 及0.65μm 附近有两个吸收谷。
叶子的多孔薄壁细胞组织(海绵组织)对0.8~1.3μm的近红外 光强烈地反射,形成光谱曲线上的最高峰区。
3、叶子的含水量

1. 不同植物由于叶子组织结构不同和所含色素不同,具有 不同的光谱特征
2. 利用植被的物候期差异来区分植被
①冬季多数植物凋零 —— 长年常绿植被; ②同种植被在不同季节的波谱特征差异; ③不同植物生长期的不同,光谱特征也有差异;
3. 根据植被生态条件的不同区分植物即植被的所谓综合地理环 境(温度、水分、土壤类型、地形地貌等)
2、在 0.7~0.8μm是一个陡坡,反射率急剧增高,在 近红外波段 0.8~1.3μm之间形成一个高的,反射率 可达40%或更大的反射峰。
3、在 1.45μm,1.95μm和2.6~2.7μm处有三个吸收谷 。
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。
①比如:(我国北方山坡的阴阳面差异性)
山地阴坡——易生长适应温度变化不大、湿度较 大的环境的植物;
山地阳坡——易生长适应温度变化大、湿度要求 不高环境的植物;
例如:华北山地 阴坡——多为乔木 阳坡——灌木 山脊较缓的地带——草本植物
② 同一地理环境植被的垂直分带性 (以山西省太原以南地区植物的垂直分带性为例)
(4)灌丛 多呈密集的细粒状结构,色调浅灰,因其覆盖度比
森林低,又有植株的阴影,故多呈均匀的浅色或灰色色调。
(5)草本植被 主要根据影像色调和生态环境判读草本植物
被,其色调一般为均匀的灰白和浅灰色。按生态 条件的不同,可分为草原、草甸、沼泽三大类草 本类型。水分条件好的草原,植被茂密,色调较 深一些,而荒漠化草原植被较稀疏,表土裸露或 盐渍化,色调浅,或呈花斑状图型。草甸群落色 调较暗且均匀,多分布在水分较丰富的沟漠滩及 低地地带。沼泽群落分布在多水的封闭洼地或湖 泊地区,形成暗色云块或“墨水迹”状图型。
四、污染植物反射光谱特征分析
植物在生长过程中受到某种物质污染后, 内部结构、叶绿素和水分含量 就会发生不同程度 的变化,其反射光谱特性也随之变化,污染越严 重变化越大。
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