定稿第五章植被遥感.pptx
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植被遥感
4. 植被覆盖度
一般而言，植 被覆盖程度越 大，光谱特征 形态受背景下 垫面的影响越 小
二、不同类型植被区分
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。
不同植被类型，因组织结构、季相、生态条件 等不同而具有不同的光谱特征和冠层形态特征。 如：
植物群落
山地草甸 云松、红桦 华北落叶松、云杉、白桦、杨树 刺槐、蒙古栎、辽东栎、杨 杨、栎树
4. 根据植被冠层形态区分植被
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。
草本植物表现为大片均匀的色调，因其低矮无 阴影；
灌木呈不均匀细颗粒结构，灌木一般不高，阴 影不明显；
在高覆盖度时提高了敏感性。
MODIS—EVI改善表现在：(1)大气 校正包括大气分子、气溶胶、薄云、 水汽和臭氧。而AVHRR—NDVI仅 对瑞利散射和臭氧吸收做了校正； 这样MODIS—EVI可以不采用基于 比值的方法。因为比值算式是以植
被指数饱和为代价来减少大气影响； (2)根据蓝光和红光对气溶胶散射存 在差异的原理。采用“抗大气植被 指数(ARVl)对残留气溶胶做进一步 的处理；(3)采用“土壤调节植；波 指数(SAVl)”减弱了树冠背景土壤变 化对植被指数的影响；(4)综合 ARVI和SAVI的理论基础。形成 “增强型植被指数(EVI)”。它可以 同时减少来自大气和土壤噪音的影 响。
山地阴坡---易生长适应温度变化不大，湿度较大的环 境的生物
山地阳坡---易生长适应温度变化不大，湿度要求不高 的环境的生物
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）
遥感地学分析—植被遥感原理
（一）单张叶片光谱特性及影响因素
❖ 3、叶片反射波谱的影响因素 ❖ 1）叶片生化组分
❖ 叶绿素a、b，导致0.45μm与0.67μm为中心形 成两个强烈的吸收带；
❖ 胡萝卜素、叶黄素导致0.43μm-0.48μm范围内 形成强烈的吸收带。
❖ 两吸收谷间（0.54μm附近）吸收相对较少， 形成绿色反射峰（10%-20%）。
✓ 等面叶的组织分化不明显。
（一）单张叶片光谱 特性及影响因素
❖ 1、植物叶片结构
✓ 叶片一般具有三部分：表皮、叶肉和叶脉 ✓ 表皮：包围整个叶片，由一层或多层组成。表
皮细胞扁平，排列紧密，通常不含叶绿体，外 表常有一层角质层。
（一）单张叶片光谱
特性及影响因素
❖ 1、植物叶片结构
✓ 叶肉：为表皮内的同化薄壁组织，有两种： （1）栅栏组织：紧靠上表皮下方，呈圆柱状，
叶方位角：法线在水平面上的投影与正北方向 的交角称为叶子在该点的方位角。
（二）植被冠层光谱特性及影响因素
❖ 2、植被冠层影响因素-植被结构
各参数的描述，如：
同一叶子的不同部位，其倾角和方位角可能有很大 差异，测量时，根据叶片弯曲程度将叶片分成几部 分，对每一部分进行测量。
一个冠层内叶倾角的分布模式可以从0 ° （水平叶 ）到90 ° （垂直叶），一般用间隔为10°作出的叶 倾角分布频率图来表示。
植被遥感研究的主要内容：
• （1）通过遥感影像从土壤背景中区分出植被覆盖 区域，并对植被类型进行划分，区分是森林还是 草场或者农田，进而可以问是什么类型的森林， 什么类型的草场，什么样的农作物，如此等等。
• （2）能否从遥感数据中反演出植被的各种重要参 数，例如叶面积指数（LAI）、叶子宽度、平均叶 倾角、植被层平均高度、树冠形状等等，这一类 问题属于更深层次的遥感数据定量分析方法与反 演技术。
人教版高一 地理 上册 第五章第一节 植被
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类型 分布
热带雨 热带雨林气
林
候区和热带
季风气候区
常绿阔 亚热带季风 叶林 气候区和亚
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类型 分布
热带雨 热带雨林气
林
候区和热带
季风气候区
常绿阔 亚热带季风 叶林 气候区和亚
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阴影
阴影：不同遥感影像中的阴影解译是不同的。可见光遥感：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现的影子。分为本影和落影（P147）。阴影可使地物有立体感，有利于地貌的判读。根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算其高度。热红外图像：阴影是由于温度差异所形成的。分为冷阴影和热阴影。（见P152）侧视雷达：微波影像上无回波区。主要由于地形起伏造成。（P167）
1.黑白全色和红外像片解译
反射率高（低）
色调白（黑）
2.彩色和彩红外像片解译：
真彩色像片
地物的天然色彩
基本反映
①认真了解红外彩色片感光材料的特性和成像原理；②熟悉各种地物在可见光和近红外光波段的反射光谱特性；③建立地物的反射光谱特性与红外彩色片中地物假彩色的对应关系；④建立彩红外像片其它判读标志；⑤遵循遥感解译步骤与方法对彩红外像片进行解译。
