植被光谱分析与植指数计算.docVIP

植被光谱分析与植被指数计算 ? ? 在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。? ? 包括以下内容：????植被光谱特征????植被指数????HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征? ??植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在700nm附近强吸收，700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分：???可见光（Visible）：400 nm to 700 nm???近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm???短波红外1（Shortwave infrared 1——?SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm???短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。SWIR-1?和?SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是大气水的强吸收范围。? ?植被可分为三个部分组成：???植物叶片（Plant Foliage）???植被冠层（Plant Canopies）???非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation)??这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。1.1植物叶片（Plant Foliage）? ? 植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响的主要化学成份包括：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），这也是遥感反演的基础，如用植被指数来估算叶子的化学成份。?色素（Pigments）? ? 叶色素主要包括叶绿素、叶黄素和花青素。这些都是植被的健康的指标，比如含高浓度叶绿素的植被一般很健康，相反，叶黄素和花青素常常出现在健康较差的植被，濒临死亡的植被出现红色、黄色或棕色。叶色素只影响可见光部分（400nm~700nm），图1为几种叶色素在可见光范围的相对光谱吸收特征。 图1?部分叶色素的相对光谱吸收特征 ?水分（Water）? ? 叶子的几何特性、冠层结构和对水的需求影响植被的水分含量。水分对植被反射率的影响波段范围在NIR和SWIR（图2）。在1400nm和1900nm附近有吸收波谷，但是传感器一般会避开这两个波段范围。在970nm和1190nm附近也有强吸收特征，可利用这两个波段范围监测植被水分。?碳（Carbon）? ? 植物中的碳是以很多形式存在，包括糖，淀粉，纤维素和木质素等。纤维素和木质素的吸收特征表现在短波光谱范围内容（图3）。 图2?叶片水和碳（纤维素和木质素）相对光谱吸收特征 ?氮（Nitrogen）? ?? ???叶子中的氮元素一般包含在叶绿素、蛋白质以及其他分子中。植被指数（VI）对包含在叶绿素中的氮元素很敏感（大约含6％氮）。包含在蛋白质中的氮元素在1500nm~1720 nm范围内对叶片波谱特征影响比较大。? ? 从上可以看出，植被与辐射的相互作用主要体现在叶片的波谱特征，因此，在可见光谱段内，主要太阳辐射的吸收来自叶绿素、叶黄素和花青素，形成450nm和670nm附近的吸收谷；在近红外谱段内，主要太阳辐射的吸收来自水分，形成970nm和1190nm两个水吸收带；在短波红外谱段内，除了水分，各种形式存在的碳和氮也对太阳辐射的吸收有一定的贡献，形成1400nm和1900nm吸收谷。图3是叶片