高光谱遥感的应用.ppt

1第九章高光谱遥感应用本章主要介绍高光谱遥感应用在植被,地质,水体,农业,林业,矿山,城市等地区,以及具体的应用实例。2一、在植被中的应用?利用高光谱遥感数据提取生物物理参数主要是指用于陆地生态系统研究中的一些生物物理变量,比如:叶面积指数(LAI),生物量,植物种类,植冠郁闭度,光合有效辐射,净生产率及其它冠层结构参数等。 高光谱遥感应用的领域3?植被指数是植被监测应用的重要参数之一,通过高光谱遥感植被指数技术可以提取植物生物物理参数的定量信息。?植被指数(Vegetation Index)的定义:是指通过多/高光谱遥感数据波段的线性或非线性组合,定量描述地球表面植被状况的一种光谱特征度量指标。?植被指数的作用:已被广泛用来定性和定量评价植被覆盖及其生长状况。另外,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、作物识别和作物灾害预报等方面。植被指数4?1)Pearson等于1972年提出了比值植被指数RVI,它是基于植被在红光波段处叶绿素强烈吸收太阳光谱,而在近红外波段处植被叶细胞结构强烈反射太阳光谱这一植被的生物物理机理而提出的。?缺点:RVI没有考虑大气等外部环境的影响,因此RVI对大气影响很敏感。由于没有考虑土壤背景的影响,只适用于植被覆盖浓密的情况,当植被分布较稀疏时,RVI效果并不理想。RNIRRVI?5?2)Pinty等在1993年提出归一化差异植被指数NDVI,对绿色植被表现敏感,常被用来进行区域和全球的植被状态研究。?为了改进NDVI,人们又提出了其他一些植被指数,主要是将各波段反射率以不同形式进行组合来消除外界的影响因素,如土壤、大气、光照、视场角等对反射光谱带来的影响。RNIRRNIRNDVI???6归一化植被指数的特点1、NDVI的应用:检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等;2、-1<=NDVI<=1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大;3、NDVI的局限性表现在,用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象,分别求RVI和NDVI时会发现,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度;4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等,且与植被覆盖有关;7893)增强植被指数EVI104)植被指数VIUPD?由于植被光谱表现为植被、土壤亮度、环境影响、阴影、土壤颜色和湿度等的复杂混合反映,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,其研究经常表现为不同的结果。不同传感器获得的数据,由于光谱响应不同,即使利用同一天的数据计算植被指数,结果也不同。不同传感器红外波段与红波段的光谱响应