目视解译的生理基础
目视解译的心理基础
人类心理特点在遥感图像解译中也存在着影响，这些特点包括：1.遥感图像解译过程中，在同一时刻中只有一种地物是目标地物，图像的其余部分则是作为目标地物的背景出现，此时人类注意力集中在目标地物上。2.目标地物识别时，目视者过去的经验与知识结构对目标物体的确认具有导向作用。因此，遥感图像上同一个目标地物，不同的解译者可能会得出不同的结论。3.心理惯性对目标地物的识别具有一定影响。在观察目标地物的图形结构时，空间分布比较接近的物体，图形要素容易构成一个整体。4.观察的时效性。实验证明，遥感图像辨识需要一段时间，这期间内，目视者先区分目标地物和背景，然后辨认目标的细节，最后构成一个完整的图像知觉，为了正确地辨认图像中的目标地物，需要一个最低限度的时间才能够完成。
返回
5.2 遥感图像目视解译基础
1.遥感摄影像片的判读2.遥感扫描影像的判读3.微波影像的判读4.立体观察5.目视解译方法6.目视解译基本程序与步骤
阴影
阴影：不同遥感影像中的阴影解译是不同的。可见光遥感：指影像上目标物，因阻挡阳光直射而出现的影子。分为本影和落影（P147）。阴影可使地物有立体感，有利于地貌的判读。根据阴影的形状、长度可判断地物的类型和量算其高度。热红外图像：阴影是由于温度差异所形成的。分为冷阴影和热阴影。（见P152）侧视雷达：微波影像上无回波区。主要由于地形起伏造成。（P167）
1.黑白全色和红外像片解译
反射率高（低）
色调白（黑）
2.彩色和彩红外像片解译：
真彩色像片
地物的天然色彩
基本反映
①认真了解红外彩色片感光材料的特性和成像原理；②熟悉各种地物在可见光和近红外光波段的反射光谱特性；③建立地物的反射光谱特性与红外彩色片中地物假彩色的对应关系；④建立彩红外像片其它判读标志；⑤遵循遥感解译步骤与方法对彩红外像片进行解译。
目视解译的生理基础
目视解译的心理基础
人类心理特点在遥感图像解译中也存在着影响，这些特点包括：1.遥感图像解译过程中，在同一时刻中只有一种地物是目标地物，图像的其余部分则是作为目标地物的背景出现，此时人类注意力集中在目标地物上。2.目标地物识别时，目视者过去的经验与知识结构对目标物体的确认具有导向作用。因此，遥感图像上同一个目标地物，不同的解译者可能会得出不同的结论。3.心理惯性对目标地物的识别具有一定影响。在观察目标地物的图形结构时，空间分布比较接近的物体，图形要素容易构成一个整体。4.观察的时效性。实验证明，遥感图像辨识需要一段时间，这期间内，目视者先区分目标地物和背景，然后辨认目标的细节，最后构成一个完整的图像知觉，为了正确地辨认图像中的目标地物，需要一个最低限度的时间才能够完成。
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5.2 遥感图像目视解译基础
1.遥感摄影像片的判读2.遥感扫描影像的判读3.微波影像的判读4.立体观察5.目视解译方法6.目视解译基本程序与步骤
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。
植被遥感综述
植被遥感及其应用综述一，植被与植被遥感 (2)二，植被指数 (2)三，植被遥感和植被指数的发展历史 (2)四，植被光谱特征 (3)五，植被遥感反射模型 (5)六，植被指数的影响因素 (6)1 土壤背景 (7)（1）土壤颜色............................... 错误！未定义书签。
（2）土壤亮度............................... 错误！未定义书签。
3 大气 (8)4 传感器影响 (9)（1）传感器定标 (9)（2）传感器光谱影响 (9)5 双向反射模型 (9)七，各种植被指数 (10)（一）, 简单植被指数 (10)1，比值植被指数 (10)2，差值植被指数 (11)3，归一化差值植被指数 (13)（二），基于土壤线的植被指数 (14)垂直植被指数 (14)土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数 (16)（三），减少大气效应的植被指数 (18)1全球环境监测指数 (18)2抗大气植被指数 (18)3增强植被指数 (19)八，植被指数与植被遥感应用 (21)1 植被指数与分类 (21)2 植被指数与典型地物信息提取 (21)3 植被指数与土地覆盖及植被覆盖情况调查 (23)4 植被遥感与生态环境监测 (24)5 植被指数与农业生产 (25)九，植被指数与生物物理参数 (26)1 植被指数与叶面积指数 (26)2 植被指数与植被盖度 (27)3 植被指数与生物量 (27)（1）植被指数估算草场植被高度与植被盖度 (28)（2）植被指数、生物量与作物估产 (28)4 植被指数与叶绿素 (28)十，植被指数与地表生态环境参数 (29)1 植被指数与气候因子 (29)2植被指数与降水、植物蒸发量、土壤水分的关系 (30)十一，植被指数的技术进展 (30)一，植被与植被遥感陆地表面分布着由许多植物组成的各种植物群落，如森林、草原、灌丛、荒漠、草甸、沼泽等，总称为该地区的植被。
遥感在植被病虫害监测的应用.正式版PPT文档
健康植物 轻微受损
严重受损
