植被遥感监测的技术与方法

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植被遥感监测研究综述

作者：齐敬辉 叶晨曦 韩杰

来源：《现代商贸工业》2019年第25期

摘 要：随着对地观测技术的不断进步，植被的遥感监测已成为全球变化研究的重要内容，也是宏观生态变化研究的主要途径。在广泛阅读中外文献的基础上，对植被遥感监测的国内外研究现状进行了梳理。国际研究方面，从全球和干旱半干旱区两个空间尺度，对当前主流学者的研究成果进行归纳总结，指出其中的异同。国内研究方面，从全国、中国北方干旱半干旱区、青藏高原地区三个空间尺度，对我国植被遥感监测研究进行对比分析，明确我国植被演变的主要趋势及驱动机制，以期为相关学者研究提供参考。

关键词：植被遥感;生态遥感;干旱半干旱区;植被变化

中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/ki.1672-3198.2019.25.095

目前，学者对植被遥感监测研究主要基于AVHRR、MODIS、SPOT等数据，其中AVHRR數据的时间序列最长，但空间分辨率低，MODIS和SPOT数据空间分辨率高，但时间序列短。对于大尺度、长时间序列的植被监测往往采用AVHRR数据，主要产品包括PAL、GIMMS和LTDR。其中，GIMMS数据应用最广，准确性也最高，最新版本为GIMMS

NDVI3g.v1，已更新至2015年。基于GIMMS的植被监测研究，大约始于1990年代中期，主要集中在物候、全球植被活动及其渐进变化等方面，2000年代中期以后，植被变化及其驱动因素研究兴起。

1 国际研究进展

1.1 全球植被变化研究

1980年代至2010年代，全球及各大洲（南极洲除外）植被呈现出明显的绿化趋势，且存在明显的纬度非对称性，即南半球植被增加比较小，而北半球植被绿化区域非常多，特别是北半球中高纬度地区绿化趋势最为明显。就空间分布而言，绿化区域包括欧亚及北美大陆的苔原带、欧洲、印度西部、撒哈拉地区、非洲南部、澳大利亚西部等地，棕化地区主要在北美洲北部、阿根廷、印度尼西亚、非洲的热带地区等地。

植被遥感的原理和应用

1. 植被遥感的原理

植被遥感是指利用遥感技术获取关于植被的信息。主要通过感知、识别和解译植被的光谱、空间和时间特征，从而实现对植被生态系统的监测和评估。植被遥感的原理可以概括为以下几点：

• 光谱反射特性：植被对不同波段的电磁辐射有不同的反射特性。通过测量植被对可见光和红外辐射的反射率，可以获取与植被生理和结构特征相关的信息。

• 植被指数：植被指数是通过计算植被光谱特征之间的关系得到的一种指标。常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等。植被指数可以反映植被的生长状况和叶绿素含量等信息。

• 植被分类：通过分析植被光谱特征的差异，可以将植被进行分类和识别。常用的植被分类方法包括基于光谱特征的有监督分类和无监督分类等。

• 时序变化：植被在不同季节和年份的生长状态存在差异，通过观测植被的时序变化，可以获取植被的生长过程和季节变化规律。

2. 植被遥感的应用

植被遥感可以广泛应用于农林牧渔、环境保护、地质勘察和城市规划等领域。以下是一些植被遥感的具体应用：

• 农业管理：植被遥感可以用于农作物的监测和评价。通过监测植被生长状况和叶面积指数变化，可以实现农作物的施肥、灌溉和病虫害防治等管理工作。

• 生态环境监测：植被遥感可以用于湿地、森林和草原等生态系统的监测和评估。通过监测植被覆盖度、植被类型和植被退化状况等指标，可以了解生态系统的健康状况和环境变化趋势。

• 火灾监测：植被遥感可以通过监测植被的温度和湿度等指标，实现对火灾的预警和监测。及时发现火点并采取措施可以有效减少火灾的危害和损失。

• 城市绿化规划：植被遥感可以用于城市的绿化规划和管理。通过分析城市植被覆盖度和类型分布，可以优化城市绿地布局和植被种植结构，改善城市环境质量。 • 土地利用变化：植被遥感可以用于监测土地利用变化和评估土地资源的可持续利用。通过比较不同时间段的遥感影像，可以分析土地利用类型的变化和转移。

