《植被遥感光谱分析》PPT课件

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1、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

2、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。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。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,2000Jense

3、n,2000不同橡树叶子的反射特性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、叶子的含水量叶子在1.45μm,1.95μm和

4、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,20004、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,

5、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。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。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

6、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)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.在高分辨

7、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)(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

8、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。(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

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