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。
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
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
试验方法： 1. 试验区选择——安徽潜山县 2. 遥感数据的预处理 3. 数据校正和配准 4. 数据的归一化
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。
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。
遥感数据的预处理 从中国科学院遥感卫星地面站获取了
陆地卫星 — 5的 TM数据 ，分别选取了 1993 年 11 月15日 ，1995年12月 7 日 ， 1996 年 10 月 22 日的影像
遥感概论幻灯片
32
植物病虫害的遥感监测
33
植物在生长过程中受到病虫害侵袭后，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， 病虫害越严重变化越大。
34
三、植被指数与植被信息提取
• 植被指数的概念 • 植被指数信息模型
35
3.1 植被指数的概念
• 红光和红外波段的不同组合统被称为植被 指数。
• 利用它们的比值、差分、线性组合等多种 组合来增强或揭示隐含的植物信息。
36
3.1 植被指数的概念
植被指数的定量测量可表明植被活力，而且 植被指数比单波段用来探测生物量有更好 的灵敏性。植被指数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、作物识别和作物预报等方面，并在专 题制图方面增强了分类能力。
7
色素含量的影响
• 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。
8
不同生长状态 橡树叶子的反
射特性
9
叶子的组织构造的影响
• 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。
植被的波谱特性与覆盖
度、生物量密切相关。
右图显示紫苜蓿在整个
生长周期光谱反射率的
变化。植被覆盖度从0
（裸地）→近100（几
乎全覆盖），光谱特征
从裸地光谱到植物光谱
占主导地位，生物量也
逐渐增加。
25
二、植被遥感解译
• 植被覆盖类型解译 • 植被地带性及植被区划解译 • 植被物候特征与植被长势分析
植物病虫害的遥感监测
33
植物在生长过程中受到病虫害侵袭后，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， 病虫害越严重变化越大。
34
三、植被指数与植被信息提取
• 植被指数的概念 • 植被指数信息模型
35
3.1 植被指数的概念
• 红光和红外波段的不同组合统被称为植被 指数。
• 利用它们的比值、差分、线性组合等多种 组合来增强或揭示隐含的植物信息。
36
3.1 植被指数的概念
植被指数的定量测量可表明植被活力，而且 植被指数比单波段用来探测生物量有更好 的灵敏性。植被指数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、作物识别和作物预报等方面，并在专 题制图方面增强了分类能力。
7
色素含量的影响
• 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。
8
不同生长状态 橡树叶子的反
射特性
9
叶子的组织构造的影响
• 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。
植被的波谱特性与覆盖
度、生物量密切相关。
右图显示紫苜蓿在整个
生长周期光谱反射率的
变化。植被覆盖度从0
（裸地）→近100（几
乎全覆盖），光谱特征
从裸地光谱到植物光谱
占主导地位，生物量也
逐渐增加。
25
二、植被遥感解译
• 植被覆盖类型解译 • 植被地带性及植被区划解译 • 植被物候特征与植被长势分析
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
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
植被遥感光谱分析-PPT课件
2、分类尺度
I类：危害极严重区，树林叶片郁闭度极小，叶片 干枯萎缩，树木接近死亡，树冠小，树林残缺现象 严惩，影像呈暗棕青、棕红色稀小的星点状，近红 外光谱反射值在ρ ＜30％。
II类：危害严重区，树木叶片郁闭度很小，叶片枯 萎，有坏死斑现象，树冠较小，树木残缺较严惩， 影像呈棕青、棕红、粉红色星点状，近红外光谱反 射值ρ ＝30～40％。
简单比值植被指数 (Ratio Vegetation Index)
第一个植被指数:
R ir RVI Rr
叶绿素在红波段的吸收谷 健康植被在近红外的反射高台区 (Cohen, 1991) . RVI对大气影响敏感，而且当植被覆盖不够浓密时（小于50%）， 它的分辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好。