如何使用无人机进行草地植被监测

无人机（无人航空器）是一种可通过远程控制或自主控制进行飞行，没有乘员搭乘的飞行器。它的出现给许多领域带来了革命性的变革，其中包括草地植被监测。本文将讨论如何利用无人机对草地植被进行监测，并阐述其在环境保护和农业领域的潜在应用。

一、无人机技术在草地植被监测中的应用

随着无人机技术的迅猛发展，其在草地植被监测中的应用正在逐渐得到认可。无人机搭载的高分辨率相机可以捕捉到细小的草地植被信息，例如草种分布、植物健康状况和覆盖度等。相比传统的地面监测方法，无人机可以快速覆盖大范围的地区，并提供高质量的图像数据。

二、无人机草地植被监测的优势

2.1 高空拍摄

无人机可以飞行于地面以上几百米的高空，这使得草地植被监测可以获得更广阔的视野和更全面的信息。相较于地面监测，无人机提供的图像数据可以涵盖更大的区域，帮助科学家和农业专家更好地了解草地植被的整体状况。

2.2 高分辨影像

无人机搭载的相机拥有高分辨率，能够捕捉到细微的植被特征。通过对无人机所拍摄的高清图像进行处理，可以获得准确的草地植被信息，例如植被覆盖度、植被类型和植物健康状况等。这对于草地管理和监测而言，具有重要的价值。

2.3 快速高效

传统的草地植被监测方法通常需要大量的人力和时间。而无人机可以在短时间内完成大面积的监测任务，大大节省了资源。无人机可以预设航线，并通过自动飞行模式进行高效拍摄。这种快速高效的特点使得无人机成为草地植被监测的理想工具。

三、无人机在环境保护中的应用

无人机的草地植被监测应用不仅在农业领域有着广阔的前景，还可以在环境保护中发挥重要作用。

3.1 生态保护

通过使用无人机监测草地植被，我们可以更好地了解生态系统的状态和变化。无人机可以捕捉到植被的分布情况，从而帮助科学家和生态保护者评估生态系统的健康状况。在保护濒危物种和生态系统的过程中，这些信息可以提供宝贵的参考。

3.2 自然灾害监测

遥感影像水体提取方法与植被分类方法

一、遥感技术在环境监测和资源管理中的应用

遥感技术作为现代空间信息技术的重要组成部分，在环境监测和资源管理中发挥着越来越重要的作用。水体提取和植被分类是遥感技术在环境监测中的两个关键应用方向。通过提取水体信息，可以对水环境进行实时监测和保护；而植被分类则有助于研究生态系统的结构和功能，为资源管理和环境保护提供科学依据。

二、遥感技术原理

遥感技术的基本原理是利用物体对电磁波的反射和发射特性来获取地表信息。水体通常具有较强的吸收和散射特性，在可见光波段具有较强的反射，而在近红外波段则表现出较高的吸收特性。植被对可见光波段有较高的反射率，而在近红外波段则表现出较低的反射率。这些特征是水体提取和植被分类的主要依据。

三、水体提取方法

1. 基于纹理特征的水体提取：利用遥感影像中水体的纹理特征，通过图像处理技术进行提取。该方法简单易行，但对于复杂背景下的水体提取效果较差。

2. 监督学习方法：通过训练样本学习水体与其他地物的特征差异，建立分类模型进行水体提取。该方法精度较高，但需要大量标注样本。

四、植被分类方法

1. 基于光谱特征的分类：利用植被在可见光和近红外波段的反射特征进行分类。不同植被类型具有不同的光谱曲线，通过匹配已知光谱数据进行分类。

2. 多特征融合分类：结合植被的形状、纹理、空间结构等多维特征进行分类。该方法能够提高分类精度，但计算复杂度较高。

五、实例分析

以某地区遥感影像为例，采用基于监督学习的水体提取方法和基于光谱特征的植被分类方法进行实际应用分析。结果表明，两种方法均能取得较好的效果，但也存在一定的误差。通过进一步优化算法参数和数据预处理，可以提高提取和分类的准确性和稳定性。

六、发展趋势和挑战

随着遥感技术的发展，未来水体提取和植被分类的方法将更加多样化和精细化。同时，数据源的更新和扩充也将为遥感应用提供更多可能性。然而，如何提高方法的稳定性和精度，以及解决复杂地形和气候条件下的遥感应用问题，仍是未来研究的重要方向。