农业信息技术 chapter4 农业遥感监测.ppt

农业信息技术 第四章 农业遥感监测 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 二、高光谱遥感技术的发展 （一）高分辨率光谱仪研制及应用阶段（1982～1990） 澳大利亚 GEOSCAN的AMSS 我国“七五”遥感攻关 改进型细分红外光谱仪FIMS 64波段可见-短波红外和7波段热红外模块或航空高分辨率光谱仪的研制 盐碱地调查 海滩涂资源调查 水土流失监测 草场产草量估测 海洋渔场调查 草场火灾和雪灾监测等 加拿大 FLI/PML、CASI 农业与资源的空间遥感调查计划：农作物长势评估和产量预报。 1985年美国 AIS-2 AVIRIS 矿物填图、植被化学成分、水色及大气的水分等方面进行试验应用并获得成功 1983美国喷气推进试验室 AIS-1 世界上第一台高光谱仪 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 二、高光谱遥感技术的发展 （二）高光谱遥感技术全面发展阶段（1990至今） 美国在作物长势监测、产量预报（世界粮食贸易市场中获益达5～10亿美元）、病虫害探测、施肥方面取得了突出的进展。 我国主要应用于农业资源调查及动态监测、农作物长势监测和产量预测，以及灾害预测等三个方面。 高光谱成像仪Hyperion等一批高光谱传感器研制成功，其详细成像光谱数据可用于复杂的陆地生态系统成图和精确分类，并已应用于采矿、地质、农业和环境保护等领域的监测，成效显著。 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （一）植被光谱反射特征 1．400～700nm波段 是植物叶片强烈吸收波段，反射和透视率很低，由于叶绿素a和b的强烈吸收作用，在450nm蓝光和660nm红光附近形成了两个吸收谷，在550nm绿光处形成了一个反射峰，表现出“蓝边”、“绿峰”、“黄边”、“红谷”等独特光谱特征，明显区别于土壤、岩石、水体的光谱特征。 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （一）植被光谱反射特征 2．700～780nm波段 是叶绿素在红波段强烈吸收到近红外波段多次散射形成的高反射平台过渡波段，称为植被反射率“红边” “红边”是植物营养、长势、水分、叶面积等农学参数的指示特征。 红边位置 红边宽度 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （一）植被光谱反射特征 2．700～780nm波段 红边位置随叶绿素含量、生物量、叶片内部结构参数的变化而变化。 “红边”的位置与斜率与植物单位面积所含叶绿素（a+b）含量密切相关，叶绿素含量增加时，叶绿素吸收波段变宽，红边振幅、红边峰值面积随之增加，红边向长波方向移动。 而当遭受病虫害、污染和叶片衰老时，红边会向短波方向移动（蓝移）。 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （一）植被光谱反射特征 3．780～1350nm波段 是与叶片内部结构有关的光谱波段，该波段反射率平台（反射率红肩）的光谱反射率强度取决于叶片细胞形状、细胞层数、叶肉与细胞间空隙等内部结构，而叶片色素、纤维素、水分含量对其影响较小。 ?透射 ?反射 多次散射 两个微弱的吸收特征 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （一）植被光谱反射特征 4．1350～2500nm波段 2.2 1.65 2.7 1.45 1.94 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （二）土壤光谱反射特征 土壤光谱反射率曲线总体上变化比较平缓，不同类型土壤光谱反射率曲线形态上很相似，在可见光波段反射率不高，在1400nm和1900nm附近有明显水分吸收谷，在2200nm和2300nm附近有较弱水分吸收谷 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 三、地物的高光谱反射特征 （二）土壤光谱反射特征 但由于土壤机械组成、有机质含量、土壤孔隙度、黏土矿物类型等理化性状不同，各类土壤反射光谱特性也存在差别 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 四、高光谱遥感数据处理技术 模拟矿物和岩石反射光谱的各种模型 模型方法 按照一定的准则直接从原始空间中选出一个子空间；或者在原特征空间与新特征空间之间找到某种映射关系 光谱维特征提取方法 识别方法之一：区别不同地物 光谱分类技术 确定在同一像元内不同地物光谱成分所占的比例或非已知成分 混合光谱分解技术 地物光谱与参考光谱数据库比较 光谱匹配技术 确定光谱曲线的拐点和最大最小反射率的对应波长位置（拐点、峰、谷等特征点） 光谱微分技术 第四节 高光谱遥感与定量遥感基础 五、农业定量遥感基础 高光谱遥感技术拓宽了遥感信息定量获取新领域，逐渐成为农业遥感应用的重要前沿技术手段之一。 定量遥感是指利用传感器获取地表地物的电磁波信息，在计算机系统支持下，通过数学或物理模型将遥感信息与所观测地表目标参量联系起来