（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。
土壤有近于1的比值，植被则会表现出高于2的比值。 增强植被与土壤背景之间的辐射差异。 是植被长势、丰度的度量方法之一。
标准差植被指数
(Normalized Difference Vegetation Index) 标准差植被指数 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI):
第 5 章 植被生态遥感
叶子的组织结构 及光谱特征
叶绿素对紫外线和紫色光
的吸收率极高，对蓝色光
和红色光也强烈吸收，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0.33µm-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0.8µm-1.3µm的近红外光强烈地反射，形成光谱曲线上 的最高峰区。其反射率可达40％，甚至高达60%，吸收率不到15
再如，可见光中绿光波段0.52µm-0.59 µm对区分植
物类别敏感；红光波段0.63µm-0.69µm对植被覆盖度、
植物生长状况敏感等。但是，对于复杂的植被遥感， 仅用个别波段或多个单波段数据分析对比来提取植 被信息是相当局限的。因而往往选用多光谱遥感数 据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组
变 化 信 息 提 取
统计数据
初始动态图
变化信息提取（续）
详 查 图 数 字 化 形 式 时相① 遥感影像 配 准 配 准 裁 剪 和高克投影配准 主成分分析法 迭 加 分析图像特征选择反映变化信息明显的分量 分 类 初始动态分类（有变化） 确定动态变化的具体内容（由什么变成什么） 初始动态变化图 时相② 遥感影像
合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定
指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。它用 一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达， 以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量 等。
植被指数：是由遥感图像的多光谱数据，经线 性和非线性组合构成的对植被有一定指示意 义的各种数值。 在植被指数中，通常选用对绿色植物强吸收的 可见光红波段和对绿色植物高反射和高透射 的近红外波段。
遥感应用模型2-植被遥感
壤水分）估算；
§3.1 植被遥感
三、植物遥感原理
～～植物遥感依赖于对植物叶片和植被冠层光谱特性的认识。 ～～植物光谱特征主要依赖于植物的叶结构、组分以及含水量
等因素，健康植物的波谱曲线具有明显的特点。
～～从植物遥感——植物与光的相互作用出发，植被结构主要
指植物叶子的形状（用叶倾角分布LAD表示）、大小（叶面积 指数LAI）、植被冠层的形状、大小以及几何与外部结构—— 包括成层现象、覆盖度等来表述。
§3.1 植被遥感 ～～许多因素会影响植物的光谱特征，包括植物类型、生长阶 段、健康水平、季节和立地条件，它们使植物光谱包含了更多、 更复杂的信息。
～～当植物发生病虫害时，叶绿素水平会出现不同程度的下降， 叶细胞结构和含水量等也会发生相应变化； ～～ 通常虫害越严重，这种变化就越显著，表现为近红外波段 附近的反射率下降。 ～～ 可以在遥感图像上测定这种波谱特征的变化，并与相应的 虫害水平进行相关分析，得到统计相关的定量表达式，用于确 定未知区域植物的虫害水平。
～～ ～～ ～～
NIR和R波段的不同组合包含90%以上的植被信息。
植被指数可以有效地综合有关的光谱信号，增强植被信息，减 少非植被信息，是对地表植被状况的简单、有效及经验的度量。
因为植被本身、大气、传感器定标、传感器观测条件、太阳照 明几何、土壤湿度、颜色和亮度等的影响，植被指数有明显的地 域性和时效性，研究结果经常不一致。
§3.2 植被指数——常用植被指数定义及特点
2 比值植被指数（RVI）
RVI = NIR / R
～～绿色健康植被地区RVI远大于1，无植被覆盖的地面（裸土、人
工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）约为1；
～～绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、干叶生物量（DM）、叶绿素
环境遥感技术及应用(田静毅)植被遥感课件
环境遥感技术及应用（田静毅）植被遥感
24
n 由NOAA/AVHRR数据获得的植被条件指数 VCI被定义为：
V C (NI D NV m D )/eI N d (Vm D I a N x Vm D ) IinVI
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）。
环境遥感技术及应用（田静毅）植被遥感
16
n 经归一化处理的AVHRR的NDVI，部分消除了太 阳高度角、卫星扫描角及大气程辐射的影响，特 别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监测。 这是因为，对于陆地表面主要覆盖而言，云、水、
