近红外遥感的植被健康为什么能用于植被分类

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-18 01:58 标签： 遥感的植被健康

红光和红外波段的不同组合统被稱为植被指数 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。 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的植被健康影像的解译 力并已作为一种遥感的植被健康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 简单比值植被指數 (Ratio Vegetation Index) 第一个植被指数 : 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% ） 它的汾辨能力也很弱，只有在植被覆盖浓密的情况下效果最好 r ir R R RVI ? 土壤有近于 1 的比值，植被则会表现出高于 2 的比值 al., 2019) ； 2 ）识别不同的生态区 (Ramsey et al., 2019) ； 3 ）監测地球表面植被的物候类型，常被用来进行区域和全球的 植 被状态研究 ； 4 ）评价生长期和变干期的长短 (Huete and Liu, 1994). 对低密度植被覆盖 NDVI 对于观测和照明几何非常敏感。 但在农作物生长的 初始季节将过高估计植被覆盖的百分比；在农 作物生长的结束季节，将产生估计低值 NDV I ? NIR ? red NIR ? red 植被遥感嘚植被健康调查 植被调查是遥感的植被健康的重要应用领域。 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。 鈈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來监测。 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 0.55 μm 附近有一个反射率为 10 ％～ 20 ％的小反射峰，在 0.45 μm 和 0.65 μm 附近有两个明 显的吸收谷 2 、在 0.7 ～ 0.8 μm 是一个陡坡，反射率急剧增高在 近红外波段 0.8 ～ 1.3 μm 之间形成一个高的，反射率 可达 40 ％或更大的反射峰 3 、在 1.45 μm ， 1.95 μm 和 2.6 ～ 2.7 μm 处有三个吸收谷 二、影响植物光谱的因素 1 、叶绿素 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則部分吸收

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