雪在可见光波段比近红外波段有较高的反射作用， 因而其NDVI值为负值（＜0〉；岩石、裸土在两 波段有相似的反射作用，其NDVI值近于0；而在 有植被覆盖的情况下，NDVI为正值（＞0），并 随着植被覆盖度增大，其NDVI值越大。可见， 几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图象上 区分鲜明，植被得到有效的突出。
26
n 研究结果表明，用植被条件指数VCI对植被 覆盖度的估算误差＜16%，低覆盖区误差 更小；且VCI与实测的植被覆盖度相关性较 高（相关系数约0.76）。因此，用遥感卫星 数据所获得的植被条件指数VCI方法，来定
量估算大面积植被覆盖度和生物量是有效 的。
环境遥感技术及应用（田静毅）植被遥感
27
DV D I N NI RDR N
环境遥感技术及应用（田静毅）植被遥感
20
n 差值植被指数的应用远不如RVI、NDVI。 它对土壤背景的变化极为敏感，有利于对 植被生态环境的监测。另外，当植被覆盖 浓密（≥80%）时，它对植被的灵敏度下降， 适用于植被发育早－中期，或低－中覆盖 度的植被检测。
遥感在植被监测方面的应用.正式版PPT文档
而灌要木区 ：别遥对感待影的。像呈信不均息匀的；细颗E粒R结S构，-一1般的灌木S植A株高R度（不大C，波阴影段不明）显 。图像可以直接监测植被， 反植射物率 的的光一谱个特并重征要可含特使点其有就在是遥土光感谱影壤特像性上和，有也效地即地反与形射其率他信随地波物息长相的区（变别化。G而e变n化。ya.S，1996）；Palosm （1998）研究了多波段（L、C、P）、多极化的SAR数 植物在热红外谱段的发射特征，遵循普朗克（Planck）黑体辐射定律，与植物温度直接相关。
高光谱成像仪对波段的精细划分，能够记录这些光谱特征的差异，而常规遥感由于波段数据的局限则不可能做到。
SJU（L波段）图像可以穿透植被，而得到植物生长环境 乔木：体型高大，有明显阴影，根据落影可以观察其侧面轮廓。
对于波谱分辨率，不同波谱分辨率的传感器对同一地物的探测效果有很大区别，间隔愈小，分辨率愈高，但波段并非简单的越多越好，
普朗克定律描述的黑体辐射在不同温度下的频谱：
植物的微波辐射特征能量较低，受大气干扰较小，
也可用黑体辐射定律来描述。植物的微波辐射能量（即微
波亮度温度）与植物及土壤的水分含量有关。而植物的雷
达后向散射强度（即主动微波辐射）与其介电常数和表面
如冬季落叶树粗和常糙绿树度很好有区别关。 。它反映了植物水分含量和植物群体的几何结 构，同样传达了大量植物的信息。研究表明：JERS-1的 55um处的反射峰按植物叶子被损害的程度而变低。
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。
状特征变得不明显，如下图所示。因此比较 随施氮增加叶面积指数提高的正效应可以抵消净同化率下降的负效应,从而最终获得一个较高的生长率。
它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术（Lillesand & Kiefer
高光谱成像仪对波段的精细划分，能够记录这些光谱特征的差异，而常规遥感由于波段数据的局限则不可能做到。
SJU（L波段）图像可以穿透植被，而得到植物生长环境 乔木：体型高大，有明显阴影，根据落影可以观察其侧面轮廓。
对于波谱分辨率，不同波谱分辨率的传感器对同一地物的探测效果有很大区别，间隔愈小，分辨率愈高，但波段并非简单的越多越好，
普朗克定律描述的黑体辐射在不同温度下的频谱：
植物的微波辐射特征能量较低，受大气干扰较小，
也可用黑体辐射定律来描述。植物的微波辐射能量（即微
波亮度温度）与植物及土壤的水分含量有关。而植物的雷
达后向散射强度（即主动微波辐射）与其介电常数和表面
如冬季落叶树粗和常糙绿树度很好有区别关。 。它反映了植物水分含量和植物群体的几何结 构，同样传达了大量植物的信息。研究表明：JERS-1的 55um处的反射峰按植物叶子被损害的程度而变低。
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。
状特征变得不明显，如下图所示。因此比较 随施氮增加叶面积指数提高的正效应可以抵消净同化率下降的负效应,从而最终获得一个较高的生长率。
它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术（Lillesand & Kiefer
7遥感应用-植被遥感
植被遥感
植被遥感
植被遥感目的： 1、确定植被分布 2、确定植被类型 3、确定植被长势 4、估算植被生物量 服务于： 1、环境监测 2、农业 2 3、林业 …………
2
植被遥感
1、植物的光谱特征
3
植被遥感
1、植物的光谱特征——影响因素 （1）叶子的颜色
4
植被遥感
1、植物的光谱特征——影响因素 （2）叶子的组织构造 可见光波段的吸收 与反射
NDVI——归一化植被指数 NDVI——归一化植被指数 ——
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。 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；
14
RVI——比值植被指数 RVI——比值植被指数 ——
RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。 1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、 人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大 于2； 2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素 含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量； 3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感； 当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低； 4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所 以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。
植被遥感
植被遥感目的： 1、确定植被分布 2、确定植被类型 3、确定植被长势 4、估算植被生物量 服务于： 1、环境监测 2、农业 2 3、林业 …………
2
植被遥感
1、植物的光谱特征
3
植被遥感
1、植物的光谱特征——影响因素 （1）叶子的颜色
4
植被遥感
1、植物的光谱特征——影响因素 （2）叶子的组织构造 可见光波段的吸收 与反射
NDVI——归一化植被指数 NDVI——归一化植被指数 ——
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。 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；
14
RVI——比值植被指数 RVI——比值植被指数 ——
RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。 1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、 人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大 于2； 2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素 含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量； 3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感； 当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低； 4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所 以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。
遥感 完整版课件PPT
Leabharlann 遥感技术及其应用遥感应用
(1)资源普查 (2)环境灾害监测 灾害监测——旱情、水灾、滑坡、虫害, 森林火灾、泥石流、地震、农林病等，有利 于防灾减灾。
阅读
遥感与洪涝灾害监测
1998年5月21日14点
1998年8月22日15点
洞庭湖地区气象卫星水情监测
活动
比较三幅图像，说一说，遥感 影像可以帮助我们分析哪些问题?
遥感技术及其应用
遥感技术系统
(1) 组成 传感器——是远距 离感测地物环境辐 射或反射电磁波的 仪器，如照相机、 扫描仪等。
遥感技术系统
遥感技术及其应用 遥感技术系统
(2)工作流程
物体反射或辐射电磁波传感器收集、传输信息
地面系统接收并处理、分析信息用户应用
遥感技术及其应用
遥感类型
分类标准
遥感平台的高度 传感器的工作特 点 电磁波的波谱范 围
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
读图回答(1)-(3)题。
(1)图中，重度病 害植物反射率高于健
康植物反射率的波段
是( ) ① 红外线 ② X光 ③ 可见光 ④ 紫外线
植物的反射波谱特征变化
A. ①② B. ②③ C. ③④ D. ①③
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
专题卫星
航天 遥感
航天飞机 宇宙飞船 航天空间站
覆盖范围大，不受领空限制, 可进行定期、重复观测
航空 遥感
飞机
机动性强，可以根据研究主 题选择恰当的传感器、适当 的飞行高度和飞行区域
近地 遥感
飞机
可用于城市遥感、海面污染 监测、森林火灾监测等中高 分辨率的遥感活动
(1)资源普查 (2)环境灾害监测 灾害监测——旱情、水灾、滑坡、虫害, 森林火灾、泥石流、地震、农林病等，有利 于防灾减灾。
阅读
遥感与洪涝灾害监测
1998年5月21日14点
1998年8月22日15点
洞庭湖地区气象卫星水情监测
活动
比较三幅图像，说一说，遥感 影像可以帮助我们分析哪些问题?
遥感技术及其应用
遥感技术系统
(1) 组成 传感器——是远距 离感测地物环境辐 射或反射电磁波的 仪器，如照相机、 扫描仪等。
遥感技术系统
遥感技术及其应用 遥感技术系统
(2)工作流程
物体反射或辐射电磁波传感器收集、传输信息
地面系统接收并处理、分析信息用户应用
遥感技术及其应用
遥感类型
分类标准
遥感平台的高度 传感器的工作特 点 电磁波的波谱范 围
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
读图回答(1)-(3)题。
(1)图中，重度病 害植物反射率高于健
康植物反射率的波段
是( ) ① 红外线 ② X光 ③ 可见光 ④ 紫外线
植物的反射波谱特征变化
A. ①② B. ②③ C. ③④ D. ①③
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
专题卫星
航天 遥感
航天飞机 宇宙飞船 航天空间站
覆盖范围大，不受领空限制, 可进行定期、重复观测
航空 遥感
飞机
机动性强，可以根据研究主 题选择恰当的传感器、适当 的飞行高度和飞行区域
近地 遥感
飞机
可用于城市遥感、海面污染 监测、森林火灾监测等中高 分辨率的遥感活动
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植被遥感不仅依赖于对单张植物叶片的光谱特性的 认识，还需要进一步认识植被冠层的光谱特性。
（一）单张叶片光谱特性
单张叶片分为表皮 、叶脉和叶肉组成
.精品课件.
4
单张叶片的反射、吸收和透射特性
反射辐射
入射辐射-散射辐射=吸收辐射，用于增加植物体温和光合作用
.精品课件.
5
植物叶片的反射、透射和吸 收特性随种类、生长期、病 害及入射波长不同而变化， 故可依据此识别植被、诊断
20
2. 根据植物的物候差异来区分植物
冬季多数植物凋零----长年常绿植被 同种植被在不同季节的波谱特征差异 不同植物生长期的不同，光谱特征也有差异
.精品课件.
21
植物季节性规律
.精品课件.
22Leabharlann 各种作物的生 长期和收获期 的差异
.精品课件.
23
.精品课件.
24
3. 根据植物的生态条件的不同来区分植被
草本植物表现为大片均匀的色调，因其低矮无 阴影；
灌木呈不均匀细颗粒结构，灌木一般不高，阴 影不明显；
.精品课件.
28
（1）针叶林（云杉、松树林）
在比例尺为1：1万或1：15000的影片上，针叶林一般 是深灰色颗粒状图型，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
.精品课件.
29
（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。
.精品课件.
30
三、植被生态参数
不同类型植物光谱曲线的差异
.精品课件.
13
叶子年龄的增长
随着叶龄的增长，背腹性叶子的叶肉间空隙增多
新叶
成熟叶片
衰老叶片
.精品课件.
14
近红外波段反射率的变化
.精品课件.
15
3. 叶片含水量
叶子在1.45μm、1.95μm和2.6~2.7μm处各有一 个吸收谷，这主要是由于叶子的细胞液、细胞膜 及吸收水分子所形成的。
海拔
2500m以上 2200~2500m 1600m~2200m 1200m~1600m 700m~1200m
植物群落
山地草甸 云松、红桦 华北落叶松、云杉、白桦、杨树 刺槐、蒙古栎、辽东栎、杨 杨、栎树
.精品课件.
26
.精品课件.
27
4. 根据植被冠层形态区分植被
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。
不同种类的植物有不同的适宜生态条件，如温度、 水分、土壤、地貌等。
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 境的生物
山地阳坡---易生长适应温度变化不大，湿度要求不高 的环境的生物
.精品课件.
25
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）
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。
.精品课件.
19
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
.精品课件.
如叶子光谱特性中，可见光谱段受叶子叶绿素含量的 控制
近红外谱段受叶内细胞结构的控制 中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制
.精品课件.
32
但是，对于复杂的植被遥感，仅用个别波段或 多个单波段数据分析对比来提取植被信息是相 当局限的。因而往往选用多光谱遥感数据经分 析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合 方式），产生某些对植被长势、生物量等有一 定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
它用一种简单有效的形式来实现对植物状态信 息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生 长活力及生物量等。
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以美国陆地卫星Landsat TM传感器获取的遥 感数据为例，植被指数就是由第三波段的红 光波段（Red）和第四波段的近红外波段进行 运算而得到可以表征植被状况的植被指数。
病害及估产。
.精品课件.
6
（二）影响植被叶片光谱的因素
1. 叶绿素
植被叶子中含有 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 。
.精品课件.
7
叶绿素a和叶绿素b导致以0.45μm和0.67μm为中心形成两 个强烈的吸收带。
.精品课件.
8
不同生长状态的橡树叶子 .精品课件. 不同橡树叶子的反射特性9
.精品课件.
16
4. 植被覆盖度
.精品课件.
17
一般而言，植 被覆盖程度越 大，光谱特征 形态受背景下 垫面的影响越 小
.精品课件.
18
二、不同类型植被区分
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。
不同植被类型，因组织结构、季相、生态条件 等不同而具有不同的光谱特征和冠层形态特征。 如：
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。
.精品课件.
31
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，
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第5章 植被遥感
.精品课件.
1
.精品课件.
2
主要内容
一、植被遥感原理 二、植被分类 三、植被生态参数 四、植被指数与地表参数的关系 五、中国及中亚地区荒漠化遥感监测研究
.精品课件.
3
一、植被遥感原理
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）构成的。
.精品课件.
10
根据叶子的结构可分为结构稀疏（典型的双子叶 植物）和结构紧凑（典型的单子叶植物）。
苹果、棉花、向日葵
小麦、水稻、竹子
.精品课件.
11
近红外波段的变化
.精品课件.
12
（一）单张叶片光谱特性
单张叶片分为表皮 、叶脉和叶肉组成
.精品课件.
4
单张叶片的反射、吸收和透射特性
反射辐射
入射辐射-散射辐射=吸收辐射，用于增加植物体温和光合作用
.精品课件.
5
植物叶片的反射、透射和吸 收特性随种类、生长期、病 害及入射波长不同而变化， 故可依据此识别植被、诊断
20
2. 根据植物的物候差异来区分植物
冬季多数植物凋零----长年常绿植被 同种植被在不同季节的波谱特征差异 不同植物生长期的不同，光谱特征也有差异
.精品课件.
21
植物季节性规律
.精品课件.
22Leabharlann 各种作物的生 长期和收获期 的差异
.精品课件.
23
.精品课件.
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3. 根据植物的生态条件的不同来区分植被
草本植物表现为大片均匀的色调，因其低矮无 阴影；
灌木呈不均匀细颗粒结构，灌木一般不高，阴 影不明显；
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（1）针叶林（云杉、松树林）
在比例尺为1：1万或1：15000的影片上，针叶林一般 是深灰色颗粒状图型，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
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（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。
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三、植被生态参数
不同类型植物光谱曲线的差异
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叶子年龄的增长
随着叶龄的增长，背腹性叶子的叶肉间空隙增多
新叶
成熟叶片
衰老叶片
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近红外波段反射率的变化
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3. 叶片含水量
叶子在1.45μm、1.95μm和2.6~2.7μm处各有一 个吸收谷，这主要是由于叶子的细胞液、细胞膜 及吸收水分子所形成的。
海拔
2500m以上 2200~2500m 1600m~2200m 1200m~1600m 700m~1200m
植物群落
山地草甸 云松、红桦 华北落叶松、云杉、白桦、杨树 刺槐、蒙古栎、辽东栎、杨 杨、栎树
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4. 根据植被冠层形态区分植被
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。
不同种类的植物有不同的适宜生态条件，如温度、 水分、土壤、地貌等。
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 境的生物
山地阳坡---易生长适应温度变化不大，湿度要求不高 的环境的生物
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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）
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。
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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
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如叶子光谱特性中，可见光谱段受叶子叶绿素含量的 控制
近红外谱段受叶内细胞结构的控制 中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制
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但是，对于复杂的植被遥感，仅用个别波段或 多个单波段数据分析对比来提取植被信息是相 当局限的。因而往往选用多光谱遥感数据经分 析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合 方式），产生某些对植被长势、生物量等有一 定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。
它用一种简单有效的形式来实现对植物状态信 息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生 长活力及生物量等。
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以美国陆地卫星Landsat TM传感器获取的遥 感数据为例，植被指数就是由第三波段的红 光波段（Red）和第四波段的近红外波段进行 运算而得到可以表征植被状况的植被指数。
病害及估产。
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（二）影响植被叶片光谱的因素
1. 叶绿素
植被叶子中含有 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 。
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叶绿素a和叶绿素b导致以0.45μm和0.67μm为中心形成两 个强烈的吸收带。
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不同生长状态的橡树叶子 .精品课件. 不同橡树叶子的反射特性9
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4. 植被覆盖度
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一般而言，植 被覆盖程度越 大，光谱特征 形态受背景下 垫面的影响越 小
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二、不同类型植被区分
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。
不同植被类型，因组织结构、季相、生态条件 等不同而具有不同的光谱特征和冠层形态特征。 如：
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。
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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，
遥感地学分析
Geography Analysis for Remote Sensing
第5章 植被遥感
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主要内容
一、植被遥感原理 二、植被分类 三、植被生态参数 四、植被指数与地表参数的关系 五、中国及中亚地区荒漠化遥感监测研究
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一、植被遥感原理
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）构成的。
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根据叶子的结构可分为结构稀疏（典型的双子叶 植物）和结构紧凑（典型的单子叶植物）。
苹果、棉花、向日葵
小麦、水稻、竹子
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近红外波段的变化
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